Элементы многомерного статистического анализа. Основные этапы. (Лекция 9)

1. ЭЛЕМЕНТЫ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

2. Основные этапы

1. Определяются цели исследования;
анализируется исследуемая реальная система и
объекты, входящие в нее; выбирается перечень
показателей, характерный для данной системы
и описывающий ее состояние; оценивается
объем исследования, необходимое время и
трудозатраты; осуществляется выбор методов
математического описания исследуемой
системы.

3. Основные этапы

2. Осуществляется сбор необходимых
статистических данных и разрабатывается
схема их анализа; формируется массив данных,
осуществляется его вывод на ЭВМ и запись на
магнитные носители.

4. Основные этапы

3. Проводится первичная статистическая
обработка данных и решение задач
формирования выборки в соответствии с
заданными параметрами репрезентативности,
выявления и анализа резко отличающихся
наблюдений, с реконструкцией пропущенных
данных.

5. Основные этапы

4. Разрабатывается подробный план
проведения вычислительного процесса,
осуществляется обработка на ЭВМ и запись на
магнитные носители.

6. Основные этапы

5. Статистическая проверка значимостей
полученных результатов.

7. Основные этапы

6 (заключительный). Осуществляется
интерпретация полученных результатов.

8. Многомерный статистический анализ

представляет собой раздел,
посвященный систематизации и
обработке многомерных данных,
направленных на выявление
характера и структуры взаимосвязей
между компонентами исследуемого
многомерного признака для
получения научных и практических

9. ПРИМЕНЯЕТСЯ для решения следующих проблем:

• исследование зависимостей между
анализируемыми признаками
(корреляционный, регрессионный,
дисперсионный анализы и др.);

10. ПРИМЕНЯЕТСЯ для решения следующих проблем:

• классификация объектов
(кластерный анализ, дискриминантный
анализ, распознавание образов и др.);

11. ПРИМЕНЯЕТСЯ для решения следующих проблем:

• снижение размерности исследуемого
пространства показателей и отбор из их
числа наиболее весомых
(факторный анализ, многомерное
шкалирование и др.).