Cтраница 1
Многомерные группировки и их виды: на основе многомерной средней, кластерного анализа, методов дендритов и шаров. Важнейшие группировки и классификации, применяемые в практике статистики. [1]
Сущность способа многомерной группировки заключается в том, что объекты классифицируют одновременно по всему набору признаков. Этот фиксированный набор признаков образует так называемое признаковое пространство, в котором каждому из них придается смысл координаты. Если в набор входит р признаков, то любой объект рассматривается как точка в р-мерном признаковом пространстве и задача рационального группирования сводится к выделению сгущений точек в этом пространстве. В этом случае группы формируются на основании близости объектов по большому числу признаков. При этом ни один из признаков, входящих в набор, не является необходимым или достаточным условием принаделжности конкретного объекта к группе. [2]
Достоинство способа многомерной группировки заключается в том, что он позволяет с той или иной степенью точности формализовать задачу классификации, используя при этом различные алгоритмы таксономии, и выделить реально существующие в признаковом пространстве скопления точек - объектов с одновременной их группировкой по большому числу признаков. [3]
Недостатком способа многомерной группировки является то, что он может быть применен только для классификации объектов, характеризуемых большим набором количественных признаков. [4]
Избежать этого недостатка позволяют методы многомерных группировок. [5]
Для ее решения целесообразно использовать методы многомерной группировки в однородности. [6]
Кроме проведения группировки желаемой совокупности по однородности при многомерной группировке производится и выбор наиболее существенного признака. Наиболее существенным признаком после очередной группировки считается тот, который в наших условиях адекватно группирует лесохозяйственные предприятия, не нарушая их географического положения. [7]
Для группировки однородных лесохозяйственных предприятий нами был выбран метод многомерной группировки, разработанный Кильдешевым Г.С. и Абольцевым Ю.И. Преимущество метода многомерной группировки состоит в возможности учета максимального количества информативных признаков, описывающих конкретное явление при определении однородного признака. Сущность этого метода заключается в разработке принципов построения многомерных критериев однородности в статистической обработке группировки социально-экономических и пр ирод но-эко ном ических явлений. [8]
Для группировки однородных лесохозяйственных предприятий нами был выбран метод многомерной группировки, разработанный Кильдешевым Г.С. и Абольцевым Ю.И. Преимущество метода многомерной группировки состоит в возможности учета максимального количества информативных признаков, описывающих конкретное явление при определении однородного признака. Сущность этого метода заключается в разработке принципов построения многомерных критериев однородности в статистической обработке группировки социально-экономических и пр ирод но-эко ном ических явлений. [9]
Существенное влияние на классификацию сочетаний дефектов оказывает принятый способ группирования, который должен обеспечить получение однородных подмножеств деталей, близких по техническим и технологическим параметрам. Можно выделить два принципиально отличных друг от друга способа классификации вероятностных объектов: метод многомерной группировки и метод комбинационной группировки. [10]
Избежать этого недостатка позволяют методы многомерных группировок. При анализе деятельности отдельных предприятий методы многомерной группировки используют нечасто из-за их сложности, более распространены они в социологических и экономических исследованиях отраслей и регионов. [11]
Выбрать один признак в качестве группировочного зачастую бывает достаточно трудно. Анализ по нескольким признакам довольно трудоемок и обладает принципиальным недостатком - размыванием совокупности, поскольку даже комбинация двух признаков при попытке разбить совокупность на три или четыре категории дает шесть или восемь подгрупп. В некоторых из них оказывается одно-два наблюдения, что недостаточно для подготовки обоснованных выводов об этих подгруппах. Избежать этого недостатка позволяют методы многомерных группировок. [12]
Выбрать один признак в качестве группировочного зачастую бывает достаточно трудно. Анализ по нескольким признакам довольно трудоемок и обладает принципиальным недостатком - размыванием совокупности, поскольку даже комбинация двух признаков при попытке разбить совокупность на три или четыре категории дает шесть или восемь подгрупп. В некоторых из них оказывается одно-два наблюдения, что недостаточно для подготовки обоснованных выводов об этих подгруппах. Избежать этого недостатка позволяют методы многомерных группировок. При анализе деятельности отдельных предприятий методы многомерной группировки используют нечасто из-за их сложности, более распространены они при социологических и экономических исследованиях отраслей и регионов. [13]
Мы убедились, как трудно выбрать какой-то один признак в качестве основания группировки. Комбинация двух признаков позволяет сохранить обозримость таблицы, но комбинация трех или четырех признаков дает совершенно неудовлетворительный результат: ведь даже при выделении трех категорий по каждому из груп-пировочных признаков мы получим 9 или 12 подгрупп. Равномерность распределения единиц по группам в принципе невозможна. Вот и получаются группы, в которые входят 1 - 2 наблюдения. Сохранить сложность описания групп и вместе с тем преодолеть недостатки комбинационной группировки позволяют методы многомерных группировок. Часто их называют методами многомерной классификации. [14]