Контрольная Информатика, 4 вариант. (3 задачи), номер: 147624

"Задача 1. 2
Задача 2. 14
Задача 3. 27

Задача 1.
В файле Задача_5_4.xls содержатся данные о проценте голосов, набранных правящей партией на президентских выборах с 1916 по 2000 г. (результативный признак) и данные о некоторых социально – экономических показателях США в год выборов (факторные переменные). В качестве факторов используются следующие независимые переменные:
? правящая партия (демократическая, республиканская);
? процент роста ВНП за первые девять месяцев в год выборов (%);
? темп инфляции за первые девять месяцев в год выборов (%);
? число кварталов за последние четыре года, когда рост ВНП превышал 3,2 %;
? число сроков подряд, в течении которых правящая партия находится у власти;
? проходят ли выборы в период, когда страна ведет войну (учитывались только глобальные войны)?
? выдвигается ли действующий президент на следующий срок?
Ход работы
а) Используя все 100 % случаев как обучающую выборку, постройте простейшую нейронную сеть с одним скрытым слоем и двумя нейронами в нем. Обучите нейронную сеть, используя алгоритм обратного распространения ошибок.
б) Выберите в качестве способов отображения результатов пункты: «Граф нейросети»; «Что если»; «Диаграмма рассеяния»; «Таблица».
в) Используя возможность в диалоге «Что если» подставить в качестве входных параметров новые значения переменных, получите прогноз нейросети на результаты выборов президента США в 2004 г. (финальная пара Буш – Керри), если факторные переменные в этом году имели следующие значения: Республиканцы; 4,7; 1,3; 6; 2; Нет; Да. Значения факторных данных приведены в том же порядке, что и их описание в условии задачи.

Задача 2
В файле Задача_5_8.xls содержатся данные о кредитных рейтингах 2464 клиентов банка (результативная переменная), пользовавшихся банковскими услугами в прошлом, а также такие данные о клиентах, как: возраст (число лет); уровень дохода (низкий, средний высокий); число используемых кредитных карт (меньше 5, больше 5); уровень образования (высшее, среднее специальное) и число кредитов на покупку автомашины (нет или 1, 2 и более).
Ход работы
а) Выберете из этой базы 150 записей случайным образом, скопируйте их на новый лист рабочей книги, и импортируйте эти данные в программу Deductor.
б) Определите число нейронов в сети, необходимое для распознавания правил, содержащихся в данных. Обучите нейронную сеть правильно прогнозировать кредитный ранг клиентов банка, не допуская ее переобучения. Сохраните обученную нейросеть в виде файла сценария. Для оценки качества обучения, используйте данные таблицы сопряженности.
в) Сформируйте другую выборку из исходной базы данных, сохраните ее на новом листе рабочей книги, и импортируйте в программу Deductor.
г) Загрузите сохраненную ранее ветвь сценария для анализа данных тестовой выборки. Долю правильно интерпретируемых случаев оцените с помощью таблицы сопряженности.

Задача 3
В файле Задача_5_10.xls приведены некоторые данные, характеризующие производственную деятельность основных нефтяных компаний РФ в 1996 г.
Ход работы
а) Используя построение карт Кохонена, произведите деление предприятий на три группы. Какие из показателей деятельности компаний более важны при классификации компаний? Постройте проекцию Саммона.
б) С помощью фильтрации данных по номеру кластера, постройте списки компаний попавших в разные кластеры. Проанализируйте показатели компаний, попавших в различные кластеры и дайте интерпретацию этим группам.
"