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

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

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

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

IPRBooks-45385

45385

Цильковский, И. А.
Методы анализа знаний и данных [Электронный ресурс] : конспект лекций / Цильковский И. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 68 с. - ISBN 978-57782-1377-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:

УДК

519.23

ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анализ знаний -- дискриминантный анализ -- логистическая регрессия -- метод анализа
Аннотация: Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов.

(для доступа требуется авторизация)

Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Свободных экз. нет
Найти похожие

IPRBooks-94981

94981

Александровская, Ю. П.
Классификация многомерных данных в экономике: дискриминантный анализ [Электронный ресурс] : учебное пособие / Александровская Ю. П. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2018. - 80 с. - ISBN 978-5-7882-2396-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:

УДК

510

ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
выборка -- дискриминантный анализ -- математический метод -- статистика -- экономика
Аннотация: Рассмотрены теоретические и практические вопросы проведения дискриминантного анализа многомерных данных. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторных работ. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Экономика». Подготовлено на кафедре бизнес-статистики и математических методов в экономике.

(для доступа требуется авторизация)

Свободных экз. нет
Найти похожие

IPRBooks-92237

92237

Брусенцев, А. Г.
Анализ данных и процессов. Ч.1. Методы статистического анализа данных [Электронный ресурс] : учебное пособие / Брусенцев А. Г. - Белгород : Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, ЭБС АСВ, 2017. - 63 с. - ISBN 978-5-361-00540-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:

УДК

519.22

ББК 22.172

Кл.слова (ненормированные):
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)

Свободных экз. нет
Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 03.06.2024
Число запросов	0
Число посетителей	0
Число заказов	0

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