Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(викификация)
Строка 2: Строка 2:
Научные руководители семинара:
Научные руководители семинара:
-
* д.ф.-м.н., проф., заслуженный деятель науки РФ Айвазян Сергей Артемьевич (ЦЭМИ РАН),
+
* д.ф.-м.н., проф., заслуженный деятель науки РФ [[Айвазян, Сергей Артемьевич|Айвазян Сергей Артемьевич]] ([[ЦЭМИ РАН]]),
-
* д.ф.-м.н. Благовещенский Юрий Николаевич (МГУ им. М.В.Ломоносова).
+
* д.ф.-м.н. [[Благовещенский, Юрий Николаевич|Благовещенский Юрий Николаевич]] ([[МГУ|МГУ им. М.В.Ломоносова]]).
Ученый секретарь:
Ученый секретарь:

Версия 13:50, 27 февраля 2008

Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов — научный семинар, проводимый в ЦЭМИ РАН

Научные руководители семинара:

Ученый секретарь:

  • к.э.н. Макарчук Нина Ивановна (ЦЭМИ РАН)


Заседания семинара проходят по средам, с 10 до 12 часов, в ЦЭМИ РАН, Нахимовский пр. 47, этаж 5, аудитория 521.

Краткая историческая справка

Семинар начал свою работу в ЦЭМИ АН СССР в марте 1969 г. под научным руководством С.А.Айвазяна. С тех пор семинар функционирует постоянно по средам (начало заседаний в 10 час.) в течение осенне-зимних и весенних семестров в помещении ЦЭМИ. В конце 70-х годов к руководству семинаром присоединился Л.Д.Мешалкин, а в начале 90-х годов - Ю.Н.Благовещенский. Труды семинара публикуются.

Основные направления деятельности семинара

  1. Теория и методология многомерного статистического анализа и эконометрики, включая:
    1. Модели и методы регрессионного анализа,
    2. Классификация и типологизация объектов,
    3. Построение интегральных (сводных) показателей качества,
    4. Устойчивость статистических выводов,
    5. Анализ временных рядов,
    6. Томографические методы анализа данных (включая целенаправленное проецирование),
    7. Организация и анализ экспертных оценок,
    8. Графы и стохастические сети в статистическом анализе,
    9. Модели генезиса исходных статистических данных,
    10. Байесовский подход в статистике и эконометрике,
    11. Выбор модели и ее идентификация,
    12. Компьютерное извлечение знаний из баз данных (Data Mining),
    13. Интеллектуализированные статистические системы поддержки принятия решений.
  2. Вероятностно-статистическое (эконометрическое) моделирование реальных явлений и процессов, включая:
    1. Эконометрические модели социально-экономических процессов и систем,
    2. Модели и методы анализа инвестиционных процессов, финансовых рынков и объектов,
    3. Прогнозирование в бизнесе и управлении,
    4. Методы прикладной статистики в маркетинговых исследованиях,
    5. Моделирование и измерение качества жизни,
    6. Вероятностно-статистические модели в демографии и медицине.

Ссылки

Личные инструменты