Лирика бесплатные пробы Монте-Карло

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼

Наши контакты (Telegram):☎ ✍ ⇓

>>>✅(НАПИСАТЬ НАМ В ТЕЛЕГРАМ)✅<<<

▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

⛔ ✔✔ ВНИМАНИЕ!

❎ 📍 ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВПН, ЕСЛИ ССЫЛКА НЕ ОТКРЫВАЕТСЯ!

❎ 📍 В Телеграм переходить только по ССЫЛКЕ что ВЫШЕ! В поиске НАС НЕТ там только фейки!

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

Лирика бесплатные пробы Монте-Карло

✔✔ 📍 Гарантии и Отзывы!

✔✔ 📍 Работаем честно!

≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

Лирика бесплатные пробы Монте-Карло

Автоматическая классификация проб при разведке полезных ископаемых с помощью STATISTICA Содержание Постановка задачи Файл данных Стартовая панель Просмотр описательных статистик Выбор анализа дискриминантной функции Просмотр результатов дискриминантного анализа Классификация Классификация проб в модуле деревья классификации Применение обобщенного дискриминантного анализа для классификации проб Список литературы Постановка задачи Рассматривается задача поиска нефти на основе гомологов метана. Имеется ряд проб, собранных в различных местах предполагаемого месторождения. По содержанию веществ эксперт относит пробы к одному из трех классов: перспективно, неперспективно, под вопросом. Строится классификатор при определенных условиях оптимальный — минимизирующий ошибки ложной классификации. Данный пример основан на множестве данных о содержании гомологов метана в образцах. Известно, что изучение полей концентраций предельных углеводородов ряда метан — гексан является необходимым элементом любого комплекса наземных геологосъемочных работ, направленных на поиски залежей нефти и газа. Пример носит модельный характер, цель исследования — продемонстрировать силу статистических методов. В файле имеются данные о содержании четырёх типов веществ в пробах, условно обозначенных М1, М2, М3, М4. В начало Файл данных Множество данных для этого анализа содержится в файле Proba. Часть файла приведена ниже на рис. В первой переменной расположены наименования проб. В четырех последующих переменных содержатся данные по концентрации соответствующих веществ в пробах. Переменная 6 кодирует принадлежность пробы к определенной категории. В этой выборке имеются проб, по 50 каждого типа. В целом, в этой выборке имеются проб, по 50 каждого типа. Отнесение пробы к группе выполнено экспертно. Файл данных Рис. Файл данных. На экране появится стартовое окно модуля Дискриминантный анализ , показанное на рис. Стартовая панель Дискриминантного анализа Выберем группирующую переменную переменная Группа и независимые переменные, которые используются для дискриминации наблюдений. Нажмём на кнопку Переменные на стартовой панели. Выберем переменную Группа , как на группирующую и введем в качестве независимых переменных предикторов Переменные 2 - 5. Укажем коды для группирующей переменной. Нажмем кнопку Коды для группирующей переменной и выберем опцию Все. Диалог задания кодов Выберем Пошаговый анализ см. Удаление пропущенных данных Если в файле имеются пропущенные данные, вы можете или игнорировать наблюдения с пропущенными данными установить в поле Пропущенные данные значение Построчное удаление или восполнить пропущенные данные их средними значениями Замена средними значениями. Мы оставим опцию удаление пропущенных данных построчно. Откроется диалоговое окно, которое позволит задать параметры дискриминантного анализа и просмотреть описательные статистики. Диалог задания параметров анализа. Вкладка Дополнительно Перед выбором вида анализа дискриминантной функции нажмём кнопку Просмотреть описательные статистики на вкладке Описательные для того, чтобы взглянуть на распределения некоторых переменных и их взаимные корреляции. Описательные статистики. Вкладка Внутригрупповые статистики Вначале рассмотрим средние. Нажмём на кнопку Средние и число наблюдений , после чего должна появиться таблица со средними и действующим значением n для каждой совокупности и для комбинации всех групп. Средние значения переменных по группам Из таблицы видно, что средние в группах различаются, но необходимо учесть, что масштабы признаков концентраций различны. В силу этого, для сравнения групп будет полезно рассмотреть различные диаграммы рассеяния. Диаграмма размаха Нажмём на кнопку Диаграмма размаха на вкладке Все наблюдения для получения диаграммы размаха для независимых переменных. Диаграмма размаха Этот график полезен для представления распределений переменных, которые он описывает с помощью следующих трех компонент: 1 Центральная точка или линия указывает на положение центральной области т. Из графика Вы видите, что медианы в группах существенно различаются. По сути обнаруженное различие в медианах говорит о неоднородности признаков. Для классификации необходимо использовать значения концентраций всех 4-х веществ. Можно взглянуть на распределение переменных внутри каждой группы. Для этого нажмём на кнопку Диаграмма размаха по группам на вкладке Внутригрупповые статистики и выберем переменную Концентрация Z. Диаграмма размаха по группам На диаграмме видно, что по значению Концентрация Z даже визуально можно отделить Группу 1 от других групп: в среднем Группа 1 характеризуется низкой концентрацией данного вещества. Вполне вероятно, что и при дискриминации данный показатель будет существенно влиять на результаты. Категоризованные гистограммы Можно графически отобразить гистограммы для переменных на каждом уровне группирующей переменной, нажав на вкладке Внутригрупповые статистики кнопку Категоризованная гистограммы по группам в диалоговом окне Описательные статистики. При нажатии этой кнопки, мы получаем возможность выбрать переменные из списка предварительно отобранных независимых переменных. Для этого примера выберем переменную Концентрация Y. Гистограммы для каждой из совокупностей, определенных на стартовой панели, представлены ниже. Категоризованная гистограмма Можно видеть, эта переменная в целом имеет для каждой группы тип пробы нормальное распределение. Нормальность переменных необходима для корректного применения методики Дискриминантного анализа. Обычно распределение большого количества наблюдений проб дает основание предполагать нормальное распределение. Если предположение о нормальности не выполняется, можно воспользоваться Обобщенным дискриминантным анализом или использовать модуль Деревья классификации см. Диаграмма рассеяния Вернемся теперь к диалоговому окну Описательные статистики. Другим интересным типом графиков являются диаграммы рассеяния корреляций между переменными, используемыми в анализе. Для графического обзора корреляций между всеми переменными с помощью диаграмм рассеяния нажмите на вкладке Все наблюдения кнопку График полных корреляций. График полных корреляций Обратите внимание, что почти на всех диаграммах рассеяния визуально четко отделяется одна группа точек. Вполне возможно, что все они принадлежат к одной группе проб. Подобные графики позволяют не только визуально выделять группы, но и определять признаки концентрации веществ , по которым можно проводить дискриминацию. Нажмем на кнопку Отмена в диалоговом окне Описательные статистики для того, чтобы вернуться к диалоговому окну Определение Модели. На вкладке Дополнительно установим в списке Метод параметр Пошаговый с включением. При такой установке программа будет последовательно вводить переменные в модель, каждый раз выбирая переменную, вносящую наибольший вклад в дискриминацию. Определение модели. Программа прервет пошаговую процедуру, если: 1 Все переменные введены или отброшены, или 2 Достигнуто максимальное число шагов, установленное в поле Число шагов , или 3 Нет других переменных вне модели, имеющих значение статистики F , большее, чем значение F-включить , указанное в этом диалоговом окне, и, когда в модели нет других переменных, имеющих значение F , меньшее, чем значение F-исключить , указанного в этом диалоговом окне, или 4 Какая-либо переменная на следующем шаге имеет значение толерантности, меньше, чем выбранное значение Толерантность. При выполнении шагов с исключением программа будет отбирать для исключения наименее значимые переменные, то есть переменные с наименьшим F значением меньшим, чем соответствующее указанное пользователем значение F-исключить. Толерантность На каждом шаге программа вычисляет для каждой переменной множественную корреляцию R-квадрат со всеми другими переменными, которые были включены модель. Значение толерантности переменной вычисляется как 1 минус R-квадрат. Поэтому значение толерантности является мерой избыточности переменной. Например, если переменная, предназначенная для включения в модель, имеет значение толерантности, равное. В общем случае рекомендуется оставлять значение толерантности, равное 0. Начало анализа После просмотра различных параметров в этом диалоговом окне можно продолжить работу обычным образом, то есть, не изменяя никаких установок, принятых по умолчанию, на новые. Для просмотра результатов на каждом шаге, установим в поле Вывод результатов параметр На каждом шаге. Вкладка Дополнительно Теперь нажмём кнопку OK для запуска дискриминантного анализа. В начало Просмотр результатов дискриминантного анализа Результаты на шаге 0 Программа строит модель по шагам. Сначала отображаются Результаты на нулевом шаге. Слова Шаг 0 означают, что еще ни одной переменной не было включено в модель. Диалог результатов. Шаг 0 Так как ни одной переменной не было еще включено в модель, большинство операций еще недоступно и они неактивны. Можно взглянуть на переменные, которые не включены в модель, нажав на кнопку Переменные вне модели. Переменные вне модели Лямбда Уилкса В общем случае статистика Уилкса лямбда является стандартной статистикой, используемой для обозначения статистической значимости мощности дискриминации в текущей модели. Ее значение меняется от 1. Каждое значение в первой колонке таблицы, приведенной выше, является значением статистики Уилкса лямбда после того, как соответствующая переменная вводится в модель. Частная лямбда Уилкса Это статистика лямбда Уилкса для одиночного вклада соответствующей переменной в дискриминацию между совокупностями. Это значение можно рассматривать как аналог частного коэффициента корреляции. Так как лямбда с величиной 0. Так как в модель еще не было введено ни одной переменной, частная лямбда Уилкса на шаге 0 равна статистике лямбда Уилкса после ввода переменной, см. F-включить и p-значение Статистика Уилкса лямбда может быть преобразована к стандартному F значению, и вы можете вычислить соответствующее p-значение для каждого значения F. Однако не следует в общем случае принимать эти p -значения в качестве решающего результата. Взглянув на таблицу выше, можно увидеть, что наибольшие значения величины F -включить дает переменная Концентрация Z. Таким образом, эта переменная будет введена в модель на следующем первом шаге. Толерантность и R-квадрат Значение толерантности обсуждалось ранее в этом разделе. Повторяя снова это определение, скажем, что оно определяется как 1 минус R-квадрат для соответствующей переменной со всеми другими переменными в модели. Это значение толерантности дает информацию об избыточности данной переменной. Когда другие переменные еще не выбраны, все R-квадраты равны 1. Результаты на шаге 2 Нажмем теперь на кнопку Далее для перехода к следующему шагу. Шаг 1 здесь не будет рассматриваться, так что нажмём снова на кнопку Далее для перехода к шагу 2 модель с двумя переменными. Диалоговое окно Результаты показано ниже: Рис. Взглянем теперь на независимые вклады каждой переменной в модели в предсказание. Переменные в модели Нажмем на кнопку Переменные в модели для вывода таблицы результатов для текущих переменных в модели. Как можно видеть, обе переменные высоко значимы. Таблица переменных в модели Переменные вне модели Нажмём на кнопку Переменные вне модели , чтобы получить таблицу с теми же самыми статистиками, что мы видели ранее. Переменные вне модели Как видно, обе переменные, которые еще вне модели, имеют значение F-включить , большие чем 1. Вы знаете, что из-за этого пошаговая процедура будет продолжаться, и следующая переменная, которая будет вводиться в модель — это переменная Концентрация V. Результаты на шаге 4 последний шаг Шаг 3 не будет здесь рассматриваться, так что нажимаем снова на кнопку Далее для того, чтобы перейти к финальному шагу в этом анализе — Шаг 4. Шаг 4 Теперь нажмем на кнопку Переменные в модели для обзора независимых вкладов каждой переменной в общую дискриминацию между типами проб. Переменные в модели Частичная статистика Уилкса лямбда показывает, что переменная Концентрация Z дает вклад больше всех, переменная Концентрация V - вторая по значению вклада, переменная Концентрация Y - третья по значению вклада и переменная Концентрация X вносит в общую дискриминацию меньше всех. Чем меньше статистика лямбда Уилкса , тем больше вклад в общую дискриминацию. На этой стадии исследования можно заключить, что концентрации веществ Z и V являются главными переменными, которые позволяют вам производить дискриминацию между различными типами проб. В начало Классификация Вернемся в диалоговое окно Результаты анализа дискриминантных функций и перейдем к задаче классификации. Одна из целей анализа дискриминантной функции — дать исследователю возможность провести классификацию объектов. Теперь посмотрим, как хорошо построенные дискриминирующие функции классифицируют пробы. Величина S i является результатом показателя классификации. Взглянем вначале на функции классификации. Мы будем классифицировать наблюдение в ту совокупность, для которой вычислен наибольший классификационный вес. На вкладке Классификация нажмём на кнопку Функции классификации для того, чтобы увидеть эти функции. Функции классификации Можно использовать эти функции для того, чтобы определить преобразования для трех новых переменных. Если вы введете новое наблюдение, программа автоматически вычислит классификационный вес для каждой совокупности. Априорные вероятности Вы можете задать различные априорные вероятности для каждой совокупности на вкладке Классификация диалога Результаты выберите команду Заданные пользователем в поле Априорные вероятности классификации. Это вероятности того, что наблюдение принадлежит соответствующей совокупности без использования какой-либо информации о значениях переменных в модели. Априорные вероятности могут сильно повысить точность классификации. Вы можете также ограничиться вычислением результатов для отобранных наблюдений нажмите на кнопку Выбор. Это полезно, в частности, если необходимо провести оценку качества результатов анализа дискриминантной функции с новыми данными. Для новых наблюдений, однако, теперь принимается установка по умолчанию Пропорциональные размерам групп. Матрица классификации На вкладке Классификация нажмём на кнопку Матрица классификации. В результирующей таблице результатов см. В первом столбце таблицы находится процент наблюдений, которые были правильно классифицированы для каждой совокупности с помощью полученных функций классификации. Оставшиеся столбцы дают число случаев правильной и неправильной классификации для каждой совокупности. Априорная в сравнении с апостериорной классификацией При классификации наблюдений, по которым уже была найдена дискриминирующая функция, Вы обычно получаете сравнительно хорошую дискриминацию хотя обычно не настолько хорошую, как в этом примере. Однако эту классификацию рассматривают только как диагностическое средство идентификации сильных и слабых сторон полученных дискриминантных функций, поскольку эти классификации являются не априорными предсказаниями , а скорее апостериорными. Только если классифицируются различные новые образцы, эту таблицу можно интерпретировать в терминах мощности дискриминации. Поскольку Вы рассчитываете на удачу, то можете ожидать значительно меньшей точности при классификации новых образцов проб. Расстояние Махаланобиса и апостериорные вероятности Теперь вернемся снова в диалоговое окно Результаты. Наблюдения классифицируются в совокупности, к которым они ближе, чем к другим. Расстояние Махаланобиса является мерой расстояния, которую можно использовать в многомерном пространстве, определенном переменными модели. Можно вычислить расстояние между наблюдением и центром каждой совокупности т. Чем ближе наблюдение к центроиду группы, тем в большей степени вы можете быть уверены, что это наблюдение принадлежит этой группе. Расстояние Махаланобиса может быть получено путем нажатия на кнопку Квадраты расстояния Махаланобиса. Матрица квадратов расстояний Махаланобиса Можно также непосредственно вычислить вероятность того, что наблюдение принадлежит определенной совокупности. Это условная вероятность в том смысле, что она зависит от нашего знания значений переменных в модели. Поэтому эти вероятности называются апостериорными вероятностями. Можно получить их, нажав на кнопку Апостериорные вероятности. Заметим, что, как и в случае матриц классификации, можно отобрать образцы для классификации