В учебном пособии приведены методики расчета на ЭВМ реакторов химической промышленности для протекания эндотермических и экзотермических реакций, в том числе идеального вытеснения с конденсирующимся паром в межтрубном пространстве для обогрева реакционной массы в трубках трубного пучка, реактора идеального смешения с паровой рубашкой для обогрева реакционной массы для протекания эндотермических реакций. В качестве примера рассмотрен расчет реактора идеального смешения для эндотермической реакции этерификации метанола уксусной кислотой. Приведены методики и алгоритмы расчета реакторов. Представлены таблицы идентификаторов с исходными и справочными данными, расчетными параметрами и их величинами в примерах. Предназначено для студентов всех форм обучения по направлениям подготовки бакалавров 18.03.01 «Химическая технология» и 18.03.02 «Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии».
В настоящем учебно-методическом пособии изложена подробная инструкция по пересчёту редуцированной фотометрической величины освещённости (лк) в энергетическую фотометрическую величину облучённости (Вт/м²). Представлены термины и определения, а также приведены примеры расчётов поверхностной облучённости культур микроводорослей. Пособие адресовано аспирантам и студентам всех специальностей.
Учебное пособие разработано на основе Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 06.03.01 Биология (уровень бакалавриата), утвержденного приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 07.08.2014 г. № 944, Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 36.03.02 Зоотехния (уровень бакалавриата) утвержденного приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 21.03.2016 г. № 250, и рекомендовано обучающимся в бакалавриате для лабораторно-практических занятий. В основе пособия лежит использование биологических объектов – растений, животных и микроорганизмов, биологических процессов, эффективное управление которыми и составляет суть биотехнологии в традиционном и современном смысле. Учебное пособие включает общую методику проведения лабораторно-практических занятий и заданий, которые окажут существенную помощь в организации самостоятельного изучения указанной дисциплины.
В учебно-методическом пособии изложены типовые задачи оптимизационного моделирования применительно к различным сферам профессиональной деятельности. Приводятся примеры и даются пояснения по выполнению типовых заданий. Приводятся приемы выполнений вычислений с применением электронных таблиц. Предназначено для студентов, обучающихся по программам подготовки бакалавров, магистров по направлениям «Экономика», «Государственное и муниципальное управление», «Управление персоналом», «Менеджмент», а также обучающихся по специальности «Экономическая безопасность». Может быть использовано также аспирантами, слушателями профильных курсов повышения квалификации, преподавателями и специалистами. Печатается по решению ученого совета Владимирского филиала РАНХиГС.
В учебном пособии изложены основные методы регрессионного анализа (парная и множественная регрессия), приведены соответствующие расчетные формулы, раскрыт содержательный смысл статистических показателей. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы решения задач в табличном процессоре Microsoft Excel 2016 и статистическом пакете Statistica 10.
Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» (бакалавриат), при изучении дисциплины «Эконометрика».
Учебное пособие предназначено для практических занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по специальности «Экономическая безопасность». Учебное пособие разработано на основе рабочей программы курса «Практикум по судебной экономической экспертизе» для подготовки студентов по специальности 38.05.01 «Экономическая безопасность».
В учебном пособии рассмотрены основные вопросы построения баз данных, как составляющих информационного ресурса общества, классификация, методы и технологические аспекты обработки информации, принципы построения и использования различных видов моделей данных. Пособие предназначено для студентов специальностей «Управление и информатика в технических системах», «Системный анализ и управление», изучающих дисциплину «Базы данных».
В учебном пособии изложены основные методы анализа временных рядов (автокорреляция уровней временных рядов, сглаживание временных рядов, аналитическое выравнивание временных рядов, сезонная декомпозиция временных рядов), приведены соответствующие расчетные формулы, раскрыт содержательный смысл эконометрических показателей. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы решения задач в табличном процессоре Microsoft Excel 2016 и статистическом пакете Statistica 10.
Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» (бакалавриат), при изучении дисциплины «Эконометрика».
В учебном пособии изложены основные методы регрессионного анализа (парная и множественная регрессия), приведены соответствующие расчетные формулы, раскрыт содержательный смысл эконометрических показателей. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы решения задач в табличном процессоре Microsoft Excel 2016 и статистическом пакете Statistica 10.
Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» (бакалавриат), при изучении дисциплины «Эконометрика».
В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы анализа данных, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, работа с OLAP-кубом, корреляционный анализ, линейная регрессия, декомпозиция и прогнозирование временного ряда, логистическая регрессия, факторный анализ, кластеризация, дерево решений, ассоциативные правила, кластеризация транзакций. Приведены примеры, позволяющие получить навыки практического применения их в бизнес-аналитике.
Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 – Бизнес-информатика (бакалавриат), при изучении дисциплины «Анализ данных», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами анализа данных на основе аналитической платформы Deductor.
