Многомерная метода
Cтраница 1
Многомерные методы предоставляют объективные количественные средства для исследования сходства, близости, группировки или классификации данных. Данные могут быть представлены в виде множества показателей, переменных, которые характеризуют объекты, например предприятия, или один объект в разные моменты времени, например хозяйственную деятельность предприятия в различные годы. Большинство методов позволяет решать задачу с наименьшим числом переменных и выделением наиболее важных характеристик и скрытых факторов. [1]
Многомерные методы, в первую очередь факторный и кластерный анализы. Они используются для обоснования решений, в основе которых лежат многочисленные взаимосвязанные переменные. [2]
Когда альтернативы характеризуются более чем одним фактором, для их сравнит, оценки необходимо использовать многомерные методы анализа экспертной информации. Последнему целесообразно предпослать анализ связей и соотношений между факторами, определяющими оценку альтернатив. Используя соответствующие методы математпч, статистики, оценивают достоверность результатов экспертиз. [3]
К сожалению, хотя все показатели после нормирования на среднее значение формально обладают свойством аддитивности ( безразмерны и инвариантны к шкалам измерения), из них нельзя простым суммированием получить общий показатель экологической напряженности, так как вес ( вклад) каждого частного показателя неодинаков. Данная проблема в принципе решается известными приемами эталонирования, но для этого необходимо выполнить цикл статистических исследований многомерными методами, что пока не обеспечено достаточным количеством рандомизированных данных. [4]
 |
Рабочий стол пакета STATGRAPHICS Plus. [5] |
Это в первую очередь связано с тем, что наряду с тщательно проверенными процедурами статистического анализа в его составе имеется ряд уникальных технологий, облегчающих интерпретацию данных. Пакет позволяет проводить исследования практически во всех разделах прикладной статистики с визуализацией полученных данных, начиная с описательной статистики и регрессионного анализа, заканчивая многомерными методами, анализом временных рядов и планированием эксперимента. [6]
Начиная с 50 - х годов, в связи с появлением компьютеров лицо статистики изменилось. Однако за последние тридцать лет любое статистическое решение, которое можно просчитать на компьютере за сравнительно небольшой период времени, стало доступным. Таким образом, устойчивые ( робастные) и многомерные методы с огромным числом операций вошли в повседневную статистическую практику. В это же время статистика, по крайней мере частично, стала эмпирической наукой: за несколько минут компьютеры могут порождать миллионы данных, и, используя их, можно проверять новейшие методы. [7]
Начиная с 50 - х годов, в связи с появлением компьютеров, лицо статистики изменилось. Однако за последние тридцать лет любое статистическое решение, которое можно просчитать на компьютере за сравнительно небольшой период времени, стало доступным. Таким образом, устойчивые ( робастные) и многомерные методы с огромным числом операций вошли в повседневную статистическую практику. В это же время статистика, по крайней мере частично, стала эмпирической наукой: за несколько минут компьютеры могут порождать миллионы данных, и, используя их, можно проверять новейшие методы. [8]
Группа команд позволяет работать с файлами ( открытие, закрытие, экспорт, импорт, параметры страницы, изменения источника данных, создание файлов, пригодных для работы в Internet, работа с буфером обмена и др.) - Пакет работает с четырьмя типами файлов: файлом данных ( Data File), файлом последовательности операций ( StatFolio) и файлами с результатами статистических исследований. При копировании информации в другие приложения Windows желательно использовать StatReporter в связи с тем, что текстовая информация в буфере обмена сохраняется как графическая. В разделе Plot представлен широкий набор различных видов графических представлений. Раздел DeScrte посвящен различным методам описательной статистики, включая подбор функций распределения для экспериментальных данных. Раздел Compare содержит процедуры сравнения выборок и дисперсионного анализа. Регрессионный анализ содержится в разделе fi - ate. Контроль качества, планирование эксперимента, анализ временных рядов, многомерные методы и специальные методы регрессионного анализа находятся в разделе Special. Уникальная технология автоматической обработки данных реализована в разделе Snapstatsli, Раздел View достаточно беден и посвящен только настройкам режима интерфейса. [9]
Страницы: 1