Книги / Научная и научно-популярная литература / Математика / Научная, учебная литература для специалистов
Образование, учебная литература / ВУЗовская литература / Статистика. Теория вероятностей / Учебники: доп. пособия

Введение в многомерные статистические методы. Учебное пособие

Чураков Евгений Павлович

Код товара: 4889429

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 2

-30%

1 754

2 505

Доставим в

г. Москва

Планируемая дата

3 мая (Пт)

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

Лань

Год издания:

Серия:

Учебники для ВУЗов. Специальная литература

Описание

Характеристики

Пособие предназначено для студентов направлений "Бизнес-информатика", "Экономика" (профиль "Математические методы в экономике") и "Прикладная математика и информатика", но может быть полезно и для многих других направлений, учебными планами которых предусмотрено изучение многомерных методов.

количество томов

количество страниц

148 стр.

переплет

Твёрдый переплёт

размеры

206x136x12 мм

цвет

Серый

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

ISBN

978-5-507-44731-2, 978-5-507-47141-6, 978-5-8114-2149-7

возрастная категория

18+ (нет данных)

вес

218 г

код в Майшоп

4889429

язык

русский

Содержание

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1
ХАРАКТЕРИСТИКИ И КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
МНОГОМЕРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
1.1. СКАЛЯРНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
1.2. ВЫБОРОЧНЫЕ ОЦЕНКИ ЧИСЛОВЫХ
ХАРАКТЕРИСТИК СКАЛЯРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
1.3. Доверительный интервал для тхпри
известной дисперсии Dx.
1.4. Доверительный интервал для тх при
неизвестной дисперсии Dx
1.5. Доверительный интервал для дисперсии
Dx.
1.6. МНОГОМЕРНЫЕ (ВЕКТОРНЫЕ) СЛУЧАЙНЫЕ
ВЕЛИЧИНЫ
1.6.1. Двумерные случайные величины
1.6.2. Числовые характеристики
двумерных случайных величин
1.6.3. Выборочные оценки числовых
характеристик двумерных случайных величин
1.6.4. k-мерные случайные величины
1.6.5. Выборочные оценки числовых
характеристик k-мерных случайных величин
1.7. ПРИМЕРЫ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА
В СИСТЕМЕ MATHCAD
1.8. АНАЛИЗ ОДНОРОДНОСТИ ДВУХ
ГЕНЕРАЛЬНЫХ СОВОКУПНОСТЕЙ
1.9. РАНГОВАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ
1.9.1. Матрица подстановок
1.9.2. Коэффициент ранговой
корреляции Кендалла
1.9.3. Коэффициент ранговой корреляции
Спирмена
1.9.4. Коэффициент конкордации Кендалла
1.10. ОДНОФАКТОРНАЯ ДИСПЕРСИОННАЯ
МОДЕЛЬ
ГЛАВА 2
ОСНОВЫ КОМПОНЕНТНОГО АНАЛИЗА
2.1. ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ
2.2. ОСНОВНОЕ УРАВНЕНИЕ КОМПОНЕНТНОГО
АНАЛИЗА
2.3. ВЫЧИСЛЕНИЕ МАТРИЦЫ НАГРУЗОК А
2.4. ВКЛАД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТОВ
в СУММАРНУЮ ДИСПЕРСИЮ
ГЛАВА 3
ОСНОВЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА
3.1. ОСНОВНОЕ УРАВНЕНИЕ ФАКТОРНОГО
АНАЛИЗА
3.2. ПОСТРОЕНИЕ РЕДУЦИРОВАННОЙ
КОРРЕЛЯЦИОННОЙ МАТРИЦЫ
3.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ МАТРИЦЫ
НАГРУЗОК
3.4. МЕТОД ГЛАВНЫХ ФАКТОРОВ В
ФАКТОРНОМ АНАЛИЗЕ
3.5. ПОСТРОЕНИЕ МАТРИЦЫ ОБЩИХ
ФАКТОРОВ
НА ОБЪЕКТАХ
3.6. ПРОБЛЕМА ВРАЩЕНИЯ В ФАКТОРНОМ
АНАЛИЗЕ
ГЛАВА 4
ОСНОВЫ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
4.1. НАЗНАЧЕНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
4.2. РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ ОБЪЕКТАМИ
4.3. РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ КЛАСТЕРАМИ
4.4. ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА
КЛАСТЕРОВ
4.5. ЦЕЛЕВЫЕ ФУНКЦИИ КЛАССИФИКАЦИИ
4.6. ОСНОВНЫЕ АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРНОГО
АНАЛИЗА
4.7. ПРИМЕРЫ КОМПОНЕНТНОГО
И КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
ГЛАВА 5
МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
5.1. ОСНОВНОЕ НАЗНАЧЕНИЕ, ЦЕЛИ
5.2. НЕМНОГО ИСТОРИИ
5.3. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ
МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ
5.4. МЕТОД МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ
в ЗАДАЧЕ АНАЛИЗА СТРУКТУРЫ ОБЩЕСТВА
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?

За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию

Как получить больше бонусов за отзыв?

Публикуйте фото или видео к отзыву
Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Введение в многомерные статистические методы. Учебное пособие» (авторы: Чураков Евгений Павлович), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!