и указать различные априорные вероятности. Конкретные классификации Ниже показана конкретная классификация наблюдений проб — кнопка Классификация наблюдений. Классификация наблюдений Классификация производится на первый, второй и третий выборы. Столбец с заголовком 1 содержит первый выбор классификации, то есть код совокупности, для которой соответствующий образец имеет наивысшую апостериорную вероятность. Снова в этом примере точность классификации очень высока, даже с учетом того, что это апостериорная классификация. Классификация наблюдений. В начало Классификация проб в модуле деревья классификации Деревья классификации — это метод, позволяющий предсказывать принадлежность наблюдений или объектов к тому или иному классу категориальной зависимой переменной в зависимости от соответствующих значений одной или нескольких предикторных переменных. Анализ деревьев классификации — один из наиболее важных методов, используемых при проведении разведочного анализа данных. Более того, как метод разведочного анализа или как последнее средство, когда отказывают все традиционные методы, деревья классификации, по мнению многих исследователей, не знают себе равных. Использование Деревьев классификации полезно в тех случаях, когда предикторы качественно различаются между собой и несут существенно разную информативность для классификации объектов. Расширим нашу задачу, добавив в качестве фактора, категориальную переменную Глубина с возможными значениями Глубина A и Глубина Б. Цель по-прежнему заключается в построении правила классификации для имеющихся проб. Теперь решим эту же задачу в модуле Деревья классификации. На экране появится стартовое окно модуля Деревья классификации , показанное на рис. Шаг 1. Задание переменных Рис. Стартовая панель модуля Деревья классификации Нажмём кнопку Переменные. Диалог выбора переменных Выберем в качестве зависимой переменной переменную Группа , а в качестве порядковых предикторов возьмём четыре переменные-измерения. Переменные выбраны Шаг 2. Задание параметров метода Теперь перейдём на вкладку Методы и ознакомимся с опциями. Выбор типа ветвления Тип ветвления устанавливается автоматически. Так же, как и в модуле Дискриминантный анализ , доступно задание Априорных вероятностей. Более того, можно задать таблицу с ценами ошибок классификации, если неправильная классификация некоторых проб окажется менее желательной с экономической, экологической и др , чем других. Таблица задания ошибок классификации Далее рассмотрим раздел Параметры остановки. При таких установках будет получаться наиболее подробное дерево классификации. Раздел Параметры остановки меню Деревья классификации Шаг 3. Просмотр результатов Теперь можно нажать ОК и мы попадём в окно Деревья классификации — результаты. Результаты построения Деревьев классификации После нажатия на кнопку Граф Дерева получаем следующие результаты: Рис. Результаты построения Деревьев классификации Прокомментируем полученное дерево. Начинаем с верхней вершины. Далее переходим к анализу оставшихся проб и так далее. Обратите внимание, что и в Дискриминантном анализе по признаку Z наиболее четко отделялась первая группа. В том случае если дерево получается слишком громоздким, можно построить граф дерева с прокруткой см. Прокрутить дерево на рис. Деревья классификации являются более наглядным и понятным средством для построения правила классификаций наблюдений. Далее в меню Структура можно посмотреть Таблицу и График значимости предиктора. По ним можно судить о дискриминирующей силе каждого из предикторов, участвующих в построении дерева: чем больше ранг, тем больше значимость соответствующего предиктора см. График значимости предикторов На вкладке Классификация построим таблицу с Объектами в классах. Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia. Все права защищены. StatSoft Russia — компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран. Лицензионное соглашение Карта сайта. Пресс-центр Мероприятия Контакты. По задачам По отраслям. Потребительский кредитный скоринг с помощью Data Mining. Прогнозирование продаж полуфабрикатов. Прогнозирование продаж препаратов. Изучение имиджа банков. Оценка эффективности рекламы. Анализ рынка пива. Сегментация рынка. Визуализация многомерных дихотомий. Выявление и прогнозирование потребительских предпочтений. Задача о выборе поставщика. Отношение к китайским автомобилям. Выявление мошенничества fraud detection. Анализ продаж электронной и бытовой техники. Методы анализа и управления запасами многономенклатурной продукции. Автоматическая классификация проб при разведке полезных ископаемых. Применение технологий Data Mining в задачах геологоразведки. Правило ассоциаций в нефтеразведке. Визуальный анализ данных опробования скважин. Использование гридинга. Применение методов кластеризации в геологии. Оценка надежности насосного оборудования нефтяных скважин и сокращение времени межремонтных периодов оборудования. Прогнозирование наличия нефти в скважине по результатам спектрального анализа. Предсказательные модели возникновения осложнений при гидроразрыве пласта. Геозондирование: разведочный анализ данных каротажа. Прогнозирование эффективности обессоливания сырой нефти при помощи нейронных сетей и деревьев решений Statistica. Задача распознавания спама. Анализ мнений в социальных сетях: мониторинг сообщений Twitter. Исследование эффективности прививок. Современные технологии Data mining в медицине. Анализ данных биометрии растений. ИТ в медицинском диагностировании. Диагностика остеопороза. Фрэмингхемское исследование: анализ рисков. Частота рекомбинаций хромосом домашней мыши относительно некоторого признака. Оценка мощности и объема выборки для независимых выборок, t-критерий. Сравнение выживаемости в двух и более группах. Исследование гемограмм пациентов. Множественный анализ выживаемости: модели и примеры в медицинских исследованиях. Интерполяция сплайнами: пример построения сплайна. Исследование свойств многокомпонентной стали. Мониторинг и анализ надежности трансформаторов. Мониторинг и контроль качества воды. Экспресс-контроль важнейших параметров бензина. Оптимизация производственного процесса: профили желательности. Анализ отказов кондиционеров Боинга. Анализ измерительных систем. Восстановление толщины трубы, заданной по конечному множеству точек. Статистическое моделирование распределения нагрузки по шинам двухрядных опорных катков гусеничных машин методом Монте-Карло. Статистический контроль качества: случай из практики электронная промышленность. Оценка эффективности измерительных систем при производстве электронных плат. Контроль качества на кондитерском производстве. Создание и анализ поверхности отклика: исследование процесса производства пластиковых дисков. Анализ компонент ракетного топлива. Контроль диаметра отверстий при производстве ракетных двигателей. Контроль качества химического процесса. Контроль качества на молочном производстве. Разработка и изучение плана выборочного контроля. Предсказательные модели в металлургии. Управление технологическими процессами в масштабе предприятия. Построение предсказательных моделей: выделение тепла при отвердении портлэндского цемента. Уникальные достижения StatSoft в области машинного обучения и построения предсказательных моделей в промышленности: методология, технология, кейсы. Предсказательные модели процесса огневого рафинирования меди. Предсказательные модели Statistica для цементирующих растворов нефтяных и газовых скважин. Уникальные достижения StatSoft в области машинного обучения и построения предсказательных моделей в металлургии. Инновационные технологии data science в металлургии. Экономика 4. Опыт статистического прогнозирования денежных поступлений от продаж полисов. Оценка распределения размера убытков. Технология Обобщенных линейных моделей GLM. Пример использования кластерного анализа в автостраховании. Исследование взаимосвязи числа застрахованных и уровней доходов в разных округах. Моделирование страховых убытков. Контроль качества и установление мошенничества fraud detection в телекоммуникациях. Наложение результатов анализа на географическую карту. Пример клинического исследования: эффективность применения лекарственного средства TRNEW для лечения Х-вирусной инфекции. Исследование эффективности вакцин против кори, паротита и краснухи. Как влияет размер выборки на качество клинических исследований. Статистические расчеты, используемые в фармакологии и токсикологии. Применение методов статистики для оценивания финансового состояния