Анализ данных - все книги по дисциплине. Издательство Лань

В учебном пособии приводится описание двух систем логического анализа данных, предназначенных для выявления в данных if-then правил. Первая система относится к наиболее представительному и популярному направлению, связанному с построением деревьев решений. Вторая система реализует метод ограниченного перебора. Описание систем сопровождается подробно разобранными примерами из различных предметных областей.

Книга предназначена для студентов старших курсов, магистров, аспирантов, научных работников и других специалистов, изучающих современные методы анализа данных.

В учебнике рассмотрены теория и практика статистической деятельности в России в условиях новых вызовов со стороны быстроменяющихся социально-экономических явлений в период становления цифровой экономики.

Учебник предназначен для бакалавров, магистров экономических и информационных направлений и программ подготовки, аспирантов и преподавателей вузов.

Книга содержит основные теоретические положения по следующим разделам регрессионного анализа экспериментальных данных: регрессионные модели и регрессионное моделирование, парный и множественный регрессионный анализ, построение регрессионных моделей на практике. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете Mathcad. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов Mathcad, которые позволят читателям не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать пакет Mathcad при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при работе над магистерскими и кандидатскими диссертациями. Файлы, включенные в прилагаемый CD, содержат документы Mathcad, позволяющие построить и проанализировать парные и множественные регрессионные модели. Это, с одной стороны, позволит читателю использовать эти документы для построения «своих» регрессионных моделей с минимальными затратами времени, а с другой стороны, послужит некоторым примером при составлении «своих» программ обработки данных. Книга рекомендуется студентам технических и экономических специальностей при изучении учебных дисциплин, включающих корреляционный и регрессионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и научным сотрудникам при построении регрессионных моделей и эмпирических зависимостей по экспериментальным данным с использованием современных математических пакетов.