Second Edition. — CRC Press ; Taylor & Francis Group, 2008. — 384 р. — (Statistics in the Social and Behavioral Sciences Series). — ISBN: 978-1-58488-961-8 Drawing on the authors’ varied experiences working and teaching in the field, Analysis of Multivariate Social Science Data, Second Edition enables a basic understanding of how to use key multivariate methods in the social...
Springer, 2005. — 636 p. — 2nd ed. — ISBN: 0387251502, 9780387289816 The book provides a comprehensive treatment of multidimensional scaling (MDS), a family of statistical techniques for analyzing the structure of (dis)similarity data. Such data are widespread, including, for example, intercorrelations of survey items, direct ratings on the similarity on choice objects, or...
National Academies Press, 2013. — 190 p. — ISBN: 0309287782, 9780309287784 From Facebook to Google searches to bookmarking a webpage in our browsers, today's society has become one with an enormous amount of data. Some internet-based companies such as Yahoo! are even storing exabytes (10 to the 18 bytes) of data. Like these companies and the rest of the world, scientific...
Springer – 2004, 1078 pages ISBN: 3540404643 См. Second Edition: /file/1248748/ The Handbook of Computational Statistics - Concepts and Methods ist divided into 4 parts. It begins with an overview of the field of Computational Statistics, how it emerged as a separate discipline, how it developed along the development of hard- and software, including a discussion of current...
Springer, 2012. — 1179 p. 297 illus., 96 illus. in color — 2nd ed. — ISBN: 3642215505, 9783642215513 Series: Springer Handbooks of Computational Statistics The Handbook of Computational Statistics - Concepts and Methods (second edition) is a revision of the first edition published in 2004, and contains additional comments and updated information on the existing chapters, as...
4th Edition. — Springer, 2015. — 581 p. — ISBN: 978-3-662-45170-0. Focusing on high-dimensional applications, this 4th edition presents the tools and concepts used in multivariate data analysis in a style that is also accessible for non-mathematicians and practitioners. It surveys the basic principles and emphasizes both exploratory and inferential statistics; a new chapter on...
4th Edition. — N.-Y.: Springer, 2015. — 580 p. — ISBN: 978-3-662-45170-0, e-ISBN: 978-3-662-45171-7. Revised and updated fourth edition offers a broader range of material. Offers a wide scope of methods and applications, making this a comprehensive treatment of the subject. Includes a wealth of examples and exercises — ideal for students in economics and finance Quantlets in R...
5 th Edition. — Springer, 2019. — 558 p. – ISBN: 978-3-030-26005-7. This textbook presents the tools and concepts used in multivariate data analysis in a style accessible for non-mathematicians and practitioners. All chapters include practical exercises that highlight applications in different multivariate data analysis fields, and all the examples involve high to ultra-high...
5th Edition. — Springer, 2019. — 558 p. — ISBN: 978-3-030-26005-7. This textbook presents the tools and concepts used in multivariate data analysis in a style accessible for non-mathematicians and practitioners. All chapters include practical exercises that highlight applications in different multivariate data analysis fields, and all the examples involve high to ultra-high...
Oxford, Oxford University Press, 2008. — 136 p. Краткое пособие, изданное в серии "Pocket Guides to Social Work Research Methods", по подтверждающему (конфирматорному) факторному анализу, находящему применение в психологических, социальных и т.п. исследованиях. Математический уровень читателя предполагается минимальный. Для изучающих применение статистических методов в...
Satish V. Ukkusuri, Chao Yang Transportation Analytics in the Era of Big Data // Springer International Publishing AG, part of Springer Nature — 2019 — 240 p. This book presents papers based on the presentations and discussions at the international workshop on Big Data Smart Transportation Analytics held July 16 and 17, 2016 at Tongji University in Shanghai and chaired by...
The Article of Patricia M. West; Patrick L. Brockett; Linda L. Golden
Marketing Science, Vol. 16, No. 4 (1997), 370-391.
This paper presents a definitive description of neural network methodology and provides an evaluation of its advantages and disadvantages relative to statistical procedures. The development of this rich class of models was inspired by the neural architecture...
The Article of Patricia M. West; Patrick L. Brockett; Linda L. Golden
Marketing Science, Vol. 16, No. 4 (1997), 370-391.
This paper presents a definitive description of neural network methodology and provides an evaluation of its advantages and disadvantages relative to statistical procedures. The development of this rich class of models was inspired by the neural architecture...
2-е изд. — М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2012. — 77 с. Учебное пособие подготовлено для поддержки практических занятий по дисциплине "Многомерные статистические методы", читаемой в МЭСИ и на экономическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова. Пособие ориентировано на учебник С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян "Прикладная статистика и...
Казань: КНИТУ, 2017. — 96 с. Рассмотрены теоретические и практические вопросы многомерного статистического анализа. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторной работы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Экономика». Подготовлено на кафедре бизнес-статистики и математических методов в экономике.
ГОУ ВПО ОГУ, Кафедра математики и информатики, 2007.
Дисперсионный анализ.
Основные понятия дисперсионного анализа.
Однофакторный дисперсионный анализ.
Многофакторный дисперсионный анализ.
Компонентный и факторный анализ.
Метод главных омпонент.
Порядок вычисления главных компонент.
Задача факторного анализа.
Центроидный метод оценивания матрицы факторных нагрузок....
Курс лекций. — Махачкала: ДГУНХ, 2014. — 76 с. Экономические процессы характеризуются большим числом показателей и представляют собой многоуровневую систему со сложными взаимосвязями между элементами. Как правило, анализируемые данные являются стохастическими. Поэтому, актуальным является применение многомерных статистических методов для изучения и анализа структуры взаимосвязей...
М.: Физматгиз, 1963. — 500 с. Монография первоначально задумана как учебник по статистике многомерных величин. Книгу также можно использовать и как справочник. Предполагается, что читатель знаком с обычной теорией статистики одномерных величин, в частности с методами, основанными на одномерном нормальном распределении. Также предполагается знание матричной алгебры, однако этот...
М.: Физматгиз, 1963. — 500 с. Монография первоначально задумана как учебник по статистике многомерных величин. Книгу также можно использовать и как справочник. Предполагается, что читатель знаком с обычной теорией статистики одномерных величин, в частности с методами, основанными на одномерном нормальном распределении. Также предполагается знание матричной алгебры, однако этот...
Екатеринбург: Уральский университет, 2009. — 124 с. — ISBN: 978-5-7996-0467-7. Рассматриваются некоторые методы многомерного анализа — наиболее действенного количественного инструмента исследования социально-экономических явлений, описываемых большим числом характеристик. Приведены математические основания кластерного, факторного, дисперсионного анализа, метода ранжирования...
Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2009. — 84 с. Пособие содержит теоретический материал по многомерным статистическим методам, упражнения по всем разделам курса и лабораторный практикум, подводящий студентов к решению реальных задач исследования зависимости разнообразных показателей, распознавания, классификации. Предназначено для студентов информационно-математических и экономических...
Харьков, НТУ «ХПИ», 2013. Измерение и шкалирование Принципы измерений и шкалирования. Сопоставление методов шкалирования. Методы сравнительного шкалирования. Дисперсионный анализ Понятие дисперсионного анализа Однофакторный дисперсионный анализ и его статистики Определение зависимых и независимых переменных Измерение эффекта Проверка значимости Многофакторный дисперсионный и...
Киев: Вища школа, 1988. — 320 с. Рассмотрены основные утверждения многомерного статистического анализа, которые применены в теории оценивания параметров и состояний линейных систем, теории планирования экспериментов, и распознавании образов. Впервые в отечественной и зарубежной литературе изложены основные результаты разработанного автором G-анализа, которые дают возможность...
Учебное пособие. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Инфра-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. - 241 с. ISBN 5-16-001293-1 ISBN 5-8479-0031-7 (Сибирское соглашение) В книге рассматриваются как элементарные статистические операции, основанные на использовании относительных величин, средних величин, их взаимосвязи, так и достаточно сложные: индексный анализ, анализ...
Кластерный и дискриминантный анализ Пособие подготовлено на кафедре информационных технологий и математических методов в экономике экономического факультета Воронежского государственного университета. Рекомендуется для студентов, обучающихся по специальности 080116 (061800) –«Математические методы в экономике», а также для студентов других специальностей, осуществляющих...
Барнаул: Изд-во Алтайского гос. университета, 2003. — 213 с.
Учебное пособие содержит материалы по дискриминантному, факторному, регрессионному анализу, анализу соответствия и теории временных рядов. Изложены подходы к задачам многомерного шкалирования и некоторым другим задачам многомерной статистики.
Оглавление:
Предварительные сведения.
Анализ и алгебра.
Теория...
Барнаул: Изд-во Алтайского гос. университета, 2003, 213 с.
Учебное пособие содержит материалы по дискриминантному, факторному, регрессионному анализу, анализу соответствия и теории временных рядов. Изложены подходы к задачам многомерного шкалирования и некоторым другим задачам многомерной статистики.
Оглавление:
Предварительные сведения.
Анализ и алгебра.
Теория...
Барнаул: Изд-во Алтайского гос. университета, 2006. — 239 с. Учебное пособие содержит материалы по дискриминантному, факторному, регрессионному анализу, анализу соответствия и теории временных рядов. Изложены подходы к задачам многомерного шкалирования и некоторым другим задачам многомерной статистики. Предварительные сведения Анализ и алгебра Теория вероятностей Математическая...
М.: МЭСИ, 2001. – 79 с. В данном учебном пособии излагаются основные теоретические положения таких многомерных статистических методов, как корреляционный и регрессионный, компонентный и кластерный анализы, основы эконометрики.
Учебное пособие. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 352 с. — ISBN: 5-279-02430-9. Излагаются метод многомерного статистического анализа при помощи главных компонент, а также методы оценки эффективности экономических организаций, экономических систем и систем управления. Рассматриваются задачи обработки многомерных наблюдений в экономике и проблемы совершенствования метода...
М, 2002
Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И.
В данном учебном пособии излагаются основные теоретические положения таких многомерных статистических методов, как корреляционный и регрессионный, компонентный и кластерный анализы, основы эконометрики.
Значительное внимание уделяется логическому анализу исходной информации и экономической интерпретации получаемых результатов....
Учебник. — М: Финансы и статистика, 2003. — 352 с. Рассматриваются многомерные генеральная и выборочная совокупности, корреляционный, регрессионный, компонентный, факторный анализ, канонические корреляции. Подробно изложены методы многомерной классификации, робастного оценивания. Учебник содержит математико-статистические таблицы, а также конкретные примеры и пояснения,...
М.: Финансы и статистика, 1988. — 342 с. — (Математико-статистические методы за рубежом). В книге изложена методика кластерного анализа, разработанная под руководством известного специалиста, президента французского Общества классификации М. Жамбю. Описан эффективный алгоритм классификации для задач большой размерности с продвинутыми средствами интерпретации результатов на...
Краснодар: Финуниверситет, 2017. — 138 с. Введение. Классификации . Сущность, типологизация и прикладная направленность задач классификации объектов: Сущность многомерной классификации. Типовые задачи практики, использующие методы классификации. Типологизация и конечные прикладные цели задач классификации. Варианты математических постановок задач классификации . Дискриминантный...
Учебное пособие. — М.: Государственный университет управления (ГУУ), 2003. — 66 с. Излагаются теоретические основы и алгоритмы методов многомерного статистического анализа. Рассмотрены два метода снижения размерности многомерного пространства (метод главных компонент и факторный анализ) и два метода классификации (кластерный и дискриминантный анализ). Изложение иллюстрируется...
Изд. 2-е, исп. и доп. — Одесса: Одесский национальный университет (ОНУ) имени И. И. Мечникова, 2011. — 68 с. Конспект содержит методические указания по кластерному анализу для лиц, применяющих статистические методы при решении практических задач. Данное пособие имеет своей целью сделать обзор литературы по этому интересному методу анализа данных, подать начальные знания,...
Учебник. — М.: Дашков и К°; Ростов н/Д: Наука-Спектр, 2009. — 224 с. — ISBN: 978-5-394-00469-8. Содержание учебника соответствует Государственному образовательному стандарту. Рассмотрены методы корреляционного, регрессионного, компонентного, факторного анализа для многомерной выборочной совокупности. Изложены методы классификации: дискриминантный и кластерный анализ. Особое...
Учебник. — М.: Дашков и К°; Ростов н/Д: Наука-Спектр, 2009. — 224 с. — ISBN: 978-5-394-00469-8. Содержание учебника соответствует Государственному образовательному стандарту. Рассмотрены методы корреляционного, регрессионного, компонентного, факторного анализа для многомерной выборочной совокупности. Изложены методы классификации: дискриминантный и кластерный анализ. Особое...
М.: Статистика, 1980. — 151 с. Книга посвящена применению методов таксономии и факторного анализа для исследования экономических явлений, описываемых большим числом переменных. В ней рассматриваются методы упорядочения элементов многомерной совокупности, разделение совокупности на группы, выбор типичных представителей группы, ряд оригинальных алгоритмов классификации и...
М.: Статистика, 1980. — 151 с. Книга посвящена применению методов таксономии и факторного анализа для исследования экономических явлений, описываемых большим числом переменных. В ней рассматриваются методы упорядочения элементов многомерной совокупности, разделение совокупности на группы, выбор типичных представителей группы, ряд оригинальных алгоритмов классификации и сокращения...
Оренбург: ОГУ, 2013. — 46 с. Методические указания к лабораторным работам, практическим занятиям, самостоятельной работе студентов, в том числе для выполнения индивидуальных заданий, РГЗ, курсовых и дипломных работ, связанных с анализом многомерных статистических данных. Предназначены для студентов специальности 080116.65 Математические методы в экономике, направлений подготовки...
Москва, АН СССР, 1979. - 59 с.
Исследование посвящено оценке вероятностей ошибок классификации по выборочным данным в случае, когда размерность наблюдения и число оцениваемых параметров велико и сравнимо с объёмом выборки. Получены результаты, позволяющие дать практические рекомендация по улучшению классификации путем взвешивания и отбора переменных в дискриминантной функции....
Москва: Финансы и статистика, 2008. - 400с.
В данном пособии в отличие от аналогичных изданий процедуры применения сложных методов многомерного анализа рассматриваются по шагам на конкретных, а не на абстрактных примерах (их представлено в книге более 150). Каждая из пяти тем пособия включает вводные замечания, типологию решаемых задач, задачи для самостоятельных занятий, тесты и...
М.: Финансы и статистика, 2008. - 400 с. - ISBN: 978-5-279-03184-9
В данном пособии в отличие от аналогичных изданий процедуры применения сложных методов многомерного анализа рассматриваются по шагам на конкретных, а не на абстрактных примерах (их представлено в книге более 150). Каждая из пяти тем пособия включает вводные замечания, типологию решаемых задач, задачи для...
Учебное пособие для вузов. Под ред. проф. В.Н. Тамашевича. — М.: Юнити-Дана, 1999. — 598 с. Достаточно полно представлены теоретические основы и важнейшие методы многомерной статистики, открывающей для исследователя широкие возможности моделирования сложных реальных процессов, явлений и визуализации данных. Знание методов многомерной статистики сегодня необходимо не только для...
Учебное пособие для вузов. Под ред. проф. В.Н. Тамашевича. — М.: Юнити-Дана, 1999. — 598 с. Достаточно полно представлены теоретические основы и важнейшие методы многомерной статистики, открывающей для исследователя широкие возможности моделирования сложных реальных процессов, явлений и визуализации данных. Знание методов многомерной статистики сегодня необходимо не только для...
Учебник. — М.: Экономика, 2011. — 647 с. — ISBN: 978-5-282-03080-8. Подробно рассмотрены подходы и методы построения многофакторных эконометрических моделей и моделей стационарных и нестационарных временных рядов — скользящего среднего, моделей финансовой эконометрики, описывающих ряды финансовых показателей с меняющейся вариацией, обсуждены проблемы тестирования и...
Самара: Самарский университет, 2023. — 92 с. Учебное пособие рассчитано на обучающихся по программебакалавриата. Призвано помочь обучающимся лучше усвоить содержание и разобраться в основах анализа данных и многомерных статистических методах. Соответствуют требованиям государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по указанному направлению....
Самара: Самарский университет, 2008. — 67 с. Данная работа содержит конспект лекций отдельных глав курса «Многомерные статистические методы»: многомерный корреляционный анализ, проверка гипотез в многомерном статистическом анализе, дискриминантный анализ, кластерный анализ. Предназначено для студентов 3 курса специальности «Математические методы в экономике», может быть...
