double arrow

ВОПРОС 31. ВОПРОС 34

ВОПРОС 31

Методы мат статистики нужны не только для статистич-ого доказат-ва гипотез, но и для представления эмпирич-х данных в пригородном для интерпритации виде, поиска смысла в исходной инф-ции. Задачи МСА: исслед-е зависимостей между объектами или признаками; классиф-ция объектов или признаков при задании профиля групп, при его отсутствии; снижение размерности пространства признаков за счет выяв-ния внутренней структуры в совокуп-ти. Классиф-я по назначению: методы экстраполяции или предсказания (множественный регрессионный анализ, дискриминантный анализ), методы классиф-ции (кластерный и дискриминантный анализ), структурные методы (факторный анализ и многомерное шкалирование).

 

ВОПРОС 34

Кластерный анализ исп-ся для классиф-ции объектов – группировки их в классы так, чтобы объекты в классе были более похожи друг на друга, чем на объекты их других классов. Кластер – объединение нескольких однородных элементов, которое может рассматриваться как самостоятельная единица, обладающая определенными свойствами. Кластерный анализ – описательная процедура и не предполагает проверку гипотезыоб адекватности получаемой классификации (нет проверки на р-уровень значимости). Основной результат – дендограмма – графическое изображение последовательности объединения объектов в кластеры. Кол-во кластеров опред-ет по дендограмме сам исследователь. Этапы кластерного анализа: 1. Отбор объектов 2. Определение множества переменных, по кот-ым будет различаться объекты класт-ции 3. Определение меры различия между объектами класт-ции 4. Выбор метода класт-ции 5. Проверка правильности (класт-ый анализ всегда разобьет совок-ть объектов на классы, независимо от того, есть ли она на самом деле). Методы класт. анализа: одиноснйо связи (ближайшего соседа), полной свзяи (дальнего соседа), средней связи (межгрупповые связи).

 

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: