Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne

Andrzej Balicki

Uzyskaj dostęp

Zakup książkę

ISBN/ISSN:

978-83-7326-654-4

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego

Rok wydania:

2013

Liczba stron:

359

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

Balicki, Andrzej. Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne. Red. . Gdańsk: Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, 2013, 359 s. ISBN 978-83-7326-654-4

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A1 Balicki, A.

T1 Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne

PB Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego

PP Gdańsk

YR 2013

SN 978-83-7326-654-4

Bibliografia BibTex:

@Book{ 134695, author = "Balicki, Andrzej", editor = "", title = "Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne", publisher = "Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego", year = "2013", address = "Gdańsk", isbn = "978-83-7326-654-4" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU - Balicki, Andrzej

ED -

TI - Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne

PB - Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego

CY - Gdańsk

PY - 2013

SN - 978-83-7326-654-4

ER -

Netografia (standard APA):

Balicki, Andrzej. Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne [baza danych online] Gdańsk: Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, 2013 [dostęp: 25 08 2024]. Dostęp w Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/statystyczna-analiza-wielowymiarowa-i-jej-zastosowania-spoleczno-andrzej-balicki-134695.

analiza głównych składowych, porządkowanie liniowe, analiza skupień, analiza czynnikowa

Książka ta nie tylko wypełnia istniejącą na polskim rynku lukę w naukowym piśmiennictwie statystycznym, ale jest ponadto jedną z niewielu prac, które w sposób wszechstronny omawiają genezę, założenia i zastosowania metod statystyki wielowymiarowej...

Więcej

ISBN/ISSN:

978-83-7326-654-4

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego

Rok wydania:

2013

Liczba stron:

359

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Od wydawcy10
Od autora12
Rozdział 1. Zagadnienia wstępne16
1.1. Wprowadzenie16
1.2. Istota statystycznej analizy wielowymiarowej i krótki rys historyczny17
1.3. Zakres i klasyfikacje metod analizy wielowymiarowej21
1.4. Obserwacje wielowymiarowe24
1.5. Macierze współzależności30
1.6. Geometryczna reprezentacja zmiennych i współczynnika korelacji33
1.7. Korelacja cząstkowa34
1.8. Korelacja wieloraka42
1.9. Problemy wielowymiarowe49
Rozdział 2. Analiza głównych składowych64
2.1. Wprowadzenie64
2.2. Istota i model analizy składowych66
2.3. Metoda Hotellinga wyznaczania głównych składowych69
2.4. Geometryczna interpretacja głównych składowych76
2.5. Numeryczne metody wyznaczania głównych składowych77
2.6. Etapy analizy głównych składowych i ich praktyczne aspekty80
2.6.1. Wybór zmiennych do analizy i liczba obserwacji80
2.6.2. Wstępna analiza danych i ich transformacja83
2.6.3. Wyznaczenie macierzy korelacji i macierzy zmienności85
2.6.4. Liczba głównych składowych i interpretacja wartości własnych87
2.7. Interpretacja wyników analizy głównych składowych91
2.8. Wartości głównych składowych i sposoby ich wykorzystania94
2.9. Wnioskowanie w analizie głównych składowych96
2.10. Inne uwagi o analizie głównych składowych98
2.11. Zastosowania analizy głównych składowych99
Rozdział 3. Analiza czynnikowa132
3.1. Początki i rozwój analizy czynnikowej132
3.2. Istota i cel analizy czynnikowej136
3.3. Tradycyjny model analizy czynnikowej139
3.4. Dekompozycja wariancji a korelacje141
3.5. Istota rozwiązania w analizie czynnikowej144
3.6. Geometryczna interpretacja macierzy korelacji i macierzy czynników148
3.7. Metody wstępnego określania zasobów zmienności wspólnej151
3.8. Metody szacowania ładunków czynnikowych155
3.8.1. Metoda centroidalna wyodrębniania czynników155
3.8.2. Metoda głównych osi167
3.8.3. Estymacja czynników metodą największej wiarygodności170
3.9. Liczba wspólnych czynników175
3.10. Rotacja osi współrzędnych181
3.11. Inne zagadnienia analizy czynnikowej185
3.12. Uwagi końcowe188
3.13. Zastosowania analizy czynnikowej190
Rozdział 4. Analiza skupień206
4.1. Wprowadzenie206
4.2. Istota analizy skupień209
4.3. Podobieństwo obiektów i jego pomiar213
4.3.1. Pomiar zróżnicowania obiektów według cech ilościowych – miary odległości215
4.3.2. Pomiar podobieństwa obiektów według cech ilościowych223
4.3.3. Wskaźniki podobieństwa obiektów według cech alternatywnych228
4.3.4. Pomiar podobieństwa obiektów według zmiennych w postaci kategorii237
4.3.5. Pomiar odległości obiektów oparty na proporcjach238
4.3.6. Pomiar podobieństwa obiektów według zmiennych różnego typu241
4.4. Podobieństwo cech i jego pomiar245
4.4.1. Pomiar podobieństwa cech ilościowych na podstawie korelacji245
4.4.2. Pomiar podobieństwa cech nominalnych246
4.4.3. Pomiar podobieństwa cech alternatywnych249
4.5. Procedury normalizacji zmiennych256
4.6. Grupowanie hierarchiczne260
4.6.1. Istota aglomeracyjnego grupowania hierarchicznego260
4.6.2. Metoda najbliższego sąsiada262
4.6.3. Metoda najdalszego sąsiada268
4.6.4. Metoda średniej grupowej270
4.6.5. Metoda centroidalna273
4.6.6. Metoda mediany275
4.6.7. Metoda Warda277
4.6.8. Strategia elastyczna oraz schemat Lance’a i Williamsa280
4.6.9. Ocena grupowania na podstawie dendrogramu. Korelacja kofenetyczna284
4.7. Grupowanie podziałowe292
4.7.1. Idea grupowania podziałowego292
4.7.2. Kryteria adekwatności podziału294
4.7.3. Wstępne konfiguracje podziału299
4.7.4. Algorytmy transferu300
4.8. Wybór liczby grup309
4.9. Zastosowania analizy skupień311
Rozdział 5. Porządkowanie liniowe318
5.1. Istota porządkowania liniowego318
5.2. Metoda wzorca319
5.2.1. Ustalenie charakteru zmiennych320
5.2.2. Rozwiązanie z metodzie wzorca322
5.2.3. Ważenie i normalizacja zmiennych324
5.3. Inne proste metody porządkowania wielowymiarowego326
5.3.1. Metoda standaryzowanych sum327
5.3.2. Metody wykorzystujące inne procedury normalizujące329
5.3.3. Metoda sumy rang330
5.3.4. Metoda sumy punktów331
5.3.5. Metoda dystansów333
5.4. Porządkowanie według pierwszej głównej składowej334
5.5. Zastosowania metod porządkowania liniowego335
Bibliografia350

