title: On the application of outliers detection methods to the problem of studying oil samples
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Андрусенко Елена Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Andrusenko Elena Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шелест Арина Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Selest Arina Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Громова Екатерина Викторовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gromova Ekaterina Viktorovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:53:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:53:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069944
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26662
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена статистическому анализу проб нефти на предмет обнаружения выбросов и дальнейшей кластеризации проб. Проведен корреляционный анализ данных, описан характер распределения проб. С помощью модифицированного метода Тьюки определены подходящие границы для обнаружения и удаления выбросов. Для снижения размерности данных использован метод PCA и Feature Agglomeration. Кластеризация проведена методом k-means, для оценки качества рассмотренных алгоритмов введена метрика оценки кластеризации Rand. Для реализации данной прикладной задачи написана программа на языке Python.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work is devoted to statistical analysis of oil samples for outliers detection and further clustering of samples. The correlation analysis of data has been carried out and the nature of sample distribution has been described. Using  the modified Tukey method, suitable boundaries for outliers detection and removal have been defined. PCA and Feature Agglomeration methods have been used to reduce the data size. Clustering was carried out by the k-means method, to assess the quality of the considered algorithms the Rand clustering assessment metric has been applied. For realization of this applied task Python program has been developed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: статистический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: корреляционный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: выбросы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ящик с усами
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод к-средних
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нефть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: газовая хроматография
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: statistical analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: correlation analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: outliers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: boxplot
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: k-means
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: oil
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gas chromatography
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: On the application of outliers detection methods to the problem of studying oil samples
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: О применении методов обнаружения выбросов к задаче исследования проб нефти
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Selest_O_primenenii_metodov_obnaruzenia_vybrosov_k_zadace_issledovania_prob_nefti.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26662/1/VKR_Selest_O_primenenii_metodov_obnaruzenia_vybrosov_k_zadace_issledovania_prob_nefti.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,6 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_na_magisterskuu_dissertaciu_Selest_gromova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26662/2/reviewSV_Otzyv_na_magisterskuu_dissertaciu_Selest_gromova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 115,74 kB