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 .
По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.
По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «Литрес», если она у них есть в наличии, и потом ее скачать на их сайте.
По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.
On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.
Теги: Мхитарян :: книги по экономике :: экономика :: математика :: анализ данных
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- 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
- 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