Москва: МЭСИ, 2010. - 55 с.
Архипова М.Ю.
Дисциплина - Многомерные статистические методы (МСМ) Введение
Подготовительный этап исследования
Выбор объектов наблюдения
Элементы корреляционного анализа
Проверка на нормальный закон распределения
Использование методов кластерного анализа для классификации высших учебных заведений
Понятие и сущность кластерного анализа
Измерение близости объектов
Иерархические алгоритмы классификации
Расстояния между кластерами
Метод k – средних
Основные выводы по главе
Изучение взаимосвязей с помощью построения регрессионных моделей
Построение регрессионных уравнений в кластерах
Уравнение регрессии по всей совокупности
Уравнение регрессии по первому кластеру
Уравнение регрессии по второму кластеру
Основные выводы по главе
Применения дискриминантного анализа для классификации высших учебных заведений
Теоретические основы дискриминантного анализа
Классификация объектов с помощью функции расстояния
Классификационные функции
Основные выводы по главе
Заключение
Список источников и литературы
Приложения
Дисциплина - Многомерные статистические методы (МСМ) Введение
Подготовительный этап исследования
Выбор объектов наблюдения
Элементы корреляционного анализа
Проверка на нормальный закон распределения
Использование методов кластерного анализа для классификации высших учебных заведений
Понятие и сущность кластерного анализа
Измерение близости объектов
Иерархические алгоритмы классификации
Расстояния между кластерами
Метод k – средних
Основные выводы по главе
Изучение взаимосвязей с помощью построения регрессионных моделей
Построение регрессионных уравнений в кластерах
Уравнение регрессии по всей совокупности
Уравнение регрессии по первому кластеру
Уравнение регрессии по второму кластеру
Основные выводы по главе
Применения дискриминантного анализа для классификации высших учебных заведений
Теоретические основы дискриминантного анализа
Классификация объектов с помощью функции расстояния
Классификационные функции
Основные выводы по главе
Заключение
Список источников и литературы
Приложения