В монографии изложены статистические методы моделирования динамических систем по данным наблюдений их функционирования в условиях структурной неопределенности по составу входных переменных и степени статистической зависимости между случайными составляющими в моделях. В рамках метода группового учета аргументов (МГУА) разработаны критерии качества моделей основанные на разбиении выборки наблюдений на обучающую и проверочную подвыборки и критерии скользящего экзамена. Применение изложенных методов моделирования позволяет глубже проникнуть в суть явлений и объектов в процессе научных исследований позволяет лучше описать состояние и прогнозировать поведение систем в условиях структурной неопределенности в различных приложениях. Книга предназначена для специалистов по математическому моделированию в различных областях науки и практики многомерному статистическому анализу а также для студентов и аспирантов учебных направлений прикладная математика информатика и кибернетика.

Дополнительное профессиональное образование