توضیحات
‘Multivariate techniques are used to analyze data that arise from more than one variable in which there are relationships between the variables. Mainly based on the linearity of observed variables, these techniques are useful for extracting information and patterns from multivariate data as well as for the understanding the structure of random phenomena. This book describes the concepts of linear and nonlinear multivariate techniques, including regression modeling, classification, discrimination, dimension reduction, and clustering’–
‘The aim of statistical science is to develop the methodology and the theory for extracting useful information from data and for reasonable inference to elucidate phenomena with uncertainty in various fields of the natural and social sciences. The data contain information about the random phenomenon under consideration and the objective of statistical analysis is to express this information in an understandable form using statistical procedures. We also make inferences about the unknown aspects of random phenomena and seek an understanding of causal relationships. Multivariate analysis refers to techniques used to analyze data that arise from multiple variables between which there are some relationships. Multivariate analysis has been widely used for extracting useful information and patterns from multivariate data and for understanding the structure of random phenomena. Techniques would include regression, discriminant analysis, principal component analysis, clustering, etc., and are mainly based on the linearity of observed variables. In recent years, the wide availability of fast and inexpensive computers enables us to accumulate a huge amount of data with complex structure and/or high-dimensional data. Such data accumulation is also accelerated by the development and proliferation of electronic measurement and instrumentation technologies. Such data sets arise in various fields of science and industry, including bioinformatics, medicine, pharmaceuticals, systems engineering, pattern recognition, earth and environmental sciences, economics and marketing. ‘– Read more…
Abstract: ‘Multivariate techniques are used to analyze data that arise from more than one variable in which there are relationships between the variables. Mainly based on the linearity of observed variables, these techniques are useful for extracting information and patterns from multivariate data as well as for the understanding the structure of random phenomena. This book describes the concepts of linear and nonlinear multivariate techniques, including regression modeling, classification, discrimination, dimension reduction, and clustering’–
‘The aim of statistical science is to develop the methodology and the theory for extracting useful information from data and for reasonable inference to elucidate phenomena with uncertainty in various fields of the natural and social sciences. The data contain information about the random phenomenon under consideration and the objective of statistical analysis is to express this information in an understandable form using statistical procedures. We also make inferences about the unknown aspects of random phenomena and seek an understanding of causal relationships. Multivariate analysis refers to techniques used to analyze data that arise from multiple variables between which there are some relationships. Multivariate analysis has been widely used for extracting useful information and patterns from multivariate data and for understanding the structure of random phenomena. Techniques would include regression, discriminant analysis, principal component analysis, clustering, etc., and are mainly based on the linearity of observed variables. In recent years, the wide availability of fast and inexpensive computers enables us to accumulate a huge amount of data with complex structure and/or high-dimensional data. Such data accumulation is also accelerated by the development and proliferation of electronic measurement and instrumentation technologies. Such data sets arise in various fields of science and industry, including bioinformatics, medicine, pharmaceuticals, systems engineering, pattern recognition, earth and environmental sciences, economics and marketing. ‘
تکنیک های چند متغیره برای تجزیه و تحلیل داده هایی استفاده می شود که از بیش از یک متغیر ناشی می شود که در آن بین متغیرها روابط وجود دارد. این تکنیک ها عمدتا بر اساس خطی بودن متغیرهای مشاهده شده، برای استخراج اطلاعات و الگوها از داده های چند متغیره و همچنین برای درک ساختار پدیده های تصادفی مفید هستند. این کتاب مفاهیم تکنیک های چند متغیره خطی و غیرخطی را توصیف می کند، از جمله مدل سازی رگرسیون، طبقه بندی، تمایز، کاهش ابعاد، و خوشه بندی’–
‘هدف علم آمار توسعه روششناسی و نظریهای برای استخراج اطلاعات مفید از دادهها و استنتاج معقول برای روشن کردن پدیدههای با عدم قطعیت در زمینههای مختلف علوم طبیعی و اجتماعی است. داده ها حاوی اطلاعاتی در مورد پدیده تصادفی مورد بررسی هستند و هدف از تجزیه و تحلیل آماری بیان این اطلاعات به شکل قابل فهم با استفاده از روش های آماری است. ما همچنین در مورد جنبه های ناشناخته پدیده های تصادفی استنباط می کنیم و به دنبال درک روابط علی هستیم. تحلیل چند متغیره به تکنیک هایی اطلاق می شود که برای تجزیه و تحلیل داده هایی که از متغیرهای متعددی که بین آنها روابطی وجود دارد، به وجود می آیند. تجزیه و تحلیل چند متغیره به طور گسترده ای برای استخراج اطلاعات و الگوهای مفید از داده های چند متغیره و برای درک ساختار پدیده های تصادفی استفاده شده است. تکنیکها شامل رگرسیون، تجزیه و تحلیل متمایز، تجزیه و تحلیل مؤلفههای اصلی، خوشهبندی و غیره است و عمدتاً بر اساس خطی بودن متغیرهای مشاهدهشده است. در سالهای اخیر، دسترسی گسترده به رایانههای سریع و ارزان، ما را قادر میسازد تا حجم عظیمی از دادهها را با ساختار پیچیده و/یا دادههای با ابعاد بالا جمعآوری کنیم. چنین انباشت داده ها نیز با توسعه و تکثیر فناوری های اندازه گیری الکترونیکی و ابزار دقیق تسریع می شود. چنین مجموعه داده هایی در زمینه های مختلف علم و صنعت، از جمله بیوانفورماتیک، پزشکی، داروسازی، مهندسی سیستم ها، تشخیص الگو، علوم زمین و محیط زیست، اقتصاد و بازاریابی به وجود می آیند. ‘– ادامه مطلب…
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.