Сущность, цели и история разработки метода дисперсионного анализа, сферы его применения. Характерные отличия однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа. Основные предпосылки дисперсионного анализа и последовательность его проведения.

Марковские случайные процессы, определение условий максимального прироста выпуска продукции. Многофакторный регрессионный и корреляционный анализ, зависимость индекса снижения себестоимости. Расчет составляющих устранимого физического износа конструкций.

Автоматический расчёт дозирования и распределения потоков жидкости в разнообразных технологических процессах. Описание процесса создания многофункциональной математической модели. Анализ срабатывания датчиков дозирования и распределения потоков жидкости.

Разработка и принятие управленческого решения. Применение метода автоматического анализа данных (дерево решений, многошаговая игра, ситуация равновесия по Нэшу) для анализа среды и выбора обоснованной стратегии выхода на рынок с новой товарной позицией.

Разработка блок-схемы многоэтапной технологии многокритериального выбора ПАКС. Построение шкал составных критериев. Применение для оценки результативности научных проектов, которые оценивались несколькими экспертами по многим качественным критериям.

Методы отбора экзогенных переменных и оценки качества полученного уравнения. Использование надстройки "Анализ данных" пакета MS Excel при построении моделей множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова).

Составление уравнения линейной регрессии с использованием матричного метода. Нахождение параметров нормального распределения для статистик и числовых значений переменных. Расчет коэффициента детерминации и оценка качества выбранного уравнения регрессии.

Построение средствами регрессионного анализа математической модели зависимости стоимости квартиры в городе Смоленске от характеристик квартиры и ее расположения в городе. Построение уравнения множественной регрессии. Матрица парных коэффициентов.

Изучение зависимости результативной переменной от нескольких факторных. Рассмотрение модели с двумя факторными переменными. Оценка вектора параметров. Характеристика случаев применения теоремы Гаусса-Маркова. Обзор метода решения матричного уравнения.

Изучение величины, выражающей зависимость среднего значения случайной величины от значений случайной величины. Проведение исследования сущности и цели регрессионного анализа. Определение коэффициентов линейного уравнения множественной регрессии.

Определение параметров линейного уравнения множественной регрессии. Характеристика коэффициентов парной, частной и многократной корреляции. Нахождение скорректированного показателя многочисленной детерминации. Особенность применения критерия Фишера.

Порядок построения многофакторного регрессионного уравнения, отражающего зависимость нескольких экономических переменных. Применение критерия Стьюдента для оценки значимости коэффициентов. Расчет среднего отклонения расчетных значений от фактических.

Определение цели множественной регрессии. Изучение путей преодоления сильной межфакторной корреляции. Расчет величины импорта на определенный товар относительно отечественного производства, изменения запасов и его потребления на внутреннем рынке.

Множественные регрессионные модели. Использование множественной регрессии в решении проблем спроса, изучении доходности акций, изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Выбор вида уравнения регрессии как спецификация модели.

Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.

Линейное уравнение множественной регрессии. Расчет частных коэффициентов эластичности. Определение парных и частных коэффициентов корреляции. Особенности системы эконометрических уравнений. Расчет параметров линейного, степенного, параболического трендов.

Побудова економетричної моделі з великим числом факторів, визначивши при цьому вплив кожного з них окремо, а також сукупну їх дію на модельований показник. Приклад розв'язання економеричної задачі, побудованої на основі методу найменших квадратів.

Изучение структурных характеристик вариационного ряда распределения. Значение признака, приходящееся на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности. Определение моды и медианы по несгруппированным данным и дискретному вариационному ряду.

Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.

Главная особенность двухшагового и косвенного методов наименьших квадратов в моделировании. Анализ получения состоятельных оценок и параметров моделей из линейных одновременных уравнений. Основная характеристика проблемы идентификации уравновешивания.

Временные ряды специфических (финансовых) показателей являются объектом исследования одного из самых "древних" направлений эконометрики – финансовой эконометрики. Экономическое значение вторичного рынка ценных бумаг. Модели финансовой эконометрики.

Анализ процессов взаимодействия экономических систем. Дифференциальные уравнения, отражающие взаимодействие систем типа "хищник-жертва". Построение имитационной модели, характеризующей первобытное общество охотников и систему типа "метрополия-колония".

Модели стационарных и нестационарных временных рядов, идентификация изучения. Визуальное изучение графических представлений. Автокорреляционный анализ изучения зависимостей и спектральный анализ циклического поведения. Упрощённые статистические модели.

Постановка задачи динамического программирования, пошаговая оптимизация. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана. Отсутствие обратной связи - основное условие. Задачи об оптимальном распределении средств между предприятиями и ресурсов между отраслями.

Совершенствование технологий идентификации финансовых операций через создание информационно-математической системы обнаружения мошенничества по пластиковым картам с помощью моделей и алгоритмов на основе методов нечеткой логики и ситуационного анализа.

Разработка модели представлений геолого-технологических мероприятий, обеспечивающих алгоритмизацию задач их анализа средствами информационно-аналитических систем для поддержки мониторинга. Суть реализации интегрированного программного комплекса.

Методы стратегического управления крупным нефтегазовым холдингом. Разработка программно-инструментального комплекса поддержки формирования стратегических решений и тактических планов. Системно-динамическая модель деятельности нефтегазового холдинга.

Система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе. Принятие допущений той или иной степени важности при моделировании. Выбор модели и обеспечение точности моделирования. Признаки классификации и функции моделей.

Принципы математического моделирования регионального экономического развития. Характеристика производственных активов и деятельности экономических агентов. Разработка математических моделей, алгоритмов и программ автоматизированной обработки информации.

Разработка модельно-методического аппарата, позволяющего в условиях дефицита информации проводить исследования по моделированию и анализу экономической эффективности вариантов развития нефтегазодобычи на территориях различной изученности и величины.