Элементы многомерного статистического анализа. Основные этапы. (Лекция 9) презентация

Основные этапы 1. Определяются цели исследования; анализируется исследуемая реальная система и объекты, входящие в нее; выбирается перечень показателей, характерный для данной системы и описывающий ее состояние; оценивается объем исследования, необходимое время

Слайд 1ЭЛЕМЕНТЫ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА


Слайд 2Основные этапы
1. Определяются цели исследования; анализируется исследуемая реальная система и объекты,

входящие в нее; выбирается перечень показателей, характерный для данной системы и описывающий ее состояние; оценивается объем исследования, необходимое время и трудозатраты; осуществляется выбор методов математического описания исследуемой системы.



Слайд 3Основные этапы
2. Осуществляется сбор необходимых статистических данных и разрабатывается схема их

анализа; формируется массив данных, осуществляется его вывод на ЭВМ и запись на магнитные носители.



Слайд 4Основные этапы
3. Проводится первичная статистическая обработка данных и решение задач формирования выборки

в соответствии с заданными параметрами репрезентативности, выявления и анализа резко отличающихся наблюдений, с реконструкцией пропущенных данных.



Слайд 5Основные этапы
4. Разрабатывается подробный план проведения вычислительного процесса, осуществляется обработка на ЭВМ

и запись на магнитные носители.



Слайд 6Основные этапы
5. Статистическая проверка значимостей полученных результатов.


Слайд 7Основные этапы
6 (заключительный). Осуществляется интерпретация полученных результатов.


Слайд 8Многомерный статистический анализ
представляет собой раздел, посвященный систематизации и обработке многомерных данных,

направленных на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака для получения научных и практических результатов.

Слайд 9ПРИМЕНЯЕТСЯ для решения следующих проблем:
исследование зависимостей между анализируемыми признаками

(корреляционный, регрессионный,

дисперсионный анализы и др.);

Слайд 10ПРИМЕНЯЕТСЯ для решения следующих проблем:
классификация объектов

(кластерный анализ, дискриминантный анализ,

распознавание образов и др.);

Слайд 11ПРИМЕНЯЕТСЯ для решения следующих проблем:
снижение размерности исследуемого пространства показателей и

отбор из их числа наиболее весомых

(факторный анализ, многомерное шкалирование и др.).

Слайд 12Спасибо за внимание!


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика