Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Wstęp
11
skaćmodelezagregowaneolepszychwłasnościachpredykcyjnychniżmodelein-
dywidualne.Podejścietopoleganapołączeniuwielu(np.100)modelimających
postaćdrzewaklasyfikacyjnegolubregresyjnegowjedenmodel.Każdyzmodeliskła-
dowychjestmodelemlokalnym,tj.zbudowanymnapodstawiepewnegopodzbioru
obserwacjilubwpewnymsegmencie(podprzestrzeni)pierwotnejprzestrzenizmien-
nych.
Wrozdzialedziesiątymomówionometodęanalizyconjoint,któraznajdujezasto-
sowaniewpomiarzeianaliziepreferencjiwyrażonychkonsumentów.Przedstawiono
głównezałożeniaanalizyconjoint,charakterystykętradycyjnejmetodyconjointanaly-
sis,procedurębadawcząstosowanąwtympodejściuorazprzedstawiononajważniejsze
etapytejprocedury.Wrozdzialetymzaprezentowanotakżerozwiązaniaumożliwiające
realizacjęprocedurytradycyjnejconjointanalysiswprogramieR.Aktualnieniejestdo-
stępnypakietprogramuRrealizującywsposóbkompleksowyproceduręconjointana-
lysis.Niemniejjednakróżnepakietyzawierająfunkcje,któremogąbyćwykorzystane
dorealizacjizadańobliczeniowychnawybranychetapachtejprocedury.Zadania,które
niesąbezpośredniowspieraneprzezprogramR,oprogramowanowpostaciwłasnych
funkcjiwjęzykuR.
Rozdziałjedenastypoświęconoanalizieczynnikowej.Przedstawionownimnaj-
popularniejszemetodywyodrębnianiaczynnikówwspólnych,określanialiczbyczynni-
kóworazrotacjiukładuodniesienia.Omówionotakżeprobleminterpretacjiczynników
głównych.PrzygotowanowjęzykuRfunkcjeKMO(wskaźnikKaisera–Meyera–Olkina)
iMSA(miaraadekwatnościdoborupojedynczejzmiennej)wykorzystywanewpierw-
szymetapieanalizyczynnikowej,tj.podczasselekcjizmiennych.
WrozdzialedwunastymCzytelnikznajdziepodstawyteoretyczneiaplikacyjneme-
todskalowaniawielowymiarowego.Zaprezentowanotamzarównometryczne,jakinie-
metrycznealgorytmyobliczeniowestosowanewprocedurachskalowaniawielowymia-
rowego.OmówionoanalizęProcrustesa,służącądoporównaniaiwzajemnegodopa-
sowaniakonfiguracjipunktówreprezentującychtesameobiekty,aleotrzymanychna
przykładwwynikuinnegobadania,napodstawieinnychdanychźródłowychlubprzy
wykorzystaniuinnegoprogramukomputerowego.Przedstawionorównieżwybranemo-
deleróżnicindywidualnych.
Rozdziałtrzynastypoświęconoanaliziekorespondencji,któraumożliwiabadanie
współwystępowaniakategoriizmiennych.Metodętęmożnapotraktowaćjakotechni-
kęskalowaniawielowymiarowego,wprzypadkugdyzmiennemierzonesąnasłabych
skalachpomiaru.Womawianymrozdzialeprzedstawionopodstawyteoretyczneanalizy
korespondencjidladwóchzmiennychoraztestyniezależnościzmiennych.Przedstawio-
norównieżproblemanalizywprzypadkuwieluzmiennychiróżnesposobyprezentacji
danych.
Wrozdzialeczternastymzaprezentowanoanalizęskupień.Przedstawionoistotęoraz
podstawoweproblemyzagadnieniaklasyfikacji.Następniewyodrębnionoischaraktery-
zowanosiedemetapówtypowejanalizyskupień,którymisą:wybórobiektówizmien-
nychdoklasyfikacji,wybórformułynormalizacjiwartościzmiennych,wybórmiaryod-
ległości,wybórmetodyklasyfikacji,ustalenieliczbyklas,ocenawynikówklasyfikacji,
opis(interpretacja)iprofilowanieklas.
