Робастные процедуры анализа данных

Автор: Пользователь скрыл имя, 06 Января 2012 в 10:35, контрольная работа

Описание работы

При решении задач статистического анализа и, в частности, при вычислении оценок параметров распределений проблема наличия в выборке аномальных измерений имеет чрезвычайно важное зна¬чение. Присутствие единственного аномаль¬ного наблюдения может приводить к оценкам, которые совер¬шен¬но не согласуются с выборочными данными.

Содержание

Введение
1. Робастные процедуры анализа данных.
2. Оценка точности и статистической значимости данных.
3.Метод кластерного анализа
4. Сущность и содержание латентных признаков.
Список использованной литературы

Работа содержит 1 файл

анализ данных готовое.doc

— 174.00 Кб (Скачать)

     Одно  из важнейших назначений методов  анализа данных  состоит в наглядном представлении результатов вычислений, что позволяет использовать инструментарий анализа данных  людьми, не имеющих специальной математической подготовки. В то же время, применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей и математической статистикой. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Список  использованных источников: 

     
  1. Л. В. Щавелёв. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений. СУБД. 1998. № 4-5
  2. Толстова Ю.Н.. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика; изучение связей между номинальными признаками. М., 2000.
  3. В. Е. Барбаумов, И.М. Гладких, А.С. Чуйко. Финансовые инвестиции. Финансы и статистика, М, 2003.
  4. В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский «Теория вероятностей и математическая статистика» М., 1991.
  5. «Теория Статистики» под редакцией Р.А. Шмойловой «ФиС», 1998.
  6. «Многомерный статистический анализ на ЭBM  с использованием пакета  Microsoft Excel»/ М., 1997.
  7. А.А. Френкель, Е.В. Адамова «Корреляционно регрессионный анализ в экономических приложениях»/ М., 1987.
  8. И.Д.Одинцов «Теория статистики»/ М., 1998.
  9. А.Н. Кленин, К.К. Шевченко «Математическая статистика для экономистов-статистиков»/ М., 1990.
  10. Васильев В.И. и др. Статистический анализ объектов произвольной природы. Введение в статистику качества .- М.: ИКАР, 2004.
  11. Экономико-статистический анализ /Под ред. Ильенковой С.Д. –М.: ЮНТИТ, 2002.
  12. Парсаданов Г.А. Прогнозирование и планирование социально-экономической системы страны.- М.: ЮНИТИ, 2001
  13. Эконометрика/ Под ред. Елисеевой И.И.- М.: Финансы и статистика, 2005.
  14. Многомерный статистический анализ в экономике/Под ред. Тамашевича В.Н. - М.: ЮНИТИ, 1999.
  15. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. - М.: Финансы и статистика, 2003. 
  16. Алексахин С.В. и др. Прикладной статистический анализ.- М.: ПРИОР, 2001.
  17. Балдин К.В., Быстров О.Ф., Соколов М.М. Эконометрика.- М.: ЮНИТИ, 2004.
  18. Мухамедиев Б.М. Эконометрика и эконометрическое  прогнозирование. – Алматы: КазНУ, 2007. - 2590 с.
  19. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка .- М.: ИНФРА - М, 1999.
  20. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. - М.: ЮНИТИ, 2003.
  21. Экономико-статистический анализ /Под ред. Ильенковой С.Д. - М.:   ЮНИТИ002.
  22. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М., Экономика, 1998.
  23. 12. Толстова Ю.Н.. Анализ  данных: методология, дескриптивная статистика; изучение связей между номинальными признаками. М., Экономика, 2000.

Информация о работе Робастные процедуры анализа данных