Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие (Григорьев Анатолий Алексеевич, Исаев Евгений Анатольевич) ; ИНФРА-М, 2020
3188 р.
Автор(ы): Григорьев Анатолий Алексеевич; Исаев Евгений Анатольевич;
Издатель: НИЦ ИНФРА-М
ISBN: 978-5-16-015581-4
ID: SKU42995
Добавлено: 15.08.2021
Цены
Цена от 3188 р. до 3188 р. в 1 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Буквоед 5/5 | 3188 р. Минимальная сумма заказа 100 рублей | |
Лабиринт 5/5 | ||
Читай-город 5/5 | ||
МАЙШОП 5/5 | Один из первых книжных интернет-магазинов, работающий с 2002 года | |
Описание
В учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временны`х рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов).
Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
Содержание
Введение
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ В
АЛГОРИТМИЗАЦИИ И ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ
РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ГЛАВА 2. ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ SQL-ОБРАБОТКА
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ДАННЫХ
ГЛАВА 4. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ АНАЛИЗА
ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
ГЛАВА 5. ЗАДАЧИ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ГЛАВА 6. О РАСПРЕДЕЛЕНИЯХ
ГЛАВА 7. МНК - ОДИН ИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ
ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОЙ ЗАВИСИМОСТИ
ГЛАВА 8. ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. ВЕРОЯТНОСТНАЯ
ПРИРОДА РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
ГЛАВА 9. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ
ГЛАВА 10. АНАЛИЗ ОСТАТКОВ
ГЛАВА 11. МОДЕЛЬ АВТОРЕГРЕССИИ И
СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО
ГЛАВА 12. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ЛАГИ
ГЛАВА 13. МОДЕЛИ КАЧЕСТВЕННОГО ВЫБОРА
ГЛАВА 14. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ
СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ
ГЛАВА 15. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ГЛАВА 16. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕНДЕНЦИИ
РАЗВИТИЯ
ГЛАВА 17. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРИОДИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ
ГЛАВА 18. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ
ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Темы для самостоятельного изучения
Библиографический список
Рекомендованная литература
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ В
АЛГОРИТМИЗАЦИИ И ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ
РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ГЛАВА 2. ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ SQL-ОБРАБОТКА
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ДАННЫХ
ГЛАВА 4. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ АНАЛИЗА
ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
ГЛАВА 5. ЗАДАЧИ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ГЛАВА 6. О РАСПРЕДЕЛЕНИЯХ
ГЛАВА 7. МНК - ОДИН ИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ
ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОЙ ЗАВИСИМОСТИ
ГЛАВА 8. ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. ВЕРОЯТНОСТНАЯ
ПРИРОДА РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
ГЛАВА 9. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ
ГЛАВА 10. АНАЛИЗ ОСТАТКОВ
ГЛАВА 11. МОДЕЛЬ АВТОРЕГРЕССИИ И
СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО
ГЛАВА 12. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ЛАГИ
ГЛАВА 13. МОДЕЛИ КАЧЕСТВЕННОГО ВЫБОРА
ГЛАВА 14. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ
СИСТЕМЫ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ
ГЛАВА 15. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ГЛАВА 16. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕНДЕНЦИИ
РАЗВИТИЯ
ГЛАВА 17. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРИОДИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ
ГЛАВА 18. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ
ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Темы для самостоятельного изучения
Библиографический список
Рекомендованная литература
Видео обзоры (2)
О книге
Автор(ы) | Григорьев Анатолий Алексеевич, Исаев Евгений Анатольевич |
Серия | Высшее образование. Бакалавриат |
Раздел | Математические науки |
Издатель | ИНФРА-М |
ISBN | 978-5-16-015581-4 |
Год издания | 2020 |
Количество страниц | 383 |
Формат | 145x215мм |
Вес | 0.47кг |
Переплет | Твердый переплёт |
Возрастные ограничения | 12 |
Кол-во страниц | 383 |
Размеры | 60x90/16 |
Обложка | твердый переплёт |
Язык издания | rus |
1 ms.
Книги где авторы: Григорьев Анатолий Алексеевич, Исаев Евгений Анатольевич
Похожие товары
Машинное обучение. Анализ данных - издательство "НИЦ ИНФРА-М" »
0 ms.
Машинное обучение. Анализ данных
Категория 2550 р. - 3825 р.