Многомерные статистические методы 3
Множественная регрессия
Регрессионный анализ, по-видимому, наиболее широко используемый метод многомерного статистического анализа. Различные аспекты регрессионного анализа подробно рассмотрены в специальной литературе32. Термин ''множественная регрессия'' объясняется тем, что анализу подвергается зависимость одного признака (результирующего) от набора независимых (факторных) признаков. Разделение признаков на результирующий и факторные осуществляется исследователем на основе содержательных представлений об изучаемом явлении (процессе). Все признаки должны быть количественными
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ: ТРАДИЦИИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ - Г.П.Бессокирная
В статье дается краткий обзор публикаций 80-90-х годов по популярному математическому методу анализа данных. На примере факторного анализа (ФА) оценок удовлетворенности различными сторонами повседневной жизни обсуждаются результаты применения традиционных и пока еще редко используемых методов выделения и вращения факторов в SPSS.
Факторный анализ - ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ БРЕНДОВ
Факторный анализ - это метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Привлечение информации о взаимосвязях переменных позволяет достигнуть лучших результатов кластеризации и объяснить семантику выделяемых кластеров/сегментов. Факторный анализ позволяет выделить обобщенные критерии (факторы), каждый из которых содержит в себе свойства сразу нескольких переменных. Фактор "сжимает" информацию о многих переменных.
Методы и алгоритмы построения элементов систем статистического моделирования
Метод моделирования широко применяют в таких областях, как автоматизация проектирования и организации в автоматизированных системах научных исследований, в системах исследования и проектирования, в системах массового обслуживания, анализ различных сторон деятельности человека, автоматизированное управление производственными и другими процессами. Важно подчеркнуть, что моделирование используется при проектировании, создании, внедрении, эксплуатации систем, а также на различных уровнях их изучения, начиная от анализа работы элементов и кончая исследованием системы в целом при их взаимодействии с окружающей средой.
Статистика
По условию задания предполагается, что исходные данные по 26 банкам являются 5% выборкой из некоторой генеральной совокупности. Для определения характеристик генеральной совокупности необходимо: определить характеристики выборочной совокупности: среднюю величину; дисперсию; долю единиц, обладающих значением изучаемого признака; дисперсию доли; рассчитать ошибки выборки; распространить результаты выборки на генеральную совокупность путем определения доверительных интервалов, в которых с определенной вероятностью можно гарантировать нахождение характеристик генеральной совокупности.
Содержание раздела
