Предыдущая версия справа и слева
Предыдущая версия
Следующая версия
|
Предыдущая версия
|
study:fall2019:5stat_lecture [2019/10/04 22:03] nina |
study:fall2019:5stat_lecture [2020/01/12 17:54] (текущий) nina |
---- | ---- |
---- | ---- |
| |
| Вопросы к экзамену:\\ |
| {{ :study:fall2019:5_9_sm_mva2019_1.rtf |1 часть}} \\ |
| {{ :study:fall2019:5stat_lecture:q2mda.pdf |2 часть}} \\ |
| {{ :study:fall2019:5stat_lecture:mda2019exam.zip |Распечатки}} с результатами анализа. |
| |
\\ | \\ |
| |
| * 05.12.2019 (4 пара) Кластерный анализ. {{ :study:fall2019:5stat_lecture:cluster_analysis.pdf |Лекция}}. |
| |
| * 28.11.2019 (4 пара) Продолжение про классификацию. Пример. |
| |
| * 21.11.2019 (4 пара) {{ :study:fall2019:5stat_lecture:fa_ex.pdf |Пример}} про факторный анализ (повторите лекцию про него, см. пред.занятие). Начало про классификацию ({{ :study:fall2019:classification.pdf |лекция}}). |
| |
| * 14.11.2019 (4 пара) Факторный анализ. {{ :study:fall2019:5stat_lecture:svdpcafa20191114.pdf |Лекции}} (Общая часть, SVD, АГК, ФА) |
| |
| * 07.11.2019 (4 пара) Окончание про АГК. {{ :study:fall2019:5stat_lecture:svdpca20191031.pdf |Лекции}} (Общая часть, SVD, АГК) нужно прочитать (и понять) с начала до почти конца. На занятии будем разбирать практический пример. |
| |
| * 31.10.2019 (4 пара) Продолжение про АГК. Постарайтесь прочитать выданные вам материалы до конца. {{ :study:fall2019:5stat_lecture:svdpca.pdf |Лекции}} (Общая часть, SVD, АГК). |
| |
| * 24.10.2019 (4 пара) Переход к АГК. Главные направления, разница с SVD, интерпретация, на стат.языке. |
| |
| * 17.10.2019 (4 пара) Сингулярное разложение матрицы (SVD). Так как 10 окт. разобрали только полстраницы, продолжаем обсуждать материал из Приложения А в этом [[http://www.gistatgroup.com/gus/ssa_an.pdf|уч.пособии]], который и составляет лекцию по SVD. Нужно прочитать про сингулярное разложение, разбираться, что происходит в каждой формуле, что непонятно, отметить, выписать вопросы и пр. На занятии будем обсуждать ваши вопросы. |
| |
* 10.10.2019 (4 пара) Сингулярное разложение матрицы (SVD). Будем обсуждать материал из Приложения А в этом [[http://www.gistatgroup.com/gus/ssa_an.pdf|уч.пособии]], который и составляет лекцию по SVD. Нужно прочитать про сингулярное разложение, разбираться, что происходит в каждой формуле, что непонятно, отметить, выписать вопросы и пр. На занятии будем обсуждать ваши вопросы. | * 10.10.2019 (4 пара) Сингулярное разложение матрицы (SVD). Будем обсуждать материал из Приложения А в этом [[http://www.gistatgroup.com/gus/ssa_an.pdf|уч.пособии]], который и составляет лекцию по SVD. Нужно прочитать про сингулярное разложение, разбираться, что происходит в каждой формуле, что непонятно, отметить, выписать вопросы и пр. На занятии будем обсуждать ваши вопросы. |
| |
* 03.10.2019 (4 пара) Введение в многомерный анализ данных. Характеристик данных - вектор средних, ковариационная матрица, корреляционная матрица, их оценки. Обсуждение задачи построения новых признаков, например анализ главных компонент (АГК). В след. раз - сингулярное разложение матрицы как математика, лежащая внутри АГК. | * 03.10.2019 (4 пара) Введение в многомерный анализ данных. Характеристик данных - вектор средних, ковариационная матрица, корреляционная матрица, их оценки. Обсуждение задачи построения новых признаков, например анализ главных компонент (АГК). В след. раз - сингулярное разложение матрицы как математика, лежащая внутри АГК. |