Анализ данных


СОДЕРЖАНИЕ

Предварительный анализ данных. Описательная статистикаКлассификация статистических данныхКритерии классификации данныхКлассификация данных но числу переменныхПримеры одномерных данных Примеры многомерных данныхКлассификация данных по наличию или отсутствию упорядочения во времениПримеры пространственных данныхПримеры моментных временных данныхПримеры интервальных временных данныхПримеры пространственно-временных данныхКлассификация данных по типу шкалы измерения признакаПримеры количественных дискретных данныхПримеры количественных непрерывных данных Примеры категориальных номинальных данных Примеры категориальных порядковых данныхКлассификация данных по способу их полученияПримеры первичных данныхПримеры вторичных данныхАнализ одномерных категориальных данныхНоминальные данныеПорядковые данныеАнализ одномерных количественных данныхГруппировка дискретных количественных данныхПостроение интервального вариационного ряда для непрерывных количественных данныхОсновные числовые характеристики одномерных количественных данныхНормирование (стандартизация) и унификация данных Предварительный анализ временных данныхОсновные понятияПоказатели динамики временных рядовПрогнозирование с помощью показателей динамикиГенеральная и выборочная совокупностиРаспределение генеральной совокупностиХарактеристики генеральной совокупностиХарактеристики одномерной генеральной совокупностиХарактеристики многомерной генеральной совокупностиМногомерная нормально распределенная генеральная совокупностьВыборка из генеральной совокупностиСтатистическое оценивание параметров генеральных совокупностейСтатистическое оценивание параметров одномерных совокупностейОценки параметров многомерной генеральной совокупностиСтатистическая проверка гипотез о параметрах генеральной совокупностиСтатистическая проверка гипотез для одномерной совокупностиСтатистическая проверка гипотез для многомерных генеральных совокупностейКорреляционный анализОсновные понятия корреляционного анализаКорреляционный анализ взаимосвязи количественных признаковКорреляционный анализ взаимосвязи качественных признаковКанонические корреляции и канонические величины генеральной совокупностиОценка канонических корреляций и канонических величинПримеры решения задачРегрессионный анализОсновные понятияДвумерная линейная модель регрессииОценивание параметров регрессииОпределение интервальной оценки дляОпределение интервальной оценки и проверка значимостиОпределение интервальной оценки для условного математического ожиданияМодель регрессии в случае двумерной нормальной генеральной совокупностиПример построения регрессионной модели себестоимости продукцииМножественная линейная модель регрессииОценивание параметров линейной модели регрессии и анализ свойств оценокПроверка значимости уравнения и коэффициентов регрессииДоверительные интервалы для параметров регрессионной моделиРегрессионный анализ фондоотдачиНелинейные модели регрессии и их линеаризацияРегрессионные модели с фиктивными переменнымиСнижение размерности признакового пространстваОсновные понятия и задачи снижения размерностиКомпонентный анализФакторный анализЭвристические методы снижения размерностиМногомерное шкалированиеКлассификация многомерных наблюденийОсобенности задач многомерной классификацииКластерный анализ, непараметрическая классификация без обученияОсновные понятия и определения кластерного анализаРасстояние между объектами (кластерами) и меры близости групп объектовИерархические кластер-процедурыФункционалы качества разбиенияИтерационные алгоритмы классификации.Иерархические алгоритмы, использующие понятие порогаКлассификация с обучением. Дискриминантный анализОсновные понятияФункции потерь и вероятности неправильной классификацииПостроение оптимальных (байесовских) процедур классификацииПараметрический дискриминантый анализ в случае нормальных классовПараметрическая классификация без обучения. Декомпозиция смесей вероятностных распределенийОбщая постановка задачи расщепления смеси вероятностных распределений и алгоритм ее выполненияПример параметрической модели классификацииРобастное оценивание параметров и непараметрические модели генеральной совокупностиАномальные значения. Методы обнаружения засорения выборкиУстойчивые параметрические методы оцениванияОценки на основе порядковых статистикНепараметрические модели распределенийОценки методами бутстреп-анализаАнализ временных данныхВведение в анализ временных данных. Методы сглаживания временных данных и моделирования тенденции развитияСтатистический анализ и прогнозирование сезонных колебаний во временных данныхПрименение адаптивных моделей, основанных на экспоненциальном сглаживании, для краткосрочного прогнозированияИспользование моделей авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего (моделей ARIMA)Модели стационарных временных рядовМетодология применения моделей AR1MA
 
  РЕЗЮМЕ   След >