Statistics for stochastic processes: study aid

Podrobná bibliografie
Korporativní autor: Томский политехнический университет
Další autoři: Semenov M. E. Mikhail Evgenievich (составитель), Fedorov G. V. Gleb Vladimirovich
Shrnutí:Заглавие с титульного экрана
Текст на английском языке
The study aid discusses the basic concepts of stochastic processes. Numerical schemes for solving stochastic differential equations are presented, parametric and non-parametric approaches for identifying model parameters are briefly considered, as well as techniques for reducing variation in Monte Carlo simulations and criteria for choosing the best model. All sections of the study aid include practical problems for solving in R/Python language. The study aid is based on the course "Statistics for stochastic processes" and can be useful for students of direction of training 01.03.02, 01.04.02 "Applied Mathematics and Computer Science".
Текстовый файл
AM_TPU_network
Jazyk:angličtina
Vydáno: Tomsk, TPU Publishing House, 2023
Témata:
On-line přístup:https://www.lib.tpu.ru/fulltext2/m/2023/m33.pdf
Médium: Elektronický zdroj Kniha
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=669725

MARC

LEADER 00000nam0a2200000 4500
001 669725
005 20260722152616.0
010 |a 978-5-4387-1151-3 
090 |a 669725 
100 |a 20230623d2023 m||y0rusy50 ba 
101 0 |a eng 
102 |a RU 
105 |a a j | 001yy 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i   |b  e  
182 0 |a b 
183 0 |a cr  |2 RDAcarrier 
200 1 |a Statistics for stochastic processes  |d Статистика случайных процессов  |e study aid  |f National Research Tomsk Polytechnic University ; draftsmen M.E. Semenov, G.V. Fedorov  
203 |a Текст  |b визуальный  |c электронный 
210 |a Tomsk  |c TPU Publishing House  |d 2023 
215 |a 1 файл (1,3 MB, 79 с.)  |c pdf 
283 |a online_resource  |2 RDAcarrier 
300 |a Заглавие с титульного экрана 
300 |a Текст на английском языке 
320 |a References: p. 77-79 
330 |a The study aid discusses the basic concepts of stochastic processes. Numerical schemes for solving stochastic differential equations are presented, parametric and non-parametric approaches for identifying model parameters are briefly considered, as well as techniques for reducing variation in Monte Carlo simulations and criteria for choosing the best model. All sections of the study aid include practical problems for solving in R/Python language. The study aid is based on the course "Statistics for stochastic processes" and can be useful for students of direction of training 01.03.02, 01.04.02 "Applied Mathematics and Computer Science".  
336 |a Текстовый файл 
371 0 |a AM_TPU_network 
510 |a Статистика случайных процессов  |z rus 
606 |a Случайные процессы  |x Математическое моделирование  |9 73295 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a учебные пособия 
610 1 |a stochastic process 
610 1 |a stochastic differential equation 
610 1 |a стохастические дифференциальные уравнения 
610 1 |a Monte Carlo method 
610 1 |a Метод Монте-Карло 
610 1 |a practical problems 
610 1 |a практические задачи 
610 1 |a R/Python 
675 |a 519.216  |v 4 
702 1 |a Semenov  |b M. E.  |c mathematician  |c Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of physical and mathematical sciences  |f 1978-  |g Mikhail Evgenievich  |4 220 
702 1 |a Fedorov  |b G. V.  |g Gleb Vladimirovich  |4 220 
712 0 2 |a Томский политехнический университет  |c 1991-  |9 26305 
801 1 |a RU  |b 63413507  |c 20131204 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20231127  |g RCR 
856 4 |u https://www.lib.tpu.ru/fulltext2/m/2023/m33.pdf  |z https://www.lib.tpu.ru/fulltext2/m/2023/m33.pdf 
942 |c CF