- •111900.68 – Ветеринарно-санитарная экспертиза
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •В результате изучения дисциплины «Математическое моделирование» магистранты должны:
- •1. Основы математического моделирования
- •1.1. Понятие математической модели
- •1.2. Основные этапы математического моделирования
- •1.3. Классификации математических моделей
- •1.4. Графическое представление математических моделей
- •1.5. Основные методы построения математических моделей
- •2. Теоретические основы построения стохастических моделей
- •2.1. Случайные величины. Основные виды случайных величин
- •2.2.Числовые характеристики случайных величин
- •Стохастические модели и их виды
- •3. Выборочный метод. Построение модели выборки
- •3.1. Основные понятия выборочного метода
- •3.2. Статистические оценки параметров генеральной совокупности
- •Точечные оценки параметров генеральной совокупности.
- •3.3. Статистические методы проверки адекватности математических моделей
- •3.4. Корреляционно-регрессионный анализ как метод выбора оптимальной математической модели
- •Используя необходимые условия экстремума функции нескольких переменных, получаем следующую систему уравнений для определения неизвестных параметров:
- •Рассмотрим применение метода наименьших квадратов к нахождению коэффициентов функций.
- •После решения системы, найденные значения параметров а и подставим в аппроксимирующую функцию .
- •3.5. Коэффициент корреляции
- •4. Математические модели теории принятия решений
- •4.1. Общие сведения о теории принятия решений
- •4.2. Понятие оптимизационной математической модели
- •4.3. Оптимизационная модель задачи линейного программирования
- •4.4. Решение задачи линейного программирования в рамках построенной модели
- •Заключение
- •Ответы к заданиям
- •Приложения Приложение 1.
- •Приложение 2
- •Библиографический список
Библиографический список
1. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С Енюков, Л.Д. Мешалкин. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 471 с.
2. Бейли Н. Математика в биологии и медицине (перевод с английского Е.Г. Коваленко) / Н. Бейли. – М.: Изд-во «Мир», 1977. – 327 с.
3. Васильев К.К. Математическое моделирование систем связи: учебное пособие / К. К. Васильев, М. Н. Служивый. – Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 170 с.
4. Введение в математическое моделирование: учебное пособие / Под ред. П.В. Трусова. – М.: «Логос», 2005. – 440 с.
5. Волкова В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Системный анализ и управление» / Волкова В.Н., Денисов А.А. – СПб: СПбГТУ, 1997 – 500 с.
6. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / Н.Ш. Кремер. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 543 с.
7. Лисиенко В.Г. Моделирование сложных вероятностных систем: учебное пособие / В.Г. Лисиенко, О.Г. Трофимова, С.П. Трофимов, Н.Г. Дружинина, П.А. Дюгай. – Екатеринбург: УРФУ, 2011. – 200 с.
8. Максимов Г.К. Статистическое моделирование многомерных систем в медицине / Г.К. Максимов, А.Н. Синицын. – Л.: Медицина, 1983. – 144 с.
9. Модели и моделирование в методике обучения физике: Материалы докладов республиканской научно-теоретической конференции / Республиканская научно-теоретическая конференция. – Киров: Изд-во Вятского ГПУ, 2000. – 90 с.
10. Основы научных исследований: учебник для вузов / под ред. В. И. Крутова, В. В. Попова. – М.: Высшая школа, 1989. – 400 с.
11. Тюрин Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. – М.: ИНФРА-М, 2003. – 544 с.
12. Шмойлова Р.А. Теория статистики / Р.А. Шмойлова. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 383 с.
13. Штоф В.А. Моделирование и философия / В.А. Штоф. – М.:-Л.: Наука, 1966.- 302 с.
14. [http://ita-1-08.narod.ru/nechaev/123.htm].
15. http://mamo.sivkot.ru/
16. http://otherreferats.allbest.ru/