Ulubione
  1. Strona główna
  2. STATYSTYCZNE METODY WIELOWYMIAROWEJ ANALIZY PORÓWNAWCZEJ Teoria i zastosowania

STATYSTYCZNE METODY WIELOWYMIAROWEJ ANALIZY PORÓWNAWCZEJ Teoria i zastosowania

55,00 zł
49,50 zł
/ szt.
Oszczędzasz 10 % ( 5,50 zł).
Autor: Tomasz Panek Jan Zwierzchowski
Kod produktu: 978-83-7378-869-5
55,00 zł
49,50 zł
/ szt.
Oszczędzasz 10 % ( 5,50 zł).
Dodaj do ulubionych
Łatwy zwrot towaru w ciągu 14 dni od zakupu bez podania przyczyny
STATYSTYCZNE METODY WIELOWYMIAROWEJ ANALIZY PORÓWNAWCZEJ Teoria i zastosowania
STATYSTYCZNE METODY WIELOWYMIAROWEJ ANALIZY PORÓWNAWCZEJ Teoria i zastosowania

Jednym z podstawowych typów badań i analiz prowadzonych w różnych dziedzinach są badania i analizy porównawcze. We wszystkich tego typu badaniach i analizach mamy do czynienia z wieloma obserwowanymi jednostkami charakteryzowanymi przez liczne zbiory cech, często w różnych okresach (momentach). W takich sytuacjach szerokie zastosowanie znajdują statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, a szczególnie metody taksonomiczne i metody analizy czynnikowej.

Właśnie te grupy metod przedstawiono w prezentowanej książce. Metody wielowymiarowej analizy porównawczej zostały zilustrowane licznymi przykładami empirycznymi, przy wykorzystaniu pakietu STATA 12 rozszerzonego o nowe, autorskie procedury. Wszystkie nowe programy zostały udostępnione pod adresem internetowym: www.sgh.waw.pl/wapstata z myślą o zastosowaniu ich przez Czytelnika do wykonywania własnych obliczeń.

Ze względu jednak na szerokie praktyczne zastosowania przedstawianych statystycznych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, mogą z niej korzystać również studenci innych kierunków studiów, zarówno technicznych, jak i humanistycznych. Ponadto książka może być przydatna dla pracowników naukowych prowadzących wszelkiego rodzaju badania porównawcze oraz pracowników różnych branż gospodarki, w tym działów marketingu, instytutów badania opinii publicznej czy też analityków różnych rynków, w tym rynków finansowych.

[[[separator]]]

Jednym z podstawowych typów badań i analiz prowadzonych w różnych dziedzinach są badania i analizy porównawcze. We wszystkich tego typu badaniach i analizach mamy do czynienia z wieloma obserwowanymi jednostkami charakteryzowanymi przez liczne zbiory cech, często w różnych okresach (momentach). W takich sytuacjach szerokie zastosowanie znajdują statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, a szczególnie metody taksonomiczne i metody analizy czynnikowej. Właśnie te grupy metod przedstawiono w prezentowanej książce.

Książkę przygotowano przede wszystkim z myślą o studentach kierunków ekonomicznych, tak dziennych, jak i zaocznych. Ze względu jednak na szerokie praktyczne zastosowania przedstawianych statystycznych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, mogą z niej korzystać również studenci innych kierunków studiów, zarówno technicznych, jak i humanistycznych. Ponadto książka może być przydatna dla pracowników naukowych prowadzących wszelkiego rodzaju badania porównawcze oraz pracowników różnych branż gospodarki, w tym działów marketingu, instytutów badania opinii publicznej czy też analityków różnych rynków, w tym rynków finansowych.

Książka składa się z dziewięciu rozdziałów oraz trzech aneksów. W rozdziale pierwszym przedstawiono podstawowe założenia wielowymiarowej analizy porównawczej. Zostały w nim wyjaśnione pojęcia przedmiotu i przestrzeni analizy porównawczej. Dokonano także charakterystyki skal pomiarowych. Zaprezentowano również zasady doboru zmiennych diagnostycznych, zasady ich ważenia oraz transformacji, omawiając metody ich stymulacji, normalizacji i eliminacji z obliczeń wartości ujemnych. Wreszcie dokonano prezentacji szeregu miar podobieństwa obiektów, mających zastosowanie dla różnych skal pomiaru zmiennych.

Rozdział drugi poświęcono metodom porządkowania obiektów. Najpierw przedstawiono w nim metody porządkowania liniowego, wyróżniając w ich ramach metody diagramowe, metody oparte na zmiennej syntetycznej (wzorcowe i bezwzorcowe) oraz metody iteracyjne. Następnie zaprezentowano metody porządkowania nieliniowego, w tym metody dendrytowe oraz metody aglomeracyjne.

W rozdziale trzecim zajęto się metodami grupowania obiektów. Na wstępie przedstawiono metody grupowania obiektów uporządkowanych liniowo. Następnie dokonano prezentacji metod aglomeracyjnych i metod deglomeracyjnych stosowanych do grupowania obiektów uporządkowanych nieliniowo. W kolejnych częściach rozdziału przeprowadzono przegląd metod optymalizacji wstępnego grupowania obiektów, metod obszarowych oraz metod taksonomii struktur. Rozdział kończy omówienie mierników oceny poprawności grupowania.

