Создан заказ №1233443
24 мая 2016
Актуальностью написания данной работы становится тот фактор, что достаточно сложно обойтись без, в первую очередь, анализа данных, вовторых, если данные имеют большое признаковое описание, то представить в голове, что могут эти данные объяснить и насколько они репрезентативны, практически невозможно.
Как заказчик описал требования к работе:
Нужен аспирант или преподаватель, чтобы помочь сделать реферат по статистике, сроки очень сжатые. Отзовитесь, пожалуйста!
Фрагмент выполненной работы:
Введение
«Знаешь ли ты, что можешь распространить себя везде, в любом направлении, которое я указал?» Жуан Матус
Актуальностью написания данной работы становится тот фактор, что достаточно сложно обойтись без, в первую очередь, анализа данных, вовторых, если данные имеют большое признаковое описание, то представить в голове, что могут эти данные объяснить и насколько они репрезентативны, практически невозможно. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Большие данные нужно систематизировать, исследовать, группировать, получая в результате наиболее объективный итог, и применяя в этих процессах различные методы снижения размерности данных.
Цель данной работы исследовать теоретические аспекты применения различных методов для снижения размерности при анализе больших данных.
В любом многомерном статистическом анализе объект описывается каким-то вектором, размерность которого произвольна, но она должна быть для всех объектов одинаковая. При этом человек может непосредственно воспринимать лишь числовые данные или точки на плоскости. Сложнее уже анализировать скопление точек в трехмерном пространстве. Непосредственное восприятие данных более высокой размерности невозможно. Естественным является желание перейти от многомерной выборки к данным «небольшой размерности», чтобы «на них хоть как-то можно было смотреть». Кроме стремления к наглядности есть и другие мотивы для снижения размерности. Факторы, от которых интересующая исследователя переменная не зависит, только лишь мешают статистическому анализу. Первое, на сбор информации о них расходуются значительные ресурсы. Во-вторых, как можно доказать, их включение в анализ ухудшает свойства статистических процедур (в частности, увеличивает дисперсию оценок параметров и характеристик распределений). Поэтому желательно избавиться от таких факторов.
Многомерные статистические методы снижения размерности при анализе больших данныПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
25 мая 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Актуальностью написания данной работы становится тот фактор, что достаточно сложно обойтись без, в первую очередь, анализа данных, вовторых, если данные имеют большое признаковое описание, то представить в голове, что могут эти данные объяснить и насколько они репрезентативны, практически невозможно..docx
2016-05-28 15:48
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор крут! Быстро выходит на связь, оперативно решает проблемы, о задержках и речи не может идти.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
