Центральные проблемы многомерного стат. анализа и моделирования
Проблема 1. Статистическое исследование структуры и характера взаимосвязей, существующих между анализируемыми количественными переменными. Методам и моделям, предназначенным для решения различных постановок задач в рамках данной модели, посвящена эконометрика. Проблема 2. Разработка статистических методов классификации объектов и признаков. В общей (нестрогой) постановке проблема классификации объектов заключается в том, чтобы всю анализируемую совокупность объектов
В зависимости от наличия и характера априорных сведений о природе искомых классов и от конечных прикладных целей исследования приходится обращаться к ряду методам. Дискриминантный анализ, процедуры кластер-анализа, многомерное шкалирование и др. Проблема 3. Снижение размерности исследуемого признакового пространства для более доступного объяснение природы анализируемых многомерных данных. Априорное допущение состоит в том, что существует небольшое число (в сравнении с числом р исходных анализируемых данных Необходимость снижения исходного признакового пространства с целью лаконичного (более доступного) объяснения природы анализируемых многомерных данных может быть продиктована различными прикладными задачами статистического анализа и моделирования. 1. отбор наиболее информативных показателей (включая выявление латентных факторов). Имеется в виду решение задачи об отборе из исходного (априорного) множества признаков переменных 2. сжатие массивов обрабатываемой и хранимой информации. Этот тип задач тесно связан с предыдущим и в частности требует в качестве одного из основных приемов решения построения экономной системы вспомогательных признков, обладающих автоинформированностью, т.е. свойством автопрогноза. В свою очередь методы классификации зачастую позволяют перейти от массива, содержащего информацию по всем n статистически обследованным объектам к соответствующей информации только по k эталонным образцам (k<<n). Методы снижения размерности позволяют заменить исходную системы показателей 3. визуализация (наглядное представление данных). При формировании рабочих гипотез, исходных допущений о геометрической и вероятностной природе совокупности анализируемых данных 4. Построение условных координантных осей (многомерное шкалирвоание, латентно-структурный анализ).
Популярное: Как построить свою речь (словесное оформление):
При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою... Как выбрать специалиста по управлению гостиницей: Понятно, что управление гостиницей невозможно без специальных знаний. Соответственно, важна квалификация... Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... ![]() ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (421)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |