• ХНЕУ ім. С. Кузнеця
  • Титульна сторінка
    • Вихідні відомості
    • Анотація
    • Інструкція користувача
  • Зміст
  • Вступ
  • 1 Базові поняття бізнес-аналітики багатовимірних процесів
    • 1.1 Сутність багатовимірного статистичного аналізу. Можливості застосування багатовимірного статистичного аналізу в бізнес-аналітиці
      • Застосування багатовимірного статистичного аналізу в економіці
    • 1.2 Історичні аспекти використання багатовимірного статистичного аналізу. Методи багатовимірного статистичного аналізу
    • 1.3 Особливості обробки багатовимірних статистичних даних. Види простору ознак. Етапи дослідження за допомогою багатовимірного статистичного аналізу
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 2 Вимірювання і типи вимірювальних шкал. Методи оцінювання вибірки
    • 2.1 Поняття, сутність вимірювання та їх класифікація
    • 2.2 Вибіркова сукупність, оцінювання якості та формування вибірки
    • 2.3 Сутність та основи робастного оцінювання вибірки
    • 2.4 Статистичні критерії виявлення грубих помилок
      • Тест для виявлення похибок, заснований на розрахунку T‑критерію Граббса
      • Оцінювання грубих похибок на основі L- і E‑критеріїв (Тітьєна та Мура)
      • Оцінювання багатовимірної сукупності даних на основі F‑критерію Фішера
    • 2.5 Основні методи визначення стійких статистичних оцінок
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 3 Особливості класифікації багатовимірних об’єктів
    • 3.1 Особливості застосування методів кластерного аналізу
    • 3.2 Термінологія кластерного аналізу
    • 3.3 Міри подібності
    • 3.4 Приклади розрахунку мір подібностей
      • Приклад 3.1. Евклідова відстань
      • Приклад 3.2. Зважена евклідова відстань
      • Приклад 3.3. Відстань city-block (Мангетенська)
      • Приклад 3.4. Використання коефіцієнта Жаккара
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 4 Методи кластерного аналізу. Класифікація без навчання
    • 4.1 Класифікація кластер-процедур. Ієрархічні агломеративні й ітеративні кластер-процедури
      • Класифікація методів кластерного аналізу
      • Методи групування
    • 4.2 Нечіткі методи класифікації
      • Базовий алгоритм нечітких \(k\)-середніх. Fuzzy \(c\)-means (Бездек)
      • Базовий алгоритм нечітких \(k\)-середніх – FCM
      • Метод пошуку згущень «форель»
      • Метод дендритів
      • Метод куль
    • 4.3 Критерії якості класифікації методами кластерного аналізу
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 5 Класифікація з навчанням. Методи дискримінантного аналізу
    • 5.1 Сутність і завдання дискримінантного аналізу. Обмеження та проблеми використання методів дискримінантного аналізу
    • 5.2 Методи дискримінантного аналізу. Алгоритм лінійного дискримінантного аналізу Фішера для двох класів. Перевірка якості дискримінації
    • 5.3 Приклади використання дискримінантного аналізу
      • Приклад 5.1. Використання дискримінантного аналізу для двох класів
      • Приклад 5.2. Розв’язання прикладу для випадку з чотирма класами
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 6 Методи повної редукції. Таксономічний показник рівня розвитку
    • 6.1 Поняття редукції ознак. Класифікація методів редукції ознак
    • 6.2 Таксономічний показник рівня розвитку
    • 6.3 Приклад застосування таксономічного показника рівня розвитку в економічних дослідженнях
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 7 Методи неповної редукції. Метод центра ваги
    • 7.1 Поняття системи діагностичних ознак
    • 7.2 Метод «центра ваги»
    • 7.3 Приклад застосування методу «центра ваги» в економічних дослідженнях
    • 7.4 Оцінювання якості діагностичного простору ознак
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 8 Методи факторного аналізу
    • 8.1 Сутність моделі факторного аналізу, його основні завдання
    • 8.2 Визначення структури та статистичне дослідження моделі факторного аналізу
    • 8.3 Метод головних факторів. Оцінювання факторів і задачі класифікації
    • 8.4 Метод головних компонент
    • 8.5 Приклади реалізації алгоритму методу головних компонент
      • Приклад 1
      • Приклад 2
    • Завдання для самостійного опрацювання
      • Контрольні запитання для самоперевірки
      • Тестові завдання
      • Практичні завдання
  • 9 Лабораторний практикум
    • 9.1 Оцінка параметрів розподілу випадкових величин
      • Методичні рекомендації
    • 9.2 Методи та моделі кластерного аналізу.
      Класифікація без навчання
      • Методичні рекомендації
    • 9.3 Методи та моделі дискримінантного аналізу. Класифікація з навчанням
      • Методичні рекомендації
    • 9.4 Методи редукції
      • Методичні рекомендації
    • 9.5 Методи та моделі багатовимірного шкалювання
      • Методичні рекомендації
  • Глосарій
  • Предметний покажчик
  • Рекомендована література

Бізнес-аналітика багатовимірних процесів

9 Лабораторний практикум

  • 9.1. Оцінка параметрів розподілу випадкових величин.

  • 9.2. Методи та моделі кластерного аналізу. Класифікація без навчання.

  • 9.3. Методи та моделі дискримінантного аналізу. Класифікація з навчанням.

  • 9.4. Методи редукції.

  • 9.5. Методи та моделі багатовимірного шкалювання.