Статистическая классификация многомерных регрессионных наблюдений Выполнил: Барановский Д.А. Руководитель канд. ф-м. наук, доцент: Малюгин В.И.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Методы распознавания зашумленных образов БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ и ИНФОРМАТИКИ Кафедра математического.
Advertisements

1. Что такое Эконометрика? Что она изучает, чему учит 2. Основные задачи эконометрики 3. Корреляционно-регрессионный анализ 4. Этапы построения эконометрической.
Идентификация систем Определения и задачи идентификации математических моделей Идентификация статических моделей объектов управления.
ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММЫ. 1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 2 АНАЛИЗ, ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ ЗАДАЧИ, ВЫБОР МОДЕЛИ.
Исследование эффективных электромагнитных параметров композитов на основе усредненных матриц рассеяния Выполнил: Сахарчук К. В. Руководитель канд. ф-м.
Организация самостоятельной работы студента с использованием программно- методической системы по изучению грамматической темы английского языка Reported.
Статистический анализ и прогнозирование быстроизменяющихся нестационарных эконометрических процессов на основе моделей марковской зависимости. ФАКУЛЬТЕТ.
Основные этапы моделирования. i этап – Постановка задачи 1.Описание задачи 2.Цель моделирования 3.Анализ объекта o Строится описательная информационная.
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ КОНКУРЕНТНОГО РЫНКА НА КЛАСТЕРНЫХ СИСТЕМАХ Авторы: Е.В. Болгова, А.С. Кириллов, Д.В. Леонов Научный.
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ И ИССЛЕДОВАНИЯ МОДЕЛЕЙ НА КОМПЬЮТЕРЕ 1 этап – строится описательная информационная модель. ( Такая модель выделяет существенные.
Использование ИТ в оценке параметров бинарной выборки БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ Кафедра математического.
И Моделирование – это построение моделей реально существующих объектов; построение моделей реально существующих объектов; замена реального объекта его.
ЕМЕЛЬЯНЧЕНКО Наталья Сергеевна МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ЗАДАЧ ТЕОРИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ.
1. И снова о регрессионном анализе. 2. Классификация и кластерный анализ.
LM позволяет изучить их изменения в зависимости от значения тех или иных параметров. Использование компьютера для исследования информационных моделей различных.
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ Моделирование и формализация.
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ В НАЛОГООБЛОЖЕНИИ Выполнил: Павлов С.С., гр.243 Научный руководитель: к.э.н., доцент Власова М.С. Санкт-Петербург 2011.
Пакеты прикладных программ, используемые для анализа временных рядов Магистрант Факультета Прикладной математики и информатики Васильков Михаил Евгеньевич.
Урок информатики в 8 классе Учитель Лебедева М.В..
Транксрипт:

Статистическая классификация многомерных регрессионных наблюдений Выполнил: Барановский Д.А. Руководитель канд. ф-м. наук, доцент: Малюгин В.И.

Структура Актуальность Математическая модель и постановка задачи Математическая модель и постановка задачи Цель ММП-оценки параметров модели Описание алгоритма классификации Результаты Заключение

Алгоритмы классификации многомерных наблюдений Модель регрессионных многомерных наблюдений Строятся алгоритмы классификации На базе построенных алгоритмов создаются компьютерные системы классификации

(1) (2) (3) Математическая модель и постановка задачи

(4) (5)

Математическая модель и постановка задачи

Цель работы Разработка и программная реализация алгоритмов классификации многомерных регрессионных наблюдений.

Оценки максимального правдоподобия параметров модели (6) (7) (8)

Алгоритм кластерного анализа регрессионных наблюдений (9)(9) (10)

Алгоритм кластерного анализа регрессионных наблюдений (11) (12) (13) (14)

Описание системы дистанционного кредитного скоринга

Заключение 1. разработан и исследован алгоритм классификации многомерных регрессионных наблюдений, 2. разработано Windows-приложение, реализующее этот алгоритм 3. разработан Web-интерфейс для возможности дистанционной классификации

Спасибо за внимание