Енюков И.С. — Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа :: Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ

Главная Ex Libris Книги Журналы Статьи Серии Каталог Wanted Загрузка ХудЛит Справка Поиск по индексам Поиск Форум

Авторизация

Поиск по указателям

Енюков И.С. — Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа

Обсудите книгу на научном форуме

Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа

Автор: Енюков И.С.

Аннотация:

Приведено описание пакета программ по прикладному статистическому анализу. В пакете представлены программы по исследованию зависимостей, сокращению размерностей, обработке неколичественных данных и устойчивому оцениванию.
Для статистиков, экономистов и специалистов, использующих методы прикладного статистического анализа.

Язык:

Рубрика: Математика/

Серия: Сделано в холле

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1986

Количество страниц: 232

Добавлена в каталог: 11.03.2010

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID

Предметный указатель

M-оценки параметров сдвига и масштаба      210 211
Абсолютное отклонение медианное      209
Абсолютное отклонение среднее      208
Алгоритм ISODATA      200
Анализ структуры зависимости между переменными      121
Аномальные наблюдения      211
Аномальные наблюдения, визуальный анализ      212—213
Аномальные наблюдения, выбор направлений целенаправленного проецирования      212—213
Априорная информация в задаче кластер-анализа      187
Асимптотика Колмогорова — Деева      126
Быстрое линейное отображение      89—91
Быстрое линейное отображение, выбор нулевого приближения      90
Быстрое линейное отображение, выбор системы опорных точек      90
Величина балансировки      153
Вероятность априорная      165 166
Вероятность ошибочной классификации      160
Вероятность ошибочной классификации, дополнительное смещение      168
Вероятность ошибочной классификации, оценка      176—178
Выборка      17 79
Выборка контрольная      70 177
Выборка обучающая      70 161 177
Выборка обучающая, формирование      70 71
Выборка обучающая, частично обучающая      187 205
Вывод данных в стандартный файл      37 53
Вывод данных в файл обмена      37 54
Вывод данных на АЦПУ      35 36
Гистограмма      36 151 152
Гистограмма управления выводом      36 157 213
Гистограмма управления размерами      36
Главные компоненты      74
Главные компоненты для неколичественных переменных      108
Главные компоненты, оптимальные свойства      76
Главные компоненты, пример применения      91
Главные компоненты, проверка статистических гипотез      79
Главные компоненты, средства интерпретации      81
Диаграмма рассеивания      35 93 94
Диаграмма рассеивания, управление выводом      96 201
Диаграмма рассеивания, управление размерами      36
Дискриминантный анализ канонический      172—174
Дискриминантный анализ линейный      162
Дискриминантный анализ пошаговый      166—170
Дискриминантный анализ проверка гипотез однородности      171
Дисперсия      17
Дисперсия, доля объясненная      77 130
Древообразная структура зависимостей      124
Канонические направления      172—173
Канонические направления, использование в кластер-анализе      188
Классификация объектов с неколичественными переменными      198
Корреляционный анализ      119
Коэффициент детерминации      130
Коэффициент корреляции      18
Коэффициент корреляции множественной      130
Коэффициент корреляции частной      120
Коэффициент регрессии      130
Критерии качества классификации      185—187
Матрица данных      10 11
Матрица ковариаций      17
Матрица прямых (очищенных) связей      121
Матрица расстояний      18
Медиана      208
Метод k средних      196—198
Метод k(l) ближайших соседей      148 175
Метод динамических сгущений      196—198
Метод Мак-Кина      196—198
Минимальное покрывающее дерево      125 200
Многомерное метрическое шкалирование      88
Мультиколлинеарность      134

Нелинейный метод главных компонент      86
Непараметрическая оценка плотности      199
Нормальная система уравнений      129
Оцифровка неколичественных переменных      103
Оцифровка неколичественных переменных для программ сокращения размерности, кластер-анализа, статистического исследования зависимостей      105
Оцифровка неколичественных переменных для целей дискриминантного анализа      107
Оцифровка неколичественных переменных переупорядочиванием категорий      108
Преобразование Бокса — Кокса для независимой переменной      141
Преобразование с помощью встроенных функций      26 27
Преобразование с помощью процедуры пользователя      39 61—62
Принудительное включение переменных в информативный набор      169
Пропущенные измерения, заполнение с помощью главных компонент      59—61
Пропущенные измерения, заполнение с помощью линейной регрессии      59
Пропущенные измерения, заполнение средним значением      59
Процедура пользователя      39—40
Процедура пользователя для ввода данных      48—49
Процедура пользователя для вычисления расстояния      68
Процедура пользователя для задания преобразования      62
Процедура пользователя для задания функции регрессии      147
Разделение смеси нормальных распределений      190—194
Разделение смеси нормальных распределений при наличии ЧОВ и неизвестном числе классов      194—196
Разделение смеси унимодальных распределений      199—200
Расстояние евклидово      66
Расстояние евклидово взвешенное      66
Расстояние Колмогорова      67
Расстояние Махалонобиса      66
Расстояние между классами      163
Расстояние Хэмминга      67
Расстояние, выбор в задачах кластер-анализа      188—190
Расстояние, подбор для непараметрической регрессии      148
Регрессионный анализ      127
Регрессионный анализ, модель с фиксированной матрицей данных      128
Регрессионный анализ, модель со случайной матрицей данных      128
Регрессия гребневая многопараметрическая      135 137
Регрессия гребневая однопараметрическая      135 138
Регрессия линейная      128
Регрессия на главные компоненты      135 136
Регрессия нелинейная      143
Регрессия непараметрическая      147
Регрессия пошаговые процедуры      139
Регрессия, анализ остатков      149
Решающее правило      160
Решающее правило на основе линейных дискриминантных функций      162—164
Решающее правило непараметрическое, по методу l ближайших соседей      175
Связи опосредованные      122
Связи прямые      122
Связи, вес      125
Скользящий экзамен      153 177
Смесь унимодальных распределений      84
Средний квадрат ошибки предсказания      131
Таблицы сопряженности      98
Таблицы сопряженности, анализ      98
Таблицы сопряженности, коэффициенты связи      98
Таблицы сопряженности, псевдобайесовское оценивание частот      102
Файл входной      51
Файл для вывода данных      53
Файл обмена      54
Файл с записями одинаковой длины      47
Файл стандартный      44 47
Файл стандартный на перфокартах      41
Целенаправленное проецирование многомерных данных      82
Частные коэффициенты корреляции      120
Шкала измерений      11
Шкала количественная      11
Шкала номинальная      13
Шкала ординальная      12
Эффекты большой размерности в дискриминантном анализе      164

О проекте