• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
Assessment of the Impact of the Urban Environment on the Emotional State of Citizens

Burova A., Nikonov V.

In bk.: Proceedings of CIRMARE 2023. Recovery, Maintenance and Rehabilitation of Buildings. Cham: Springer, 2024. P. 233-241.

Препринт
Fast gradient-free activation maximization for neurons in spiking neural networks

Pospelov N., Chertkov A., Beketov M. et al.

arxiv Neural and Evolutionary Computing. arxiv:cs.NE. Cornell University, 2023

Введение в многомерный статистический анализ

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 4 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Введение в многомерный статистический анализ» состоит из двух частей. Первая часть является логическим продолжением курса "Введение в регрессионный анализ", читаемого в 1 модуле для второкурсников ОП "Политология". Одним из форматов занятий является репликация результатов исследований с последующей критикой примененной стратегии эмпирического анализа. Вторая часть курса знакомит слушателей со статистическими методами снижения размерности признакового пространства и кластерным анализом. На занятиях для анализа данных используется RStudio. Для успешного освоения студенты должны знать материал в объеме курсов "Теория вероятностей и математическая статистика", "Введение в регрессионный анализ", "Линейная алгебра".
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Овладеть знаниями в области математической статистики и многомерных методов анализа, необходимыми в социальных науках.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Корректно интерпретирует оценки коэффициентов множественной регрессии, включающей переменные взаимодействия
  • Корректно применяет и интерпретирует результаты кластерного анализа
  • Корректно применяет и интерпретирует результаты метода главных компонент
  • Корректно применяет и интерпретирует результаты факторного анализа
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Модель множеcтвенной линейной регрессии. Эффекты взаимодействия переменных и фиктивные переменные
  • Снижение размерности многомерного признакового пространства
  • Факторный анализ
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на семинарах
  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Самостоятельные работы
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзаменационная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    0.3 * Экзаменационная работа + 0.1 * Активность на семинарах + 0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Самостоятельные работы + 0.2 * Домашние задания
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Прикладная статистика и основы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 1998

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008