Многомерный статистический анализ, Дронов С.В., 2003

Группировка и цензурирование.
Задача формирования групп выборочных данных таким образом, чтобы сгруппированные данные могли предоставить практически тот же объем информации для принятия решения, что и выборка до группировки, решается исследователем в первую очередь. Целями группировки, как правило, служат снижение объемов информации, упрощение вычислений и придание наглядности данным. Некоторые статистические критерии изначально ориентированы на работу со сгруппированной выборкой. В определенных аспектах задача группировки очень близка задаче классификации, о которой подробнее речь пойдет ниже. Одновременно с задачей группировки исследователь решает и задачу цензурирования выборки, т.е. исключения из нее резко выпадающих данных, как правило, являющихся следствием грубых ошибок наблюдений. Естественно, желательно обеспечить отсутствие таких ошибок еще в процессе самих наблюдений, по сделать это удается не всегда. Простейшие методы решения упомянутых двух задач рассмотрены в этой главе.

Оглавление
1 Предварительные сведения
1.1 Анализ и алгебра
1.2 Теория вероятностей
1.3 Математическая статистика
2 Многомерные распределения
2.1 Случайные векторы
2.2 Независимость
2.3 Числовые характеристики
2.4 Нормальное распределение в многомерном случае
2.5 Корреляционная теория
3 Группировка и цензурирование
3.1 Одномерная группировка
3.2 Одномерное цензурирование
3.3 Таблицы сопряженности
3.3.1 Гипотеза независимости
3.3.2 Гипотеза однородности
3.3.3 Поле корреляции
3.4 Многомерная группировка
3.5 Многомерное цензурирование
4 Нечисловые данные
4.1 Вводные замечания
4.2 Шкалы сравнений
4.3 Экспертные оценки
4.4 Группы экспертов
5 Доверительные множества
5.1 Доверительные интервалы
5.2 Доверительные множества
5.2.1 Многомерный параметр
5.2.2 Многомерная выборка
5.3 Толерантные множества
5.4 Малая выборка
6 Регрессионный анализ
6.1 Постановка задачи
6.2 Поиск ОМНК
6.3 Ограничения
6.4 Матрица плана
6.5 Статистический прогноз
7 Дисперсионный анализ
7.1 Вводные замечания
7.1.1 Нормальность
7.1.2 Однородность дисперсий
7.2 Один фактор
7.3 Два фактора
7.4 Общий случай
8 Снижение размерности
8.1 Зачем нужна классификация
8.2 Модель и примеры
8.2.1 Метод главных компонент
8.2.2 Экстремальная группировка признаков
8.2.3 Многомерное шкалирование
8.2.4 Отбор показателей для дискриминантного анализа
8.2.5 Отбор показателей в модели регрессии
9 Дискриминантный анализ
9.1 Применимость модели
9.2 Линейное прогностическое правило
9.3 Практические рекомендации
9.4 Один пример
9.5 Более двух классов
9.6 Проверка качества дискриминации
10 Эвристические методы
10.1 Экстремальная группировка
10.1.1 Критерий квадратов
10.1.2 Критерий модулей
10 2 Метод плеяд
11 Метод главных компонент
11 1 Постановка задачи
112 Вычисление главных компонент
11.3 Пример
114 Свойства главных компонент
11.4.1 Самовоспроизводимость
11.4.2 Геометрические свойства
12 Факторный анализ
12.1 Постановка задачи
12.1.1 Связь с главными компонентами
12.1.2 Однозначность решения
12.2 Математическая модель
12.2.1 Условия на Аt А
12.2.2 Условия на матрицу нагрузок. Центроидный метод
12.3 Латентные факторы
12.3.1 Метод Бартлетта
12.3.2 Метод Томсона
12.4 Пример
13 Оцифровка
13.1 Анализ соответствий
13.1.1 Расстояние хи-квадрат
13.1.2 Оцифровка для задач дискриминантного анализа
13.2 Более двух переменных
13.2.1 Использование бинарной матрицы данных в качестве матрицы соответствий
13.2.2 Максимальные корреляции
13.3 Размерность
13.4 Пример
13.5 Случай смешанных данных
14 Многомерное шкалирование
14.1 Вводные замечания
14.2 Модель Торгерсона
14.2.1 Стресс-критерий
14.3 Алгоритм Торгерсона
14.4 Индивидуальные различия
15 Временные ряды
15.1 Общие положения
15.2 Критерии случайности
15.2.1 Пики и ямы
15.2.2 Распределение длины фазы
15.2.3 Критерии, основанные на ранговой корреляции
15.2.4 Коррелограмма
15.3 Тренд и сезонность
15.3.1 Полиномиальные тренды
15.3.2 Выбор степени тренда
15.3.3 Сглаживание
15.3.4 Оценка сезонных колебаний
А Нормальное распределение
В Распределение X2
С Распределение Стьюдента
D Распределение Фишера.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Многомерный статистический анализ, Дронов С.В., 2003 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать книгу Многомерный статистический анализ, Дронов С.В., 2003 - pdf - depositfiles.

Скачать книгу Многомерный статистический анализ, Дронов С.В., 2003 - pdf - Яндекс.Диск.