Rozdział czwarty zawiera metody wyboru reprezentantów grup obiektów przestrzennych. Omówiono w nim metodę środka ciężkości oraz metodę potencjałów. Rozdział piąty został poświęcony analizie głównych składowych. Na wstępie dokonano ogólnej charakterystyki metody. Przedstawiono w nim także model analizy głównych składowych oraz jej interpretację geometryczną. Następnie zaprezentowano techniki określania liczby głównych składowych do wykorzystania w analizie oraz podstawowe wskaźniki wspomagające interpretację uzyskanych wyników. Wreszcie omówiono podstawowe założenia analizy głównych składowych oraz sposób ich weryfikacji.

Kolejny rozdział zawiera prezentację analizy czynnikowej. We wprowadzeniu do rozdziału omówiono ogólne założenia metody. Po prezentacji modelu analizy czynnikowej i jej interpretacji geometrycznej, przedstawiono metody szacunku ładunków czynnikowych. Następnie scharakteryzowano metody rotacji czynników oraz przedstawiono zasady interpretacji uzyskanych wyników. Rozdział kończy omówienie zasadności stosowania analizy czynnikowej w konkretnych badaniach empirycznych.

W rozdziale siódmym zaprezentowano analizę kanoniczną. Rozdział rozpoczyna ogólna charakterystyka metody. Następnie dokonano prezentacji modelu analizy kanonicznej. Ponadto przedstawiono sposób ustalania liczby par zmiennych kanonicznych stosowanych do ostatecznej analizy oraz zasady interpretacji uzyskanych wyników. W zakończeniu rozdziału omówiono zasadność stosowania analizy kanonicznej w analizach empirycznych.

Rozdział ósmy zawiera omówienie analizy dyskryminacyjnej. Na wstępie scharakteryzowano ogólnie metodę, wskazując na jej zastosowania dyskryminacyjne i klasyfikacyjne. Pierwszą część rozdziału poświęcono zagadnieniu dyskryminacji. Przedstawiono zasady budowy funkcji dyskryminacyjnych, badanie istotności dyskryminacyjnej zmiennych wejściowych i istotności zmiennych (funkcji) dyskryminacyjnych, a także interpretację uzyskanych wyników. W drugiej części rozdziału zajęto się zagadnieniami związanymi z klasyfikacją. Przedstawiono zasady budowy funkcji klasyfikacyjnych i zasady klasyfikacji obiektów. Zdefiniowano także prawdopodobieństwa klasyfikacyjne występujące przy klasyfikacji obiektów.Przedstawiono również procedurę klasyfikacji obiektów za pomocą odległości Mahalanobisa. Na zakończenie rozdziału omówiono podstawowe założenia analizy dyskryminacyjnej oraz sposoby ich weryfikacji.

Ostatni z rozdziałów został poświęcony analizie korespondencji. Na wstępie przedstawiono ogólną charakterystykę metody oraz zarys historii jej rozwoju. Następnie zaprezentowano model analizy korespondencji. W kolejnej części rozdziału omówiono problematykę związaną z wyborem przestrzeni czynnikowej dla odtworzenia wejściowych konfiguracji punktów reprezentujących obiekty i zmienne oraz zaprezentowano wskaźniki jakości ich odwzorcowania w tej przestrzeni. Przedstawiono także możliwości rozszerzenia zakresu analizy poprzez nanoszenie na wykresy struktur czynnikowych już przeanalizowanych punktów, punktów dodatkowych reprezentujących nowe kategorie. Na zakończenie omówiono sposoby interpretacji osi czynnikowych oraz wyników samej analizy korespondencji.

Przedstawione w książce metody wielowymiarowej analizy porównawczej zostały zilustrowane licznymi przykładami empirycznymi. W przykładach tych wykorzystano dane liczbowe opisujące poziom rozwoju ekonomiczno-społecznego województw Polski zamieszczone w rocznikach GUS, charakteryzujące finanse gmin pochodzące z Bazy Danych Lokalnych GUS oraz dane dotyczące sfery ubóstwa w Polsce, uzyskane w ramach badania Diagnoza Społeczna (RMS, 2011). Opis zbiorów danych używanych w przykładach znajduje się w aneksie 2.

Prowadzenie nawet prostych analiz wielowymiarowych wymaga zazwyczaj wspomagania elektroniczną techniką obliczeniową. Autorzy posługiwali się w swoich przykładach, prezentując zastosowania poszczególnych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, pakietem STATA 12. Ma on ugruntowaną pozycję na rynku programów statystyczno-ekonometrycznych jako lider w zastosowaniach do analiz w szeroko rozumianych naukach społecznych. Korzysta z niego wiele renomowanych instytucji naukowych oraz uniwersytetów na całym świecie, zarówno w badaniach naukowych, jak i w dydaktyce. Ponadto pakiet ten - dzięki swojej elastyczności - umożliwia łatwe uzupełnianie nowymi procedurami. Ma to szczególne znaczenie w sytuacji, gdy wiele procedur należących do metod wielowymiarowej analizy porównawczej, a zwłaszcza do metod taksonomicznych, nie występuje w żadnym z najczęściej wykorzystywanych w praktyce programów statystyczno-ekonometrycznych.

Program STATA 12 rozszerzono o nowe, autorskie procedury, które zostały zastosowane w przykładach przedstawionych w książce. Wszystkie nowe programy są dostępne dla czytelnika pod adresem internetowym: www.sgh.waw.pl/wapstata

Syntetyczne omówienie tych procedur oraz instrukcję instalacji dodatkowego oprogramowania zawierają aneksy 3 i 1.

[[[separator]]]

Przedmowa

 

Rozdział I. Podstawowe założenia statystycznej wielowymiarowej analizy porównawczej

1.1. Podstawowe pojęcia

1.2. Skale pomiarowe

1.3. Dobór zmiennych diagnostycznych

1.3.1. Zasady doboru zmiennych diagnostycznych

1.3.2. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów merytoryczno-formalnych

1.3.3. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów statystycznych

Przykład 1.1

1.4. Ważenie zmiennych diagnostycznych

Przykład 1.2

1.5. Transformacja zmiennych diagnostycznych

1.5.1. Stymulacja zmiennych

1.5.2. Normalizacja zmiennych

1.5.3. Wyeliminowanie z obliczeń ujemnych wartości zmiennych

Przykład 1.3

1.6. Miary podobieństwa obiektów

1.6.1. Podstawowe miary odległości

1.6.2. Wybrane miary odległości struktur

1.6.3. Miary bliskości obiektów

 

Rozdział II. Metody porządkowania

2.1. Ogólna charakterystyka metod porządkowania

2.2. Metody porządkowania liniowego

2.2.1. Metody diagramowe

Przykład 2.1

2.2.2. Metody oparte na zmiennych syntetycznych

2.2.2.1. Metody bezwzorcowe

Przykład 2.3

2.2.2.2. Metody wzorcowe

Przykład 2.4

Przykład 2.5

Przykład 2.6

2.2.3. Metody iteracyjne

Przykład 2.7

Przykład 2.8

2.3. Metody porządkowania nieliniowego

2.3.1. Metody dendrytowe

Przykład 2.9

Przykład 2.10

2.3.2. Metody aglomeracyjne

Przykład 2.11

 

Rozdział III. Metody grupowania obiektów

3.1. Założenia grupowania obiektów

3.2. Metody grupowania obiektów uporządkowanych liniowo

3.2.1. Metody diagramowe

Przykład 3.1

3.2.2. Metoda Spätha-Szczotki

Przykład 3.2

3.2.3. Metoda maksymalnego gradientu

Przykład 3.3

3.2.4. Metoda odchyleń standardowych

Przykład 3.4

3.3. Metody aglomeracyjne

3.3.1. Metody podziału dendrytu

Przykład 3.5

Przykład 3.6

3.3.2. Metody podziału drzewka połączeń

Przykład 3.7

3.4. Metody deglomeracyjne

3.4.1. Metoda najbliższej grupy

3.4.2. Metoda najbliższego obiektu

3.4.3. Metoda dalszego z najbliższych obiektów

Przykład 3.8

3.5. Metody optymalizacji danego grupowania obiektów

3.5.1. Metoda k-średnich

Przykład 3.9

3.5.2. Metoda Forgy-Janceya

Przykład 3.10

3.5.3. Metoda Wisharta

Przykład 3.11

3.6. Metody obszarowe

3.6.1. Metoda wrocławska

Przykład 3.12

3.6.2. Metoda katowicka

Przykład 3.13

3.7. Metody taksonomii struktur

Przykład 3.14

3.8. Mierniki oceny poprawności grupowania obiektów

3.8.1. Miary homogeniczności grup obiektów

3.8.2. Miary heterogeniczności grup obiektów

3.8.3. Mierniki poprawności grupowania

Przykład 3.15

 

Rozdział IV. Wybór reprezentantów grup obiektów przestrzennych

4.1. Metoda środka ciężkości

Przykład 4.1

4.2. Metoda potencjałów

Przykład 4.2

 

Rozdział V. Analiza głównych składowych

5.1. Wprowadzenie

5.2. Model analizy głównych składowych

5.3. Interpretacja geometryczna

5.4. Zasadność stosowania analizy głównych składowych

5.5. Określanie liczby głównych składowych

5.5.1. Kryterium wartości własnej

5.5.2. Kryterium osypiska

5.5.3. Kryterium stopnia wyjaśnianej wariancji

5.5.4. Kryterium istotności głównych składowych

5.6. Interpretacja wyników

5.7. Podstawowe założenia analizy głównych składowych

Przykład 5.1

 

Rozdział VI. Analiza czynnikowa

6.1. Wprowadzenie

6.2. Model analizy czynnikowej

6.3. Metody szacunku ładunków czynnikowych

6.3.1. Metoda osi głównych

6.3.2. Metoda centroidalna

6.3.3. Metoda największej wiarygodności

6.3.4. Metoda najmniejszych reszt (MINERS)

6.4. Interpretacja geometryczna

6.5. Metody rotacji czynników

6.5.1. Rotacje ortogonalne

6.5.2. Rotacje ukośne

6.6. Określanie liczby czynników

6.7. Interpretacja wyników

6.8. Zasadność stosowania analizy czynnikowej

Przykład 6.1

 

Rozdział VII. Analiza kanoniczna

7.1. Wprowadzenie

7.2. Model analizy kanonicznej

7.3. Określanie liczby par zmiennych kanonicznych

7.4. Interpretacja wyników

7.5. Zasadność stosowania analizy kanonicznej

Przykład 7.1

 

Rozdział VIII. Analiza korespondencji

8.1. Wprowadzenie

8.2. Model analizy korespondencji

8.3. Wybór przestrzeni czynnikowej

8.4. Ocena jakości odwzorowania

8.5. Punkty dodatkowe

8.6. Interpretacja osi czynnikowych

8.7. Interpretacja wyników

Przykład 8

Przykład 8.1

Przykład 8.2

 

Rozdział IX. Analiza dyskryminacyjna

9.1. Wprowadzenie

9.2. Procedura konstrukcji funkcji dyskryminacyjnych

9.3. Określanie liczby zmiennych wejściowych istotnie dyskryminujących obiekty

9.4. Określanie liczby funkcji dyskryminacyjnych

9.5. Interpretacja wyników

9.6. Procedura konstrukcji funkcji klasyfikacyjnych i klasyfikacja obiektów

9.7. Prawdopodobieństwa klasyfikacji

9.8. Miary poprawności klasyfikacji

9.9. Klasyfikacja za pomocą odległości Mahalanobisa

9.10. Podstawowe założenia analizy dyskryminacyjnej

Przykład 9

Przykład 9.1. Dyskryminacja

Przykład 9.2. Klasyfikacja obiektów post hoc

Przykład 9.3. Klasyfikacja a priori obiektów

Przykład 9.4. Klasyfikacja na podstawie odległości Mahalanobisa

 

Bibliografia

 

Aneks 1. Wprowadzenie do pakietu Stata 12

1.1. Wstęp

1.2. Uruchomienie pakietu

1.3. Interfejs użytkownika

1.4. Format danych

1.5. Otwieranie zbioru danych

1.6. Importowanie plików danych

1.7. Zapisywanie plików danych

1.8. Przeglądanie i edycja zbiorów danych

1.9. Pliki pomocy

1.10. Składnia komend w pakiecie Stata

1.11. Podstawowe komendy pakietu Stata

1.12. Wagi

1.13. Miary odległości i podobieństwa

 

Aneks 2. Opis zbiorów danych używanych w przykładach

2.1. Zbiór danych zawierający informacje o poziomie rozwoju ekonomicznego województw w Polsce w 2010 r. woj.dta

2.2. Zbiór danych zawierający charakterystyki ubóstwa (agregatowe indeksy ubóstwa) i charakterystyki gospodarstw domowych na poziomie województw w Polsce w 2011 r.: ubóstwo.dta

2.3. Zbiór danych zawierający wskaźniki finansowe dla gmin w Polsce w 2010 r.: gminy.dta

2.4. Zbiór danych zawierający strukturę wieku ludności w Polsce według województw w 2010 r.: ludnosc.dta

 

Aneks 3. Instalacja i spis programów dołączonych do książki

3.1. Instalacja dodatkowego oprogramowania

3.2. Lista dodatkowych programów

Opis

Wydanie: 1
Rok wydania: 2013
Wydawnictwo: Oficyna Wydawnicza
Oprawa: miękka
Format: B5
Liczba stron: 409

Jednym z podstawowych typów badań i analiz prowadzonych w różnych dziedzinach są badania i analizy porównawcze. We wszystkich tego typu badaniach i analizach mamy do czynienia z wieloma obserwowanymi jednostkami charakteryzowanymi przez liczne zbiory cech, często w różnych okresach (momentach). W takich sytuacjach szerokie zastosowanie znajdują statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, a szczególnie metody taksonomiczne i metody analizy czynnikowej.

Właśnie te grupy metod przedstawiono w prezentowanej książce. Metody wielowymiarowej analizy porównawczej zostały zilustrowane licznymi przykładami empirycznymi, przy wykorzystaniu pakietu STATA 12 rozszerzonego o nowe, autorskie procedury. Wszystkie nowe programy zostały udostępnione pod adresem internetowym: www.sgh.waw.pl/wapstata z myślą o zastosowaniu ich przez Czytelnika do wykonywania własnych obliczeń.

Ze względu jednak na szerokie praktyczne zastosowania przedstawianych statystycznych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, mogą z niej korzystać również studenci innych kierunków studiów, zarówno technicznych, jak i humanistycznych. Ponadto książka może być przydatna dla pracowników naukowych prowadzących wszelkiego rodzaju badania porównawcze oraz pracowników różnych branż gospodarki, w tym działów marketingu, instytutów badania opinii publicznej czy też analityków różnych rynków, w tym rynków finansowych.

Wstęp

Jednym z podstawowych typów badań i analiz prowadzonych w różnych dziedzinach są badania i analizy porównawcze. We wszystkich tego typu badaniach i analizach mamy do czynienia z wieloma obserwowanymi jednostkami charakteryzowanymi przez liczne zbiory cech, często w różnych okresach (momentach). W takich sytuacjach szerokie zastosowanie znajdują statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, a szczególnie metody taksonomiczne i metody analizy czynnikowej. Właśnie te grupy metod przedstawiono w prezentowanej książce.

