О z b e k is t o n r e s p u b L ik a s I o L iy V a o rta m a X s u s t a 'l im V a z ir L ig I b LIX o r o d a V l a t uni V e r sit e t I

A (93-100)
A- (86-92)
B+ (82-85)
В (77-81)
В - (71-76)
C + (67-70)
С (60-66)
С - (56-59)
D (55 -50)
E (0 - 49)
VI. A sosiy va q o ’shim cha o 'q u v ad a b iy o tla r ham da axb orot m anbaalari
A sosiy ad ab iyotlar.
1.Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe. Introduction to Applied Linear Algebra, ISBN 978- 
1-316-51896-0 Hardback,© Cambridge University Press 2018

---

2.
Dan A Simovici. Linear Algebra Tools for Data M ining,University o f Massachusetts, 
USA Copyright © by World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd 2012
3. Wes M cKinney and the Pandas Development Team, pandas: powerful Python data 
analysis toolkit, 2020
3. Dejen Ketema, Applied Mathematics, Arba Minch University, Department o f 
M athem atics, 
2016
4.
Prasanna 
Sahoo, 
Probability 
and 
Mathematical 
Statistics, 
Department 
o f 
M athem atics,University o f LouisvilleLouisville, KY 40292 USA 2013
Q o ’sh im ch a ad ab iyotlar:
1. 
SH.SHarahmetov,O.Qurbanov, 
Amaliy 
matematika,ISBN 
978-9943-07-554-2, 
O ’zbekiston faylasuflari milliy jam iyati nashriyoti, 2017
2. АндроновА.М ,Копытов Е.А,Гринглаз Jl.Я, Теория вероятностей и математическая 
статистика, ISBN5-94723-615-X, Питер,2004
3. Simsek, Y. Special numbers and polynomials including their generating functions in 
umbral analysis m ethods.2018, 7, 22
Internet saytlari
1. http://w ww.el.tfi.us/pdf/enm coq22.uzk.pdf
2. http://www.a-geom etrv.narod.ru
3. http://allm ath.ru/highennath/m athanaliz/
4. http://ww w.eknigu.com /lib/m athem atics/
5. http://www.http:/lib.mexnat.ru
6. http://ww w.m su.ru/ - Московская государственный университет
7. http://ww w.nlr.ru/ Российская национальная библиотека
8. http://www.nsu.ru/icem/grants/etfm/
9. http://w w w.rsl.ru/ Российская государственная библиотека
10. http://www.lib.homelinux.orgfmath