Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/169038
Назва: Комплексне використання методів K-means кластеризації та ARIMA для моделювання тенденцій смертності в Європі від інфекційних захворювань
Автори: Сідаш, Катерина Андріївна
Ключові слова: K-means кластеризація, ARIMA, моделювання, прогнозування, кластеризація даних, інфекційні захворювання
Дата публікації: 20-гру-2024
Бібліографічний опис: атестаційна робота магістра / Сідаш К.А. - Дніпро 2024, 69с.
Короткий огляд (реферат): Об'єкт дослідження: статистичні дані смертності населення в Європі від інфекційних захворювань. Предмет дослідження: комплексне використання методів K-means кластеризації та ARIMA для моделювання і прогнозування тенденцій смертності від інфекційних захворювань. Мета кваліфікаційної роботи: розробка комплексного підходу до аналізу та прогнозування тенденцій смертності в Європі, використовуючи методи K-means кластеризації та ARIMA. Наукова новизна полягає в інтеграції методів K-means кластеризації та ARIMA для комплексного аналізу та прогнозування смертності в Європі. Цей підхід дозволяє отримати нові знання про вплив різних факторів на смертність, а також покращити точність прогнозування за рахунок використання сучасних статистичних моделей і алгоритмів машинного навчання. Дослідження також підкреслює важливість географічного контексту у вивченні проблеми смертності.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/169038
Розташовується у зібраннях:2024-2025 навчальний рік

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Сідаш.К.А_126м-23з-1-ПЗ 1.pdf1,94 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.