Проблематика моделирования инновационного процесса: вызовы и решения

Authors: Şuşu-Ţurcan, A.G., Gujuman, L.M.

Source: Vector European (2) 170-175

Subject Terms: innovation system, modelling of innovation processes, инновационная система, моделирование инновационных процессов, инновации, mathematical and statistical methods in the innovation process, innovation, математико-статистические методы в инновационном процессе

File Description: application/pdf

Access URL: https://ibn.idsi.md/vizualizare_articol/215504

Russian Economy in 2022–2024: Results, Trends, Forecasts ; Экономика России в 2022–2024 годах: итоги, тенденции, прогнозы

Authors: A. A. Frenkel, B. I. Tikhomirov, A. A. Surkov, А. А. Френкель, Б. И. Тихомиров, А. А. Сурков

Source: Voprosy statistiki; Том 30, № 3 (2023); 33-52 ; Вопросы статистики; Том 30, № 3 (2023); 33-52 ; 2658-5499 ; 2313-6383

Subject Terms: прогноз, level and quality of life, industrial production, inflation, foreign trade, sanctions, external threats, sovereignty, official statistics, mathematical and statistical methods, forecast, уровень и качество жизни, промышленное производство, инфляция, внешняя торговля, санкции, внешние угрозы, суверенитет, официальная статистика, математико-статистические методы

File Description: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1578/954; Бухвальд Е.М. «Основы государственной политики в сфере стратегического планирования»: нерешенные проблемы // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2022. № 1. С. 32–49. doi: https://doi.org/10.52180/2073-6487_2022_1_32_49.; Аганбегян А.Г. Как преодолеть стагнацию и новый кризис, обеспечив социально-экономический рост // Экономические стратегии. 2020. № 6. С. 6–19. doi: https://doi.org/10.33917/es-6.172.2020.6-19.; Аганбегян А.Г. Три главных социально-экономических вызова, стоящих перед Россией, и 15 ответных шагов // Экономические стратегии. 2022. Т. 6. № 186. С. 6–15.; Аганбегян А.Г. Три главных социально-экономических вызова, стоящих перед Россией, и 15 ответных шагов // Экономические стратегии. 2023. Т. 1. № 187. С. 6–15.; Куранов Г.О. Методические вопросы краткосрочной оценки и прогноза макроэкономических показателей // Вопросы статистики. 2018. Т. 25. № 2. С. 3–24.; Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Социально-экономическое развитие России в условиях мирового кризиса и санкционных войн в 2021–2022 годах // Вопросы статистики. 2022. Т. 29. № 6. С. 25–43. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2022-29-6-25-43.; Бурцева Т.А. и др. Исследование факторов роста рынка труда в регионах России // Экономика труда. 2022. Т. 9. № 11. С. 1825–1838. doi: https://doi.org/10.18334/et.9.11.116648.; Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. «Непредсказуемые» итоги 2022 года и потенциальные угрозы стратегическому развитию России в текущем году // Экономические стратегии. 2023. Т. 2. № 188. С. 44–49. doi: https://doi.org/10.33917/es-2.188.2023.44-49.; Сухарев О.С. Экономическая атака на Россию и политика противодействия // Экономические стратегии. 2022. Т. 2. № 182. С. 40–47. doi: https://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.40-47.; Агеев А.И. и др. Построение модели прогноза курса валют на долгосрочном и краткосрочном горизонтах // Экономические стратегии. 2022. Т. 6. № 186. С. 16–25. doi: https://doi.org/10.33917/es-6.186.2022.16-25.; Агеев А.И. и др. Построение модели прогноза курса валют на долгосрочном и краткосрочном горизонтах // Экономические стратегии. 2023. Т. 1. № 187. С. 16–25. doi: https://doi.org/10.33917/es-1.187.2023.16-25.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1578

Availability: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1578
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-3-33-52

МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ: ОБЗОР И АНАЛИЗ

Source: Грозненский естественнонаучный бюллетень. 7

Subject Terms: геоэкологические данные, геосистемы, математико-статистические методы, динамика и функционирование

Assessing the Equivalence of Computerized and Conventional Versions of Psychological Tests

Authors: Дарья С. Гнедых

Source: Российский психологический журнал, Vol 17, Iss 1, Pp 44-59 (2020)

Subject Terms: психодиагностические методики, психометрические показатели, эквивалентность тестов, математико-статистические методы, компьютеризация тестов, компьютерное тестирование, компьютерная психодиагностика, методология исследования, валидность, надежность теста, Psychology, BF1-990

File Description: electronic resource

Relation: https://rpj.ru.com/index.php/rpj/article/view/903; https://doaj.org/toc/1812-1853; https://doaj.org/toc/2411-5789

Access URL: https://doaj.org/article/867a101023ac4872af3225d51a58333d

Some Aspects of Methodological Support of Bank Value Management in the Russian Market of Financial Services ; Некоторые вопросы методологического обеспечения управления стоимостью банков на российском рынке финансовых услуг

Authors: K. L. Polyakov, M. V. Polyakova, E. A. Zagonova, К. Л. Поляков, М. В. Полякова, Е. А. Загонова

Source: Voprosy statistiki; Том 29, № 4 (2022); 84-96 ; Вопросы статистики; Том 29, № 4 (2022); 84-96 ; 2658-5499 ; 2313-6383

Subject Terms: панельные данные, financial statistics, mathematical and statistical methods, bank valuation, business valuation, income approach, cash flow discounting, multiplier method, panel data, статистика финансов, математико-статистические методы, оценка стоимости банка, оценка стоимости бизнеса, доходный подход, дисконтирование денежных потоков, метод мультипликаторов

File Description: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1462/911; Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов / Пер. с англ. / 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Бук, 2005. 1323 с.; Есипов В.Е., Маховикова Г.А. Оценка бизнеса: учебное пособие. 3-е изд. СПб: Питер, 2021. 512 с.; Жигалова В.Н. Оценка стоимости бизнеса: учебное пособие. Томск: Эль Контент, 2013. 216 с.; Паламарчук В.П. Оценка компании для обоснования стратегических решений: (монография). АНХ при Правительстве Российской Федерации. Высш. шк. финансов и менеджмента. 2-е изд., nерераб. М.: Высш. шк. финансов и менеджмента АНХ, 2009. 286 с.; Рутгайзер В.М. Оценка стоимости бизнеса: Учебное пособие. М.: Маросейка, 2007. 448 с.; Есипов А.В. Подходы и методы оценки рыночной стоимости коммерческого банка // Журнал правовых и экономических исследований. 2015. №. 3. С. 93–96.; Deev O. Methods of Bank Valuation: A Critical Overview // Financial Assets and Investing. 2011. No. 3. P. 33–44.; Бондаренко Т.Г., Исаева Е.А. Оценка стоимости банка при осуществлении сделок слияния и поглощения // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2016. №. 1. С. 58–67.; Зимин В.С., Тришин В.Н. Прогнозирование и анализ точности метода дисконтированных денежных потоков. Ретроспективное обозрение ранее выполненных отчетов об оценке // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2006. №. 7. С. 27–35.; Бондаренко М.Д. Совершенствование метода повышенной рентабельности для оценки стоимости банка // Статистика и экономика. 2015. №. 2. С. 25–28.; Leister F. Valuation Methods for Banks: An Empirical Comparison of Intrinsic Valuation Methods for Banks. 2015.; Bolibok P. The Role of Accounting Variables in Valuation of Banks // Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. 2017. Nо. 479. P. 23–33.; Dietrich A., Wanzenried G. Determinants of Bank Profitability Before and During the Crisis: Evidence from Switzerland // Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2011. Vol. 21. No. 3. P. 307–327.; Titko J., Kozlovskis K. Development of Bank Value Model // The 15th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics (WMSCI 2011): Proceedings. 2011. Vol. 1. P. 143–148.; Titko J., Lace N. Valuation Models for Latvian Banks // Proceedings from the 7th International Scientific Conference «Business and Management 2012».; Titko J., Lace N., Kozlovskis K. Service Quality in Banking: Developing and Testing Measurement Instrument with Latvian Sample Data // Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. 2013. Vol. 61. No. 2. P. 507–515.; Фишмен Д. и др. Руководство по оценке стоимости бизнеса. М.: ИД «Квинто-Консалтинг», 2000. 370 с.; Pereiro L.E. Valuation of Companies in Emerging Markets: A Practical Approach. New York: Wiley, 2002. 507 p.; Теплова Т.В. Корпоративные финансы: учебник для бакалавров. М.: Издательство Юрайт, 2014. 655 с.; Mirkin B. Core Data Analysis: Summarization, Correlation, and Visualization. Cham: Springer International Publishing, 2019. 436 p.; Baltagi B.H. Econometric Analysis of Panel Data. Chichester: John Wiley & Sons, 2008. 4th ed. 366 p.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1462

Availability: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1462
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2022-29-4-84-96

Development of an Algorithm to Analyze Vacancies in the Labor Market Based on Open-Source Data ; Разработка алгоритма анализа вакансий на рынке труда по данным из открытых источников

Authors: O. A. Khokhlova, A. N. Khokhlova, A. T. Choyzhalsanova, О. А. Хохлова, А. Н. Хохлова, А. Ц. Чойжалсанова

Source: Voprosy statistiki; Том 29, № 4 (2022); 33-41 ; Вопросы статистики; Том 29, № 4 (2022); 33-41 ; 2658-5499 ; 2313-6383

Subject Terms: программный язык Python, labor statistics, mathematical and statistical methods of data analysis, machine learning methods, Python programming language, статистика труда, математико-статистические методы анализа данных, методы машинного обучения

File Description: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1458/907; Атлас новых профессий 3.0./ под ред. Д. Варламовой, Д. Судакова. М.: Интеллектуальная Литература, 2020. 456 с.; Хохлова А.Н. Парсинг вакансий на рынке труда из открытых источников / X Международная научно-практическая конференция имени А.И. Китова «Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении» (ИТиММ-2020). 15–16 октября 2020 г.: сборник статей. Москва: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», 2020. С. 253–259.; Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др. /под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.; Dangeti P. Statistics for Machine Learning. Packt Publishing Ltd., 2017. 442 p.; Gutierrez D.D. Machine Learning and Data Science: An Introduction to Statistical Learning Methods with R. Technics Publications, 2015. 282 p.; Кун М., Джонсон К. Предиктивное моделирование на практике. СПб: Питер, 2019. 640 с.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1458

Availability: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1458
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2022-29-4-33-41

Assessment of the Regional Labor Market, Taking into Account the Territorial Effect (Case Study: The Republic of Belarus) ; Оценка регионального рынка труда с учетом территориального эффекта (на примере Республики Беларусь)

Authors: L. A. Soshnikava, A. V. Kishkovich, Л. А. Сошникова, А. В. Кишкович

Source: Voprosy statistiki; Том 29, № 2 (2022); 23-32 ; Вопросы статистики; Том 29, № 2 (2022); 23-32 ; 2658-5499 ; 2313-6383

Subject Terms: интегральный индикатор, mathematical and statistical methods, models with constant and variable weights, matrix of weight coefficients, spatial autoregression, integral indicator, математико-статистические методы, модели с постоянными и переменными весами, матрица весовых коэффициентов, пространственная авторегрессия

File Description: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1408/887; Anselin L. Spatial Econometrics // Palgrave Handbook of Econometrics. Vol. 1. Econometrics Theory. Basingstoke: Palgrave Macmillan. 2006. P. 901–941.; Lugovoy O. et al. Analysis of Economic Growth in Regions: Geographical and Institutional Aspect. Moscow: Consortium for Economic Policy Research and Advice, IET, 2007. 132 p.; Bavaud F. Models for Spatial Weights: A Systematic Look// Geographical Analysis. 1998. Vol. 30. No 2. P.153–171.; Cliff A.D., Ord J.K. Spatial Processes: Models and Applications. London: Pion Limited, 1981. 266 p.; LeSage J.P. The Theory and Practice of Spatial Econometrics. Toledo, Ohio: University of Toledo, 1999. 296 p.; Lloyd C.D. Local Models for Spatial Analysis. Boca Raton: CRC/Taylor and Francis, 2007. 244 p.; Schabenberger O., Gotway C.A. Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2005. 512 p. doi: https://doi. org/10.1201/9781315275086.; Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1000 с.; Балаш В.А., Балаш О.С., Харламов А.В. Эконометрический анализ геокодированных данных о ценах на жилую недвижимость // Прикладная эконометрика. 2011. Т. 22. № 2. С. 62–77.; Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: учеб. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2004. 576 с.; Vakulenko E.S. Analysis of the Relationship Between Regional Labor Markets in Russia Using Okun's Law // Applied Econometrics. 2015. Vol. 40. No 4. P. 28–48.; Tatli S., Yerdelen Tatoğlu F. Spatial Econometric Models and The Analysis of the Determinants of Internal Migration in Turkey // Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics. 2022. No 36. doi: https://doi.org/10.26650/ ekoist.2022.36.995797.; Роберт Уразов на ВЭФ-2019: Цифровая сфера и самозанятость – главные перспективные рынки труда. URL: https://worldskills.ru/mediaczentr/novosti/ robert-urazov-na-vef-2019-czifrovaya-sfera-i-samozanyatost- %E2%80%93-glavnyie-perspektivnyie-ryinki-truda.html.; Spatial Econometrics on Panel Data // Handbook of Spatial Analysis. Theory and Application with R. Insee Methodes. № 131– October. Eurostat, 2018. P. 194.; Global Administrative Areas.URL: https://gadm. org/download_country_v3.html.; Сошникова Л.А. и др. Многомерный статистичес- кий анализ в экономике: учеб. пособие для студентов вузов / под ред. проф. В.Н. Тамашевича. М.: ЮНИТИДАНА, 1999. 598 с.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1408

Availability: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1408
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2022-29-2-23-32

Probabilistic Mixtures in Measurements of Interterritorial Differentiation ; Вероятностные смеси в измерениях межтерриториальной дифференциации

Authors: V. V. Glinskiy, Yu. N. Ismaiylova, В. В. Глинский, Ю. Н. Исмайылова

Contributors: This work was financed by the Russian Foundation for Basic Research (RFBR) (Project №20-010-00560), Статья подготовлена в рамках выполнения гранта РФФИ 20-010-00560.

Source: Voprosy statistiki; Том 27, № 3 (2020); 53-64 ; Вопросы статистики; Том 27, № 3 (2020); 53-64 ; 2658-5499 ; 2313-6383

Subject Terms: среднедушевой доход, social statistics, crime statistics, regional statistics, mathematical and statistical methods, mixtures of probability distributions, mixtures of distributions separation, EM-algorithm, SEM-algorithm, violence level, average per capita income, социальная статистика, статистика преступности, региональная статистика, математико-статистические методы, смеси вероятностных распределений, разделение смесей распределений, ЕМ-алгоритм, SEM-алгоритм, уровень насилия

File Description: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1123/768; Гилинский Я.И. Социальное насилие: Монография / Я.И. Гилинский. ООО Издательский Дом «Алеф-Пресс», 2013. СПб. 185 с.; Gilinskiy Y. Crime in Contemporary Russia // European Journal of Criminology. 2006. Vol. 3. Iss. 3. P. 259-292.; Ольков С.Г. Влияние степени неравенства в распределении доходов народонаселения на уровень умышленных убийств на планете. Исследование законов распределения, концентрации и дифференциации неравенства и умышленных убийств на земле в начале ХХI столетия // Публичное и частное право. 2010. № 3 (7). С. 7-24.; Ольков С.Г. Корреляционный анализ структуры преступности в ее объяснении и прогнозировании, изучение влияния безработицы на различные структурные составляющие преступности в России // Вестник научных трудов юридического факультета «Юристъ» Общая редакция И.Ш. Мухаметзянов, С.Л. Алексеев, научный редактор А.Ю. Епихин. 2015. С. 181.; Бадов А.Д. Геокриминогенное положение как фактор преступности // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2009. № 2. С. 48-51.; Бадов А.Д. География преступности в России: изменения за постсоветский период // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2009. № 2. С. 64-70.; Лунеев В.В. Преступность XX века: мировые, региональные и российские тенденции. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Волтерс Клувер, 2005. 912 с.; Lysova A.V. Homicide in Russia, Ukraine and Belarus / A.V. Lysova, N.G. Shchitov, W.A. Pridemore // Handbook of European Homicide Research: Patterns, Explanations and Country Studies / M.C.A. Liem, W.A. Pridemore (eds). N.Y.: Springer-Verlag, 2012. P. 251-469.; Land K., McCall P.L., Cohen L.E., Structural Covariates of Homicide Rates: Are There Any Invariances Across Time and Social Space? // The American Journal of Sociology. Vol. 95. No. 4. (Jan., 1990). P. 922-963.; Tcherni M. Structural Determinants of Homicide: The Big Three // Journal of Quantitative Criminology. 2011. 27(4). P. 475-496.; Buonanno P., Vargas J.F. Inequality, crime, and the long run legacy of slavery // Journal of Economic Behavior and Organization. 2019. No. 159 (C) P. 539-552.; Choe J. Income inequality and crime in the United States // Economics Letters. 2008. Vol. 101. Iss. 1. P. 31-33.; Dahlberg M., Gustavsson M. Inequality and crime: separating the effects of permanent and transitory income // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2008. Vol. 70. Iss. 2. P. 129-153.; Королёв В.Ю. ЕМ-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных распределений. Теоретический обзор. М.: ИПИ РАН, 2007. 94 с.; Глинский В.В., Третьякова О.В., Скрипкина Т.Б. О типологии регионов России по уровню эффективности здравоохранения // Вопросы статистики. 2013. № 1. C. 57-68.; Глинский В.В., Серга Л.К., Пуляевская В.Л. Статистический инструментарий в решении задач управления развитием территорий // Вопросы статистики. 2014. № 10. С. 14-20.; Глинский В.В. Мифическая статистика малого бизнеса. Проблемы статистического изучения турбулентных совокупностей // ЭКО. 2008. № 9 (411). С. 51-62.; Исмайылова Ю.Н. Метод моментов как способ декомпозиции смесей вероятностных распределений // Статистика язык цифровой цивилизации. Сборник докладов II Открытого российского статистического конгресса. 2018. С. 135-142.; Исмайылова Ю.Н. О разделении смесей вероятностных распределений при помощи метода моментов // Учет и статистика. 2018. № 4 (52). С. 45-51.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1123

Availability: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1123
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-3-53-64

A RISK ASSESSMENT OF RUNOFF OF SOME EXTERNAL FUNDS OF A BANK

Authors: Boris M. Fedorov

Source: Статистика и экономика, Vol 0, Iss 5, Pp 112-116 (2016)

Subject Terms: банковские риски, модель оценки риска, отток привлеченных средств банка, математико-статистические методы оценки экономических рисков, bank risks, risk assessment model, runoff of bank’s external funds, mathematical and statistical methods of assessment of economic risks, Economics as a science, HB71-74

File Description: electronic resource

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/268; https://doaj.org/toc/2500-3925

Access URL: https://doaj.org/article/52bada13d02f4df89316e57070587915

MORAL VALUES OF MODERN YOUNG PEOPLE IN RUSSIA: SURVEY RESULTS

Authors: Vera V. Zholudeva, Nikolay S. Panarsky

Source: Статистика и экономика, Vol 0, Iss 2, Pp 137-141 (2016)

Subject Terms: духовность, нравственные ценности, социологическое исследование, математико-статистические методы, spirituality, moral values, opinion survey, mathematical and statistical methods, Economics as a science, HB71-74

File Description: electronic resource

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/148; https://doaj.org/toc/2500-3925

Access URL: https://doaj.org/article/aa04d8a0e62146849bd4dd6cdd3c4859

TOURISM AND HOSPITALITY INDUSTRY IN THE YAROSLAVL REGION: STATISTICAL ANALYSIS

Authors: Natalia N. Liparteliani

Source: Статистика и экономика, Vol 0, Iss 2, Pp 154-157 (2016)

Subject Terms: туризм, индустрия гостеприимства, прогнозирование, статистическая отчетность, математико- статистические методы, tourism, hospitality industry, forecasting, statistical accounting, mathematical and statistical methods, Economics as a science, HB71-74

File Description: electronic resource

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/152; https://doaj.org/toc/2500-3925

Access URL: https://doaj.org/article/d1c671a546304f1f92dcb91e3afa7703

Improvement technology of production of bitter tinctures through the mathematical and statistical methods of researches ; Усовершенствование технологии производства горьких настоек с помощью математико-статистических методов исследований ; Удосконалення технології виробництва гірких настоянок за допомогою математико-статистичних методів досліджень

Authors: Popova, Natalia, Misyura, Taras, Rybachok, Albina

Source: Bulletin of the National Technical University «KhPI» Series: New solutions in modern technologies; No. 18 (1190) (2016): NTU "KhPI" Bulletin: Series "New Solutions in Modern Technologies"; 175-179 ; Вестник Национального Технического Университета "ХПИ" Серия Новые решения в современных технологиях; № 18 (1190) (2016): Вісник НТУ "ХПІ": Серія "Нові рішення у сучасних технологіях"; 175-179 ; Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях; № 18 (1190) (2016): Вісник НТУ "ХПІ": Серія "Нові рішення у сучасних технологіях"; 175-179 ; 2413-4295 ; 2079-5459

Subject Terms: bitter tinctures, process of extracting, correlation, duration, vitamin C, phenolic compounds, mathematic-statistical research methods, 663.837.1, горькие настойки, процесс экстрагирования, гидромодуль, время, витамин С, фенольные соединения, математико-статистические методы исследования, гіркі настоянки, процес екстрагування, гідромодуль, тривалість, вітамін С, фенольні сполуки, математико-статистичні методи дослідження

File Description: application/pdf

Relation: http://vestnik2079-5459.khpi.edu.ua/article/view/2413-4295.2016.18.26/66761

Availability: http://vestnik2079-5459.khpi.edu.ua/article/view/2413-4295.2016.18.26
https://doi.org/10.20998/2413-4295.2016.18.25

Динамика конкурентоспособности и психологических характеристик обучающихся ЮТИ (филиал) ТПУ

Contributors: Соколова, Светлана Васильевна

Subject Terms: психологические особенности, конкурентоспособность, сравнительный анализ, корреляционный анализ, математико-статистические методы

Access URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/26254

Стратегия развития лесоустройства в Беларуси

Subject Terms: аэрокосмический мониторинг лесов, геоинформационные системы, лесоустройство, ГИС-технологии, лесоустроительное проектирование, участковые методы, лесное хозяйство Беларуси, математико-статистические методы

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/2150

Формирование экспертной группы при оценке качества текстовой полосы набора

Subject Terms: экспертные оценки, текстовые полосы, качество набора, математико-статистические методы

