База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 11
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
154519
Фёдоров, А. А.
Введение в статистический и качественный анализ данных для психологов : учебное пособие / Фёдоров А. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный университет, 2025. - 221 с. - ISBN 978-5-4437-1629-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
качественный анализ -- психология -- статистический анализ
Аннотация: Пособие разработано специально для студентов-психологов, желающих углубить свои знания в области анализа данных. В первой главе представлено введение в статистический анализ данных с использованием линейной регрессии. Особое внимание уделяется применению программного обеспечения jamovi для построения и визуализации моделей, а также для оценки их качества и проверки основных предположений. Во второй главе рассматриваются методы качественного анализа данных: качественный контент-анализ, тематический анализ, феноменологический метод и интерпретация в качественных исследованиях. Каждый метод подробно объясняется, что помогает читателю понять его принципы и техники.
Доп.точки доступа:
Киселёва, О. В.
Фёдоров, А. А.
Введение в статистический и качественный анализ данных для психологов : учебное пособие / Фёдоров А. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный университет, 2025. - 221 с. - ISBN 978-5-4437-1629-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
качественный анализ -- психология -- статистический анализ
Аннотация: Пособие разработано специально для студентов-психологов, желающих углубить свои знания в области анализа данных. В первой главе представлено введение в статистический анализ данных с использованием линейной регрессии. Особое внимание уделяется применению программного обеспечения jamovi для построения и визуализации моделей, а также для оценки их качества и проверки основных предположений. Во второй главе рассматриваются методы качественного анализа данных: качественный контент-анализ, тематический анализ, феноменологический метод и интерпретация в качественных исследованиях. Каждый метод подробно объясняется, что помогает читателю понять его принципы и техники.
Доп.точки доступа:
Киселёва, О. В.
2.
Подробнее
142674
Факторный анализ преступности. Корреляционный и регрессионный методы : монография / Иншаков С. М. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2023. - 127 с. - ISBN 978-5-238-02282-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 67.511
Кл.слова (ненормированные):
корреляция -- математический метод -- преступность -- регрессия -- факторный анализ
Аннотация: Изложены математические методы факторного анализа. Представлены основные факторы, определяющие состояние преступности, а также их анализ методами корреляции и регрессии. Рассмотрен вопрос криминологического прогнозирования преступности на основе математических методов. Дана сравнительная характеристика зарегистрированных и фактических преступлений. Для работников правоохранительных органов, научных сотрудников, а также широкого круга лиц, интересующихся вопросом факторного анализа преступности методами математических вычислений.
Доп.точки доступа:
Иншаков, С. М.
Богданова, Л. Н.
Виноградова, А. Д.
Жигоцкий, П. Э.
Красникова, Е. В.
Саркисян, А. Ж.
Симонова, И. С.
Иншакова, С. М. \ред.\
Факторный анализ преступности. Корреляционный и регрессионный методы : монография / Иншаков С. М. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2023. - 127 с. - ISBN 978-5-238-02282-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
корреляция -- математический метод -- преступность -- регрессия -- факторный анализ
Аннотация: Изложены математические методы факторного анализа. Представлены основные факторы, определяющие состояние преступности, а также их анализ методами корреляции и регрессии. Рассмотрен вопрос криминологического прогнозирования преступности на основе математических методов. Дана сравнительная характеристика зарегистрированных и фактических преступлений. Для работников правоохранительных органов, научных сотрудников, а также широкого круга лиц, интересующихся вопросом факторного анализа преступности методами математических вычислений.
Доп.точки доступа:
Иншаков, С. М.
Богданова, Л. Н.
Виноградова, А. Д.
Жигоцкий, П. Э.
Красникова, Е. В.
Саркисян, А. Ж.
Симонова, И. С.
Иншакова, С. М. \ред.\
3.
Подробнее
153799
Золкин, А. Л.
Основы алгоритмизации, мировые информационные ресурсы, медико-биологическая статистика. Ч.1 : учебное пособие / Золкин А. Л. - Самара : РЕАВИЗ, 2022. - 162 с. - ISBN 978-5-907359-09-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.972
Кл.слова (ненормированные):
алгоритмизация -- база данных -- заболеваемость -- информационные ресурсы -- лечебное дело -- медико-биологическая статистика -- программирование -- эвм
Аннотация: В данном учебном пособии рассмотрены методы алгоритмизации и основы медицинской статистики. Дается описание этапов организации баз данных. Учебное пособие соответствует программе курса «Основы алгоритмизации, мировые информационные ресурсы, медико-биологическая статистика» по направлению подготовки 31.05.01 Лечебное дело (уровень специалитета), направленность «Лечебное дело». Рекомендовано учебно-методическим объединением в качестве учебного пособия для студентов медицинских вузов.
Золкин, А. Л.
Основы алгоритмизации, мировые информационные ресурсы, медико-биологическая статистика. Ч.1 : учебное пособие / Золкин А. Л. - Самара : РЕАВИЗ, 2022. - 162 с. - ISBN 978-5-907359-09-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритмизация -- база данных -- заболеваемость -- информационные ресурсы -- лечебное дело -- медико-биологическая статистика -- программирование -- эвм
Аннотация: В данном учебном пособии рассмотрены методы алгоритмизации и основы медицинской статистики. Дается описание этапов организации баз данных. Учебное пособие соответствует программе курса «Основы алгоритмизации, мировые информационные ресурсы, медико-биологическая статистика» по направлению подготовки 31.05.01 Лечебное дело (уровень специалитета), направленность «Лечебное дело». Рекомендовано учебно-методическим объединением в качестве учебного пособия для студентов медицинских вузов.
4.
Подробнее
87698
Дятлов, А. В.
Анализ данных в социологии : учебник / Дятлов А. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 226 с. - ISBN 978-5-9275-2690-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вероятностное распределение -- выборочное распределение -- математическая статистика -- распределение пирсона -- социология -- статистическая точность -- статистический анализ -- статистический вывод
Аннотация: Основная цель книги - дать читателю-гуманитарию базовые представления о методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А.В. Дятлова и П.Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках (описательная статистика)». Приложение содержит статистические таблицы. Учебник предназначен для аспирантов, магистрантов, студентов бакалавриата, а также для всех интересующихся указанной проблематикой.
Доп.точки доступа:
Гугуева, Д. А.
Дятлов, А. В.
Анализ данных в социологии : учебник / Дятлов А. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 226 с. - ISBN 978-5-9275-2690-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вероятностное распределение -- выборочное распределение -- математическая статистика -- распределение пирсона -- социология -- статистическая точность -- статистический анализ -- статистический вывод
Аннотация: Основная цель книги - дать читателю-гуманитарию базовые представления о методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А.В. Дятлова и П.Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках (описательная статистика)». Приложение содержит статистические таблицы. Учебник предназначен для аспирантов, магистрантов, студентов бакалавриата, а также для всех интересующихся указанной проблематикой.
Доп.точки доступа:
Гугуева, Д. А.
5.
Подробнее
121837
Чураков, Е. П.
Математические методы в экономике и бизнесе (Введение в специальность) : учебное пособие / Чураков Е. П. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2016. - 132 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
линейное программирование -- линейные пространства -- нормированные векторы
Аннотация: Излагаются основные математические методы, применяемые при решении прикладных задач в области экономики и бизнеса. Ориентировано на студентов первого курса, которым лишь предстоит погружение в емкую математическую среду и для которых пособие может рассматриваться как своеобразное введение в специальность. Предназначено для студентов специальности 080116 «Математические методы в экономике» и направлений 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» с профилем подготовки «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» и 38.03.05 «Бизнес-информатика».
Чураков, Е. П.
Математические методы в экономике и бизнесе (Введение в специальность) : учебное пособие / Чураков Е. П. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2016. - 132 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
линейное программирование -- линейные пространства -- нормированные векторы
Аннотация: Излагаются основные математические методы, применяемые при решении прикладных задач в области экономики и бизнеса. Ориентировано на студентов первого курса, которым лишь предстоит погружение в емкую математическую среду и для которых пособие может рассматриваться как своеобразное введение в специальность. Предназначено для студентов специальности 080116 «Математические методы в экономике» и направлений 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» с профилем подготовки «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» и 38.03.05 «Бизнес-информатика».
6.
Подробнее
50024
Чудинова, О. С.
Анализ таблиц сопряженности в пакетах Statistica, САНИ, Excel : методические указания к лабораторным работам, практическим занятиям и самостоятельной работе студентов / Чудинова О. С. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2014. - 57 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
statistica -- нечисловая информация -- статистика -- таблица сопряженности
Аннотация: Методические указания к лабораторным работам, практическим занятиям, самостоятельной работе студентов, в том числе для выполнения индивидуальных заданий, РГЗ, курсовых и дипломных работ, связанных со статистическим анализом нечисловой информации. Предназначены для специальности 080116.65 Математические методы в экономике, направлений подготовки 231300.62 Прикладная математика, 080500.62 Бизнес-информатика, 080100.62 Экономика и других специальностей и направлений, изучающих дисциплины, связанные с обработкой нечисловых данных.
Чудинова, О. С.
Анализ таблиц сопряженности в пакетах Statistica, САНИ, Excel : методические указания к лабораторным работам, практическим занятиям и самостоятельной работе студентов / Чудинова О. С. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2014. - 57 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
statistica -- нечисловая информация -- статистика -- таблица сопряженности
Аннотация: Методические указания к лабораторным работам, практическим занятиям, самостоятельной работе студентов, в том числе для выполнения индивидуальных заданий, РГЗ, курсовых и дипломных работ, связанных со статистическим анализом нечисловой информации. Предназначены для специальности 080116.65 Математические методы в экономике, направлений подготовки 231300.62 Прикладная математика, 080500.62 Бизнес-информатика, 080100.62 Экономика и других специальностей и направлений, изучающих дисциплины, связанные с обработкой нечисловых данных.
7.
Подробнее
121480
Чураков, Е. П.
Многомерные статистические методы. Ч.2 : учебное пособие / Чураков Е. П. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2014. - 48 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
многомерное шкалирование -- многомерный анализ -- случайные величины
Аннотация: Вторая часть пособия является естественным продолжением курса «Многомерные статистические методы», первая часть которого под таким же названием опубликована ранее [13]. Основное внимание во второй части пособия уделено методам кластерного анализа и многомерного шкалирования. Приводится ряд конкретных исследований, проведенных с использованием этих подходов. Предназначено для студентов специальности 080116 «Математические методы в экономике» и направлений 010400 «Прикладная математика и информатика» с профилем подготовки «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» и 080500 «Бизнес-информатика».
Чураков, Е. П.
Многомерные статистические методы. Ч.2 : учебное пособие / Чураков Е. П. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2014. - 48 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
многомерное шкалирование -- многомерный анализ -- случайные величины
Аннотация: Вторая часть пособия является естественным продолжением курса «Многомерные статистические методы», первая часть которого под таким же названием опубликована ранее [13]. Основное внимание во второй части пособия уделено методам кластерного анализа и многомерного шкалирования. Приводится ряд конкретных исследований, проведенных с использованием этих подходов. Предназначено для студентов специальности 080116 «Математические методы в экономике» и направлений 010400 «Прикладная математика и информатика» с профилем подготовки «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» и 080500 «Бизнес-информатика».
8.
Подробнее
32036
Колесников, А. К.
Дисперсионный анализ и его компьютерная реализация : учебное пособие / Колесников А. К. - Пермь : Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет, 2011. - 109 с. - ISBN 978-5-85218-511-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.6
Кл.слова (ненормированные):
дисперсионный анализ -- компьютерная реализация -- программа statistica -- статистический метод
Аннотация: В учебном пособии кратко изложены теоретические основы дисперсионного анализа как средства оценки факторных эффектов в социально-экономических исследованиях. Даны рекомендации по использованию статистической системы STATISTICA. Приведены примеры обработки экспериментальных данных методами одно- и многофакторного дисперсионного анализа в социально-педагогической и экономической сфере. Особое внимание уделено интерпретации полученных результатов с позиции методологии научного исследования. Адресовано студентам социально-экономических специальностей в качестве учебного пособия по курсам «Статистические методы» и «Компьютерные технологии в статистических исследованиях», а также исследователям, которым необходимо оценивать воздействия различного рода факторных эффектов на социально-экономические показатели.
Доп.точки доступа:
Лебедева, И. П.
Колесников, А. К.
Дисперсионный анализ и его компьютерная реализация : учебное пособие / Колесников А. К. - Пермь : Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет, 2011. - 109 с. - ISBN 978-5-85218-511-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
дисперсионный анализ -- компьютерная реализация -- программа statistica -- статистический метод
Аннотация: В учебном пособии кратко изложены теоретические основы дисперсионного анализа как средства оценки факторных эффектов в социально-экономических исследованиях. Даны рекомендации по использованию статистической системы STATISTICA. Приведены примеры обработки экспериментальных данных методами одно- и многофакторного дисперсионного анализа в социально-педагогической и экономической сфере. Особое внимание уделено интерпретации полученных результатов с позиции методологии научного исследования. Адресовано студентам социально-экономических специальностей в качестве учебного пособия по курсам «Статистические методы» и «Компьютерные технологии в статистических исследованиях», а также исследователям, которым необходимо оценивать воздействия различного рода факторных эффектов на социально-экономические показатели.
Доп.точки доступа:
Лебедева, И. П.
9.
Подробнее
45390
Лисицин, Д. В.
Методы построения регрессионных моделей : учебное пособие / Лисицин Д. В. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2011. - 77 с. - ISBN 978-5-7782-1621-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
метод построения -- одномерная модель -- регрессионная модель -- статистический анализ
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются методы выбора структуры одномерных (однооткликовых) регрессионных моделей и методы построения многомерных (многооткликовых) регрессионных моделей (оценивание параметров, проверка гипотез, выбор структуры). Большое внимание уделяется способам организации эффективных вычислений при переборе структур. Пособие предназначено для студентов старших курсов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.
Лисицин, Д. В.
Методы построения регрессионных моделей : учебное пособие / Лисицин Д. В. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2011. - 77 с. - ISBN 978-5-7782-1621-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
метод построения -- одномерная модель -- регрессионная модель -- статистический анализ
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются методы выбора структуры одномерных (однооткликовых) регрессионных моделей и методы построения многомерных (многооткликовых) регрессионных моделей (оценивание параметров, проверка гипотез, выбор структуры). Большое внимание уделяется способам организации эффективных вычислений при переборе структур. Пособие предназначено для студентов старших курсов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.
10.
Подробнее
45385
Цильковский, И. А.
Методы анализа знаний и данных : конспект лекций / Цильковский И. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 68 с. - ISBN 978-57782-1377-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анализ знаний -- дискриминантный анализ -- логистическая регрессия -- метод анализа
Аннотация: Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Цильковский, И. А.
Методы анализа знаний и данных : конспект лекций / Цильковский И. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2010. - 68 с. - ISBN 978-57782-1377-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анализ знаний -- дискриминантный анализ -- логистическая регрессия -- метод анализа
Аннотация: Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Страница 1, Результатов: 11