Дисциплина «Методы обработки многомерных данных»

Год начала обучения
Форма обучения
Уровень квалификации

Описание дисциплины

Параметр Значение
Обеспечивающее подразделение ИШХБМТ (Ректорат)
Язык обучения Русский
Год приёма 2023

Параметр 3 семестр
Кредитная стоимость 2
Виды занятий (Часы/Вид) 8/ЛК, 24/ЛБ, 40/СРС
Тип аттестации Зачет

Параметр Значение
Краткое описание/содержание дисциплины

Дисциплина посвящена методам обработки, интерпретации и моделирования многомерных экспериментальных данных, а также их практическому применению для решения решения научных и производственных задач.

Разделы:

  1. Математический аппарат линейных многомерных методов обработки экспериментальных данных. Принципы построения и источники данных для линейных статистических моделей.
  2. Базовые принципы применения линейных моделей (аппроксимация линейным многообразием минимальной размерности, редуцирование размерности, декорреляция данных).
  3. Многомерная линейная регрессия. Математические основы, практическая реализация, интерпретация результатов и наиболее распространенные ошибки применения.
  4. Линейный дискриминантный анализ. Математические основы, требования к исходным данным, интерпретация результатов.
  5. Метод главных компонент, математические основы, практическая реализация и особенности интерпретации результатов
  6. Метод независимых компонент, математические основы, области применения, практическая реализация и особенности интерпретации результатов
  7. Метод опорных векторов. Математические основы, требования к данным, особенности практического применения и интерпретации результатов.
Планируемые результаты обучения
  1. Знать теоретические основы линейных методов обработки многомерных экспериментальных данных.
  2. Уметь выбирать методы и приемы обработки результатов многомерных измерений с применением современного программного обеспечения.
  3. Владеть методами обработки, интерпретации и представления многомерных экспериментальных измерений.