Добрий день. Ймовірнісне моделювання використовують при прогнозуванні процесів та явищ, до них відносяться логістична регресія, Байєсова класифікація та ін. Пропонуємо вам ознайомитись з наступними джерелами інформації:
Бажан Т. О. Порівняльний аналіз методів машинного навчання для побудови прогнозів [Електронний ресурс] / Т. О. Бажан //Сучасний захист інформації. — 2024. — № 4(60). — С. 125-130. — Режим доступу: https://journals.duikt.edu.ua/index.php/dataprotect/article/view/3067/2956
Бугаєць Н.О. Задача прогнозування в машинному навчанні [Електронний ресурс] / Н. О. Бугаєць, І. М. Лисенко // Автоматизація технологічних і бізнес-процесів. — 2025. — Вип. 17, № 2. — С. 50-56. — Режим доступу: https://journals.ontu.edu.ua/index.php/atbp/article/download/3150/3376/
Ганчук А. А. Методи прогнозування [Електронний ресурс] : навч. посiбник / А. А. Ганчук, В. М. Соловйов, Д. М. Чабаненко. – Черкаси : Брама Україна, 2012. – 140 с. — Режим доступу: https://prognoz.ck.ua/ForecastingMethodsBook-main.pdf
Гнот Т. В. Алгоритми Data Science у моделюванні бізнес-процесів [Електронний ресурс] / Т. В. Гнот, М. В. Негрей // Економіка і суспільство. — 2017. — Вип. 12. — С. 743-751. — Режим доступу: https://economyandsociety.in.ua/journals/12_ukr/125.pdf
Голяк А. Ю. Прогнозування ресурсних потоків підприємств мережевої торгівлі методом машинного навчання [Електронний ресурс] / А. Ю. Голяк. — Електрон. дані. — Режим доступу: https://repository.kpi.kharkov.ua/server/api/core/bitstreams/cfdf0172-025d-4bcf-a940-aebfc9d17c1c/content. — Назва з екрана.
Губарєв А. Г. Прогнозування цін на нерухомість за допомогою машинного навчання Python [Електронний ресурс] : кваліфікаційна робота / А. Г. Губарєв; Криворізький національний університет. — Кривий Ріг, 2025. — 127 с. — Режим доступу: http://ds.knu.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/7595/1/Губарєв А.Г - Прогнозування цін на нерухомість за допомогою машинного навчання Python.pdf
Ймовірнісне та статистичне моделювання в Excel для прийняття рішень : [навч. посіб.] / [Н. Г. Бишовець та ін. ; заг. ред. А. І. Кузьмичова]. - Київ : Ліра-К, 2020. - 199 с.
Макухін Є. І. Порівняльний аналіз моделей для методів прогнозування : магістерська дисертація [Електронний ресурс] / Є. І. Макухін; Київський політехнічний інститут ім. І. Сікорського. — Київ, 2024. — 91 с. — Режим доступу: https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/3697d9aa-3e2f-4263-bb0a-a6d568938132/content
Методичні вказівки до лабораторних та практичних робіт з дисципліни «Комп’ютерні технології статистичної обробки даних» для студентів спеціальностей 175 «Інформаційно-вимірювальні технології», 176 «Мікро- та наносистемна техніка» денної та заочної форм навчання [Електронний ресурс] / укл. О. В. Томашевський, Г. В. Сніжной, Н. А. Антонченко. – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2023. – 44 с. — Режим доступу: https://eir.zp.edu.ua/server/api/core/bitstreams/87df8581-4545-423e-a970-d6930cbb11dd/content
Прогнозне моделювання аналітики успішності студентів з використанням алгоритмів машинного навчання [Електронний ресурс] / Т. А. Вакалюк, В. М. Янчук, Д. С. Морозов та ін.// Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Сер. Технічні науки. — 2023. — Том 34 (73), № 5. — С. 103-116. — Режим доступу: https://www.tech.vernadskyjournals.in.ua/journals/2023/5_2023/18.pdf
Резніков Р. Б. Методи та моделі data science в сучасній економіці [Електронний ресурс] / Р. Б. Резніков // Економічний простір. — 2024. — № 191. — С. 104-113. — Режим доступу: https://prostir.pdaba.dp.ua/index.php/journal/article/view/1539.
Руденко В. М. Математична статистика [Електронний ресурс] : [навч. посіб.] / В. М. Руденко. – [Київ : Центр учбової літератури, 2019]. – [304 с.]. — Режим доступу: https://textbook.com.ua/statistika/1473453148
Харченко В. О. Основи машинного навчання [Електронний ресурс] : навч. посiб. / В. О. Харченко. – Суми : Сумський державний унiверситет, 2023. – 264 с. — Режим доступу: https://essuir.sumdu.edu.ua/server/api/core/bitstreams/1f552e91-b6b4-4892-861f-1eaac7c84346/content