Анализ данных, Учебник для вузов, Мхитарян В.С., 2024

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 .





Теги: Мхитарян :: книги по экономике :: экономика :: математика :: анализ данных