SCI Библиотека

В учебном пособии изложены основные методы анализа данных в статистическом пакте IBM SPSS Statistics 22: подготовка данных для анализа (описательные статистики, создание набора данных, построение частотных распределений, интервальная оценка генеральной средней); статистические гипотезы (t-критерий Стьюдента, критерий Колмогорова–Смирнова, критерий χ2, U-критерий Манна–Уитни, критерий знаковых рангов Вилкоксона, дисперсионный анализ); корреляционный и регрессионный анализ (парная корреляция, парная линейная регрессия, многофакторная регрессия, нелинейная регрессия, логистическая регрессия, временные ряды); классификация и снижение размерности данных (дискриминантный анализ, факторный анализ, иерархический кластерный анализ, метод К-средних, дерево решений). Изложение материала рассмотрено на примерах, позволяющих получить навыки практического применения анализа данных в социально-экономических исследованиях. Учебное пособие предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика (бакалавриат) и 38.04.05 Бизнес-информатика (магистратура).

Представлены конспекты 18 лабораторных занятий по программе курса «Основы биометрического анализа и планирования эксперимента», содержащие необходимые сведения теоретического характера. На примерах из области биологии и медицины рассмотрен алгоритм расчётов с использованием статистического пакета, а также даются рекомендации по оформлению результатов исследования в квалификационной работе или научной статье.

Предназначено для бакалавров направления 06.03.01 «Биология», магистрантов направления 06.04.01 «Биология» (направленности – микробиология и вирусология, медико-биологические науки, лабораторная диагностика в клинической практике для биологов, прикладные и фундаментальные вопросы биотехнологии) и аспирантов направления 30.06.01 «Фундаментальная медицина (направленность – клиническая иммунология и аллергология)». Издание будет полезно школьникам старших классов с углублённым изучением биологии и аспирантам медицинских и биологических направлений обучения.

Настоящее учебное пособие имеет целью ознакомление студентов с основами синтаксиса языка программирования R, а также с основами работы в интегрированной среде разzработки RStudio; изучение основных понятий, принципов и методов анализа данных в биомедицинских и экологических исследованиях; приобретение практических навыков анализа данных в среде вычислений R.

Учебное пособие предназначено для студентов очной формы обучения, обучающихся по направлениям подготовки 06.03.01 «Биология», 05.03.06 «Экология и природопользование», 30.05.01 «Медицинская биохимия», 30.05.02 «Медицинская биофизика», 30.05.03 «Медицинская кибернетика».

Учебное пособие предназначено для студентов направления подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» и содержит перечень изучаемых тем в соответствии с рабочей программой дисциплины «Анализ данных», решения типовых задач с подробными пояснениями, с использованием R., варианты контрольной работы, вопросы к экзамену, таблицы, а также список основной и дополнительной литературы.

Дисциплина «Анализ данных» является базовой компонентой цикла математических и естественнонаучных дисциплин ФГОС ВО по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика», профиль ИТ-менеджмент в бизнесе.

Учебное пособие будет полезно преподавателям, аспирантам, научным сотрудникам, студентам, изучающих применение современных вычислительных технологий в анализе данных и эконометрике, для широкого круга читателей.

Настоящее учебное пособие имеет целью ознакомление студентов с основами синтаксиса языка программирования R, а также с основами работы в интегрированной среде разработки RStudio; изучение основных понятий, принципов и методов анализа данных в биомедицинских и экологических исследованиях; приобретение практических навыков анализа данных в среде вычислений R.

Учебное пособие предназначено для студентов очной формы обучения, обучающихся по направлениям подготовки 06.03.01 «Биология», 05.03.06 «Экология и природопользование», 30.05.01 «Медицинская биохимия», 30.05.02 «Медицинская биофизика», 30.05.03 «Медицинская кибернетика».