Справка
ЭБС "КОНСУЛЬТАНТ СТУДЕНТА"
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Версия для слабовидящих
Каталог
Все издания
Меню
Искать в книге
К результату поиска
Расширенный поиск
Закладки
На главную
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Управление
Мои отчеты
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Институты международного правосудия
Оборот титула
Оглавление
Список авторов
Введение
Список сокращений
Вступительная статья
Раздел I. Институты международного правосудия: общая характеристика
+
Раздел II. История международного правосудия
+
Раздел III. Универсальные институты международного правосудия
+
Раздел IV. Институты международного правосудия в области прав человека
17.3. Операции с малыми выборками в системе STATISTICA
17.3.1. Настройка электронной таблицы и ввод данных
17.3.2. Вывод описательной статистики двух выборок
17.3.3. Решения типовых задач статистики малых выборок
17.4. Процедуры обработки малых выборок в системе STATGRAPHICS
17.4.1. Открытие электронной таблицы и ввод исходных данных
17.4.2. Вывод и интерпретация описательной статистики
17.4.3. Сравнение средних в малых выборках
Глава 18. Линейное приближение парной стохастической зависимости
18.1. Данные для построения парной зависимости по итогам аукциона
18.1.1. Фактические выдержки вин и цены как переменные парной стохастической зависимости
18.1.2. Смысл анализа зависимости для цен
18.2. Корреляционный и регрессионный анализы в Excel
18.2.1. Корреляционный анализ парной линейной зависимости
18.2.2. Вычисления и построение графика линейной регрессии
18.2.3. Вывод графиков и его характеристик как линейного тренда
18.2.4. Вычисление и построение доверительных интервалов
18.3. Построение линейной зависимости в Mathcad
18.3.1. Импорт данных из Excel
18.3.2. Вывод коэффициента корреляции
18.3.3. Регрессионный анализ с помощью функций slope и intercept
18.3.4. Вывод коэффициентов линейной регрессии функцией line
18.4. Анализ корреляции и регрессии в системе STATISTICA
18.4.1. Запуск системы и создание файла данных
18.4.2. Визуализация данных и линии регрессии
18.4.3. Анализ линейной зависимости
18.4.4. Оценка качества моделирования
18.5. Вывод статистик линейной связи в STATGRAPHICS
18.5.1. Запуск пакета и ввод исходных данных
18.5.2. Выполнение корреляционного анализа
18.5.3. Процедуры регрессионного анализа
18.5.4. Дополнительные возможности регрессионного анализа
Глава 19. Построение парной нелинейной стохастической зависимости на компьютере
19.1. Построение парной нелинейной зависимости в Excel
19.1.1. Определение параметров подходящей нелинейной зависимости
19.1.2. Оценка качества оптимальной модели
19.1.3. Линеаризация зависимости
19.2. Анализ нелинейной зависимости в Mathcad
19.2.1. Вычисления параметров нелинейной регрессии
19.2.2. Вывод параметров второго нелинейного приближения
19.2.3. Оценка качества оптимальной модели
19.3. Вывод нелинейной регрессии в системе STATISTICA
19.3.1. Создание файла данных
19.3.2. Задание аппроксимирующей функции и вывод результатов
19.3.3. Вывод и анализ второго приближения зависимости
19.3.4. Замечания о доверительных интервалах нелинейной регрессии
19.4. Обработка нелинейной зависимости в программе STATGRAPHICS
19.4.1. Запуск пакета и ввод исходных данных
19.4.2. Задание аппроксимирующей функции и вывод результатов
19.4.3. Анализ второго приближения нелинейной зависимости
Глава 20. Построение многомерной связи на компьютере
20.1. Исходная многомерная выборка для анализа
20.1.1. Переменные многомерной выборки и смысл моделирования
20.1.2. Фактические данные за 24 месяца
20.2. Анализ многомерной связи в Excel
20.2.1. Вывод коэффициентов парной корреляции и их экономический смысл
20.2.2. Оценка многомерной связи функцией ЛИНЕЙН
20.2.3. Анализ многомерной связи с помощью процедуры РЕГРЕССИЯ
20.2.4. Вывод парных моментов связи с использованием процедуры КОВАРИАЦИЯ
20.3. Исследование многомерной связи в системе STATISTICA
20.3.1. Ввод многомерной выборки
20.3.2. Задание многомерного анализа
20.3.3. Вывод результатов анализа
20.4. Приближение и оценка многомерной связи в пакете STATGRAPHICS
20.4.1. Вывод и оценка первого приближения многомерной модели
20.4.2. Задание второго приближения многомерной модели
20.4.3. Автоматизированный отбор релевантных переменных
Глава 21. Компьютерный анализ и прогноз временных рядов
21.1. Простейшая обработка временного ряда в Excel
21.1.1. Обеспечение сопоставимости уровней временных рядов
21.1.2. Исчисление показателей для анализа динамики в экономике
21.1.3. Анализ стохастически взаимосвязанных временных рядов
21.2. Моделирование временного ряда в Excel
21.2.1. Исходный временной ряд
21.2.2. Вывод в Excel графика временного ряда с ценами на никель
21.2.3. Численное моделирование и прогнозирование динамики цен
21.3. Обработка и анализ временных рядов в Excel с помощью встроенных процедур
21.3.1. Выделение регулярной составляющей как скользящего среднего
21.3.2. Вывод регулярной составляющей экспоненциальным сглаживанием
21.3.3. Аппроксимация временного ряда для выделения и прогноза регулярной составляющей
