Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар)

Материал из MachineLearning.

(Перенаправлено с Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов)

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

Научные руководители семинара:

д.ф.-м.н., проф., заслуженный деятель науки РФ Айвазян Сергей Артемьевич (ЦЭМИ РАН),
д.ф.-м.н. Благовещенский Юрий Николаевич (МГУ им. М.В.Ломоносова).

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

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.
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.