Предмет: Введение в алгоритмы и структуры данных.
Сделан в январе 2019 года.
Работа была успешно сдана - заказчик претензий не имел.
Уникальность работы по Antiplagiat.ru на 23.02.2021 г. составила 45%.
1. Колемаев, В.А. Теория вероятностей. Математическая статистика / В.А. Колеваев. – М.: Академия, 2016. – 322 с.
2. Многомерный статистический анализ: практическое пособие / сост. проф. П.Д. Долгов. – М.: Инфра-М, 2015. – 332 с.
3. Одинцов, И.Д. Теория статистики / И.Д. Одинцов. – М.: Приам, 2015. – 398 с.
4. Теория статистики: учебник для ВУЗов / под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2015. – 401 с.
5. Френкель, А.А. Корреляционный анализ в приложениях / А.А. Френкель. – М.: Финансы и статистика, 2017. – 411 с.
Введение 3
1. Понятие и роль корреляционного анализа в обработке статистических данных 4
2. Возможности корреляционного анализа 7
Заключение 11
Список использованных источников 13
1. Колемаев, В.А. Теория вероятностей. Математическая статистика / В.А. Колеваев. – М.: Академия, 2016. – 322 с.
2. Многомерный статистический анализ: практическое пособие / сост. проф. П.Д. Долгов. – М.: Инфра-М, 2015. – 332 с.
3. Одинцов, И.Д. Теория статистики / И.Д. Одинцов. – М.: Приам, 2015. – 398 с.
4. Теория статистики: учебник для ВУЗов / под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2015. – 401 с.
5. Френкель, А.А. Корреляционный анализ в приложениях / А.А. Френкель. – М.: Финансы и статистика, 2017. – 411 с.