031 Кафедра прикладной математики
Описание:
В курсе рассматриваются основные сведения о постановках и методах решения различных задач обработки данных хаотических временных процессов: информация и информационная матрица Фишера; метод максимального правдоподобия; учет априорной информации с помощью метода Байеса и обобщенного метода максимального правдоподобия. Рассматриваются линейные и нелинейные вероятностные регрессионные модели и методы учета априорной экспертной информации в линейных вероятностных регрессионных моделях. Исследуются стационарные и нестационарные временные процессы и их характеристики. Рассматриваются методы прогнозирование детерминированных и хаотических временных процессов с помощью моделей авторегрессии и метрического анализа.
Структура:
Семестр |
Всего (ч) (Лекц / Практ. / Лаб.) |
Аттестация |
2 |
108 (15 / 15 / 0) |
Экзамен |
Итого |
108 (15 / 15 / 0) |
Экзамен |
Компетенции:
- ПК-1 - способен проводить научные исследования и получать новые научные и прикладные результаты самостоятельно и в составе научного коллектива
- ПК-5 - способен четко формулировать цели и задачи научно-прикладных проектов, разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых задач
- ПК-9 - способен использовать современные информационные технологии в образовательной деятельности
- ПК-10 - способен осуществлять подготовку и переподготовку кадров в области прикладной математики и информационных технологий
- ПК-4.1 - способен проводить обработку и интеллектуальный анализ данных с использованием математического аппарата и современных цифровых