Фундаментальная библиотека ФГБОУ ВО СПХФУ Минздрава России

Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A

Главная

ИРБИС64+

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

ЭБС IPRBooks- результаты поиска

Вид поиска

Электронный каталог

Картотека журнальных статей

Систематический имидж-каталог

Авторефераты диссертаций

Учебники и учебно-методические пособия СПХФУ

ЭБС IPRBooks

ЭБС Консультант студента

ЭБС Юрайт

Диссертации, защищенные в СПХФУ

Журнальный фонд СПХФУ

Библиотечный фонд техникума

ВКР

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=множественный анализ<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 92237
Автор(ы) : Брусенцев А. Г.
Заглавие : Анализ данных и процессов. Ч.1. Методы статистического анализа данных : Учебное пособие
Выходные данные : Белгород: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, ЭБС АСВ, 2017
Колич.характеристики :63 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-361-00540-6: Б.ц.
УДК : 519.22
ББК : 22.172
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): анализ данных--временной ряд--дискриминантный анализ--дисперсионный анализ--линейный анализ--множественный анализ--регрессионный анализ--статистический анализ--факторный анализ
Аннотация: Пособие посвящено методам и алгоритмам многомерного статистического анализа. Изложены методы линейного регрессионного анализа, в частности, метод наименьших квадратов оценивания коэффициентов регрессии. Рассмотрены интервальные оценки коэффициентов регрессии, оптимальный выбор матрицы плана, задача статистического прогноза. Представлены методы дисперсионного, факторного и дискриминантного анализов. Значительное место занимают вопросы анализа временных рядов. Рассматривается построение модели временного ряда, содержащей детерминированный тренд и случайный шум. Также рассмотрены иные модели временных рядов: модель скользящего среднего, модель авторегрессии, а также обобщающая их ARMA-модель. Изложение иллюстрируется рядом численных примеров. Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по магистерским программам направлений подготовки 09.04.01 - «Информатика и вычислительная техника», профиль и 09.04.04 - «Программная инженерия», профиль, а также может быть использовано студентами других специальностей, изучающих дисциплину «Анализ данных и процессов». Публикуется в авторской редакции.
(для доступа требуется авторизация)

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 01.07.2024
Число запросов	0
Число посетителей	0
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)