Демографические модели Лекция 9. Матричные модели. Движение населения как марковский процесс. Достоинства и ограничения. Использование принципов метода.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
1.3. Марковские процессы. Определение и примеры Время t Состояние E Если вероятность перехода в новое состояние не зависит от предыстории, случайный процесс.
Advertisements

Демографические модели Лекция 1. Понятие модели в науке. Назначение и ограничения моделей. Моделирование в демографии. Связь моделирования с методами,
ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ Лекция 9 Информационная безопасность.
Модель сильной связи. Гамильтонова матрица. Модель сильной связи без взаимодействия 1.8. Ферми-системы. Модель сильной связи.
МЕНЕДЖМЕНТ. Методы планирования
Лекция 7 Уравнение множественной регрессии Теорема Гаусса-Маркова Автор: Костюнин Владимир Ильич, доцент кафедры: «Математическое моделирование экономических.
Марковские процессы. Понятие случайного процесса Понятия: Cостояние Переход Дискретный случайный процесс Непрерывный случайный процесс.
Лекции 8-9
Оценка неизвестных параметров распределений Точечное оценивание.
Типовые модели объектов и систем управления. Типовые модели.
= = = = = = 6.
Демографические модели Лекция 7. Модели роста населения Земли. Стабильное население, стационарное население, демографический взрыв. Модель Мальтуса. Модели.
Оценка неизвестных параметров распределений Точечное оценивание.
Модели в переменных состояния Представление моделей в векторно-матричной форме.
Программа- это сложное средство управления, которое должно обладать определенными качествами и для её подготовки нужна специальная технология Программа.
Введение в задачи исследования и проектирования цифровых систем Санкт-Петербургский государственный университет Факультет прикладной математики - процессов.
Математика
Математика
Математика
Математика 4 класс «Школа России»
Транксрипт:

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).

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

Демографические модели Матричные модели

Демографические модели Матричные модели Общий вид матрицы А

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

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).