http://v.michm.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C
Планирование эксперимента 2022 осень - История изменений
2026-05-05T03:47:52Z
История изменений этой страницы в вики
MediaWiki 1.19.23
http://v.michm.ru/index.php?title=%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C&diff=39562&oldid=prev
Dz в 07:59, 13 января 2023
2023-01-13T07:59:40Z
<p></p>
<table class='diff diff-contentalign-left'>
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<tr valign='top'>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">← Предыдущая</td>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">Версия 07:59, 13 января 2023</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 1:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>1. Понятие случайной величине, дискретные и непрерывные случайные величины. Законы распределения случайных величин. Интегральная и дифференциальная форма закона распределения случайной величины. Основные статистические характеристики - мода, медиана, математическое ожидание, дисперсия. <br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">''''''</ins>1. Понятие случайной величине, дискретные и непрерывные случайные величины. Законы распределения случайных величин. Интегральная и дифференциальная форма закона распределения случайной величины. Основные статистические характеристики - мода, медиана, математическое ожидание, дисперсия. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>2. Законы распределения случайных величин. Нормальный закон распределения, "Хи-квадрат", Вейбулла, Стьюдента и Фишера. Примеры их использования.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>2. Законы распределения случайных величин. Нормальный закон распределения, "Хи-квадрат", Вейбулла, Стьюдента и Фишера. Примеры их использования.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>3. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Основная и конкурирующая гипотезы, ошибка первого рода, ошибка второго рода.  Р-значение. Примеры статистических гипотез.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>3. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Основная и конкурирующая гипотезы, ошибка первого рода, ошибка второго рода.  Р-значение. Примеры статистических гипотез.<br></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 14:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 14:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>14. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>14. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>15. Переход от криволинейных уравнений регрессии к линейным уравнениям. <br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>15. Переход от криволинейных уравнений регрессии к линейным уравнениям. <br></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">''''''16. Понятие случайной величине, дискретные и непрерывные случайные величины. Законы распределения случайных величин. Интегральная и дифференциальная форма закона распределения случайной величины. Основные статистические характеристики - мода, медиана, математическое ожидание, дисперсия. <br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">17. Законы распределения случайных величин. Нормальный закон распределения, "Хи-квадрат", Вейбулла, Стьюдента и Фишера. Примеры их использования.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">18. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Основная и конкурирующая гипотезы, ошибка первого рода, ошибка второго рода.  Р-значение. Примеры статистических гипотез.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">19. Оценки случайных величин, требования к оценкам случайных величин. Примеры выборочных оценок. <br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">20. Значимость статистических оценок (параметров моделей). Проверка значимости.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">21. Определение доверительных интервалов по экспериментальным данным (при помощи распределения Стьюдента).<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">22. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный фильтр. Рекуррентные алгоритмы. Оценка качества фильтрации. Выбор между качеством фильтрации и скоростью.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">1. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов. <br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">2. Параметрическая идентификация модели МНК<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">3. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">4. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">5. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">6. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">7. Реплики ПФЭ, их достоинства и недостатки.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">8.. Звёздные планы.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">9. Метод Бокса-Уилкоса<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">10. Методы одномерной оптимизации<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">11. Методы многомерной оптимизации<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">12. Проверка адекватности математической модели.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">13. Построение экспериментальных моделей с помощью нейронных сетей.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">14. Особенности планирования эксперимента в биотехнологии<br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">15. Оценка адекватности модели, полученной на основе метода Бокса-Уилкоса<br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>16. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов. <br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>16. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>17. Параметрическая идентификация модели МНК<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>17. Параметрическая идентификация модели МНК<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>18<del class="diffchange diffchange-inline">. </del>Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>18 Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>19. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>19. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>20. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>20. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>21. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>21. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>22. Реплики ПФЭ, их достоинства и недостатки.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>22. Реплики ПФЭ, их достоинства и недостатки.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">23. Звёздные планы.<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">24. Метод Бокса-Уилкоса<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">25. Методы одномерной оптимизации<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">26. Методы многомерной оптимизации<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">27. Проверка адекватности математической модели.<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">28. Построение экспериментальных моделей с помощью нейронных сетей.<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">29. Особенности планирования эксперимента в биотехнологии<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del style="color: red; font-weight: bold; text-decoration: none;">30. Оценка адекватности модели, полученной на основе метода Бокса-Уилкоса<br></del></div></td><td colspan="2"> </td></tr>
<!-- diff cache key wiki:diff:version:1.11a:oldid:39488:newid:39562 -->
</table>
Dz
http://v.michm.ru/index.php?title=%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C&diff=39488&oldid=prev
Dz в 08:16, 15 декабря 2022
2022-12-15T08:16:52Z
<p></p>
<table class='diff diff-contentalign-left'>
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<tr valign='top'>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">← Предыдущая</td>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">Версия 08:16, 15 декабря 2022</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 16:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 16:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>16. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов.  </div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>16. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов. <ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>17. Параметрическая идентификация модели МНК</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>17. Параметрическая идентификация модели МНК<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>18. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>18. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>19. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>19. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>20. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>20. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>21. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>21. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>22. Реплики ПФЭ, их достоинства и недостатки.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>22. Реплики ПФЭ, их достоинства и недостатки.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>23. Звёздные планы.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>23. Звёздные планы.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>24. Метод Бокса-Уилкоса</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>24. Метод Бокса-Уилкоса<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>25. Методы одномерной оптимизации</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>25. Методы одномерной оптимизации<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>26. Методы многомерной оптимизации</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>26. Методы многомерной оптимизации<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>27. Проверка адекватности математической модели<del class="diffchange diffchange-inline">.</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>27. Проверка адекватности математической модели.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">28. </del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">28</ins>. <ins class="diffchange diffchange-inline">Построение экспериментальных моделей с помощью нейронных сетей</ins>.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div> </div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">29</ins>. <ins class="diffchange diffchange-inline">Особенности планирования эксперимента в биотехнологии</ins><br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">1</del>. <br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">30</ins>. <ins class="diffchange diffchange-inline">Оценка адекватности модели, полученной на основе метода Бокса-Уилкоса</ins><br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">2</del>. <del class="diffchange diffchange-inline"><br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">3</del>. <br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">4</del>. <br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">5. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов</del>.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">6. <br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">7. </del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">8. <br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">9. <br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">10. <br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">11. <br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">12. <br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">13. ;<br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">14. Методы многомерной оптимизации</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div></div></td></tr>
<!-- diff cache key wiki:diff:version:1.11a:oldid:39487:newid:39488 -->
</table>
Dz
http://v.michm.ru/index.php?title=%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C&diff=39487&oldid=prev
Dz в 08:13, 15 декабря 2022
2022-12-15T08:13:37Z
<p></p>
<table class='diff diff-contentalign-left'>
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<tr valign='top'>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">← Предыдущая</td>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">Версия 08:13, 15 декабря 2022</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 2:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 2:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>2. Законы распределения случайных величин. Нормальный закон распределения, "Хи-квадрат", Вейбулла, Стьюдента и Фишера. Примеры их использования.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>2. Законы распределения случайных величин. Нормальный закон распределения, "Хи-квадрат", Вейбулла, Стьюдента и Фишера. Примеры их использования.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>3. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Основная и конкурирующая гипотезы, ошибка первого рода, ошибка второго рода.  Р-значение. Примеры статистических гипотез.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>3. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Основная и конкурирующая гипотезы, ошибка первого рода, ошибка второго рода.  Р-значение. Примеры статистических гипотез.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>4. Оценки случайных величин, требования к оценкам случайных величин. Примеры выборочных оценок.  </div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>4. Оценки случайных величин, требования к оценкам случайных величин. Примеры выборочных оценок. <ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>5. Значимость статистических оценок (параметров моделей). Проверка значимости.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>5. Значимость статистических оценок (параметров моделей). Проверка значимости.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>6. Определение доверительных интервалов по экспериментальным данным (при помощи распределения Стьюдента).</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>6. Определение доверительных интервалов по экспериментальным данным (при помощи распределения Стьюдента).<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>7. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный фильтр. Рекуррентные алгоритмы. Оценка качества фильтрации. Выбор между качеством фильтрации и скоростью.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>7. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный фильтр. Рекуррентные алгоритмы. Оценка качества фильтрации. Выбор между качеством фильтрации и скоростью.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>8. Коэффициент корреляции, частный коэффициент корреляции. Определение его значимости. Использование коэффициентов корреляции.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>8. Коэффициент корреляции, частный коэффициент корреляции. Определение его значимости. Использование коэффициентов корреляции.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>9. Критерий Фишера, его использование.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>9. Критерий Фишера, его использование.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>10. Проверка гипотезы о виде закона распределения случайной величины.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>10. Проверка гипотезы о виде закона распределения случайной величины.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>11. Регрессионный анализ, основные допущения. Проверка значимости параметров и адекватности уравнения.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>11. Регрессионный анализ, основные допущения. Проверка значимости параметров и адекватности уравнения.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>12. Таблица дисперсионного анализа. Определение наличия регрессионной зависимости с использованием F - отношения. Множественный коэффициент корреляции.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>12. Таблица дисперсионного анализа. Определение наличия регрессионной зависимости с использованием F - отношения. Множественный коэффициент корреляции.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>13. Дисперсия воспроизводимости, дисперсия аппроксимации, полная дисперсия, объяснённая дисперсия, остаточная дисперсия. Понятия, использование.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>13. Дисперсия воспроизводимости, дисперсия аппроксимации, полная дисперсия, объяснённая дисперсия, остаточная дисперсия. Понятия, использование.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>14. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>14. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>15. Переход от криволинейных уравнений регрессии к линейным уравнениям.  </div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>15. Переход от криволинейных уравнений регрессии к линейным уравнениям. <ins class="diffchange diffchange-inline"><br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td></tr>
<!-- diff cache key wiki:diff:version:1.11a:oldid:39486:newid:39487 -->
</table>
Dz
http://v.michm.ru/index.php?title=%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C&diff=39486&oldid=prev
Dz в 08:13, 15 декабря 2022
2022-12-15T08:13:09Z
<p></p>
<table class='diff diff-contentalign-left'>
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<col class='diff-marker' />
<col class='diff-content' />
<tr valign='top'>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">← Предыдущая</td>
<td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">Версия 08:13, 15 декабря 2022</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 1:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>1. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный фильтр. Рекуррентные алгоритмы. Оценка качества фильтрации. Выбор между качеством фильтрации и скоростью.<del class="diffchange diffchange-inline"><br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>1<ins class="diffchange diffchange-inline">. Понятие случайной величине, дискретные и непрерывные случайные величины. Законы распределения случайных величин. Интегральная и дифференциальная форма закона распределения случайной величины. Основные статистические характеристики - мода, медиана, математическое ожидание, дисперсия. <br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">2</del>. Регрессионный анализ, основные допущения. Проверка значимости параметров и адекватности уравнения.<del class="diffchange diffchange-inline"><br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">2. Законы распределения случайных величин. Нормальный закон распределения, "Хи-квадрат", Вейбулла, Стьюдента и Фишера. Примеры их использования.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">3</del>. <del class="diffchange diffchange-inline">Проверка адекватности математической модели</del>.<del class="diffchange diffchange-inline"><br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">3. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Основная и конкурирующая гипотезы, ошибка первого рода, ошибка второго рода.  Р-значение. Примеры статистических гипотез.<br></ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">4</del>. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов. <br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">4. Оценки случайных величин, требования к оценкам случайных величин. Примеры выборочных оценок. </ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">5. Значимость статистических оценок (параметров моделей). Проверка значимости.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">6. Определение доверительных интервалов по экспериментальным данным (при помощи распределения Стьюдента).</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">7</ins>. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный фильтр. Рекуррентные алгоритмы. Оценка качества фильтрации. Выбор между качеством фильтрации и скоростью.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">8. Коэффициент корреляции, частный коэффициент корреляции. Определение его значимости. Использование коэффициентов корреляции.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">9. Критерий Фишера, его использование.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">10. Проверка гипотезы о виде закона распределения случайной величины.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">11</ins>. Регрессионный анализ, основные допущения. Проверка значимости параметров и адекватности уравнения.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">12</ins>. <ins class="diffchange diffchange-inline">Таблица дисперсионного анализа. Определение наличия регрессионной зависимости с использованием F - отношения. Множественный коэффициент корреляции</ins>.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">13. Дисперсия воспроизводимости, дисперсия аппроксимации, полная дисперсия, объяснённая дисперсия, остаточная дисперсия. Понятия, использование.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">14. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">15. Переход от криволинейных уравнений регрессии к линейным уравнениям. </ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div> </div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div> </div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">16</ins>. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов<ins class="diffchange diffchange-inline">. </ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">17. Параметрическая идентификация модели МНК</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">18. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">19. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">20. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">21. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">22. Реплики ПФЭ, их достоинства и недостатки.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">23. Звёздные планы.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">24. Метод Бокса-Уилкоса</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">25. Методы одномерной оптимизации</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">26. Методы многомерной оптимизации</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">27. Проверка адекватности математической модели.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">28. </ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div> </div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">1. <br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">2. <br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">3. <br></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">4</ins>. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>5. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.<br></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>5. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>6<del class="diffchange diffchange-inline">. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик</del>.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>6. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>7. <del class="diffchange diffchange-inline">Понятие о законах распределения "Хи-квадрат", Стьюдента и Фишера. Примеры их использования. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Р- значение.<br></del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>7.  </div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>8<del class="diffchange diffchange-inline">. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме</del>.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>8. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>9<del class="diffchange diffchange-inline">. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели</del>.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>9. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>10<del class="diffchange diffchange-inline">. Таблица дисперсионного анализа. Определение наличия регрессионной зависимости с использованием F - отношения. Множественный коэффициент корреляции</del>.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>10. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>11<del class="diffchange diffchange-inline">. Понятие о частном коэффициенте корреляции. Определение его значимости. Пример использования</del>.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>11. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>12<del class="diffchange diffchange-inline">. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии</del>.<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>12. <br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>13. <del class="diffchange diffchange-inline">Метод Бокса-Уилкоса</del>;<br></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>13. ;<br></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>14. Методы многомерной оптимизации</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>14. Методы многомерной оптимизации</div></td></tr>
<!-- diff cache key wiki:diff:version:1.11a:oldid:39300:newid:39486 -->
</table>
Dz
http://v.michm.ru/index.php?title=%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C&diff=39300&oldid=prev
Dz: Новая страница: «1. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный …»
2022-11-24T10:09:39Z
<p>Новая страница: «1. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный …»</p>
<p><b>Новая страница</b></p><div>1. Фильтрация экспериментальных данных. Алгоритм плавающего среднего, экспоненциальный фильтр. Рекуррентные алгоритмы. Оценка качества фильтрации. Выбор между качеством фильтрации и скоростью.<br><br />
2. Регрессионный анализ, основные допущения. Проверка значимости параметров и адекватности уравнения.<br><br />
3. Проверка адекватности математической модели.<br><br />
4. Структурная идентификация модели. Метод группового учёта аргументов. <br><br />
5. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.<br><br />
6. Определение параметров линейного уравнения регрессии (простой и множественной) с использованием статистических характеристик.<br><br />
7. Понятие о законах распределения "Хи-квадрат", Стьюдента и Фишера. Примеры их использования. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Р- значение.<br><br />
8. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме.<br><br />
9. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.<br><br />
10. Таблица дисперсионного анализа. Определение наличия регрессионной зависимости с использованием F - отношения. Множественный коэффициент корреляции.<br><br />
11. Понятие о частном коэффициенте корреляции. Определение его значимости. Пример использования.<br><br />
12. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии.<br><br />
13. Метод Бокса-Уилкоса;<br><br />
14. Методы многомерной оптимизации</div>
Dz