Page 10 - 4268

Лабораторна робота №2

ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ КЛАСИФІКАЦІЇ ТА
РЕДУКЦІЇ ДАНИХ В РОЗПІЗНАВАННІ ОБРАЗІВ

2.1 Мета і завдання роботи

Ознайомитись з елементарними засобами методів
класифікації та редукції даних в розпізнаванні. Навчитись
практично виконувати класифікацію та редукцію даних в

розпізнаванні образів засобами STATISTICA.

2.2 Основні теоретичні положення

Програмний пакет STATISTICA дає змогу проводити
класифікацію та редукцію даних, які застосовують в

розпізнаванні образів. Для цього виокремлені наступні модулі.
Основні статистики і таблиці. Вичерпний набір описових
статистик, таблиці спряженості, кростабуляція багатомірних
відгуків і багатомірних дихотомій, обчислення кореляційних

матриць, обробка пропущених даних, t-критерії для залежних і
незалежних вибірок, критерії однорідності дисперсії,

однофакторний дисперсійний аналіз.
Непараметрична статистика. Непараметричні критерії,
рангові кореляції.
Множинна регресія. Покрокова регресія, нелінійна регресія,

риджрегресія, побудова прогнозів, аналіз залишків, обчислення
прогнозів і довірчих інтервалів для прогнозованих значень.
Нелінійне оцінювання. Припасування будь-якої функції, що

задається користувачем, функція втрат, розривна регресія.
Часові ряди і прогнозування. Широкий вибір моделей аналізу
часових рядів, включаючи моделі авторегресії і інтегрованого
ковзного середнього, моделі з інтервенцією, аналіз розподілених

лагів, спектральний аналіз надзвичайно довгих часових рядів,

10