📖 Моделирование сложных систем в условиях структурной неопределённости. Регрессионные и авторегрессионные модели.

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. 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".