предприятия на основе балансовых данных. Некоторые особенности поведения фондовых индексов в году. Исследование дифференциации смертности в зависимости от социального статуса. Текущие экономические показатели: некоторые результаты факторного анализа. Анализ безработицы в регионе. Описание экологического положения региона. Управление экономикой города. Управление качеством в учебном процессе. Анализ и прогнозирование импорта газа и жидкого топлива в США. Расчет капитальных затрат на строительство атомных электростанций. Параметрическое диагностирование энергетических объектов на основе факторного анализа. Прогнозирование объемов потребления электроэнергии. Статистический анализ энергетического рынка Европы: природный газ, электроэнергия, нефтепродукты. Предсказанные и наблюдаемые объекты Как мы видим, после проведенной классификации неправильно классифицированными оказались лишь 3 пробы: 1 принадлежала Группе 3 , а оказалась в Группе 2, и для 2-х проб ситуация обратная. В начало Применение обобщенного дискриминантного анализа для классификации проб В модуле Общие модели дискриминантного анализа предоставлены функциональные возможности, которые делают этот модуль общим средством для классификации и добычи данных. Данный модуль расширяет возможности классического Дискриминантного анализа , позволяя включать в множество предикторов и категориальные переменные. В нашем случае, использование данного модуля обусловлено наличием категориальной переменной Глубина см. Главное меню модуля Общие модели дискриминантного анализа Шаг 1. Задание переменных Перейдем в меню Общий дискриминантный анализ и выберем переменные для анализа: В качестве зависимой переменной укажем переменную Группа , в качестве категориальной — Глубина , в качестве непрерывных предикторов — концентрации 4-х веществ см. Меню задания переменных Шаг 2. Анализ результатов В меню результатов на вкладке Быстрый доступны таблицы с описательными статистиками по группам: Рис. Средние в классах для предикторов Рис. Стандартные отклонения в классах для предикторов По данным значениям видно, что по некоторым признакам группы сильно различаются как по средним, так и по стандартным отклонениям. Матрица классификации наблюдений Далее на вкладке Функции построим Матрицу классификации см. Результаты похожи на результаты Деревьев классификации: неверно классифицированы лишь три пробы. При этом Группа 1 определяется абсолютно правильно. Если Деревья классификации представляли правило в виде графа, то в модуле Общий дискриминантный анализ данное правило формулируется в виде 3-х функций классификации. Функции классификации наблюдений Получаемые значения определяют принадлежность пробы к определенной группе. Если необходимо получить более подробную информацию о принадлежности пробы к определенной группе, можно построить Таблицу с Апостериорными вероятностями см. Апостериорные вероятности наблюдений Для каждого наблюдения указывается вероятность попадания в ту или иную группу, согласно построенному правилу дискриминации. Например, из таблицы на рис. Для определения признака, наиболее сильно повлиявшего на классификацию, используется Многомерные критерии значимости Все эффекты на вкладе Эффекты. В начало Список литературы Авдонин В. Поиски и разведки месторождений полезных ископаемых. Изд: Мир В учебнике рассматривается весь комплекс проблем, связанных с поисками и разведкой месторождений металлических и неметаллических полезных ископаемых. В нем отражены все новейшие достижения в области поисков и разведки месторождений полезных ископаемых. Это касается в первую очередь изложения современных методик обработки разведочных данных с применением компьютерных технологий — построения трехмерных моделей месторождений и работе с ними. Боровиков В. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows, Филинъ В книге изложена концепция и технология современного анализа данных на компьютере. На основе элементарных понятий описываются углубленные методы анализа данных, иллюстрированные примерами из экономики, маркетинга, рекламы, бизнеса, медицины, промышленности и других областей Ермолов В. Месторождения полезных ископаемых. Геология, Изд. МГГУ Электронный учебник StatSoft. Наши мероприятия. Академия Анализа Данных.

Ардон купить Героин