Инструменты пользователя
Это старая версия документа.
Содержание
Планирование и обработка результатов научного эксперимента 2018
Защиты АТМ-17
Посещение АТМ-17
Кураторы и консультируемые АТМ-17
Понедельник 9.04 семинар по Контрольной работе для Транспорта
Домашние задания и практики
практики высылать на адрес 
Требования к отсылке кода практик
Практика 1. Время движения на работу, ЦПТ Срок выполнения 18.02
Практика 2. Модели QH-характеристик насосов Срок выполнения 25.02 10:00
Данные 2-й практики Обновлено распределение вариантов 26.02!
Практика 3. Исследование критерия МНК Срок выполнения 4.03 10:00
Практика 4. Средневыборочное как случайная величина Срок выполнения 4.03 10:00
Практика 5. Выборочная дисперсия как случайная величина (исправлена ошибка в части 2, пункт 4) Срок выполнения 11.03 10:00
Практика 6. Вероятностная модель зашумленных измерений параметра
технологического процесса Срок выполнения 11.03 10:00
Практика 7. Стандартизированная и стьюдентизированная случайная величина Срок выполнения 18.03 10:00
Практика 8. Сравнение МО двух нормальных случайных величин
Достоверность показаний зашумленных измерений Срок выполнения 24.03 10:00
Срок выполнения практик 1-8 для «новичков» продлен до 31.03 10:00. Остальные практики продлеваться не будут, «новички» должны догнать «старичков».
Практика 9. Статистические свойства оценок коэффициентов и прогноза регрессионных моделей Срок выполнения 1.04 (продлено до вечера воскресенья)
Практика 10. Идентификация передаточных функций по фактическим данным Срок выполнения 16.04 понедельник
Данные для практики 10
Практика 11. Оптимальные задачи. ММНК, квадратичное программирование
Литература и материалы
Репозиторий курса
Пример вывода 3D-графиков (для МНК)
Элементарное введение в Матлаб с нуля
Плейлист курса
Лекции
Лекция 1. Врямя движения на работу. ЦПТ (12 февраля)
Лекция 2. Регрессионная модель. МНК (19 февраля)
Лекция 3. Средневыборочное и выборочная дисперсия (26 февраля)
Лекция 4. Критерий сравнения МО двух СВ при известных дисперсиях (5 марта)
Лекция 5. Критерий сравнения МО двух СВ при НЕизвестных дисперсиях (12 марта)
Лекция 6. Статистические свойства МНК-оценок и регрессионной модели (19 марта)
Лекция 7. Статистические свойства МНК-оценок и регрессионной модели с учетом неизвестной дисперсии шума (26 марта)
Лекция 8. Идентификация передаточных функций с помощью МНК. ОМНК, ММНК, квадратичное программирование
tf_identification.pptx Идентификация передаточных функций
lecture_mmnk_quadprog.pptx ОМНК, ММНК, квадратичное программирование
Лекция 9. Скользящий контроль
Инструменты страницы
