Многомерный статистический анализ

Cтраница 2

Для решения этих задач используются аппарат многомерного статистического анализа, методы распознавания образов, регрессионный анализ, имитационное моделирование и методы искусственного интеллекта. [16]

Основное место в хемометрических приемах занимают методы многомерного статистического анализа. [17]

Аппарат статистического исследования зависимостей - составная часть многомерного статистического анализа - нацелен на решение основной проблемы естествознания: как на основании частных результатов статистического наблюдения за анализируемыми событиями или показателями выявить и описать существующие между ними стохастические взаимосвязи. [18]

V математические модели разработаны на основе оригинальных модифицированных методов многомерного статистического анализа. [19]

Подробно решение этих вопросов освещается в ряде работ по многомерному статистическому анализу [21, 32] и поэтому остановимся на них ниже только в той степени, в какой это необходимо для решения поставленной задачи. [20]

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ [ factorial analysis ] - область математической статистики ( один из разделов многомерного статистического анализа), объединяющая вычислительные методы, которые в ряде случаев позволяют получить компактное описание исследуемых явлений на основе обработки больших массивов информации. [21]

Наконец, третья тема - это линейные модели и метод максимального правдоподобия в эконометрике и многомерном статистическом анализе и решение возникающих здесь оптимизационных задач с помощью методов матричного дифференциального исчисления ( части 5 - 6 книги, гл. В этой связи мне представляется, что § § 29 - 32 гл. [22]

Эта сфера исследования, которой уделяется огромное внимание со стороны исследователей, включает многомерное шкалирование и многомерный статистический анализ. Примером сопряженного анализа могут служить действия по одновременной оценке размеров сегмента, его предпочтений и позиционирования товара. Подобные исследования обычно представляют результаты в виде карт, моделей логит-ана-лиза, которые применяются одновременно для сегментирования и структурирования рынка. [23]

Кроле представленных выше статистических процедур пакет со-держит широко используемые на практике методы анализа временных рядов, многомерного статистического анализа, а также широкий набор; специализированных статистических методов, предназначенных для анализа специфических данных в конкретных предметных областях. В настоящей главе дается лишь краткий обзор областей математической статистики с содержанием наиболее используемых, специализированных методов; а также акцентируется внимание на некоторых особенностях в реализации процедур системы, обслуживающих эти методы. [24]

Эти функции строятся на основе опросов или наблюдения реального поведения людей с помощью аппарата математического программирования и многомерного статистического анализа. [25]

Однако, накопленный в процессе разработки месторождения объем перечисленной выше информации позволяет, по нашему мнению, использовать аппарат многомерного статистического анализа для установления и изучения характера влияния различных факторов на показатели разработки. Ниже приводятся некоторые сведения о многомерном статистическом анализе и результаты, полученные с его помощью при обработке данных разработки ряда месторождений. [26]

Корреляция - это удобная модель, позволяющая исследовать комплексные свойства геологических объектов, и является необходимым элементом любой процедуры многомерного статистического анализа. Ниже описаны коэффициенты корреляции парные, частные, множественные, ранговые и коэффициенты сопряженности. [27]

Предлагаемая вниманию русскоязычного читателя книга адресована, в первую очередь, специалистам, работающим в области теории и приложений матричной алгебры, эконометрики и многомерного статистического анализа, преподающим и изучающим эти дисциплины в высших учебных заведениях. Она, бесспорно, займет свое место в ряду самых необходимых учебных пособий по продвинутым курсам этих дисциплин в программах российских вузов. [28]

График значимости трудностей разработки АСУТП. [29]

Возможны два варианта агрегирования показателей: нормативное, основанное на экспертном представлении о важности того или иного признака для оценки агрегированного показателя, и факторное, основанное на выделении главных признаков методами многомерного статистического анализа. [30]

Страницы: 1 2 3 4