Książkę przygotowano przede wszystkim z myślą o studentach kierunków ekonomicznych, tak dziennych, jak i zaocznych. Ze względu jednak na szerokie praktyczne zastosowania przedstawianych statystycznych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, mogą z niej korzystać również studenci innych kierunków studiów, zarówno technicznych, jak i humanistycznych. Ponadto książka może być przydatna dla pracowników naukowych prowadzących wszelkiego rodzaju badania porównawcze oraz pracowników różnych branż gospodarki, w tym działów marketingu, instytutów badania opinii publicznej czy też analityków różnych rynków, w tym rynków finansowych.

Książka składa się z dziewięciu rozdziałów oraz trzech aneksów. W rozdziale pierwszym przedstawiono podstawowe założenia wielowymiarowej analizy porównawczej. Zostały w nim wyjaśnione pojęcia przedmiotu i przestrzeni analizy porównawczej. Dokonano także charakterystyki skal pomiarowych. Zaprezentowano również zasady doboru zmiennych diagnostycznych, zasady ich ważenia oraz transformacji, omawiając metody ich stymulacji, normalizacji i eliminacji z obliczeń wartości ujemnych. Wreszcie dokonano prezentacji szeregu miar podobieństwa obiektów, mających zastosowanie dla różnych skal pomiaru zmiennych.

Rozdział drugi poświęcono metodom porządkowania obiektów. Najpierw przedstawiono w nim metody porządkowania liniowego, wyróżniając w ich ramach metody diagramowe, metody oparte na zmiennej syntetycznej (wzorcowe i bezwzorcowe) oraz metody iteracyjne. Następnie zaprezentowano metody porządkowania nieliniowego, w tym metody dendrytowe oraz metody aglomeracyjne.

W rozdziale trzecim zajęto się metodami grupowania obiektów. Na wstępie przedstawiono metody grupowania obiektów uporządkowanych liniowo. Następnie dokonano prezentacji metod aglomeracyjnych i metod deglomeracyjnych stosowanych do grupowania obiektów uporządkowanych nieliniowo. W kolejnych częściach rozdziału przeprowadzono przegląd metod optymalizacji wstępnego grupowania obiektów, metod obszarowych oraz metod taksonomii struktur. Rozdział kończy omówienie mierników oceny poprawności grupowania.

Rozdział czwarty zawiera metody wyboru reprezentantów grup obiektów przestrzennych. Omówiono w nim metodę środka ciężkości oraz metodę potencjałów. Rozdział piąty został poświęcony analizie głównych składowych. Na wstępie dokonano ogólnej charakterystyki metody. Przedstawiono w nim także model analizy głównych składowych oraz jej interpretację geometryczną. Następnie zaprezentowano techniki określania liczby głównych składowych do wykorzystania w analizie oraz podstawowe wskaźniki wspomagające interpretację uzyskanych wyników. Wreszcie omówiono podstawowe założenia analizy głównych składowych oraz sposób ich weryfikacji.

Kolejny rozdział zawiera prezentację analizy czynnikowej. We wprowadzeniu do rozdziału omówiono ogólne założenia metody. Po prezentacji modelu analizy czynnikowej i jej interpretacji geometrycznej, przedstawiono metody szacunku ładunków czynnikowych. Następnie scharakteryzowano metody rotacji czynników oraz przedstawiono zasady interpretacji uzyskanych wyników. Rozdział kończy omówienie zasadności stosowania analizy czynnikowej w konkretnych badaniach empirycznych.

W rozdziale siódmym zaprezentowano analizę kanoniczną. Rozdział rozpoczyna ogólna charakterystyka metody. Następnie dokonano prezentacji modelu analizy kanonicznej. Ponadto przedstawiono sposób ustalania liczby par zmiennych kanonicznych stosowanych do ostatecznej analizy oraz zasady interpretacji uzyskanych wyników. W zakończeniu rozdziału omówiono zasadność stosowania analizy kanonicznej w analizach empirycznych.

Rozdział ósmy zawiera omówienie analizy dyskryminacyjnej. Na wstępie scharakteryzowano ogólnie metodę, wskazując na jej zastosowania dyskryminacyjne i klasyfikacyjne. Pierwszą część rozdziału poświęcono zagadnieniu dyskryminacji. Przedstawiono zasady budowy funkcji dyskryminacyjnych, badanie istotności dyskryminacyjnej zmiennych wejściowych i istotności zmiennych (funkcji) dyskryminacyjnych, a także interpretację uzyskanych wyników. W drugiej części rozdziału zajęto się zagadnieniami związanymi z klasyfikacją. Przedstawiono zasady budowy funkcji klasyfikacyjnych i zasady klasyfikacji obiektów. Zdefiniowano także prawdopodobieństwa klasyfikacyjne występujące przy klasyfikacji obiektów.Przedstawiono również procedurę klasyfikacji obiektów za pomocą odległości Mahalanobisa. Na zakończenie rozdziału omówiono podstawowe założenia analizy dyskryminacyjnej oraz sposoby ich weryfikacji.

Ostatni z rozdziałów został poświęcony analizie korespondencji. Na wstępie przedstawiono ogólną charakterystykę metody oraz zarys historii jej rozwoju. Następnie zaprezentowano model analizy korespondencji. W kolejnej części rozdziału omówiono problematykę związaną z wyborem przestrzeni czynnikowej dla odtworzenia wejściowych konfiguracji punktów reprezentujących obiekty i zmienne oraz zaprezentowano wskaźniki jakości ich odwzorcowania w tej przestrzeni. Przedstawiono także możliwości rozszerzenia zakresu analizy poprzez nanoszenie na wykresy struktur czynnikowych już przeanalizowanych punktów, punktów dodatkowych reprezentujących nowe kategorie. Na zakończenie omówiono sposoby interpretacji osi czynnikowych oraz wyników samej analizy korespondencji.

Przedstawione w książce metody wielowymiarowej analizy porównawczej zostały zilustrowane licznymi przykładami empirycznymi. W przykładach tych wykorzystano dane liczbowe opisujące poziom rozwoju ekonomiczno-społecznego województw Polski zamieszczone w rocznikach GUS, charakteryzujące finanse gmin pochodzące z Bazy Danych Lokalnych GUS oraz dane dotyczące sfery ubóstwa w Polsce, uzyskane w ramach badania Diagnoza Społeczna (RMS, 2011). Opis zbiorów danych używanych w przykładach znajduje się w aneksie 2.

Prowadzenie nawet prostych analiz wielowymiarowych wymaga zazwyczaj wspomagania elektroniczną techniką obliczeniową. Autorzy posługiwali się w swoich przykładach, prezentując zastosowania poszczególnych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, pakietem STATA 12. Ma on ugruntowaną pozycję na rynku programów statystyczno-ekonometrycznych jako lider w zastosowaniach do analiz w szeroko rozumianych naukach społecznych. Korzysta z niego wiele renomowanych instytucji naukowych oraz uniwersytetów na całym świecie, zarówno w badaniach naukowych, jak i w dydaktyce. Ponadto pakiet ten - dzięki swojej elastyczności - umożliwia łatwe uzupełnianie nowymi procedurami. Ma to szczególne znaczenie w sytuacji, gdy wiele procedur należących do metod wielowymiarowej analizy porównawczej, a zwłaszcza do metod taksonomicznych, nie występuje w żadnym z najczęściej wykorzystywanych w praktyce programów statystyczno-ekonometrycznych.

Program STATA 12 rozszerzono o nowe, autorskie procedury, które zostały zastosowane w przykładach przedstawionych w książce. Wszystkie nowe programy są dostępne dla czytelnika pod adresem internetowym: www.sgh.waw.pl/wapstata

Syntetyczne omówienie tych procedur oraz instrukcję instalacji dodatkowego oprogramowania zawierają aneksy 3 i 1.

Spis treści

Przedmowa

 

Rozdział I. Podstawowe założenia statystycznej wielowymiarowej analizy porównawczej

1.1. Podstawowe pojęcia

1.2. Skale pomiarowe

1.3. Dobór zmiennych diagnostycznych

1.3.1. Zasady doboru zmiennych diagnostycznych

1.3.2. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów merytoryczno-formalnych

1.3.3. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów statystycznych

Przykład 1.1

1.4. Ważenie zmiennych diagnostycznych

Przykład 1.2

1.5. Transformacja zmiennych diagnostycznych

1.5.1. Stymulacja zmiennych

1.5.2. Normalizacja zmiennych

1.5.3. Wyeliminowanie z obliczeń ujemnych wartości zmiennych

Przykład 1.3

1.6. Miary podobieństwa obiektów

1.6.1. Podstawowe miary odległości

1.6.2. Wybrane miary odległości struktur

1.6.3. Miary bliskości obiektów

 

Rozdział II. Metody porządkowania

2.1. Ogólna charakterystyka metod porządkowania

2.2. Metody porządkowania liniowego

2.2.1. Metody diagramowe

Przykład 2.1

2.2.2. Metody oparte na zmiennych syntetycznych

2.2.2.1. Metody bezwzorcowe

Przykład 2.3

2.2.2.2. Metody wzorcowe

Przykład 2.4

Przykład 2.5

Przykład 2.6

2.2.3. Metody iteracyjne

Przykład 2.7

Przykład 2.8

2.3. Metody porządkowania nieliniowego

2.3.1. Metody dendrytowe

Przykład 2.9

Przykład 2.10

2.3.2. Metody aglomeracyjne

Przykład 2.11

 

Rozdział III. Metody grupowania obiektów

3.1. Założenia grupowania obiektów

3.2. Metody grupowania obiektów uporządkowanych liniowo

3.2.1. Metody diagramowe

Przykład 3.1

3.2.2. Metoda Spätha-Szczotki

Przykład 3.2

3.2.3. Metoda maksymalnego gradientu

Przykład 3.3

3.2.4. Metoda odchyleń standardowych

Przykład 3.4

3.3. Metody aglomeracyjne

3.3.1. Metody podziału dendrytu

Przykład 3.5

Przykład 3.6

3.3.2. Metody podziału drzewka połączeń

Przykład 3.7

3.4. Metody deglomeracyjne

3.4.1. Metoda najbliższej grupy

3.4.2. Metoda najbliższego obiektu

3.4.3. Metoda dalszego z najbliższych obiektów

Przykład 3.8

3.5. Metody optymalizacji danego grupowania obiektów

3.5.1. Metoda k-średnich

Przykład 3.9

3.5.2. Metoda Forgy-Janceya

Przykład 3.10

3.5.3. Metoda Wisharta

Przykład 3.11

3.6. Metody obszarowe

3.6.1. Metoda wrocławska

Przykład 3.12

3.6.2. Metoda katowicka

Przykład 3.13

3.7. Metody taksonomii struktur

Przykład 3.14

3.8. Mierniki oceny poprawności grupowania obiektów

3.8.1. Miary homogeniczności grup obiektów

3.8.2. Miary heterogeniczności grup obiektów

3.8.3. Mierniki poprawności grupowania

Przykład 3.15

 

Rozdział IV. Wybór reprezentantów grup obiektów przestrzennych

4.1. Metoda środka ciężkości

Przykład 4.1

4.2. Metoda potencjałów

Przykład 4.2

 

Rozdział V. Analiza głównych składowych

5.1. Wprowadzenie

5.2. Model analizy głównych składowych

5.3. Interpretacja geometryczna

5.4. Zasadność stosowania analizy głównych składowych

5.5. Określanie liczby głównych składowych

5.5.1. Kryterium wartości własnej

5.5.2. Kryterium osypiska

5.5.3. Kryterium stopnia wyjaśnianej wariancji

5.5.4. Kryterium istotności głównych składowych

5.6. Interpretacja wyników

5.7. Podstawowe założenia analizy głównych składowych

Przykład 5.1

 

Rozdział VI. Analiza czynnikowa

6.1. Wprowadzenie

6.2. Model analizy czynnikowej

6.3. Metody szacunku ładunków czynnikowych

6.3.1. Metoda osi głównych

6.3.2. Metoda centroidalna

6.3.3. Metoda największej wiarygodności

6.3.4. Metoda najmniejszych reszt (MINERS)

6.4. Interpretacja geometryczna

6.5. Metody rotacji czynników

6.5.1. Rotacje ortogonalne

6.5.2. Rotacje ukośne

6.6. Określanie liczby czynników

6.7. Interpretacja wyników

6.8. Zasadność stosowania analizy czynnikowej

Przykład 6.1

 

Rozdział VII. Analiza kanoniczna

7.1. Wprowadzenie

7.2. Model analizy kanonicznej

7.3. Określanie liczby par zmiennych kanonicznych

7.4. Interpretacja wyników

7.5. Zasadność stosowania analizy kanonicznej

Przykład 7.1

 

Rozdział VIII. Analiza korespondencji

8.1. Wprowadzenie

8.2. Model analizy korespondencji

8.3. Wybór przestrzeni czynnikowej

8.4. Ocena jakości odwzorowania

8.5. Punkty dodatkowe

8.6. Interpretacja osi czynnikowych

8.7. Interpretacja wyników

Przykład 8

Przykład 8.1

Przykład 8.2

 

Rozdział IX. Analiza dyskryminacyjna

9.1. Wprowadzenie

9.2. Procedura konstrukcji funkcji dyskryminacyjnych

9.3. Określanie liczby zmiennych wejściowych istotnie dyskryminujących obiekty

9.4. Określanie liczby funkcji dyskryminacyjnych

9.5. Interpretacja wyników

9.6. Procedura konstrukcji funkcji klasyfikacyjnych i klasyfikacja obiektów

9.7. Prawdopodobieństwa klasyfikacji

9.8. Miary poprawności klasyfikacji

9.9. Klasyfikacja za pomocą odległości Mahalanobisa

9.10. Podstawowe założenia analizy dyskryminacyjnej

Przykład 9

Przykład 9.1. Dyskryminacja

Przykład 9.2. Klasyfikacja obiektów post hoc

Przykład 9.3. Klasyfikacja a priori obiektów

Przykład 9.4. Klasyfikacja na podstawie odległości Mahalanobisa

 

Bibliografia

 

Aneks 1. Wprowadzenie do pakietu Stata 12

1.1. Wstęp

1.2. Uruchomienie pakietu

1.3. Interfejs użytkownika

1.4. Format danych

1.5. Otwieranie zbioru danych

1.6. Importowanie plików danych

1.7. Zapisywanie plików danych

1.8. Przeglądanie i edycja zbiorów danych

1.9. Pliki pomocy

1.10. Składnia komend w pakiecie Stata

1.11. Podstawowe komendy pakietu Stata

1.12. Wagi

1.13. Miary odległości i podobieństwa

 

Aneks 2. Opis zbiorów danych używanych w przykładach

2.1. Zbiór danych zawierający informacje o poziomie rozwoju ekonomicznego województw w Polsce w 2010 r. woj.dta

2.2. Zbiór danych zawierający charakterystyki ubóstwa (agregatowe indeksy ubóstwa) i charakterystyki gospodarstw domowych na poziomie województw w Polsce w 2011 r.: ubóstwo.dta

2.3. Zbiór danych zawierający wskaźniki finansowe dla gmin w Polsce w 2010 r.: gminy.dta

2.4. Zbiór danych zawierający strukturę wieku ludności w Polsce według województw w 2010 r.: ludnosc.dta

 

