Дискретных Марковских Цепей) в анализе данных. Пример применения. (лекция

Вид материала

Лекция

Подобный материал:

• Курсовая работа "Синтез дискретных устройств управления", 306.46kb.
• Обобщенный алгоритм и дискретная унифицированная структура для вычислительных задач, 117.37kb.
• Моделирование потоков работ в задаче приведения данных, 72.4kb.
• Лекция n 10, 69.36kb.
• Цифровая обработка сигналов, 25.15kb.
• Построение оптимальных безусловных диагностических тестов при интеллектуальном анализе, 119.38kb.
• Microsoft Power Point, каждая лекция, 21.68kb.
• Распознавание позы человека на изображении с помощью скрытых марковских моделей Коротенко, 36.78kb.
• Методы математической обработки данных в иммуноферментном анализе. Часть, 551.25kb.
• Программа дисциплины Методы анализа зависимостей в анализе данных (эконометрический, 343.12kb.

Экзаменационные вопросы

по анализу данных.

1. Модели и методы анализа экспертных данных. Пример применения. (лекции 1, 2)
   
2. Модели и методы анализа качественных данных при проверке статистических гипотез. Пример применения. (лекции 3, 4)
   
3. Модели и методы анализа данных в таблицах сопряженности. Пример применения. (лекции 5, 6)
   
4. Модели и методы корреляционного анализа. Пример применения. (лекции 7, 13)
   
5. Модели и методы дисперсионного анализа данных. Пример применения. (лекции 8, 9)
   
6. Модели и методы регрессионного анализа данных. Пример применения. (лекции 10, 11, 12)
   
7. Парадигма Data-Mining в анализе данных Пример применения. (см. лекции 5-12)
   
8. Модель ДМЦ (Дискретных Марковских Цепей) в анализе данных. Пример применения. (лекция 14)
   
9. Модель главных компонент и факторного анализа в анализе данных. Пример применения. (лекция 15)