21.3.4. Встроенные функции для прогнозирования временного ряда
21.4. Дескриптивный анализ временных рядов в системе STATGRAPHICS
21.4.1. Начальные операции в блоке Descriptive Methods
21.4.2. Оценка регулярности временного ряда
21.4.3. Оценка сезонной компоненты временного ряда
21.5. Сглаживание, сезонная декомпозиция и прогнозирование временного ряда в STATGRAPHICS
21.5.1. Сглаживание временного ряда в окне Smoothing
21.5.2. Сезонная декомпозиция временного ряда
21.5.3. Прогнозирование динамики складских запасов
21.5.4. Автоматический выбор модели для анализа и прогноза
21.6. Анализ и прогноз временного ряда в системе STATISTICA
21.6.1. Создание файла данных
21.6.2. Задание переменной и вывод графика временного ряда
21.6.3. Экспоненциальное сглаживание и прогнозирование
Глава 22. Решение оптимизационных задач экономики в Excel
22.1. Подбор одного параметра в модели прибыли
22.1.1. Поиск цены - фактора, явно определяющего заданную прибыль
22.1.2. Подбор объема производства, как контролируемого фактора, с учетом его влияния на другие параметры
22.2. Двухфакторная задача линейного программирования
22.2.1. Постановка ЗЛП для планирования производства красок
22.2.2. Алгоритм численной оптимизации модели в Excel
22.2.3. Графическое решение линейной оптимизационной задачи
22.3. Решение общей ЗЛП на примере транспортной задачи
22.3.1. Постановка транспортной ЗЛП
22.3.2. Компьютерное решение транспортной ЗЛП
Глава 23. Решение двойственных задач линейного программирования в Excel
23.1. Численное решение и экономическая интерпретация симметричной двойственной задачи
23.1.1. Математическая постановка симметричной двойственной задачи
23.1.2. Пример симметричной двойственной ЗЛП в планировании
23.1.3. Численное решение и экономическая интерпретация прямой ЗЛП
23.1.4. Решение и экономическое содержание двойственной ЗЛП
23.1.5. Экономические аспекты решений
23.2. Решение несимметричной двойственной задачи и ее экономический смысл
23.2.1. Математическое описание прямой несимметричной ЗЛП
23.2.2. Математическая модель несимметричной двойственной ЗЛП
23.2.3. Пример несимметричной взаимно двойственной ЗЛП в планировании
23.2.4. Численное решение и экономическая интерпретация прямой задачи
23.2.5. Численное решение и экономический смысл двойственной ЗЛП
Глава 24. Анализ межотраслевого баланса на компьютере
24.1. Выполнение анализа в Excel
24.1.1. Постановка задачи
24.1.2. Ввод матриц в электронную таблицу
24.1.3. Операции с матрицами и векторами
24.2. Анализ модели межотраслевого баланса в Mathcad
24.2.1. Ввод данных
24.2.2. Матричные операции
24.2.3. Проверка условия Хаукинса-Саймона
24.2.4. Расчет вектора выпуска
Глава 25. Решение матричных игр в Excel
25.1. Постановка игровой задачи для решения методом линейного программирования
25.1.1. Экономическое содержание задачи и платежной матрицы
25.1.2. Анализ платежной матрицы и ее преобразование
25.2. Решение игры методом линейного программирования
25.2.1. Определение оптимальной стратегии фирмы А
25.2.2. Решение двойственной ЗЛП - оптимальная стратегия фирмы В
25.2.3. Проверка решений ЗЛП методом мажорирования
Глава 26. Построение компьютерной модели бизнес-плана в Excel
26.1. Создание базовой модели для бизнес-планирования
26.1.1. Общие правила создания компьютерной модели для бизнес-планирования в Excel
26.1.2. Объем производства и продаж
26.1.3. Себестоимость
26.1.4. Отчет о прибыли
26.1.5. Оборотный капитал
26.1.6. Инвестиционные затраты
26.1.7. Источники финансирования
26.1.8. Движение денежных средств
26.1.9. Баланс
26.2. Совершенствование модели для бизнес-планирования
26.2.1. Персонал и заработная плата
26.2.2. Расшифровка материальных затрат и уточнение статей себестоимости
26.2.3. Финансовая оценка
26.2.4. Анализ коммерческой эффективности
26.2.5. Подбор рациональных параметров модели
26.3. Имитационное моделирование устойчивости проекта
26.3.1. Таблицы данных
26.3.2. Анализ чувствительности проекта к цене продукции
26.3.3. Анализ чувствительности проекта к объему производства
26.3.4. Анализ чувствительности к уровням капитальных вложений, материальных затрат и оплаты труда
26.3.5. Анализ чувствительности к ставке сравнения (коэффициенту дисконтирования)
26.4. Графическая иллюстрация расчетов
26.4.1. Диаграмма "Прибыльность проекта"
26.4.2. Диаграмма "Финансовый профиль проекта"
26.4.3. Диаграмма "Выручка и затраты"
26.4.4. Диаграмма "Чувствительность проекта"
26.5. Оптимизация управленческих решений при планировании
26.5.1. Общий подход к выработке оптимальных управленческих решений
26.5.2. Учет в модели влияния рыночных факторов
Глава 27. Алгоритм оптимизации бизнес-плана
27.1. Проблема оптимизации компьютерной модели бизнес-плана
27.1.1. Особенности оптимизации многокритериальной и многомерной модели бизнес-плана
27.1.2. Принцип прямого поиска максимума функции многих переменных
27.2. Реализация алгоритма в приложении VBA
27.2.1. Задача максимизации чистого дисконтированного дохода
27.2.2. Создание приложения для прямого поиска максимума
27.2.3. Поиск максимума с использованием приложения
Предметный указатель