Статьи

Прикладная цель дисперсионного анализа заключается в ответе на вопрос: оказывает ли факторы значимое влияние на зависимую величину или нет. При этом, однако, нужно иметь ввиду, что факторы должны быть представлены в номинальной или порядковой шкале.

Линейный регрессионный анализ - это самый распространенный инструмент для описания связи между факторами и какой-то зависимой величиной. Как ВВП страны зависит от средней заработной платы, мировых цен на нефть и курса рубля? Такой пример из макроэкономики можно попробовать решить с помощью линейного регрессионного анализа. Как определить зависимость между погодой и количеством посетителей? Как спрогнозировать приток клиентов в зависимости от размера рекламного бюджета? Сколько времени нужно производить обжиг, чтобы достигнуть наилучшего качества?

Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). Это задача многомерной классификации данных.

Задачи дискриминантного анализа в экономике можно разделить на два типа.

Задачи первого типа часто встречаются в производственной практике. Допустим, что мы располагаем информацией о некотором числе бракованных деталей, дефект каждой из которых может быть следствием ряда разладок производственного процесса. На основе этой информации нужно найти функцию, позволяющую определить, какая разладка вызвала причину конкретного дефекта. Построение такой функции и составляет задачу дискриминации.

Задачи второго типа связаны с предсказанием будущих событий на основании имеющихся данных. Примером может служить определение вероятности, с которой, если соответствующие предписания производственного были соблюдены, деталь окажется стандартной.

<-- страница 1 из 5

Остались вопросы?

Напишите нам и мы подробно ответим на все Ваши вопросы!