Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://dspace.oneu.edu.ua/jspui/handle/123456789/18496
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Погорєлова, Т.В. | - |
dc.contributor.author | Pogorelova, T. | - |
dc.date.accessioned | 2024-09-13T08:21:19Z | - |
dc.date.available | 2024-09-13T08:21:19Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier | УДК 519.237:31(042.3) | - |
dc.identifier.citation | Погорєлова Т. В. Багатовимірний статистичний аналіз: конспект лекцій / Т. В. Погорєлова. – Одеса: ОНЕУ, Ротапринт, 2024 – 115 с. | en_US |
dc.identifier.uri | http://dspace.oneu.edu.ua/jspui/handle/123456789/18496 | - |
dc.description.abstract | Багатовимірний статистичний аналіз – це комплексна освітня компонента програми «Бізнес-економіка та аналітика», яка орієнтована на використання статистичного інструментарію високого рівня для визначення реально існуючих закономірностей та тенденцій розвитку соціально-економічних явищ та процесів. Мета конспекта лекцій сформувати систему теоретичних знань та практичних навичок з організації та методології проведення статистичних досліджень у економіці на макро- , мезо- та мікрорівнях. Кожний розділ містить контрольні питання. Конспект лекцій може бути корисним під час підготовки до практичних занять, виконання індивідуальних завдань та самостійного вивчення освітньої компоненти «Багатовимірний статистичний метод» | en_US |
dc.description.abstract | Multivariate statistical analysis is a comprehensive educational component of the Business Economics and Analytics programme, which focuses on the use of high-level statistical tools to determine the actual patterns and trends in the development of socio-economic phenomena and processes. The purpose of the lecture notes is to form a system of theoretical knowledge and practical skills in the organisation and methodology of statistical research in the economy at the macro-, meso- and micro-levels. Each chapter contains test questions. Lecture notes can be useful in preparing for practical classes, performing individual tasks and self-study of the educational component ‘Multivariate Statistical Method’ | - |
dc.language.iso | uk | en_US |
dc.publisher | Одеський національний економічний університет | en_US |
dc.subject | багатовимірні статистичні методи | en_US |
dc.subject | латентна ознака | en_US |
dc.subject | багатовимірна класифікація | en_US |
dc.subject | таксономічний аналіз | en_US |
dc.subject | кластерний аналіз | en_US |
dc.subject | дискримінантний аналіз | en_US |
dc.subject | метод головних компонент | en_US |
dc.subject | факторний аналіз | en_US |
dc.subject | стандартизація | en_US |
dc.subject | матриця вихідних даних | en_US |
dc.subject | метрика відстані | en_US |
dc.subject | метрика подібності | en_US |
dc.subject | multivariate statistical methods | en_US |
dc.subject | latent feature | en_US |
dc.subject | multivariate classification | en_US |
dc.subject | taxonomic analysis | en_US |
dc.subject | cluster analysis | en_US |
dc.subject | discriminant analysis | en_US |
dc.subject | principal component analysis | en_US |
dc.subject | factor analysis | en_US |
dc.subject | standardisation | en_US |
dc.subject | output data matrix | en_US |
dc.subject | distance metric | en_US |
dc.subject | similarity metric | en_US |
dc.title | Багатовимірний статистичний аналіз | en_US |
dc.title.alternative | Rich statistical analysis | en_US |
dc.type | Student Object | en_US |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра статистики та математичних методів в економіці |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Конспект.pdf | 1,6 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.