Слайды и текст доклада
Pic.2
Цель– представить наблюдаемые данные в компактной и простой форме, позволяющей выявить имеющиеся закономерности и связи Цель– представить наблюдаемые данные в компактной и простой форме, позволяющей …
Pic.3
Какой обработке подвергнуть наблюдения? Какую модель выбрать? Какие заключения можно сделать?
Pic.4
Разведочный анализ (Exploratory data analysis) – средство получения более полной информации об изучаемом явлении Разведочный анализ (Exploratory data analysis) – средство получения более полной …
Pic.5
Оценка - истинного среднего m независимой случайной величины x по выборке объема n Оценка - истинного среднего m независимой случайной величины x по выборке объема n Доверительный интервал: …
Pic.6
Большинство измерений проводится в конкретных единицах Большинство измерений проводится в конкретных единицах Резкая асимметрия некоторых распределений (например,2, F) при малых выборках, обрывистые …
Pic.7
Робастные оценки - robust – крепкий, здоровый, Робастные оценки - robust – крепкий, здоровый, Пример робастной оценки среднего, терпимой к отклонению хвостов распределения от нормального - медиана …
Pic.8
среднеквадратическое отклонение среднеквадратическое отклонение дисперсия 2 размах R Оценки этих величин обозначают, соответственно, S, S2, R Оценка разброса по S – в линейных преобразованиях …
Pic.10
Простая перепроверка. Проверка полученной модели на данных, отличных от тех, по которым определены параметры модели Простая перепроверка. Проверка полученной модели на данных, отличных от тех, по …
Pic.12
Пусть выборка изучаемой совокупности x1, …, xn, содержит элементы двух независимых случайных величин с плотностями распределений f(x,1) и f(x,2). Пусть выборка изучаемой совокупности x1, …, xn, …
Pic.13
Причины: Причины: грубые ошибки при регистрации измерений, случайные импульсные помехи, сбои оборудования, измерения в ошибочных единицах и др.
Pic.14
Пусть наблюдения x1, …, xn являются реализациями независимых случайных величин, подчиняющихся одинаковому нормальному N(,2) распределению Пусть наблюдения x1, …, xn являются реализациями …
Pic.15
При построении критерия возможны варианты, зависящие от степени информации о и . При построении критерия возможны варианты, зависящие от степени информации о и . Рассмотрим случай, когда …
Pic.16
Для данных с неправдоподобными наблюдениями использовать робастные процедуры оценивания Для данных с неправдоподобными наблюдениями использовать робастные процедуры оценивания Существенно …
Pic.17
Процедура «стебель с листьями» (Stem-and-Leaf) Процедура «стебель с листьями» (Stem-and-Leaf) 250 688 695 795 795 895 895 895 1099 1166 1333 1499 1693 1699 1775 1895 Три вида записи «стебля с …
Pic.18
А. А. Большаков, Р. Н. Каримов «Методы обработки многомерных данных и временных рядов» Москва 2007 г. А. А. Большаков, Р. Н. Каримов «Методы обработки многомерных данных и временных рядов» Москва …
Скачать презентацию
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!