The 7 references with contexts in paper Marina Skorik A., Andrey Nefedov G., Марина Скорик Анатольевна, Андрей Нефедов Геннадиевич (2016) “ПРИМЕНЕНИЕ ПАКЕТА MATHCAD В МНОГОМЕРНОМ АНАЛИЗЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МИРОВЫХ ФОНДОВЫХ РЫНКОВ // MATHCAD APPLICATION FOR THE MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS OF THE INTERDEPENDENCES ON WORLD STOCK MARKETS” / spz:neicon:statecon:y:2016:i:1:p:62-69

1
Айвазян С.А. Методы эконометрики. – М.: ИНФРА-М, 2010.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=15950
    Prefix
    диаграмма рассеяния в пространстве двух первых главных компонент, обеспечивающий суммарный вклад в дисперсию процесса не менее 60–70%, т.е. в прямоугольной системе координат наносятся объекты (точки) и производится их классификация (см. рис. 10). 6. Регрессия на главные компоненты Уравнение регрессии на главных компонентах строится по стандартному алгоритму регрессионного анализа
    Exact
    [1]
    Suffix
    , где в качестве аргументов используются наиболее весомые главные компоненты, а не исходные показатели (см. рис.11). Сначала находится вектор стандартизированных значений результативного признака Y с элементами y i iS yy y − -=.

2
Дубров А.М. Компонентный анализ и эффективность в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2002.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=12503
    Prefix
    При этом справедливы соотношения: ∑ννλ= = p j aj 1 2 и ν ∑ν= = p aj 1 21. Матрица факторных нагрузок A используется для экономической интерпретации главных компонент, представляющих собой линейные функции исходных признаков
    Exact
    [2]
    Suffix
    . Для экономической интерпретации fν используются лишь те факторы Xj, для которых 6,0>νja. Затем рассчитывается вклад ν-ой главной компоненты в суммарную дисперсию, а также суммарный вклад m первых главных компонент (см. табл. 2).

3
Ниворожкина Л.И., Арженовский С.Б. Многомерные статистические методы в экономике. – М.: Дашков и Ко, 2009.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10273
    Prefix
    Проверка значимости коэффициентов регрессии Рис. 8. Расчет собственных значений корреляционной матрицы и нагрузок может прервать на любой стадии пошагового регрессионного анализа, но только, когда все коэффициенты регрессии значимы
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Тогда можно переходить к следующему виду статистического анализа, а именно к компонентному анализу. 5. Компонентный анализ Здесь на основании матрицы факторных признаков X размерности [n × p], рассчитывается матрица парных коэффициентов корреляции R размерности [p × p] с элементами ()() jl n i ijjill jl SS xxxx n r ⋅ ⋅−⋅− = ∑ =1 1 ; j, l = 1, 2, ..., p.

4
Плис А.И., Сливина Н.А. MATHCAD: математический практикум для инженеров и экономистов. – М.: Финансы и статистика, 2003.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=5392
    Prefix
    Помимо ручного ввода данных, через буфера обмена, Mathcad также позволяет импортировать большие массивы чисел из таких форматов как: Delimited Text (*.dat, *.txt); Comma Separated Values (*.csv); Excel Files (*.xls); Lotus 1-2-3 Files (*.wks, *.wk1, *.wk*); MATLAB Files (*.mat); dbase Files (*.dbf)
    Exact
    [4]
    Suffix
    . 3. Корреляционный анализ После того как все данные введены, Mathcad начинает вычислять такие характеристики как средние (sred) и среднеквадратические отклонения (SCO) для каждого признака.

5
Скорик М.А., Нефедов А.Г. Методические подходы к исследованию многомерных зависимостей на примере фондового рынка. // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2015. – No4. – С.158–163.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=3086
    Prefix
    до решения задачи большей размерности на базе современных статистических пакетов анализа данных, представляющих в распоряжение исследователя лишь конечные результаты машинной обработки, без промежуточных расчетов. Это позволит проиллюстрировать алгоритмы реализации основных методов многомерного статистического анализа, их особенности и возможности содержательной интерпретации результатов
    Exact
    [5]
    Suffix
    . Косвенно это поможет достигнуть еще одной цели: побудить студентов и молодых ученых к продолжению работы в данном направлении – созданию аналогичного программного продукта, например, для решения задачи классификации объектов, т.е. реализации кластерного и дискриминантного анализа.

  2. In-text reference with the coordinate start=14656
    Prefix
    Заключение Таким образом, применение компонентного анализа позволяет исследователю несколько иначе взглянуть на изучаемый процесс и получить сведения, недоступные при использовании аппарата классического корреляционно-регрессионного анализа
    Exact
    [5]
    Suffix
    . Если результативный признак стандартизован, то исследователь получает интересные дополнительные возможности. Компоненты не коррелированы, свободный коэффициент равен нулю. Поэтому можно отобрать только информативные главные компоненты (имеющие значимые коэффициенты корреляции с результативным признаком) и построить простые собственно линейные уравнения на каждую такую компоненту отдельно,

6
Официальный сайт Инвестиционного холдинга «Финам». [Электронный ресурс] – Код доступа: http:// finam.ru/
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3789
    Prefix
    Исходные данные для исследования зависимостей В качестве исходной статистической информации для исследования зависимости российского индекса РТС от 12 фондовых индексов развитых и развивающихся стран были взяты их ежедневные значения на момент закрытия бирж за 2005–2014 гг., т.е. за 3347 дней (см. табл. 1)
    Exact
    [6, 7]
    Suffix
    . Таблица 1 Условные обозначения мировых фондовых индексов, используемые в исследовании СтранаФондовый индексПеременная РоссияRTSIY БразилияBOVESPAX1 ФранцияCAC 40X2 ГерманияDAX 30X3 ВеликобританияFTSE 100X4 КитайHang SengX5 ИспанияIBEX 35X6 СШАD&JX7 МексикаIPCX8 ИндияBSEX9 ТурцияXU100X10 Южно-Африканская РеспубликаJSEX11 ЧехияPX50X12 Для автоматизации статистической обработки данных с подробным

7
Официальный сайт Московской биржи ММВБ-РТС [Электронный ресурс] – Код доступа: http:// moex.com/
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3789
    Prefix
    Исходные данные для исследования зависимостей В качестве исходной статистической информации для исследования зависимости российского индекса РТС от 12 фондовых индексов развитых и развивающихся стран были взяты их ежедневные значения на момент закрытия бирж за 2005–2014 гг., т.е. за 3347 дней (см. табл. 1)
    Exact
    [6, 7]
    Suffix
    . Таблица 1 Условные обозначения мировых фондовых индексов, используемые в исследовании СтранаФондовый индексПеременная РоссияRTSIY БразилияBOVESPAX1 ФранцияCAC 40X2 ГерманияDAX 30X3 ВеликобританияFTSE 100X4 КитайHang SengX5 ИспанияIBEX 35X6 СШАD&JX7 МексикаIPCX8 ИндияBSEX9 ТурцияXU100X10 Южно-Африканская РеспубликаJSEX11 ЧехияPX50X12 Для автоматизации статистической обработки данных с подробным