Любая наука только тем и занимается, что строит математические модели (ММ) в своей предметной области. Особенно важно уметь строить адекватные ММ в процессе наладки систем управления по экспериментальным данным, полученным на реальном объекте. В статье рассматривается методика получения аналитических ММ статики, доступная рядовому инженеру, требующая минимальных затрат времени, без привлечения громоздкого программного обеспечения. Читать далее
Зачем это нужно Законы Зипфа оописывают закономерности частотного распределения слов в тексте на любом естественном языке[1]. Эти законы кроме лингвистики применяться также в экономике [2]. Для аппроксимации статистических данных для объектов, которые подчиниться Законам Зипфа
Постановка задачи Рассмотрим задачу аппроксимации комбинации прямых линий по набору зашумленных координат точек, находящихся на данной комбинации линий (см. Рис. 1 и Рис. 2). Обычная формула линейной аппроксимации здесь не подойдет, так как точки перемешаны и результат будет некая усредненная линия между ними (см. Рис. 3). Рис. 1 Комбинация линий и зашумленный набор координат Читать дальше →
Эта статья - вторая в серии, после статьи Ретеншен — основная метрика F2P игры, вероятностный подходЗдесь я рассматриваю ретеншен не как скалярную случайную величину, а как случайный временной ряд. Далее создаю модель нелинейной аппроксимации метрики, учитывающую сезонность и выпуск патчей.Рассмотренная методика реализована в виде Jupyter-ноутбука retention-rate-approximator, выложенного в общий доступ. Читать далее