Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие

В данной лабораторной работе рассматриваются основы организации параллельных потоков с помощью стандартных вызовов операционной системы.В работе используется бесплатная интегрированная среда разработки. Приводятся примеры программ на языке Си.

Методические указания к выполнению лабораторной работы на тему «Сводка и группировка данных». Работа выполняется в электронных таблицах.

Эконометрика часто определяется как построение математических моделей экономических процессов по фактическим данным. Основной инструмент эконометрических исследований – это регрессионный анализ, который достаточно подробно рассматривается в курсе статистики. В данном пособии мы рассмотрим реализацию эконометрических методов с помощью табличного редактора.

В данной работе мы рассмотрим раздел «Динамика». Здесь изучают данные, привязанные ко времени. Мы будем опираться на две предыдущие работы: «Анализ распределения (Сводка и группировка)» и «Анализ взаимосвязи (Корреляция и регрессия)».Работа выполняется в пакете типа электронных таблиц.Как и в предыдущих работах, вначале мы сгенерируем случайные числа и поиграем с ними, а затем поработаем с реальными данными.

В пособии рассматриваются основные приёмы работы в популярных операционных системах. Обсуждаются три самых распространённых интерфейса ОС: командная строка, файловые менеджеры и графический оконный интерфейс. Пособие предназначено для студентов, изучающих курс «Операционные системы» в качестве будущих пользователей или администраторов.

Каждое новое название грозит заказчику повышением стоимости услуг: статистика, математическая экономика, эконометрика, бизнес-аналитика, наука о данных, машинное обучение… Все перечисленные технологии используют метод наименьших квадратов (классический регрессионный анализ), который мы и будем рассматривать – в самых разных видах. Нас ожидает парная и множественная, линейная и нелинейная регрессия, разное количество входов и выходов модели, учёт качественных и количественных признаков.

Данная работа посвящена применению современных методов и технологий больших данных в курсе бизнес-аналитике и статистики. Анализ частоты появления различных значений – один из способов первоначальной обработки данных. Чаще всего его относят к описательной статистике или аналитике. Подсчет частот имеет отношение распределению. Поэтому для успешного восприятия материала желательно освежить в памяти основы теории вероятностей и математической статистики.

Перед вами продолжение серии пособий, позволяющих познакомиться с основными технологиями бизнес-аналитики. Многое можно сделать в рамках электронной таблицы, которая превращается в интуитивно понятный интерфейс к продвинутым инструментам анализа данных.В данной работе мы рассмотрим создание реляционной модели и визуализацию иерархии в агрегированных данных с использованием специализированных надстроек.

Учебное пособие позволяет освоить базовые методы статистического анализа распределения с помощью сводки и группировки данных в электронных таблицах. Практическое знакомство происходит подробно, шаг за шагом, с примерами и комментариями. Попутно можно улучшить навыки практической работы в офисном пакете, что само по себе уже полезно как элемент современной компьютерной грамотности.

Методические указания к выполнению лабораторной работы на тему «Корреляция и регрессия». Работа выполняется в пакете типа электронных таблиц.

Данная работа посвящена дальнейшему изучению методов бизнес-аналитики на примере «продвинутых» возможностей функций сводных таблиц.Мы продолжаем использовать общий подход к практическому освоению программного пакета: моделирование и исследование. Мы поработаем с генератором случайных чисел и сформируем реалистичные наборы данных для анализа.

Сводные таблицы – средство оперативного анализа данных с помощью статистических методов сводки и группировки. Обобщенные итоговые показатели подсчитываются в виде сумм и средних значений. Настройка сводных таблиц делается визуально, без программирования.Каждый метод анализа данных вначале рассматривается на примере смоделированных данных, а затем с использованием реальных данных из интернета.