'

Лекция 9. Матричные модели. Движение населения как марковский процесс. Достоинства и ограничения. Использование принципов метода максимума правдоподобия. Демографические модели и компьютерные программы. Виды математического обеспечения (DOS- и Windows программы, спредшиты, макросы, обработка демографической информации в базах данных).

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Демографические модели Лекция 9. Матричные модели. Движение населения как марковский процесс. Достоинства и ограничения. Использование принципов метода максимума правдоподобия. Демографические модели и компьютерные программы. Виды математического обеспечения (DOS- и Windows программы, спредшиты, макросы, обработка демографической информации в базах данных).


Слайд 1

Демографические модели Движение населения как марковский процесс. Основное предположение Марковской модели: свойство марковости. Марков А.А. – русский математик (1856-1922) «Будущее не зависит от прошлого». Вероятность перехода в новое состояние системы зависит только ее состояния в данный момент.


Слайд 2

Демографические модели Матричные модели


Слайд 3

Демографические модели Матричные модели Общий вид матрицы А


Слайд 4

Демографические модели Матричные модели Основные характеристики Темп роста населения – соответствует максимальному собственному числу Стабильное население Время сглаживания


Слайд 5

Демографические модели Лекция 9. Достоинства и ограничения. Использование принципов метода максимума правдоподобия. Демографические модели и компьютерные программы. Виды математического обеспечения (DOS- и Windows программы, спредшиты, макросы, обработка демографической информации в базах данных).


×

HTML:





Ссылка: