Зменшення розмірності ранжованих даних в багатовимірних економічних моделях
Loading...
Date
2023
Authors
Advisor
Compiler
Editor
Journal Title
ISSN
E-ISSN
Volume Title
Publisher
Одеський нацiональний унiверситет iменi I. I. Мечникова
Abstract
Однiєю з «точок зростання» прикладної статистики є методи зниження
розмiрностi простору статистичних даних. Вони все частiше використовуються при аналiзi даних у конкретних прикладних дослiдженнях, наприклад, соцiологiчних. Розглянемо найперспективнiшi методи зниження розмiрностi. Наприклад застосування iмовiрнiсно-статистичного моделювання та результатiв статистики нечислових даних обґрунтуємо валiднiсть оцiнки розмiрностi простору.
Крiм прагнення до наочностi, є й iншi мотиви зниження розмiрностi.
Тi фактори, вiд яких iнтересуюча дослiдника змiнна не залежить, лише
заважають статистичному аналiзу. По-перше, на збiр iнформацiї про них витрачаються фiнансовi, часовi, кадровi ресурси. По-друге, як можна довести, їх включення до аналiзу погiршує властивостi статистичних процедур, зокрема, збiльшує дисперсiю оцiнок параметрiв та характеристик розподiлiв. Тому бажано позбутися таких чинникiв.
Description
Keywords
111 математика, зменшення розмірності, метод головних компонент, факторний аналiз, економiчний аналiз, факторний простір, матриця вiдмiнностей
Citation
Носач, І. Д. Зменшення розмірності ранжованих даних в багатовимірних економічних моделях : дипломна робота магістра / І. Д. Носач. – Одеса, 2023. – 26 с.