Анализ данных, Учебник для вузов, Мхитарян В.С., 2024.
Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседневной практике. Анализ данных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и общественной деятельности, информирует о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь. Анализ данных как научная дисциплина в системе прикладной статистики разрабатывает и систематизирует понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации отбора из исследуемой совокупности подлежащих обследованию единиц, их стандартной записи, систематизации и обработки с целью их удобного представления и интерпретации, получения научных и практических выводов. В настоящем учебнике анализ данных рассматривается как дисциплина, основанная на статистических методах и вычислительных алгоритмах, позволяющих извлекать знания из результатов наблюдений. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим направлениям и специальностям.
Классификация данных по типу шкалы измерения признака.
В статистических исследованиях используют различные тины признаков, которые характеризуют состояние экономического объекта. Признаки могут иметь различный вид в зависимости от шкалы измерения, что в дальнейшем сказывается па выборе методов статистического анализа. В зависимости от шкалы измерения различают числовые (количественные) и категориальные (нечисловые, качественные) данные (см. рис. 1.1).
Числовые (numerical) (количественные (quantitative)) данные [45, 561] — это показатели, принимающие числовые значения, которые получа ются путем некоторых измерений или подсчетов (например, температура воздуха, концентрация вещества в воде, заработная плата, остатки средств на банковском счете, число работников на фирме и т.д.).
Оглавление.
Авторский коллектив.
Предисловие.
Тема 1.Предварительный анализ данных. Описательная статистика.
Тема 2.Генеральная и выборочная совокупности.
Тема 3.Корреляционный анализ.
Тема 4.Регрессионный анализ.
Тема 5.Снижение размерности признакового пространства.
Тема 6.Классификация многомерных наблюдений.
Тема 7.Робастное оценивание параметров и непараметрические модели генеральной совокупности.
Тема 8.Анализ временных данных.
Список рекомендуемой литературы.
Купить .
Дата публикации:
Теги: Мхитарян :: книги по экономике :: экономика :: математика :: анализ данных
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Совершенствование организационно-экономических механизмов управления в АПК, Вопросы теории и методологии, Гусаков В.Г., 2023
- Экономическая безопасность России, Теоретическое обоснование и методы регулирования, Монография, Городецкий А.Е., Караваева И.В., 2023
- Великое противостояние, Экономика, высокие технологии, история и политика, Гальченко А.В., Балабан Е.И., Тегин В.А., 2023
- Проблемы экономической безопасности, Теория и практика, Коллективная монография, Том 3, Колесников С.И., 2022
Предыдущие статьи:
- Сложность, Математическое моделирование, Гуманитарный анализ, Белотелое Н.В., Бродский Ю.И., Павловский Ю.Н., 2009
- Мировая экономика, Цифровизация и устойчивое развитие, Беляева Ж.С., Валей А.М., Давидсон Н.Б., 2023
- Теория политической экономии, Джевонс У.С., 2022
- Микроэкономика, Ильяшенко В.В., 2016