Анализ и обработка данных, Специальный справочник, Гайдышев И., 2001


Анализ и обработка данных, Специальный справочник, Гайдышев И., 2001.

   Здесь вы найдете краткое описание большого количества алгоритмов анализа данных, с которыми приходилось работать авторам, а также известных математических методов, применяющихся в этих алгоритмах. Достаточно полно даны прокомментированные исходные тексты компьютерных программ, реализующих эти алгоритмы.
Книга может оказаться полезной в качестве справочника научным работникам, программистам, инженерам-исследователям, медикам, биологам и другим специалистам, профессионально имеющим дело с обработкой экспериментальной информации.

Анализ и обработка данных, Специальный справочник, Гайдышев И., 2001

Статистики эмпирического ряда.
Статистикой называют функцию, зависящую лишь от результатов наблюдений, поэтому любой вычисленный по эмпирическим данным показатель можно называть статистикой [37, с. 102].

В описаниях методов приняты традиционные для статистической науки понятия эмпирического ряда, выборки или совокупности, обозначающие одну и ту же сущность. Выборкой называют [187, с. 38] последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин. Элементы выборки называются вариантами. В исходных текстах программ приняты понятия вектора или массива, характерные для линейной алгебры и для программирования соответственно. Если исследуемая совокупность представляет собой многомерную выборку, иначе набор векторов показателей (признаков, переменных), говорят о многомерном анализе данных [78, с. 146].

Совокупности состоят из отдельных элементов (объектов), которые объединены общностью некоторых свойств (признаков, переменных). Количество элементов совокупности можно называть по-разному. Так, если речь идет о выборке, количество ее элементов может называться численностью, величиной или размером. Если речь идет о векторе (одномерном массиве), говорят о размере (длине) вектора или размерности массива. Однако в многомерном анализе под размерностью часто понимают число измерений (векторов) показателей [135, с. 514]. Математически строгое определение размерности дано в [183, с. 84]. Исходя из всего сказанного, мы будем использовать определение численности в приложении к выборке, определение размера или длины в приложении к вектору, а определение размерности будет использовано там, где говорится о многомерных сущностях (матрицы, многомерные выборки и т. д.). В программировании под размером массива понимают как количество элементов массива, так и размер массива в байтах, в зависимости от контекста.

Содержание
Введение
От издательства
Глава 1. Статистики эмпирического ряда
Глава 2. Проверка гипотез
Глава 3. Дисперсионный анализ
Глава 4. Теория распределений
Глава 5. Корреляционный анализ
Глава 6. Методы снижения размерности
Глава 7. Факторный анализ
Глава 8. Распознавание образов без обучения
Глава 9. Распознавание образов с обучением
Глава 10. Многомерное шкалирование
Глава 11. Методы теории информации
Глава 12. Планирование эксперимента
Глава 13. Линейная алгебра
Глава 14. Методы теории множеств
Глава 15. Аппроксимация зависимостей
Глава 16. Дифференциальное и интегральное исчисления
Глава 17. Прочие математические алгоритмы
Глава 18. Реализация программы анализа данных
Заключение
Литература
Приложение. Заголовочный файл
Алфавитный указатель.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате и читать:

Скачать книгу Анализ и обработка данных, Специальный справочник, Гайдышев И., 2001 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать




Скачать книгу Анализ и обработка данных, Специальный справочник, Гайдышев И., 2001 - djvu - depositfiles.

Скачать книгу Анализ и обработка данных, Специальный справочник, Гайдышев И., 2001 - djvu - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: ::


 


 


Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2016-12-05 23:28:37