Учебное пособие. — Иркутск: Иркутский университет, 2007. — 37 с. — ISBN 978-5-9624-0190-4. Охватывает основные разделы многомерных статистических методов. В частности, даны основы корреляционного анализа количественных, порядковых и категоризованных переменных, статистических методов классификации объектов и методов снижения размерности признакового пространства. Изложение...
Монография. — М.: Мир, 1974. — 576 с. Монография известного австралийского статистика Э. Хеннана представляет собой подробное и весьма полное изложение теории и методов статистического анализа временных рядов. В первой части излагаются вероятностные основы, включающие спектральную теорию, а также теорию прогнозирования и фильтрации многомерных стационарных процессов. Вторая...
Монография. — М.: Мир, 1974. — 576 с. Монография известного австралийского статистика Э. Хеннана представляет собой подробное и весьма полное изложение теории и методов статистического анализа временных рядов. В первой части излагаются вероятностные основы, включающие спектральную теорию, а также теорию прогнозирования и фильтрации многомерных стационарных процессов. Вторая...
Учебное пособие. — Улан-Удэ: Бурятский государственный университет, 2019. — 146 с. — ISBN: 978-5-9793-1404-4. В учебном пособии рассмотрены методы оценки статистической связи и методы снижения размерности и классификации. Материал рассчитан на обучающихся без специального математического образования, пособие содержит расчетные примеры, которые помогут читателям лучше понять...
СПб.: Лань, 2016. — 146 с. Пособие предназначено для студентов направлений «Бизнес-информатика», «Экономика» (профиль «Математические методы в экономике») и «Прикладная математика и информатика», но может быть полезно и для многих других направлений, учебными планами которых предусмотрено изучение многомерных методов.
Учебник. Новосибирск. 2005. - 175 с
Работа посвящена классическим и новаторским методам многомерного статистического анализа, а также прикладным задачам, решаемым в экономических исследованиях посредством инструментария многомерного статического анализа. Полезна для студентов, аспирантов, магистров, преподавателей и специалистов в области многомерного анализа.
Оглавление...
Черноголовка: ИПХФ РАН, 2005. — 160 с. — ISBN 5-901675-50-9. Это пособие расскажет об использовании современных подходов к моделированию многомерных и многофакторных процессов и явлений, который основаны на использовании проекционных математических методов. Такого рода информация позволяет определять в больших массивах данных скрытые переменные и анализировать связи,...
Сборник статей: Перевод с английского. — Предисловие Ю. П. Адлера, Ю. А. Кошевника. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 263 с. — ISBN 5-279-00277-11. Книга американского статистика Б. Эфрона знакомит с новыми подходами к сбору и обработке массивов статистических данных на ЭВМ. Излагается идея перестройки структуры эмпирической выборки и извлечения из нее дополнительной...
Одеса: Астропринт, 2015. — 132 с. У посібнику викладено теоретичні основи та приклади застосування методів багатовимірного статистичного аналізу: кореляційний аналіз, методи багатовимірної класифікації (кластерний аналіз, дискримінантний аналіз, методи таксономії), а також методи зниження виміру простору ознак (факторний аналіз, метод головних компонент, багатовимірне...
Многомерный статистический анализ НЕ ЯВЛЯЕТСЯ подразделом раздела "Статистический анализ экономических данных", ибо помимо экономики имеет множество других приложений. Пользователи просто не найдут нужные им книги в таком замаскированном двумя экономическими уровнями разделе.Методы многомерного статистического анализа относятся либо к математической статистике, когда они основаны на вероятностных моделях (корреляционный и регрессионный анализы), либо относятся к Data Mining (интеллектуальный анализ данных), когда они являются визуальными процедурами или алгоритмами (кластеризация, обучение, распознавание).Пожалуйста, уберите текущий раздел. Это только сделает сайт лучше.
Что значит убрать раздел? Предложения? Прикладной многомерный статистический анализ как раз читается для направления Экономика, Эконометрика А в целом эта учебная дисциплина является базовой вероятностно-статистической дисциплиной при исследовании экономических и социальных явлений.