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/3142

ЛОГИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ МЕТОДА ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ

Authors: ЕЖКОВА ВАЛЕНТИНА ГЕННАДЬЕВНА

Subject Terms: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА,МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ,ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЛОГИКА,ЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ВЕРОЯТНОСТНОЙ СИСТЕМЫ,СТАТИСТИЧЕСКИЕ ГИПОТЕЗЫ,МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ,КОСВЕННОЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО,МЕТОД РАССУЖДЕНИЯ (ДОКАЗАТЕЛЬСТВА) "ОТ ПРОТИВНОГО",MATHEMATICAL STATISTICS,MATHEMATICAL-STATISTICAL METHODS,PROBABILISTIC LOGICS,THE LOGICAL STRUCTURE OF PROBABILISTIC SYSTEM,STATISTICAL HYPOTHESES,METHODS OF STATISTICAL HYPOTHESES VERIFICATION,INDIRECT REASONING,"BY CONTRADICTION" REASONING SCHEME

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/logiko-matematicheskiy-apparat-metoda-proverki-statisticheskih-gipotez
http://cyberleninka.ru/article_covers/16070536.png

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ НА КЛИЕНТСКУЮ ЛОЯЛЬНОСТЬ С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

Authors: КАЛИНИНА ВЕРА НИКОЛАЕВНА, СВИРИДОВА ЕВГЕНИЯ ОЛЕГОВНА

Subject Terms: КЛИЕНТСКАЯ ЛОЯЛЬНОСТЬ,МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ,КАЧЕСТВЕННЫЕ ФАКТОРЫ,СТАТИСТИКА ФРИДМАНА,МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ,НАГРУЗКА,КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ,КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА,КРИТИЧЕСКАЯ ТОЧКА,КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯ ПИРСОНА,РАВНОМЕРНЫЙ ЗАКОН

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-vliyaniya-kachestvennyh-faktorov-na-klientskuyu-loyalnost-s-pomoschyu-matematiko-statisticheskih-metodov
http://cyberleninka.ru/article_covers/16925377.png

Механизм принятия управленческих решений на промышленных предприятиях : магистерская диссертация

Mechanism for management decision-making at industrial enterprises

Authors: Лабабиди, М. Р., Lababidi, M. R.

Thesis Advisors: Кельчевская, Н. Р., Kelchevskaya, N. R., Институт экономики и управления, Кафедра экономики и управления на металлургических и машиностроительных предприятиях

Subject Terms: МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ, МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ, ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ, MASTER'S THESIS, MANAGEMENT DECISIONS, MATHEMATICAL AND STATISTICAL METHODS, OPERATIONS RESEARCH, DECISION-MAKING

File Description: application/pdf

Availability: http://elar.urfu.ru/handle/10995/100716

СтатистическиЙ метоД оценкИ рискоВ научныХ проектоВ

Authors: Бедрій, Дмитро Іванович

Source: Technology Audit and Production Reserves

Subject Terms: mathematical and statistical methods, statistical method, risk evaluation, risks, research project, математико-статистические методы, статистический метод, оценка рисков, риски, научный проект, математико-статистичні методи, статистичний метод, оцінка ризиків, ризики, науковий проект, УДК 005.8:005.52:005.334, Indonesia

File Description: application/pdf

Availability: https://www.neliti.com/publications/310665/%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9-%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4-%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8-%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2-%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D0%B2

МОДЕЛЬ ЛИЦЕНЗИРОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ С ОТКРЫТЫМ КОДОМ

Authors: Хэбе, Н., Ковшов, Е.

Subject Terms: ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ, МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, ВЫБОР ЛИЦЕНЗИЙ, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ С ОТКРЫТЫМ КОДОМ, ЭКСПЕРТНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/model-litsenzirovaniya-programmnyh-resheniy-s-otkrytym-kodom
http://cyberleninka.ru/article_covers/15241566.png