Rozdział1

Zagadnieniawstępne

1.1.Wprowadzenie

Większośćdanychstatystycznychmacharakterwielowymiarowy.Oznaczato,że

zarównoobiektyzbiorowości,jakteżbadanezjawiskasąopisywanezapomocą

wieluróżnych,zwyklezależnychcech.Jeślinawetobserwacjemogąbyćanalizo-

wanezewzględutylkonajednącechę,tojednakczęstoanalizaprowadzidosytua-

cjiwielowymiarowej.Niemożnazatemograniczaćzastosowańmetodstatystycz-

nychdoprostychanalizjednejcechylubdwóchcechrównocześnie.Analizy

dużychzbiorówobserwacji,takabyniepominąćichzłożoności,alerównocześnie

uprościćjeiuczynićzrozumiałymi,wymagająstosowaniastatystycznychmetod

analizywielowymiarowej.

Czasamizbiórwartościpewnejcechyjestściślezwiązanyzwartościamijed-

nejlubwiększejliczbyinnychcech;czasamiżadnejtakiejrelacjiniestwierdzamy.

Badaniełącznejzmiennościjestjednymzaspektówanalizywielowymiarowej.

Innyaspektdotyczyrelacjimiędzyjednostkami,aniecechami.Możnabowiem

zapytywać,którejednostkisąpodobnezewzględunawartościcech,czyistnieją

grupypodobnychjednostekorazktórejednostkisąodmienne

1.Tedwaaspekty

analizywielowymiarowejniezawszeznajdujądostateczneodzwierciedleniewspo-

tykanychdefinicjach.

Jeszczedoniedawnaniemalcałkowitanieobecnośćwielowymiarowychtech-

nikstatystycznychzarównownauczaniustatystyki,jakiwzastosowaniachwy-

nikałazfaktu,żeichefektywnenauczanieiwykorzystaniewymagakomputerów

idobregooprogramowania.Tworzonejeszczenietakdawnoskomplikowaneal-

gorytmyobliczeniowedlapewnychtechnikanalizywielowymiarowejraczej

zniechęcałydozajmowaniasięnimi.Obecniejednakwiększośćkomputerowych

pakietówstatystycznychzawierawzględnieprostewobsłudzeróżnorodnepro-

ceduryanalizywielowymiarowej,także„podstawowatrudność”sprowadzasiędo

tego,abyzrozumiećsensposzczególnychmetod,umiećpoprawniejezastosować

orazpotrafićocenićwynikizpunktuwidzeniabadanegozagadnieniaije

zinterpretować.R.Gnanadesikian,amerykańskistatystyk,wypowiadanastępu-

jącesłowa:„Większośćeksperymentatorówprawdopodobniedostrzegawagępo-

dejściawielowymiarowego,awiększośćstatystykówzajmującychsięzastosowa-

1Jednostkamiodmiennymi(ang.outliers)nazywamytakiejednostkizbiorowości,któreróżniąsię

znacznieodpozostałychjednostekzewzględunawartościcechy(lubcech).

Brak wyników

Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne

Treść książki

Znajdź bibliotekę blisko siebie, i uzyskaj dostęp do ebooka w systemie IBUK Libra