Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (2) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Kuznietsova N$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 4 Представлено документи з 1 до 4 |
|||
| 1. | 
Kuznietsova N. V. Business intelligence techniques for missing data imputation [Електронний ресурс] / N. V. Kuznietsova, P. I. Bidyuk // Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". - 2015. - № 5. - С. 47-56. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/NVKPI_2015_5_8 Належним чином спроектовані системи підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування поведінки динамічних систем надають можливість врахування невизначеностей ймовірнісного, статистичного і структурного типів. Це сприяє підвищенню якості розроблюваних моделей та оцінок прогнозів. Мета роботи - розглянути загальні причини втрати даних при розв'язанні задач їх статистичного аналізу; виконати категоризацію пропусків даних на кілька груп та виявити причини появи пропусків; запропонувати системну методологію аналізу невизначеностей та вибору методів заповнення пропусків; розглянути деякі популярні методи заповнення пропусків та можливості їх застосування. Для розв'язання поставлених задач використано такі методи: підхід до категоризації пропусків даних з практичної та ділової точок зору з метою виявлення причин появи систематичних або випадкових втрат даних; сучасна методологія системного аналізу для встановлення причин появи невизначеностей та розв'язання задачі заповнення пропусків; процедури заповнення пропусків даних за допомогою дерев рішень; алгоритм ЕМ та підхід до заповнення пропусків за допомогою функцій прогнозування, що будуються на основі регресійних моделей. Основними результатами дослідження є такі: категоризація пропущених даних на групи; розробка системної методології аналізу причини появи невизначеностей та розв'язання задачі заповнення пропусків; аналіз процедур заповнення пропусків за допомогою дерев рішень, алгоритму ЕМ та регресійних моделей. Наведено ілюстрацію застосування деяких перспективних методів заповнення пропусків. Висновки: запропоновано методику заповнення пропусків даних із шести кроків, яка підкреслює, що вибір коректного методу заповнення тісно пов'язаний із докладним аналізом причин появи пропусків. Результати заповнення пропусків іноді істотно відрізняються від фактичних даних, а тому їх необхідно згладжувати або навіть видаляти з вибірки внаслідок їх некоректності. У таких випадках необхідно використовувати ймовірнісно-регресійні процедури, які надають можливість визначати параметри ймовірнісних інтервалів регресії при генеруванні кандидатів на заповнення. Обчислювальні експерименти, виконані із застосуванням алгоритму ЕМ, оцінок прогнозів, отриманих на основі регресійних моделей та деяких інших методів, свідчать про те, що існують можливості для одержання високоякісних результатів обробки даних з пропусками. | ||
| 2. | 
Kuznietsova N. V. Modeling risk factors interaction and risk estimation with copulas [Електронний ресурс] / N. V. Kuznietsova, V. H. Huskova, P. I. Bidyuk, Y. Matsuki, L. B. Levenchuk // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2022. - № 2. - С. 43-52. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2022_2_7 Різні типи ризиків притаманні практично всім видам людської діяльності. Зазвичай ризики характеризуються наявністю множини факторів ризику, невизначеностями, неповнотою і низькою якістю наявних даних. Задача математичного моделювання ризиків є досить популярною, беручи до уваги можливі невизначеності і взаємодію факторів ризику. Такі моделі необхідні для розв'язання задач прогнозування втрат і прийняття належних управлінських рішень. Мета роботи - розробка методу моделювання багатовимірного ризику з використанням спеціальних функцій копул. Моделі пропонуються у формі багатовимірних розподілів. Технологія моделювання грунтується на використанні спеціальних властивостей копул, які дають можливість побудувати коректні багатовимірні розподіли для вибраних факторів ризику. Надано формальний опис вибраних копул, аналіз їх властивостей і можливостей практичного застосування у системах менеджменту ризиків. Подані приклади практичного застосування копул до побудови багатовимірних розподілів з використанням згенерованих і фактичних статистичних даних. Отримані результати будуть корисними для подальших теоретичних досліджень, а також для практичного використання у системах менеджменту ризиків. Розподіли, побудовані за допомогою копул, створюють основу для розв'язання задач прогнозування можливих втрат і прийняття належних рішень стосовно менеджменту ризиків. Висновки: таким чином, задача побудови багатовимірних розподілів для множини факторів ризику може бути успішно розв'язана завдяки використанню спеціальних функцій копул. | ||
| 3. | Kuznietsova N. V. Information technologies for analyzing financial abuses at ProZorro platform [Електронний ресурс] / N. V. Kuznietsova. // Scientific works of Vinnytsia national technical university. - 2018. - № 1. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vntue_2018_1_14 | ||
| 4. | 
Kanishchenko O. Management of logistics transformation of the educational process [Електронний ресурс] / O. Kanishchenko, N. Chupryna, N. Kuznietsova, V. Volodymyrov, O. Chernysheva, V. Zhuravel // Економічний вісник ДВНЗ "Український державний хіміко-технологічний університет". - 2023. - № 2. - С. 66-73. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/evdvnz_2023_2_10 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |