Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Этапы проверки статистических гипотез

1. Формулировка основной гипотезы и конкурирующей гипотезы. Гипотезы должны быть чётко формализованы в математических терминах.

2. Задание уровня значимости, на котором в дальнейшем и будет сделан вывод о справедливости гипотезы. Он равен вероятности допустить ошибку первого рода.

3. Расчёт статистики критерия такой, что:

o её величина зависит от исходной выборки;

o по её значению можно делать выводы об истинности гипотезы;

o сама статистика должна подчиняться какому-то известному закону распределения, так как сама является случайной в силу случайности.

4. Построение критической области. Из области значений выделяется подмножество таких значений, по которым можно судить о существенных расхождениях с предположением. Его размер выбирается таким образом, чтобы выполнялось равенство. Это множество и называется критической областью.

5. Вывод об истинности гипотезы. Наблюдаемые значения выборки подставляются в статистику и по попаданию (или непопаданию) в критическую область выносится решение об отвержении (или принятии) выдвинутой гипотезы.

Выделяют три вида критических областей:

  • Двусторонняя критическая область определяется двумя интервалами, где находят из условий.
  • Левосторонняя критическая область определяется интервалом, где находят из условия.
  • Правосторонняя критическая область определяется интервалом, где находят из условия.

Прогнозный анализ фокусируется на применении статистических или структурных моделей для предсказания или классификации, а анализ текста применяет статистические, лингвистические и структурные методы для извлечения и классификации информации из текстовых источников принадлежащих к неструктурированным данным.

Прогнозная аналитика охватывает множество методов из статистики, интеллектуального анализа данных и теории игр, анализирует текущие и исторические факты для составления предсказаний о будущих событиях. В бизнесе, прогнозные модели используют паттерны, найденные в исторических и выполняемых данных, чтобы идентифицировать риски и возможности. Модели фиксируют связи среди многих факторов, чтобы сделать возможной оценку рисков или потенциала, связанного с конкретным набором условий, руководя принятием решений о возможных сделках.

Прогнозная аналитика используется в актуарных расчётах, финансовых услугах, страховании, телекоммуникациях, розничной торговле, туризме, здравоохранении, фармацевтике и других областях.

Одно из хорошо известных применений — кредитный скоринг, который используется в финансовых услугах. Модели скоринга обрабатывают кредитную историю потребителя, займы, потребительские данные и т. д., в порядке ранжирования лиц по вероятности выплаты по кредитам в сроки.

Интеграция данных это предшественник анализа данных, а сам анализ данных тесно связан с визуализацией данных и распространению данных. Термин «Анализ данных» иногда используется как синоним к моделированию данных

Интеграция данных включает объединение данных, находящихся в различных источниках и предоставление данных пользователям в унифицированном виде. Этот процесс становится существенным как в коммерческих задачах (когда двум похожим компаниям необходимо объединить их базы данных), так и в научных (комбинирование результатов исследования из различных биоинформационных репозиториев, для примера). Роль интеграции данных возрастает, когда увеличивается объём и необходимость совместного использования данных. Это стало фокусом обширной теоретической работы, а многочисленные проблемы остаются нерешёнными

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Введение в анализ данных | Уровни интеграции данных
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 1174; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.