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>.

Record create date: 1/17/2019

Subject: 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