En
Register Log in
  1. Main
  2. Monograph
  3. Education and science: current trends
  4. Osobennosti prepodavaniia metodov diskriminantnogo...

Osobennosti prepodavaniia metodov diskriminantnogo analiza dlia podgotovki spetsialistov po napravleniiu "biznes-informatika"

Book Chapter
DOI: 10.31483/r-33128
Open Access
Monograph «Education and science: current trends»
Creative commons logo
Published in:
Monograph «Education and science: current trends»
Authors:
Dmitrii S. Sizykh 1 , Natalia V. Sizykh 1
Work direction:
Парадигмы современного образования
Pages:
107-133
Received: 13 July 2019

Rating:
Article accesses:
3818
Published in:
РИНЦ
1 National Research University Higher School of Economics
For citation:

Abstract

Teaching peculiarities of the discriminant analysis methods for training specialists in the «business informatics» field are considered in the study. For these specialists it is important to understand the essence of the model, algorithm of its practical implementation, and approaches for assessing and analyzing the obtained results. Also it is important to understand, why, where, when and how it is possible to apply this method. All this determines the practical orientation of the teaching process.

References

  1. 1. Айвазян С.А. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков [и др.]. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
  2. 2. Афифи А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / А. Афифи, С. Эйзенс; пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 488 с.
  3. 3. Болч Б. Многомерные статистические методы для экономики / Б. Болч, К.Дж. Хуань; пер. с англ. – М.: Статистика, 1979. – 317 с.
  4. 4. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник. –СПб.: Питер, 2001. – 752 с.
  5. 5. Каримов Р.Н. Обработка экспериментальной информации: уч. пособие. Ч. 3: Многомерный анализ. – Саратов, 2000. – 108 с.
  6. 6. Кендалл М.Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М.Дж. Кендалл, А. Стьюарт; пер. с англ. – М.: Наука; Гл. ред. физ.-мат. лит., 1976. – 736 с.
  7. 7. Ким Дж.О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка [и др.]. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.
  8. 8. Плис А.И. Практикум по прикладной статистике в среде SPSS: учеб. пособие. В 2-х ч. Ч. 1: Классические процедуры статистики / А.И. Плис, Н.А. Слиеина. – М.: Финансы и статистика, 2004.
  9. 9. Статистические методы для ЭВМ / пер. с англ. – М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. – 464 с.
  10. 10. Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005.
  11. 11. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж. Ким, Ч.У. Мюллер [и др.]; пер. с англ.  – М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.
  12. 12. BiihlAchim, Zdfel Peter. SPSS 11. Einfuhrung in die moderne Datenanalyse unter Windows. Munchen: Pearson Studium, 2002.
  13. 13. Brosius Felix, SPSS 11. Fundierte Einfuhrung in SPSS und Statik. Bonn: mitp-Verlag, 2002.
  14. 14. Jassen Jiirgen, Laatz Wilfried. Statistische Datenanalyse mit SPSS fur Windows. Eine anwendungsorientierte E nfuhrung in das Basissystem und das Modul exakte Tests. Berlin: Springer, 2003.
  15. 15. Schmalen Helmut. Grundlagen und Probleme der Betribswirtschaf. 12 Auflage. Stuttgard: Schaffer-Poeschel Verlag, 2002.
  16. 16. Wittenberg Reinhard. Datenanalyse mit SPSS fur Windows. Stuttgart: Lucius& Lucius, 2003.

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.