Дискриминантный анализ

ВВЕДЕНИЕ 3
1. Метод дискриминантного анализа 5
1.1 Геометрическая интерпретация 10
1.2 Число канонических дискриминантных функций 11
1.3 Получение коэффициентов канонической дискриминантной функции 13
1.4 Классифицирующие функции 17
1.5 Дискриминантный анализ в издательском деле 21
2. Прогнозирование с использованием временных рядов 23
2.1 Метод экспоненциального сглаживания 24
2.2 Метод скользящего среднего 25
2.3 Метод Брауна 26
2.4 Метод среднего темпа 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 30

Весь текст будет доступен после покупки

Дискриминантный анализ — Это часть математической статистики, и ее содержанием является разработка методов для решения задачи различения (различения) объектов наблюдения на основе определенных причин. Например, по значению какого-либо показателя производственно-хозяйственной деятельности группа предприятий делится на несколько однородных групп.
Метод дискриминантного анализа используется в различных областях: медицине, социологии, психологии, экономике и др. При наблюдении за большими статистическими агрегатами обычно необходимо разделить разнородные группы на однородные группы (классы). В будущем такое разделение при выполнении статистического анализа даст наилучшие результаты для моделирования зависимостей между различными признаками.
Дискриминантный анализ также очень удобен при обработке индивидуальных результатов тестирования. Например, при отборе кандидатов на определенную должность вы можете разделить всех опрошенных кандидатов на две группы: "Подходящие" и "не подходящие".
Мы можем привести еще один пример, иллюстрирующий применение дискриминантного анализа в экономике. Для того чтобы оценить финансовое состояние клиентов при выдаче кредитов, банки делят их на надежных и ненадежных по некоторым критериям.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Метод дискриминантного анализа

Обширную группу задач анализа данных, основывающихся на применении статистических методов, составляют так называемые задачи классификации. В близких смыслах (в зависимости от предметной области) используются также термины: «группировка», «систематизация», «таксономия», «диагностика», «прогноз», «принятие решений», «распознавание образов». Можно выделить три подобласти теории классификации: дискриминация (дискриминантный анализ), кластеризация (кластерный анализ) и группировка [2].
В дискриминантном анализе классы предполагаются заданными (например, обучающими выборками, для элементов которых известно, каким классам они принадлежат: больной-здоровый, легкая степень заболевания – средняя – тяжелая и т.д.). Задача заключается как раз в том, чтобы вновь появляющийся объект отнести к одному из этих классов [2].
У термина «дискриминация» имеется множество синонимов: диагностика (требуется поставить диагноз из конечного списка возможных диагнозов, если известны определенные характеристики пациента и известно, какие диагнозы ставились пациентам, вошедшим в обучающую выборку), распознавание образов с учителем, автоматическая (или статистическая) классификация с учителем и т.д. [2].
Методы дискриминантного анализа находят применение в различных областях: медицине, социологии, психологии, экономике и т. д. При наблюдении больших статических совокупностей часто появляется необходимость разделить неоднородную совокупность на однородные группы (классы). Такое расчленение в дальнейшем при проведении статического анализа дает лучшие результаты моделирования зависимостей между отдельными признаками [3].
Дискриминантный анализ оказывается очень удобным и при обработке результатов тестирования отдельных лиц. Например, при выборе кандидатов на определенную должность можно всех опрашиваемых разделить на две группы: «подходит», «не подходит» [3].
Применения дискриминантного анализа многочисленны. Впервые им воспользовался Фишер, занимающийся проблемами антропологии и биологии. В социальных науках одно из первых приложений относится к психологическим и общеобразовательным тестам. Ученые, проводящие исследования в области политики, применяли дискриминантный анализ при изучении поведения жителей городов во время выборов, законодательных фракций и предрасположений судов к тем или иным истцам и ответчикам. Психологи широко используют дискриминантный анализ в области персональных тестов и тестов по специальным дисциплинам. Особенно полезна данная техника при анализе экспериментальных данных, когда предположение и принадлежность к определенной «испытуемой» группе влекут за собой изменение нескольких исследуемых переменных. Примером такого рода является изучение половых стереотипов в поведении детей [4].

Весь текст будет доступен после покупки

1. Метод дискриминантного анализа / Библиотека рефератов // BestReferat [Электронный ресурс]. — 2021. — Режим доступа: http://www.bestreferat.ru/referat-111040.html. — Дата доступа: 25.05.2021.
2. Новиков, Д.А. Статистические методы в медико-биологическом эксперименте (типовые случаи) / Д. А. Новиков, В. В. Новочадов. — Волгоград: ВолГМУ, 2019. — 84 c
3. Сошникова, Л. А. Многомерный статистический анализ в экономике / Л. А. Сошникова, В. Н. Томашевич. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2019. — 598 с.
4. Ким, Дж. О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж. О. Ким, Ч. У. Мьюллер, пер. с англ. Хотинского. — М.: Финансы и статистика, 2019. — 215 с.: ил.
5. Тюрин, В. В. Дискриминантный анализ в биологии: монография / В. В. Тюрин, С. Н. Щеглов. — Краснодар: Кубанский гос. ун-т, 2018. — 123 с.
6. Айвазян, С.А. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: справ. изд. / под ред. С.А. Айвазяна. — М.: Финансы и статистика, 2019. — 607 с.
7. Ефимов, В. М. Многомерный анализ биологических данных: учеб. пособие / В. М. Ефимов, В. Ю. Ковалева. — С.П.: Институт систематики и экологии животных СОРАН, 2018. — 87 с.

Весь текст будет доступен после покупки