Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Санкт-Петербургский государственный
инженерно-экономический университет»
Кафедра информационных систем в экономике
УТВЕРЖДАЮ
Проректор
по учебно-методической работе
и качеству образования
д.э.н., профессор
_______________ В.И. Малюк
« » ____________ 2009 г.
Рег. № ______
Теория информационных процессов и систем
Методические указания по выполнению лабораторных работ
для студентов всех форм обучения
Специальность 230201 – Информационные системы и технологии
Санкт-Петербург
2009
Допущено
редакционно-издательским советом СПбГИЭУ
в качестве методического издания
Составитель
канд. техн. наук, доц. А.И. Краснова
Рецензент
д-р техн. наук, проф. В.Л. Горохов
Подготовлено на кафедре
информационных систем в экономике
Одобрено научно-методическим советом факультета
информационных систем в экономике и управлении
Отпечатано в авторской редакции с оригинал-макета,
представленного составителем
СПбГИЭУ, 2009
Содержание
Введение 4
Лабораторная работа № 1 5
Кластерный анализ 5
Лабораторная работа № 2 35
Анализ временных рядов 35
Лабораторная работа № 3 82
Регрессионный анализ 82
Лабораторная работа № 4 122
Непараметрические методы математической статистики 122
Лабораторная работа № 5 167
Однофакторный дисперсионный анализ 167
Содержание отчета 186
Список литературы 187
Приложение 1 188
Пример оформления титульного листа лабораторной работы 188
Введение
Основная цель лабораторных работ по дисциплине «Теория информационных процессов и систем» – изучение принципов описания информационных систем, количественных и качественных методов описания информационных систем, моделей информационных систем, типов информационных процессов и систем, основных принципов представления информации с использованием различных моделей информационных систем; формирование навыков применения теоретических положений дисциплины для решения практических инженерных задач.
Методические указания предназначены для студентов, обучающихся по специальности 230201 – Информационные системы и технологиии другим родственным специальностям.
Лабораторные работы выполняются на персональных компьютерах в операционной среде Windows с установленными программными продуктами STATISTICA, SPSS или STATGRAPH.
Лабораторная работа № 1 Кластерный анализ
Кластерный анализ (Data clustering) – задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.
Типы входных данных:
-
Признаковое описание объектов. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
-
Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов обучающей выборки.
Цели кластеризации:
-
Понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»).
-
Сжатие данных. Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.
-
Обнаружение новизны (novelty detection). Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.