Анализ данных: учебник для академического бакалавриата

Xehetasun bibliografikoak
Beste egile batzuk: Мхитарян В. С. Владимир Сергеевич (редактор)
Gaia:Рассмотрены основные методы систематизации, обработки и анализа статистических данных, включающие описательные методы анализа данных, особенности и основные понятия вероятностно-статистического подхода к анализу данных. Для анализа многомерных данных представлены методы выявления и оценки степени зависимости между переменными, построения регрессионных моделей для определения вида статистической зависимости между переменными, методы снижения размерности признакового пространства и многомерной классификации данных. Также рассмотрены вопросы устойчивого, робастного оценивания параметров и непараметрического моделирования, анализа временных данных и прогнозирования. В учебнике разбирается большое количество примеров анализа данных, приводятся задания для самостоятельной работы студентов.
Hizkuntza:errusiera
Argitaratua: Москва, Юрайт, 2019
Saila:Бакалавр. Академический курс
Gaiak:
Formatua: Liburua
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=343524

MARC

LEADER 00000nam0a2200000 4500
001 343524
005 20231102005552.0
010 |a 9785534006162 
035 |a (RuTPU)RU\TPU\book\373923 
035 |a RU\TPU\book\315974 
090 |a 343524 
100 |a 20150414d2019 m y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
105 |a a j 001zy 
200 1 |a Анализ данных  |e учебник для академического бакалавриата  |f под ред. В. С. Мхитаряна 
210 |a Москва  |c Юрайт  |d 2019 
215 |a 491 с.  |c ил. 
225 1 |a Бакалавр. Академический курс 
320 |a Библиогр.: с. 460-463 
330 |a Рассмотрены основные методы систематизации, обработки и анализа статистических данных, включающие описательные методы анализа данных, особенности и основные понятия вероятностно-статистического подхода к анализу данных. Для анализа многомерных данных представлены методы выявления и оценки степени зависимости между переменными, построения регрессионных моделей для определения вида статистической зависимости между переменными, методы снижения размерности признакового пространства и многомерной классификации данных. Также рассмотрены вопросы устойчивого, робастного оценивания параметров и непараметрического моделирования, анализа временных данных и прогнозирования. В учебнике разбирается большое количество примеров анализа данных, приводятся задания для самостоятельной работы студентов. 
606 1 |a Статистический анализ  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\subj\42258  |9 61945 
610 1 |a статистические данные 
610 1 |a предварительный анализ 
610 1 |a описательная статистика 
610 1 |a генеральная совокупность 
610 1 |a выборочная совокупность 
610 1 |a корреляционный анализ 
610 1 |a регрессионный анализ 
610 1 |a размерность 
610 1 |a многомерные наблюдения 
610 1 |a классификация 
610 1 |a робастное оценивание 
610 1 |a временные данные 
610 1 |a учебники 
675 |a 519.23(075.8)  |v 4 
702 1 |a Мхитарян  |b В. С.  |g Владимир Сергеевич  |4 340 
801 1 |a RU  |b 63413507  |c 20191009 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20191121  |g RCR 
942 |c BK 
959 |a 14/20191009  |d 4  |e 1197,33  |f УФ:3  |f ЧЗТЛ:1