- •1. Які математичні операції можна застосовувати до метричних ознак? Які перетворення можна застосовувати до метричних ознак?
- •2. Наведіть приклади ознак, виміряних в порядковій шкалі.
- •3. Які математичні операції можна застосовувати до порядкових ознак? Які перетворення можна застосовувати до порядкових ознак?
- •Які математичні операції можна застосовувати до номінальних ознак? Які перетворення можна застосовувати до номінальних ознак?
- •Дайте визначення квартилів. Скільки є квартилів? Для ознак в яких шкалах можуть обчислюватися ці показники
- •9. Дайте визначення коефіцієнту варіації. Якою є розмірність цього показника? Які значення може приймати коефіцієнт варіації?
- •Які параметри має нормальний розподіл? Якою є сфера основного застосування цього розподілу?
- •.Які параметри має розподіл 2 ? Якою є сфера основного застосування цього розподілу?
- •Які параметри має розподіл Фішера? Якою є сфера основного застосування цього розподілу?
- •2. В якому випадку говорять про кореляційний зв'язок між двома ознаками? Наведіть приклади.
- •1. Дайте визначення статистичної гіпотези.
- •2. Запишіть приклад нульової та альтернативної до неї статистичної гіпотези.
- •3. Дайте визначення помилки першого роду.
- •4. Дайте визначення помилки другого роду.
- •9. Як оцінюється значущість коефіцієнтів Чупрова та Крамера?
- •6. З якою метою оцінюють значущість різниці середніх? Поясніть на прикладі.
- •Регресія
- •Як інтерпретуються коефіцієнти регресії в рівнянні лінійної регресії?
- •Дайте визначення рівняння лінійної регресії в нормальних (стандартних) координатах. В чому його специфіка по відношенню до звичайного рівняння лінійної регресії?
- •Які Ви знаєте підходи до оцінювання якості рівняння регресії?
- •Як обчислюється і який зміст має коефіцієнт детермінації?
- •Як інтерпретується коефіцієнт множинної кореляції?
- •Дайте визначення лінійного і нелінійного зв’язків. Проілюструйте свою відповідь діаграмою розсіяння.
- •Дайте визначення прямого і зворотнього зв’язків. Проілюструйте свою відповідь діаграмою розсіяння.
- •Які значення може приймати коефіцієнт Пірсона?
- •Наявність якого зв’язку фіксує коефіцієнт кореляції Пірсона?
- •Як інтерпретуються значення коефіцієнту кореляції Пірсона?
- •Поясніть поняття хибної залежності та хибної незалежності між двома ознаками.
- •Яку інформацію про причинно-наслідковий характер зв’язку дає коефіцієнт кореляції Пірсона?
- •Яке співвідношення між значеннями коефіцієнту кореляції Пірсона та кореляційного відношення?
- •Дайте визначення кластера.
- •Як застосовується кластерний аналіз для побудови типологій об'єктів?
- •Як застосовується кластерний аналіз для групування ознак?
- •Наведіть аксіоми відстані.
- •5. Які ви знаєте визначення відстаней для ознак, виміряних в метричних шкалах?
- •Які ви знаєте визначення відстаней для ознак, виміряних в номінальних шкалах?
- •Як можна оцінити надійність проведеного розбиття на кластери?
- •12. Які особливості структури матриці відстаней?
- •14.Сформулюйте загальну схему алгоритму k-means Cluster (Quick Cluster), реалізованого в пакеті spss. В чому особливості цього алгоритму у порівнянні з ієрархічним кластерним аналізом?
- •Формулы для решения зад ач
Дайте визначення кластера.
Кла́стер (англ. cluster скопление) — объединение нескольких однородных элементов, которое может рассматриваться как самостоятельная единица, обладающая определёнными свойствами.
Як застосовується кластерний аналіз для побудови типологій об'єктів?
Метою кластерного аналізу є застосування автоматичної класифікації об’єктів на основі формально визначеної подібності або відстані між ними. Отже, основними поняттями кластерного аналізу є подібність і дистанція. Дистанція є мірою того, наскільки об’єкти відділені один від одного, а подібність є мірою близькості. За допомогою кластерного аналізу можна класифікувати групи, які можуть бути названі за певними критеріями. При побудові типології об’єктів кластерний аналіз застосовується для класифікації об’єктів за певними виділеними показниками, тобто пошуку та визначення структури об’єктів
Як застосовується кластерний аналіз для групування ознак?
Метою кластерного аналізу є застосування автоматичної класифікації об’єктів на основі формально визначеної подібності або відстані між ними. Отже, основними поняттями кластерного аналізу є подібність і дистанція. Дистанція є мірою того, наскільки об’єкти відділені один від одного, а подібність є мірою близькості. При групуванні об’єктів (ознак) у класи використовується одне з цих понять. У процесі класифікації кластер ний аналіз прагне визначити групи таким чином, щоб мінімізувати внутрішньогрупову і максимілізувати міжгрупову варіацію об’єктів.
Для групування ознак кластерний аналіз застосовується для класифікації об’єктів за певним показником. Так, кластерний аналіз можна розглядати як елемент побудови стратифікованої вибірки
Наведіть аксіоми відстані.
1) расстояние между А и В больше либо равно нулю d(a, b)>=0
2) расстояние между А и А равно нулю d(a,a) = 0
3) расстояние между А и В равно расстоянию между В и А. d(a,b)=d(b,a)
4) сумма расстояний между (А и В) и (В и С) больше, чем между А и В. d(a,b)+d(b,c)>=d(a,c)
5. Які ви знаєте визначення відстаней для ознак, виміряних в метричних шкалах?
Эвклидово расстояние — наиболее общий тип расстояния. Оно попросту является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве
Квадрат расстояния Эвклида применяется в том случае, когда необходимо придать большие веса более отдаленным друг от друга объектам
Расстояние городских кварталов (манхэттенское расстояние) является средним разностей по координатам. Для этой меры влияние отдельных больших разностей (выбросов) уменьшается (так как они не возводятся в квадрат).
Расстояние Чебышева используется тогда, когда желают определить два объекта как "различные", если они различаются по какой-либо одной координате (каким-либо одним измерением).
Степенное расстояние используется тогда, когда необходимо прогрессивно увеличить или уменьшить вес, относящийся к размерности, для которой соответствующие объекты сильно отличаются
Які ви знаєте визначення відстаней для ознак, виміряних в номінальних шкалах?
Номінальні змінні можна звести до дихотомічних змінних і по ним можна будувати відстані (номінальну шкалу К можна переворити в дихотомічну К-1). Відстань між об’єктами може бути побудована на кількості співпадань/ не співпадань відповідей на питання (або із певної кількості випадків) – відстань за Хеммінком
Мера сходства Хэмминга
Мера сходства Роджерса–Танимото
