Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

Основная литература

1. Буланова А.Н. Математические методы в экономике: Учебное пособие – М.: МФА, 2006 – 116с.

2. Ильченко А.Н. Экономико – математические методы: Учебное пособие для ву-зов – М.: Финансы и статистика, 2006 – 288 с.

Дополнительная литература

1. Агальцов В.П., Волдайская И.В. Математические методы в програм-мировании. М. – 2006. - 224 с.: ил.

2. Белых А.А. История российских экономико-математических исследо-ваний. – ЛКИ, 2007. – 240 с.

3. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. – М.: Дело и сервис, 2001.

4. Исследование операций в экономике / Под ред. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ, 2000. – 407 с.

5. Колемаев В.А. Математические методы исследования операций. – М., 2008. – 592 с.

6. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике (ГРИФ). – СПб.: Университет, 2008. – 395 с Кузнецов Б.Т. Ма-тематические методы и модели исследования операций в экономике. – М., 2005. – 390 с.

7. Красс М.С., Чупринев Б.И. Математика в экономике. Математические модели и методы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 544 с.

8. Маркин Ю.П. Математические методы и модели в экономике. – М.: ВШ, 2007. – 422 с.

9. Невежин В.П., Кружилов С.И. Сборник задач по курсу «Экономико-математическое моделирование». – М., 2005.

10. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие (ГРИФ). – Вузовский учебник, 2007. – 364 с.

11. Партыка Т.Л., Попов И.И. Математические методы. М. – 2007. - 464 с.: ил.

12. Прасолов А.В. Математические методы экономической динамики. – М.: Лань, 2008. – 352 с.

13. Просветов Г.И. Математические методы в экономике: Учебно-методическое пособие. – М.: РДЛ, 2007 – 160 с..

14. Просветов Г.И. Математические модели в экономике: Учебно-методическое пособие. – 2-е изд. – М.: РДЛ, 2005.

15. Хазанова Л.Э. Математические методы в экономике. М. – 2007. - 144 с.: ил.

Словарь терминов (глоссарий)

Аппроксима́ция, или приближе́ние — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми.

Вариацио́нное исчисле́ние — это раздел функционального анализа, в котором изучаются вариации функционалов. Самая типичная задача вариационного исчисления состоит в том, чтобы найти функцию, на которой заданный функционал достигает экстремального значения.

Вариационный ряд, последовательность каких-либо чисел, расположенная в порядке возрастания их величин. Например, В. р. чисел 1, —3, 8, 2 имеет вид —3, 1, 2, 8. Промежуток между крайними членами В. р. называют интервалом варьирования, а длину этого интервала — размахом. В математической статистике понятие В. р. составляет основу теории решения так называемых непараметрических задач.

Вероя́тность (вероятностная мера) — численная мера возможности наступления некоторого события.

Диспе́рсия случа́йной величины́ — мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонения от математического ожидания.Зако́н больши́х чи́сел в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения.

Корреля́ция (корреляционная зависимость) — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.

Математи́ческая стати́стика — наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.

Математи́ческое ожида́ние — среднее значение случайной величины, распределение вероятностей случайной величины, рассматривается в теории вероятностей.

Медиа́на (50-й процентиль, квантиль 0,5) — возможное значение признака, которое делит ранжированную совокупность (вариационный ряд выборки) на две равные части.

Мода (Мо) – это варианта, которая чаще всего встречается в изучаемой совокупности.

Среднеквадрати́ческое отклоне́ние (синонимы: среднеквадрати́чное отклоне́ние, квадрати́чное отклоне́ние; близкие (но не совпадающие) термины: станда́ртное отклоне́ние, станда́ртный разбро́с) — в теории вероятностей и статистике наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.

РЕГРЕССИЯ [regression] — зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин (в последнем случае — имеем множественную Р.)

Тео́рия вероя́тностей — раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений: случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними.

Формула лат. слово formula – “форма”, “правило”. Это комбинация математических знаков, выражающая какое-либо предложение.

Центра́льные преде́льные теоре́мы (Ц.П.Т.) — класс теорем в теории вероятностей, утверждающих, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин, имеющих примерно одинаковые масштабы (ни одно из слагаемых не доминирует, не вносит в сумму определяющего вклада), имеет распределение, близкое к нормальному.

16