Ukrainian
Summary:Монографія присвячена розвитку методу групового урахування аргументів (МГУА) для моделювання в класі регресійних і авторегресійних моделей в умовах структурної невизначеності, коли точні апріорні гіпотези про об’єкти дослідження відсутні. Застосування розроблених критеріїв якості моделей і статистичних методів параметричної ідентифікації підвищує якість прогнозування станів складних систем у наукових і інженерних дослідженнях.
Reading audience:Книга призначена для фахівців з математичного моделювання і аналізу даних у різних галузях науки й практики, а також для студентів і аспірантів навчальних напрямів «прикладна математика» та «інформатика і кібернетика».
Russian
Summary:Монография посвящена развитию метода группового учёта аргументов (МГУА) для моделирования в классе регрессионных и авторегрессионных моделей в условиях структурной неопределенности, когда точные априорные гипотезы об объектах исследования отсутствуют. Применение разработанных критериев качества моделей и статистических методов параметрической идентификации повышает качество прогнозирования состояний сложных систем в научных и инженерных исследованиях.
Reading audience:Книга предназначена для специалистов по математическому моделированию и анализу данных в различных областях науки и практики, а также для студентов и аспирантов учебных направлений «прикладная математика» и «информатика и кибернетика».