ДонНТУ

Магистры

Факультет  компьютерных  информационных  технологий  и  автоматики (КИТА)

Кириченко Лилия Михайловна

Кафедра: Автоматизированные системы управления

Группа: АСУ-00б

e-mail:  liljok@mail.ru

Тема магистерской работы: "Разработка компьютеризированной подсистемы прогноза экономических показателей промышленности в условиях Главного управления статистики в Донецкой области".

Руководитель: профессор Махно Сергей Яковлевич

Главная     Диссертация     Библиотека     Отчёт о поиске      Индивидуальное задание     Это интересно!


 

Ссылки  по  теме  магистерской  работы.

 

Внутренние ссылки.

Материалы из электронных библиотек магистров прошлых лет.

 

1. http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2003/kita/afanasenko/library/artificial_neural_networks.htm

Библиотека к магистерской работе выпускника 1998 года Афанасенко А.В.

Тема: Введение в искусственные нейронные сети.

 

2. http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2001/kita/kaluzhny/lib/advisor/advans28.html

Библиотека к магистерской работе выпускника 2001 года Калюжного В.А.

Статистический советник. Анализ временных рядов. Связи, зависящие от времени (лаговые).

Приводится описание и анализ зависимостей между временными рядами, сдвинутыми друг  

относительно друга на определенный лаг.

 

    http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2001/kita/kaluzhny/lib/modules/sttimser.html

Анализ распределенных лагов - это особый метод анализа зависимостей сдвинутых относительно друг друга временных рядов. Иногда этот метод называют динамической регрессией, т.к. он развивает методы обычной регрессии на временные ряды. Для получения более устойчивых оценок коэффициентов регрессии используется метод Алмона.

 

    http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2001/kita/kaluzhny/lib/modules/stneunet.html

Нейронные сети для предсказания лаговых переменных отклика. Зависимости между переменными

 

3. http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2002/fvti/kulikov/libr/article1.htm

Библиотека к магистерской работе выпускника 2002 года Куликова С.А.

Нейронные сети: основные положения
автор: С. Коротких
Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – М.: Горячая линия – Телеком, 2001. – 382с.

 

4. http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2003/fem/baidaus/library/index2.htm

Библиотека к магистерской работе выпускника 2003 года Байдауса П.А.

Методы прогнозирования финансового состояния организации.

Георгий Земитан. Статья. 

 

Внешние  специализированные  ресурсы.

 

5. http://www.5ka.ru/73/17501/alike.html

Сайт полностью посвящен статистике: определение статистики, как науки; предмет, метод и задачи статистики, понятие статистического наблюдения. Курс лекций по статистике, общая теория статистики. 

 

6. http://statsoft.ru/home/textbook/esc.html

Электронный учебник : «Элементарные понятия статистики».

Здесь можно найти краткое обсуждение элементарных понятий, лежащих в основе любой процедуры статистического анализа данных. Рассматриваются темы, которые иллюстрируют основные предположения большинства статистических методов, предназначенных для понимания «численной природы» действительности.

 

7. http://ecsocman.edu.ru/db/msg/7398

Изложены статистические методы: группировки, выборочный, индексный, корреляционный, анализ динамики. Показаны их взаимосвязи и возможности применения с использованием ПЭВМ в рыночной экономике: в сборе информации в связи с увеличением числа хозяйственных единиц и их типов, аудите, финансовом менеджменте, прогнозировании.

 

8. http://www.statsoft.ru/home/portal/textbook2/chapter1.htm

Учебник по математической статистике.

Основные распределения и их моделирование

Схема Бернулли и биномиальное распределение, отрицательное биномиальное распределение, распределение Пуассона, гипергеометрическое распределение, распределение Маркова-Пойа, полиномиальное распределение, распределение степенного ряда.

 

9. http://www.statsoft.ru/home/products/Neuralnetwork/default.htm

Нейронные сети в системе STATISTICA.

STATISTICA Neural Networks - это универсальный пакет нейросетевого анализа фирмы StatSoft. Он может работать и как самостоятельное приложение, и в рамках системы STATISTICA или Quick STATISTICA

 

10. http://www.statsoft.ru/home/intro/industry/default.htm

Статистика в промышленности.

Система STATISTICA в промышленности: описание промышленных модулей системы, примеры их применения,  ссылки на интересные тематические публикации об использовании системы, примеры готовых корпоративных решений в области промышленности.

 

11. http://www.exponenta.ru/educat/class/courses/vvm/theme_7/theory.asp

Метод наименьших квадратов. Постановка задачи приближения функции по методу наименьших квадратов, нормальная система метода наименьших квадратов, определение параметров эмпирической зависимости, выбор степени аппроксимирующего многочлена.

 

12. http://ecsocman.edu.ru/db/sect/30/9.html

Сайт, посвященный экономической статистике. Здесь можно найти учебные программы, книги, статьи, диссертации, компьютерные программы, форумы, новости, публикации по данной теме.

 

13. http://www.ais.vis.ru/site/tais1.nsf/wpages1/010602

Моделирование и прогнозирование. Система «Метод экспоненциального сглаживания»: назначение системы, входные и выходные данные, интерфейс пользователя, порядок работы. Много иллюстрационного материала.

 

14. http://datadiver.nw.ru/dm_sys.htm

Сайт, посвященный Data Mining: классы систем Data Mining, предметно-ориентированные аналитические системы, статистические пакеты, нейронные сети, системы рассуждений на основе аналогичных случаев, деревья решений (decision trees), эволюционное программирование, генетические алгоритмы, алгоритмы ограниченного перебора, системы для визуализации многомерных данных.

 

15. http://icc.mpei.ru/lang/rus/docs/informationsc/tasks2/excel/prediction.asp

Прогнозирование: о средствах прогнозирования Excel, метод экспоненциального сглаживания. Пример из жизни.

 

16. http://www.anchem.chtd.tpu.ru/edubook/math/stat_ru/modules/sttimser.html

Анализ временных рядов. На сайте можно найти практически любую информацию о временных рядах.

 

17. http://www.aup.ru/books/m81/

Т.В. Чернова: «Экономическая статистика».
Учебное пособие. Таганрог: Издательство Таганрогский государственный радиотехнический университет, 1999

  Учебное пособие охватывает основные разделы курса «Экономическая статистика». Первый раздел, «Теория статистики», рассматривает общую теорию статистики, второй,«Статистика в прикладных исследованиях», – вопрос применения статистики в конкретных исследованиях социально-экономических процессов.

 

18. http://www.bytic.ru/cue99M/cz586tufhu.html

Статистические методы прогнозирования. ( statistical methods of forecasting ) 

 

19. http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html

Нейронные сети. Очень много полезной информации, касающейся нейронных сетей.  

 

Статьи,  доклады  и  конференции.

 

20. http://www.olap.ru/basic/sz.asp

Статья. «Система анализа образовательной статистики на основе интеграции OLAP и GIS технологий»

М.С. Заботнев, м.н.с. Государственного научно-исследовательского института информационных образовательных технологий “Госинформобр”

    В статье рассматриваются принципы и технические решения, лежащие в основе информационной аналитической системы, которая основана на применении эффективных методов анализа и визуализации больших объемов статистических данных. Статья кроме освещения общих, принципиальных проблем, содержит ответы на конкретные технические вопросы.

 

21. http://www.interface.ru/fset.asp?Url=/oracle/dmiad.htm

Статья. «Data mining - интеллектуальный анализ данных».

Вячеслав Дюк
Статья была опубликована на сайте УПРАВЛЕНИЕ 3000.

В статье освящены такие вопросы: Что такое Data Mining? Кому это нужно? Типы закономерностей. Классы систем Data Mining.

 

22. http://www.donetskstat.gov.ua/region/socekon.php

Статья. «Итоги социально-экономического развития Донецкой области за 9 месяцев 2004 года».

Начальник Главного управления
статистики в Донецкой области О.А. Зеленый.

 

23. http://www.gistatgroup.com/gus/

"Гусеница" - будущий классический метод анализа временных рядов.

Беседа о методе с Голяндиной Ниной Эдуардовной, кандидатом физико-математических наук, доцентом кафедры статистического моделирования. Санкт-Петербургский университет, математико-механический факультет. (Беседовал Павел Бадялик).
 

24. http://ito.edu.ru/2004/MoscowII/1/II-1-4618.html

Доклад. «Автоматизация статистических методов прогнозирования в Excel»

Антипова Татьяна Николаевна (Larayes.@.spasenet.ru)

Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева (РХТУ), г. Москва.

 

25. http://www.megaputer.ru/doc.php?classroom/articles/korzhov.html

Статья. «Семейство программного обеспечения добычи данных компании Megaputer Intelligence»

Еженедельник «Computerworld Россия», #34/2000
Валерий Коржов

 

26. http://icm.krasn.ru/confpages.php?id=6

Конференции ИВМ СО РАН. 2002 г.

Х Всероссийский семинар «Нейроинформатика и её приложения».

Интеллектуальные, нейросетевые и геоинформационные технологии, распределенные информационные системы.

 

27. http://www.donetskstat.gov.ua/region/setab1.php?dn=1204

Основні показники економічного і соціального розвитку Донецької області: грудень 2004 року.

Виконавець Супіталов В.В.

 

28. http://www.donetskstat.gov.ua/region/setab2.php?dn=1204

Показники соціально-економічного розвитку Донецької області в порівнянні з сусідніми областями грудень 2004 року

Виконавець Супіталов В.В.

 

Программные продукты.

 

29. http://www.megaputer.rudoc.php?classroom/articles/vegele.html&print

PolyAnalyst (PA) это не очередной «инновационный» статистический пакет, а действительно новая система класса Data Mining (DM), разработанная на основе технологий искусственного интеллекта. Знакомство с PolyAnalyst-ом оставляет хорошее впечатление. Пакет вполне подходит на роль «автоматического аналитика».


30. http://www.benchmarking.ru/FORECAST/forecast01_4.htm

Методы прогнозирования временных рядов, реализованные в программе ForExSal.

Обзор реализованных методов в ForExSal:

Несезонные методы: трендовые методы, методы для описания случайной составляющей временного ряда.

Сезонные методы. Выбор оптимального метода.

 

31. http://www.gistatgroup.comgus/programs.html

Програмная реализация метода "Гусеница".

Программы: CaterpillarSSA 3.30, Caterpillar 2.00, Caterpillar 1.00.

 

Курсы,  порталы.

 

32. http://dfe3300.karelia.ru/koi/posob/PT/syllabus.html

Web-версия учебного курса «Основы математической статистики»

Рабочая программа курса: Основы теории вероятностей и математической статистики.

Темы: Случайная величина. Функция распределения. Плотность распределения. Задачи математической статистики, понятие о генеральной совокупности и выборке. Статистическая проверка гипотез. Общие правила и конкретные гипотезы. Дисперсионный анализ. Метод наименьших квадратов. Понятие о планировании эксперимента.

 

33. http://www.anriintern.com/neuro/menu.shtml

Сервер дистанционного образования Anri Education Systems

«Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей».

Хороший курс. Подробно рассказывается о прогнозах и методах прогнозирования, нейронных сетях, прогнозировании на их основе, моделях нейронных сетей.  

 

 34. http://www.statsoft.ru/home/portal/default.asp

Статистический Портал StatSoft 

Портал Знаний по анализу данных, визуализации, классификации, прогнозированию и разработке приложений в медицине, промышленности, экономике, финансах, образовании, интернете...

 

 35. http://www.exponenta.ru/soft/Statist/spc-consulting.asp

Портал по промышленной статистике компании StatSoft Russia

Портал по промышленной статистике – это каталог разнообразных материалов по всестороннему анализу данных в промышленности, самая подробная информация о современных методах анализа, прогнозирования, классификации, визуализации и добычи данных в области промышленных приложений.

 

36. http://www.spc-consulting.ru/DMS/

Портал Data Miner System & Scoring StatSoft.

Уникальный проект, посвященный добыче данных и ее применению в маркетинге, экономике, управлении, промышленности и других областях. Особенный упор делается на технологии и законченных решениях, а также на конкретных применениях разнообразных процедур (case study) классификации, построения зависимостей, прогнозированию и тд.

  

Разное.

 

37. http://www.donetskstat.gov.ua

Сайт Главного управления статистики в Донецкой области.

 

38. http://www.intuit.ru/department/internet/htmlintro

Дистанционный курс: «Введение в HTML».

Курс посвящен изучению языка гипертекстовой разметки HTML.
Рассматриваются основные конструкции языка, приемы разметки и связь с другими инструментами разработки WEB-страниц. 

 

В начало

 

 
Сегодня :

© 2005 Кириченко Л.М.

© 2005 ДонНТУ