Кластеризация стран мира по уровню ВВП и среднедушевому доходу; Перспективы развития фундаментальных наук

Bibliographic Details
Parent link:	Перспективы развития фундаментальных наук.— 2013.— [С. 522-524]
Main Author:	Гурьянова В. Ю.
Corporate Author:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Физико-технический институт (ФТИ) Кафедра высшей математики и математической физики (ВММФ)
Other Authors:	Крицкий О. Л. Олег Леонидович (научный руководитель)
Summary:	Заглавие с экрана The cluster analysis provides a partition of the large amount of data into classes with the specific criterion. In this paper, cluster analysis of 63 countries for two main macroeconomic indicators is executed. Countries with the highest and lowest level of GDP and per capita income are identified, using Euclidean distances and Ward's method. The quality of clustering is checked by Hotelling's criterion.
Language:	Russian
Published:	2013
Series:	Математика
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ кластеризация ВВП среднее арифметическое доходы
Online Access:	http://www.lib.tpu.ru/fulltext/c/2013/C21/175.pdf
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=603817

Description
Physical Description:	1 файл(615 Кб)
Summary:	Заглавие с экрана The cluster analysis provides a partition of the large amount of data into classes with the specific criterion. In this paper, cluster analysis of 63 countries for two main macroeconomic indicators is executed. Countries with the highest and lowest level of GDP and per capita income are identified, using Euclidean distances and Ward's method. The quality of clustering is checked by Hotelling's criterion.

Similar Items