Участник:Riabenko/tmp

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Полностью удалено содержимое страницы)
м
Строка 1: Строка 1:
 +
= Задание 4. Прогнозирование =
 +
Требуется подобрать и применить наилучший статистический метод, позволяющий ответить на вопрос прикладной задачи; обосновать выбор метода, его применимость и оптимальность. Помимо выводов, касающихся математических особенностей решения, необходимо в терминах предметной области сформулировать выводы, которые могли бы быть понятны гипотетическому заказчику-нематематику.
 +
Необходимо сдать: подробный отчёт по проведённому исследованию, содержащий визуализацию исходных данных, описания и выводы каждого этапа анализа — используемые методы, обоснование их применимости, графики.
 +
 +
Отчёт каждого студента рецензируется назначенным одногруппником. Задачей рецензента является проверка корректности выбора метода решения, полноты его применения и понятности изложения. Рецензент получает балл, если:
 +
* его собственная работа засчитана;
 +
* либо в рецензируемой работе устранены все недостатки и она принимается с первого раза, либо указан полный список недостатков работы, устранить которые не удалось.
 +
Предварительные версии отчётов принимаются до '''23:59 ''', финальные, по результатам работы с рецензентом — до '''23:59 '''.
 +
 +
[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/4|Подстраница с индивидуальными постановками задач]].
 +
 +
 +
 +
===Уровень безработицы===<!---unemployment-by-sex-and-age-grou.xlsx--->
 +
Статистическая служба Европейского союза собирает данные по среднемесячному уровню безработицы в тысячах людей с 1983 года.
 +
::Студент 1: построить прогноз числа безработных во Франции до конца 2015 года.
 +
::Студент 2: построить прогноз числа безработных в Швеции на каждый месяц до конца 2015 года.

Версия 14:00, 24 апреля 2014

Задание 4. Прогнозирование

Требуется подобрать и применить наилучший статистический метод, позволяющий ответить на вопрос прикладной задачи; обосновать выбор метода, его применимость и оптимальность. Помимо выводов, касающихся математических особенностей решения, необходимо в терминах предметной области сформулировать выводы, которые могли бы быть понятны гипотетическому заказчику-нематематику.

Необходимо сдать: подробный отчёт по проведённому исследованию, содержащий визуализацию исходных данных, описания и выводы каждого этапа анализа — используемые методы, обоснование их применимости, графики.

Отчёт каждого студента рецензируется назначенным одногруппником. Задачей рецензента является проверка корректности выбора метода решения, полноты его применения и понятности изложения. Рецензент получает балл, если:

  • его собственная работа засчитана;
  • либо в рецензируемой работе устранены все недостатки и она принимается с первого раза, либо указан полный список недостатков работы, устранить которые не удалось.

Предварительные версии отчётов принимаются до 23:59 , финальные, по результатам работы с рецензентом — до 23:59 .

Подстраница с индивидуальными постановками задач.


Уровень безработицы

Статистическая служба Европейского союза собирает данные по среднемесячному уровню безработицы в тысячах людей с 1983 года.

Студент 1: построить прогноз числа безработных во Франции до конца 2015 года.
Студент 2: построить прогноз числа безработных в Швеции на каждый месяц до конца 2015 года.
Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Riabenko/tmp»