Безупречных решений в таком деле, как составление каталога быть не может: дерево принципиально не отражает перекрёстных связей рубрик и тем. Какие можно рассмотреть варианты?а) Убрать текущий раздел, переместив книги с экономическими примерами или почти без формул в верхний раздел, а другие - в раздел "Математическая статистика и теория вероятностей".б) Переименовать раздел, скажем, на "Методы многомерного статистического анализа в экономике", оставить в нём лекции, книги и с экономическими примерами или почти без формул, а другие переместить в раздел "Математическая статистика и теория вероятностей".Мне первый вариант представляется предпочтительным. Однако лучше обдумать эту тему на свежую голову.
Хочу поделиться с Вами моими соображениями о совершенствовании каталога в его вероятностно-статистической части.Вот мой вариант:1. Теория вероятностей: лекции, рефераты, задачники, учебники и сборники научных статей по теории вероятностей. [Сейчас раздел сайта "Теория вероятностей и математическая статиcтика слишком раздулся. Разумно будет отделить теорию вероятностей.]2. Математическая статистика:2.1. Теоретическая математическая статистика (книги с доказательствами): лекции, рефераты, задачники, учебники и сборники научных статей по математической статистике.2.2. Прикладная математическая статистика (описания моделей и критериев с примерами): рецептурные книги без жесткой привязки к конкретной прикладной области с малым количеством формул и большим количеством примеров и иллюстраций. [Сюда попадут почти все книги по многомерному статистическому анализу.]
2.2.1. Статистические методы с использованием программ, пакетов и языков программирования: Excel SPSS STATISTICA R [Здесь должны быть не сами разделы, а только ссылки на соответствующие разделы внутри раздела "Программирование".] 2.2.2. Статистические методы для отдельных прикладных направлений: Статистика для экономистов (эконометрика) Статистика для медиков и биологов (Biostatistics) Статистика для географов (пространственная статистика, GIS) и т. д. [Здесь должны быть не сами разделы, а только ссылки на соответствующие разделы внутри соответствующих прикладных разделов. А сами прикладные разделы должны начинаться со ссылки на раздел 2.2.] 3. Data Mining: методы визуализации, кластеризации, обучения и распознавания [Здесь должна быть только ссылка на раздел "Интеллектуальный анализ данных".]
Михаил, это уже не обсуждение в рамках вверенных мне разделов. Создавайте тему у себя, либо выносите на главную страницу и обратите внимание администрации и модераторов всех причастных разделов на Ваши предложения. Что касается именно этого подраздела, то мое мнение Вы знаете.
Комментарии
Предложения?
Прикладной многомерный статистический анализ как раз читается для направления Экономика, Эконометрика
А в целом эта учебная дисциплина является базовой вероятностно-статистической дисциплиной при исследовании экономических и социальных явлений.
в его вероятностно-статистической части.Вот мой вариант:1. Теория вероятностей:
лекции, рефераты, задачники, учебники и сборники научных статей по теории вероятностей.
[Сейчас раздел сайта "Теория вероятностей и математическая статиcтика слишком раздулся.
Разумно будет отделить теорию вероятностей.]2. Математическая статистика:2.1. Теоретическая математическая статистика (книги с доказательствами): лекции, рефераты,
задачники, учебники и сборники научных статей по математической статистике.2.2. Прикладная математическая статистика (описания моделей и критериев с примерами):
рецептурные книги без жесткой привязки к конкретной прикладной области
с малым количеством формул и большим количеством примеров и иллюстраций.
[Сюда попадут почти все книги по многомерному статистическому анализу.]
2.2.1. Статистические методы с использованием программ, пакетов и языков программирования:
Excel
SPSS
STATISTICA
R
[Здесь должны быть не сами разделы, а только ссылки на соответствующие разделы
внутри раздела "Программирование".]
2.2.2. Статистические методы для отдельных прикладных направлений:
Статистика для экономистов (эконометрика)
Статистика для медиков и биологов (Biostatistics)
Статистика для географов (пространственная статистика, GIS)
и т. д.
[Здесь должны быть не сами разделы, а только ссылки на соответствующие разделы
внутри соответствующих прикладных разделов. А сами прикладные разделы должны начинаться
со ссылки на раздел 2.2.]
3. Data Mining: методы визуализации, кластеризации, обучения и распознавания
[Здесь должна быть только ссылка на раздел "Интеллектуальный анализ данных".]