Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

Description

Учебное пособие – Казань: Изд. КГТУ, 2010. – 126 с.Излагаются теоретические основы и методика применения методов многомерного статистического анализа. Рассмотрены методы: кластеризации (кластерный анализ), идентификации (дискриминантный анализ), выявления статистической зависимости (корреляционно-регрессионный анализ) и снижения размерности многомерного пространства факторов (факторный анализ). Изло-жение иллюстрируется решением практических задач при использовании интегрированной системы Statistica 8.0.Для студентов вузов направления «Информатика и вычислительная техника», аспирантов, преподавателей и специалистов, занимающихся вопросами компьютерного моделирования и многопараметрического анализа данных.СОДЕРЖАНИЕВведение1. Кластерный анализ 1.1. Задача кластерного анализа1.2. Меры расстояния между кластерами 1.3. Методы кластерного анализа1.4. Методика решения задачи при использовании кластерного анализа1.5. Задания для самостоятельной работы2. Дискриминантный анализ 2.1. Дискриминантные функции2.2. Проведение дискриминантного анализа и интерпретация результатов2.3. Интерпретация дискриминантных функций2.4. Методика решения задачи методом дискриминантного анализа2.5. Обобщенный дискриминантный анализ2.6. Задания для самостоятельной работы3. Корреляционно-регрессионный анализ3.1. Корреляционный анализ3.2. Линейный регрессионный анализ3.3. Методика решения задачи методом корреляционно-регресссионного анализа3.4. Автокорреляция последовательности3.5. Методика решения задачи при использовании автокорреляции3.6. Задания для самостоятельной работы4. Факторный анализ4.1 Модель факторного анализа4.2 Статистическое оценивание факторных нагрузок и остаточных дисперсий4.3. Метод главных компонент4.4. Задача о количестве факторов4.5. Методика решения задачи факторного анализа4.6. Задания для самостоятельной работыСписок использованной литературы