Детальная информация
Прокопчина С.В. Методы математической статистики и эконометрики в условиях неопределенности на основе регуляривизирующего Байесовского подхода // Мягкие измерения и вычисления. – 2018. – № 7.-С.30-51. — Только в электронном виде. — <URL:http://elib.fa.ru/art2018/bv2293.pdf>.
Дата создания записи
17.01.2019
Тематика
методология; математические методы; информационные технологии; математическая статистика; эконометрика; эконометрические модели; информационное обеспечение; байесовский подход; теоретические проблемы; статистическая информация; обработка информации; РБП; регуляризирующий байесовский подход; динамические модели; модели; моделирование; шкалы; интеллектуальные технологии; байесовские интеллектуальные технологии; БИТ; измерение свойств; интеллектуальные измерения; информационные системы; метрология; регрессионные модели; аппроксимация; алгоритмы; аналитические модели; выборка; гипотеза; распределение; измерительные системы; критерии оценки; диаграммы; взаимокорреляция; информационная неопределенность; прогнозная оценка; экстраполяция; априорные оценки; концепции; решение задач; сценарные прогнозы; качественные показатели; количественные показатели; полный текст
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть Финуниверситета | Все |
|
| Интернет | Читатели |
|
| Интернет | Все |
|
Количество обращений: 4
За последние 30 дней: 0
