Глава
Методы отбора признаков для задач классификации изображений земной поверхности
В работе исследуются два метода отбора наиболее информативных признаков для повышения эффективности классификации изображений земной поверхности, полученных при дистанционном зондировании Земли. Один из рассмотренных методов отбора признаков основан на дискриминантном анализе, другой – на построении линейной регрессионной модели. В качестве характеристик изображений используются ряд гистограммных и текстурных признаков. Экспериментальное исследование предложенных методов на изображениях из базы данных UC-Merced Land Use показало, что с помощью отобранных признаков удается правильно классифицировать 95% изображений.
Методические указания предназначены для лабораторной работы по корреляционному и регрессионному анализу данных по курсу «Эконометрика», читаемых для студентов экономических специальностей. Приведены основные сведения, касающиеся теории параметрического оценивания, проверки гипотез, и указаны способы применения ППП Microsoft Excel к решению различных статистических задач.
В работе предложена модель оценки надежности регионального коммерческого банка, построенная с учетом выводов регрессионного анализа и основанная на статистической базе финансовых показателей банков в докризисный и кризисный периоды. Представленная модель позволяет сделать достаточно объективные выводы о перспективах деятельности банка и с высокой степенью достоверности определить вероятность дефолта в период кризиса.
В статье с помощью статистических методов исследуется проблема возможной нелегитимности выборов в Госдуму РФ 2011 года.
В статье предпринята попытка выявить причинно-следственные связи характеристик учителей и успеваемости школьников на основе срезовых данных международного исследования школьного образования TIMSS (волна 2007). Подробно описана методология, основанная на регрессионных моделях с фиксированными эффектами, а именно на оценках первой разницы, позволяющая перейти к квазиэкспериментальному плану исследования. Сравниваются результаты, полученные с использованием линейного регрессионного анализа, с результатами, полученными путем применения данной методологии.
Настоящая книга представляет собой своеобразный расширенный учебник по математической статистике. Данный учебник не ограничен рамками учебного стандарта или вузовской программы --- он предназначен всем, кто интересуется математикой вообще и, в частности, хочет узнать, что такое современная математическая статистика, какие задачи и какими методами она решает, какие результаты в ней уже накоплены, какие проблемы в ней сегодня актуальны; наконец, каковы ее истоки, какой путь она прошла и какие ученые были ее творцами. По замыслу авторов, книга простым и доступным языком рассказывает о математической статистике и одновременно обучает ей. Вся теория объясняется и иллюстрируется на интересных и тщательно подобранных примерах. Книга может служить и задачником, так как содержит большой список упражнений для самостоятельного решения, а также справочным пособием по математической статистике, а в некоторых аспектах --- и по теории вероятностей.
Книга будет интересна преподавателям, аспирантам и студентам естественных и технических вузов, в которых изучается математическая статистика, научным работникам, использующим в своей деятельности методы математической статистики, а также самому широкому кругу любителей математики.
В статье описывается опыт использования процедур структурно-логической типизации для построения «индекса инновативности» - установок работников на освоение инноваций и реального инновативного поведения на работе.
Рассматривается использование методов регрессионного анализа при решении количественных задач в экономике. Приводится ряд теоретических результатов, необходимых для освоения других разделов эконометрики.
Для студентов старших курсов, имеющих хорошую математическую и экономическую подготовку, аспирантов, а также инженеров, применяющих на практике методы регрессионного анализа.
С проблемой принятия стратегических решений, в условиях неопределенности относительно будущего сталкивается любая компания в рыночной экономике. В условиях экономического кризиса, когда уровень неопределенность увеличивается, эта проблема становится особенно актуальной. Одним из методов для уменьшения влияния фактора неопределенности на деятельность компании, получившим новый толчок к развитию во второй половине двадцатого века, является сценарной подход. Он дает возможность проанализировать влияние возможных изменений факторов и их сочетаний на деятельность компании и принять решение об адекватности стратегии развития компании и возможности ее реализации в данной экономической ситуации. Данная статья предлагает одну из возможных методик сценарного подхода применительно к реализации стратегии компании, основанную на использовании алгоритма в рамках модели поиска сценариев, разработанной Bryant&Lempert(2010). Симуляционная модель, на основе которой разрабатываются сценарии, может учитывать как внутренние стратегические переменные, так и большое количество внешних факторов, которые оказывают влияние на деятельность компании.