Тема 6 Характеристика моделей класифікації

Перелік основних завдань

1. Загальні принципи кластерного аналізу і поняття близькості між об’єктами.

2. Оцінка надійності результатів класифікації. Інтерпретація результатів класифікації.

3. Характеристика основних цілей та підходів до здійснення дискримінантного аналізу.

4. Аналіз алгоритму процедури дискримінантного аналізу та інтерпретація функцій дискримінації.

5. Основні поняття і логіка дисперсійного аналізу.

6. Розрахунок дисперсій за даними однофакторного дисперсійного комплексу.

Питання для дискусії

1. Яким чином відбувається забезпечення інформаційної однорідності показників?

2. Використання результатів дискримінантного аналізу для класифікації об’єктів.

3. Порівняльна характеристика ієрархічних і неієрархічних процедур групування даних. Їх переваги та недоліки.

4. У чому полягають проблеми, пов’язані з класифікацією?

Література: основна [1, 4–6, 8, 10, 11, 20–23].

Тема 7 Теоретичні засади моделювання взаємозв’язків

Перелік основних завдань

1. Характеристика принципів регресійного та кореляцйного аналізу.

2. Аналіз типів моделей взаємозв’язку.

3. Інтерпретація одержаних результатів, у тому числі інтерпретація коефіцієнтів регресії.

4. Перевірка адекватності побудованих моделей.

5. Оцінка вірогідності результатів регресійного аналізу.

Питання для дискусії

1. Порівняльна харпактеристика стохастичного та детермінованого зв’язку.

2. У чому полягає проблема гетероскедастичності при проведенні кореляційно-регресійного аналізу?

3. Проблема мультиколінеарності при моделюванні взаємозв’язку.

Література: основна [4–6, 9, 11, 21, 23–25].

Тема 8 Моделювання складних причинних комплексів

Перелік основних завдань

1. Характеристика цілей факторного аналізу та підходів до його реалізації.

2. Аналіз критеріїв відбору факторів.

3. Аналіз головних компонентів.

4. Інтерпретація факторів на основі аналізу їх кореляційного зв’язку зі змінними.

5. Факторний аналіз R-типу та Q-типу, особливості використання і специфіка.

Питання для дискусії

1. У чому полягає основна ідея факторного аналізу?

2. З якою метою здійснюється обертання факторних осей?

3. Порівняльна характеристика факторного аналізу та методу головних компонентів, переваги та недоліки.

Література: основна [4–7, 11–13, 19, 21–23, 26].

2. План проведення лабораторних занять

2.1 Комп’ютерні технології моделювання та прогнозування

Перелік основних завдань

1. Ознайомитися з програмним забезпеченням еконономіко-статистичних і економіко-математичних досліджень, зокрема пакетами прикладних програм обробки даних: SPSS, SAS, Stat graphics, Statistic.

2. Опанування обробки даних у системі Statistic з використанням спеціалізованого модуля – «Управління даними», «Менеджер мегафайлів».

3. Характеристика структури діалогу в модулі, вивчення стартової панелі модуля.

4. Навчитися грамотно та коректно давати графічну інтерпретацію одержаних результатів.

5. Опанування процесом формування інформаційної бази моделі.

Література: основна [5, 6, 11].

2.2 Комплексний аналіз динамічних процесів, ідентифікація моделей та прогнозування

Перелік основних завдань

1. Освоїти методику прогнозування за допомогою аналізу часових рядів з використанням різноманітних алгоритмів модулю «Time serious forecasting» – «Arima and autocorrelation functions», «Interrupted time series analysis», «Exponential smoothing and forecasting», «Seasonal decomposition», «Distributed lags analysis», «Spectral (Fourier) analysis» та «Nonlinear Estimation» прикладного пакету програм “Statistica 6.0”.

2. Навчитися виявляти основну тенденцію розвитку за допомогою побудови різних трендових моделей і вибирати найбільш апроксимовану до реальних процесів.

3. Навчитися розраховувати показники сезонності та враховувати вплив сезонного ефекту в процесі проведення дослідження та аналізу.

Література: основна [4–6, 9, 11, 14, 16, 21, 23–25, 27, 28].