Дисциплина «Многомерные статистические методы» представляет собой углубленное изучение современных статистических методов, предназначенных для анализа данных, характеризующихся многомерной структурой. Эта область статистики становится все более важной в контексте сложных данных, таких как многомерные временные ряды, многомерные пространственные данные и другие типы данных с несколькими измерениями.
Студенты изучают основные теоретические концепции многомерной статистики, такие как многомерное нормальное распределение, ковариационные матрицы и факторный анализ. Они также знакомятся с практическими аспектами применения этих методов с использованием современных программных инструментов и пакетов для статистического анализа данных.
Курс охватывает различные темы, включая многомерный анализ дисперсии, кластерный анализ, дискриминантный анализ и канонический анализ. Студенты приобретают практические навыки в применении этих методов к реальным данным, что позволяет им эффективно интерпретировать и анализировать сложные структуры в данных в различных областях, таких как экономика, биология, социология и другие.
В результате изучения дисциплины студенты развивают критическое мышление в области статистики, умение принимать обоснованные решения на основе многомерного анализа данных, а также углубляют свои навыки в области работы с современными статистическими инструментами.
