Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов

формат pdf
размер 20.05 МБ
добавлен 15 сентября 2011 г.

Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 522 с. ISBN 5-93517-287-9.

Рассмотрены основные методы обработки многомерных экспериментальных данных объектов числовой и нечисловой природы, разведочный анализ и представление данных. Приведено систематическое описание следующих методов многомерной статистической обработки: анализ главных компонент; каноническая корреляция; дискретно-косинусное преобразование и вейвлет-анализ: дискриминантный и факторный анализы; а также анализ соответствий и многомерное метрическое и неметрическое шкалирование. Изложены современные методы сингулярного разложения и вейвлет-анализа, используемые для обработки многокомпонентных временных рядов. Пособие иллюстрировано тщательно подобранными примерами, в том числе взятыми авторами из многолетней собственной практики решения реальных задач.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 230100 (654600) - «Информатика и вычислительная техника», магистерской программе 550209 - «Автоматизация научных исследований, испытаний и эксперимента» направления 550200 - «Автоматизация и управление», будет полезна преподавателям, научным работникам, аспирантам.

Смотрите также

Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов прогноз и управление

формат jpg, txt, djvu
размер 5.11 МБ
добавлен 20 ноября 2009 г.

В основу книги Бокса и Дженкинса положено использование данных о корреляционной функции (или функциях) одномерного и многомерного временных рядов. Особое внимание уделено нестационарным временным рядам, содержащим либо стационарные приращения, либо периодические нестационарности (что особенно важно для геофизических приложений). В первый выпуск вошли главы, содержащие основные сведения из корреляционной теории случайных процессов, выбор модели, о...

Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление

формат djvu
размер 5.1 МБ
добавлен 31 мая 2011 г.

М.: Мир, 1974. Выпуски 1 и 2. В основу книги Бокса и Дженкинса положено использование данных о корреляционной функции (или функциях) одномерного и многомерного временных рядов. Особое внимание уделено нестационарным временным рядам, содержащим либо стационарные приращения, либо периодические нестационарности (что особенно важно для геофизических приложений). В первый выпуск вошли главы, содержащие основные сведения из корреляционной теории случа...

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования

формат pdf
размер 7 МБ
добавлен 27 января 2009 г.

Методы статистического анализа временных рядов. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних. Моделирование тенденций развития. Моделирование колебательных и сезонных эффектов. Прогнозирование методом авторегрессии. Моделирование динамики в среде Spss.

Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Статистические методы прогнозирования в экономике

формат pdf
размер 1.11 МБ
добавлен 21 июня 2010 г.

Учебное пособие, практикум, тесты, программа курса / Дуброва Т. А.; руководство по изучению дисциплины / Дуброва Т. А., Архипова М. Ю. МГЭСИ — М. , 2004. — 136 с. PDF-формат В настоящее время статистические методы прогнозирования заняли видное место в экономической практике. Широкому внедрению методов анализа и прогнозирования данных способствовало появление персональных компьютеров. Распространение статистических программных пакетов позволило...

Ефимов В.М., Галактионов Ю.К., Шушпанова Н.Ф. Анализ и прогноз временных рядов методом главных компонент

формат djvu
размер 3.55 МБ
добавлен 12 сентября 2010 г.

Новосибирск: Наука, 1988. - 71 с. В книге излагаются алгоритмы построения многомерных представлений совокупности временных рядов и отдельного временного ряда, а также обработки этих представления методами главных компонент и дискриминантного анализа. Частными случаями этих представлений являются активно исследуемые в последнее время трехмерные аттракторы динамических систем. Впервые строятся фазовые портреты для многомерного случая и раскрывается...

Курсовая работа - Статистический анализ временных рядов

Курсовая работа

формат doc
размер 9.78 МБ
добавлен 10 января 2010 г.

Московская государственная академия водного транспорта (Мгавт), Факультет экономики и управления,38 стр. , Статистический анализ временных рядов: Графическое представление статистической информации; Статистический анализ временных рядов: Показатели рядов динамики и методы их расчёта, Выявление и характеристика основной тенденции развития временного ряда, Прогнозирование временных рядов; Индексный анализ временных рядов.

Любушин А.А. Фрактальный анализ временных рядов

формат pdf
размер 355.39 КБ
добавлен 02 февраля 2011 г.

Учебное пособие для старших курсов геофизического факультета. - М.: РГГРУ, 2006. - 22 с. В пособии дается представление об основных понятиях и методах фрактального анализа результатов наблюдений - временных рядов. Вводятся понятия фрактальной размерности, спектра сингулярности, самоподобного сигнала, обобщенного броуновского движения, индекса Херста. Обсуждаются вопросы вычислений фрактальных характеристик временных рядов, приводятся примеры анал...

Медведев Г.А., Морозов В.А. Практикум на ЭВМ по анализу временных рядов

формат pdf
размер 1.78 МБ
добавлен 07 декабря 2009 г.

Учебное пособие. Минск, Электронная книга БГУ. 2004. - 194 с. Стационарные и случайные временные ряды. Оценивание регрессии. Выделение трендов. Прогнозирование временных рядов. Спектральный анализ временных рядов. Многомерные временные ряды. Обработка изображений.

Сборник статей по анализу экономических данных методом Гусеница (SSA-анализ)

формат doc, pdf
размер 4.94 МБ
добавлен 01 июня 2010 г.

Сборник статей по анализу экономических данных методом "Гусеница" (SSA-анализ). 1. Н. Э. Голяндина, Д. В. Степанов. Варианты метода «гусеница»-ssa для прогноза многомерных временных рядов. В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью многомерного обобщения метода «Гусеница»-SSA. 2 Н. Э. Голяндина, К. Д. Усевич. Метод 2-D SSA-анализа для анализа двумерных полей. В данной работе рассматривается зада...

Татаренко С.И. Методы и модели анализа временных рядов: метод. указания к лаб. работам

формат pdf
размер 323.66 КБ
добавлен 24 марта 2010 г.

Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. – 32 с. – 50 экз. Изложены статистические методы анализа и прогнозирования одномерных временных рядов, наиболее часто применяемые в экономической практике, в том числе и методы развивающегося направления статистических исследований – прогнозирование временных рядов с помощью адаптивных моделей. Предназначены для студентов 3 курса всех форм обучения специальностей 08080165, 08080062. Содержание Введе...