Новые технологии WolframAlpha при изучении количественных методов студентами бакалавриата

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлены основные результаты исследования дидактических возможностей новых технологий WolframAlpha при изучении количественных методов студентами бакалавриата. Исследование проведено на примере реализации метода наименьших квадратов (МНК, OLS, Ordinary Least Squares) — базового, доступного и широко применяемого метода регрессионного анализа. Данный количественный метод, предложенный Карлом Фридрихом Гауссом и Адриеном Мари Лежандром, используется для оценки неизвестных параметров моделей аппроксимации (в том числе регрессионных моделей) по экспериментальным данным, имеющим различный содержательную смысловую нагрузку.

Об авторах

Дмитрий Анатольевич Власов

Московский государственный гуманитарный университет им. М.А. Шолохова

Кафедра точных и естественных наук

Александр Валерьевич Синчуков

Московский педагогический государственный университет

Кафедра математического анализа

Список литературы

  1. Orlando Gomes. Ordinary least squares learning and nonlinearities in macroeconomics // Journal of Economic Surveys. — Vol. 24. — Issue 1. — P. 52—84, February 2010.
  2. Pietro Balestra. On the Efficiency of Ordinary Least-Squares in Regression Models // Journal of the American Statistical Association. — Vol. 65. — No. 331 (Sep., 1970). — P. 1330—1337.
  3. Власов Д.А., Синчуков А.В. Стратегия развития методической системы математической подготовки бакалавров // Наука и школа. — 2012. — № 5. — С. 61—65.
  4. Власов Д.А., Синчуков А.В., Качалова Г.А. Количественные методы и математическое моделирование: Учеб. пособие. — М.: Типография «11 формат», 2012.
  5. Грачева М.В. Количественные методы в экономических исследованиях: Учебник для студентов вузов. — М.: Юнити-Дана, 2013.
  6. Смирнов Е.И. Фундирование опыта в профессиональной подготовке и инновационной деятельности педагога: Монография. — Ярославль, 2012.
  7. Уотшем Т.Д., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. — М.: Юнити, 1999.

© Власов Д.А., Синчуков А.В., 2013

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах