Требуется выполнить 1 кр(РГР) и 1 лабораторную работу.
Требования к лабораторной работе:
Лабораторные работы выполняются в пакетах MS Excel, SPSS, Statistica, Deductor, RStudio. В качестве дополнительного задания возможна реализация изучаемого метода анализа в выбранной среде программирования.
По результатам лабораторной работы оформляется отчет, содержание отчета приведено в файле с заданием. К отчету прилагается рабочий файл.
В рамках первой лабораторной работы: алгоритмами применения дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа данных. Методы анализа применяются к массивам реальных данных. В качестве программной среды предлагается использовать MS Excel, однако выбор среды остается за вами.
Задание для первой лабораторной работы описано в прилагаемом файле.
По результатам выполнения работы оформляется отчет. Содержание отчета включено в файл с заданием.

Требования к КР:
Цели расчетно-графической работы:

1.Освоить методы решения задач первичного анализа данных и исследования статистических взаимосвязей на примере решения реальной задачи АД.

2.Освоить компьютерную технологию решения задач первичного анализа данных и исследования статистических взаимосвязей в среде пакета Statistica или другого ПО.

3.Научиться составлять план проведения статистического исследования выборочных данных и научно-исследовательский отчет по результатам проведенного исследования.

Задание к расчетно-графической работе.

Провести статистическое исследование выборочных данных, в ходе которого:

- провести предварительный разведочный анализ данных и описать характер распределения данных; обосновать выбор методов и средств решения задач исследования;

- выявить структуру взаимосвязей между показателями, выявить значимые статистические связи между исследуемыми показателями;

- решить поставленную задачу (кластеризации) и оценить степень адекватности решения выборочным данным;

- сделать выводы, интерпретировать полученные результаты в терминах прикладной задачи.

По результатам статистического исследования составляется отчет.

Исходные данные для выполнения РГЗ.

В качестве исходных данных используются многомерные выборки реальных данных из разных предметных областей (например, данные о пользователях Интернет-услуг, данные о пользователях Интернет-магазина, показатели заболеваемости по районам г. Новосибирска, показатели деятельности предприятия за отчетный период и т.п.).

Базы данных с реальными данными из разных предметных областей для оценки эффективности работы методов АД представлены на сайте https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php. Также данные можно выбрать на любых других сайтах, посвященных машинному обучению. Приветствуется, если данные для статистической обработки предлагает студент.

Программное обеспечение:

Расчетно-графическая работа выполняется с использованием средств статистических пакетов Statistica, SPSS, R Studio. Допускается выбор статистического программного обеспечения для проведения исследований студентом (по согласованию с преподавателем).



Отчет оформляется в соответствии с общими рекомендациями и требованиями к научно-технической документации.

Остальное в файле Контрольная работа.

Списки сайтов с выборками для КР:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php
http://www.statsci.org/datasets.html
http://lib.stat.cmu.edu/datasets/
https://kdd.ics.uci.edu/
http://mlr.cs.umass.edu/ml/datasets.html
https://www.openml.org/
https://webscope.sandbox.yahoo.com/
https://www.kaggle.com/
https://www.kdnuggets.com/datasets/index.html


ВАЖНО: Оплата после проверки преподавателем.