Volumul de date ce trebuie procesat astazi este imens, iar mijloacele traditionale devin neputincioase. Din fericire, tehnici avansate de Statistica au dus la crearea de algoritmi specializati care, utilizati de minunatele "jucarii” ale prezentului – computerele – fac ca lucrul cu acestea sa devina o placere pentru initiati. Cartea de fata alege doar cateva din cele mai cunoscute tehnici privind analiza exploratorie a datelor si procesare a acestora, utilizand arhicunoscutul pachet software Matlab pentru aplicatiile practice care abunda ȋn text, pentru a-l face mai accesibil si mai agreabil. Cititorii vizati sunt reprezentati de statisticieni, informaticieni, ingineri, economisti si orice alte persoane care utilizeaza baze de date si sunt interesate de metodologii moderne de procesare ale acestora.


Cuprins:

1. Notiuni introductive

1. 1. Introducere

1. 2. Descrierea statistica a datelor

1. 3. Reprezentarea grafica a unei multimi de date

1. 4. Studiul repartitiei variabilelor (statistice)

1. 5. Teste statistice

 

2. Modele regresive

2. 1. Modele regresive

2. 2. Analiza matricei corelatiilor

2. 3. Regresia liniara

2. 4. Regresia neliniara

2. 5. Regresia liniara multipla

2. 6. Regresia logistica

2. 7. Analiza supravietuirii

2. 7. 1. Curba de supravietiure Kaplan-Meier

2. 7. 2. Testul log-rank

2. 7. 3. Modelul de supravietuire Cox

2. 8. Modele aditive

 

3. Serii temporalE

3. 1. Componentele unei serii temporale

3. 2. Metode de netezire

3. 3. Prognoza utilizand trendul, respectiv trendul si componenta sezoniera ale unei serii temporale

3. 4. Modele dinamice bazate pe serii temporale

 

4. Clustering

4. 1. Notiuni introductive

4. 2. Algoritmul k-means

4. 3. Clustering ierarhic

 

5. Tehnici exploratorii multivariate

5. 1. Analiza factoriala

5. 2. Analiza componentelor principale

5. 3. Analiza canonica

5. 4. Analiza discriminant

5. 5. Detectarea anomaliilor


Nr. de pagini: 279
Anul aparitiei: 2013