LITMIR.BIZ

В пособии представлена информация о двухстах законах распределений случайных величин, реализованных в языках R и Python. Приведены формулы для плотности, функции распределения, числовых характеристик. Для функций языков R и Python, посвященных конкретным законам распределения, рассмотрены методы, позволяющие вычислять плотность распределения, функцию распределения, квантиль, а также генерировать выборку данного распределения.

Подробнее

Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тех, кто хочет научиться программировать на языке Python и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных, может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.

Подробнее

Составлен на основе учебника В. И. Соловьева «Анализ данных в экономике» и содержит задачи первых шести глав (теория вероятностей, математическая статистика) учебника. Для всех задач даны решения с применением Microsoft Excel, языков R и Python. Для ряда задач кроме аналитических решений использовался метод Монте-Карло. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению подготовки «Экономика и управление», а также для практических специалистов.

Подробнее

Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тех, кто хочет научиться программировать на языке Python и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных, может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.

Подробнее

Излагаются основные понятия и методы математической статистики и их реализация средствами языка Python на платформе Jupiter Notebook. Рассмотрены графические методы представления статистической информации, способы задания многочисленных дискретных, непрерывных и многомерных законов теории вероятности, методы построения точечных и интервальных оценок, способы проверки статистических гипотез различных видов, методы подбора закона распределения по экспериментальным данным. Для описания средств Python, реализующих статистические методы, использована документация об используемых классах и функциях Python. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям «Экономика» и «Бизнес-информатика».

Подробнее

Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тех, кто хочет научиться программировать на языке Python и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных, может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.

Подробнее

Сборник задач по дисциплине «Анализ данных» составлен на основе учебника В.И. Соловьева «Анализ данных в экономике» и содержит задачи первых шести глав (теория вероятностей, математическая статистика) учебника. Для всех задач даны решения с применением Microsoft Excel, языков R и Python. Для ряда задач, кроме аналитических решений, использовался метод Монте-Карло. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки экономики и управления, а также для практических специалистов.

Подробнее

В учебнике излагаются основные понятия и методы теории вероятностей и их реализация средствами языка Python. Рассмотрены способы задания многочисленных дискретных, непрерывных и многомерных законов теории вероятностей. Для описания средств Python, реализующих статистические методы, использована документация об используемых классах и функциях Python. Учебник адресован студентам бакалавриата и магистратуры, аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.

Подробнее

Излагаются основные понятия и методы математической статистики и их реализация средствами языка Python на платформе Jupyter Notebook. Рассмотрены графические методы представления статистической информации, способы задания многочисленных дискретных, непрерывных и многомерных законов теории вероятности, методы построения точечных и интервальных оценок, способы проверки статистических гипотез различных видов, методы подбора закона распределения по экспериментальным данным. Для описания средств Python, реализующих статистические методы, использована документация об используемых классах и функциях Python. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям «Экономика» и «Бизнес-информатика».

Подробнее

Содержит материалы, необходимые как для преподавателей, так и для студентов. Включает в себя четыре раздела: «Линейная алгебра и аналитическая геометрия», «Дискретная математика», «Математический анализ», "Теория вероятностей и математическая статистика". Каждый раздел начинается с изложения теоретического материала и снабжен большим количеством решенных примеров разного уровня сложности. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для учебного и методического обеспечения организации и проведения учебного процесса по дисциплине «Математика» для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки «Менеджмент», «Государственное и муниципальное управление», "Управление персоналом".

Подробнее