Aneks 3. Instalacja i spis programów dołączonych do książki

3.1. Instalacja dodatkowego oprogramowania

3.2. Lista dodatkowych programów

Opinie

Twoja ocena:
Wydanie: 1
Rok wydania: 2013
Wydawnictwo: Oficyna Wydawnicza
Oprawa: miękka
Format: B5
Liczba stron: 409

Jednym z podstawowych typów badań i analiz prowadzonych w różnych dziedzinach są badania i analizy porównawcze. We wszystkich tego typu badaniach i analizach mamy do czynienia z wieloma obserwowanymi jednostkami charakteryzowanymi przez liczne zbiory cech, często w różnych okresach (momentach). W takich sytuacjach szerokie zastosowanie znajdują statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, a szczególnie metody taksonomiczne i metody analizy czynnikowej.

Właśnie te grupy metod przedstawiono w prezentowanej książce. Metody wielowymiarowej analizy porównawczej zostały zilustrowane licznymi przykładami empirycznymi, przy wykorzystaniu pakietu STATA 12 rozszerzonego o nowe, autorskie procedury. Wszystkie nowe programy zostały udostępnione pod adresem internetowym: www.sgh.waw.pl/wapstata z myślą o zastosowaniu ich przez Czytelnika do wykonywania własnych obliczeń.

Ze względu jednak na szerokie praktyczne zastosowania przedstawianych statystycznych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, mogą z niej korzystać również studenci innych kierunków studiów, zarówno technicznych, jak i humanistycznych. Ponadto książka może być przydatna dla pracowników naukowych prowadzących wszelkiego rodzaju badania porównawcze oraz pracowników różnych branż gospodarki, w tym działów marketingu, instytutów badania opinii publicznej czy też analityków różnych rynków, w tym rynków finansowych.

Jednym z podstawowych typów badań i analiz prowadzonych w różnych dziedzinach są badania i analizy porównawcze. We wszystkich tego typu badaniach i analizach mamy do czynienia z wieloma obserwowanymi jednostkami charakteryzowanymi przez liczne zbiory cech, często w różnych okresach (momentach). W takich sytuacjach szerokie zastosowanie znajdują statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, a szczególnie metody taksonomiczne i metody analizy czynnikowej. Właśnie te grupy metod przedstawiono w prezentowanej książce.

Książkę przygotowano przede wszystkim z myślą o studentach kierunków ekonomicznych, tak dziennych, jak i zaocznych. Ze względu jednak na szerokie praktyczne zastosowania przedstawianych statystycznych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, mogą z niej korzystać również studenci innych kierunków studiów, zarówno technicznych, jak i humanistycznych. Ponadto książka może być przydatna dla pracowników naukowych prowadzących wszelkiego rodzaju badania porównawcze oraz pracowników różnych branż gospodarki, w tym działów marketingu, instytutów badania opinii publicznej czy też analityków różnych rynków, w tym rynków finansowych.

Książka składa się z dziewięciu rozdziałów oraz trzech aneksów. W rozdziale pierwszym przedstawiono podstawowe założenia wielowymiarowej analizy porównawczej. Zostały w nim wyjaśnione pojęcia przedmiotu i przestrzeni analizy porównawczej. Dokonano także charakterystyki skal pomiarowych. Zaprezentowano również zasady doboru zmiennych diagnostycznych, zasady ich ważenia oraz transformacji, omawiając metody ich stymulacji, normalizacji i eliminacji z obliczeń wartości ujemnych. Wreszcie dokonano prezentacji szeregu miar podobieństwa obiektów, mających zastosowanie dla różnych skal pomiaru zmiennych.

Rozdział drugi poświęcono metodom porządkowania obiektów. Najpierw przedstawiono w nim metody porządkowania liniowego, wyróżniając w ich ramach metody diagramowe, metody oparte na zmiennej syntetycznej (wzorcowe i bezwzorcowe) oraz metody iteracyjne. Następnie zaprezentowano metody porządkowania nieliniowego, w tym metody dendrytowe oraz metody aglomeracyjne.

W rozdziale trzecim zajęto się metodami grupowania obiektów. Na wstępie przedstawiono metody grupowania obiektów uporządkowanych liniowo. Następnie dokonano prezentacji metod aglomeracyjnych i metod deglomeracyjnych stosowanych do grupowania obiektów uporządkowanych nieliniowo. W kolejnych częściach rozdziału przeprowadzono przegląd metod optymalizacji wstępnego grupowania obiektów, metod obszarowych oraz metod taksonomii struktur. Rozdział kończy omówienie mierników oceny poprawności grupowania.

Rozdział czwarty zawiera metody wyboru reprezentantów grup obiektów przestrzennych. Omówiono w nim metodę środka ciężkości oraz metodę potencjałów. Rozdział piąty został poświęcony analizie głównych składowych. Na wstępie dokonano ogólnej charakterystyki metody. Przedstawiono w nim także model analizy głównych składowych oraz jej interpretację geometryczną. Następnie zaprezentowano techniki określania liczby głównych składowych do wykorzystania w analizie oraz podstawowe wskaźniki wspomagające interpretację uzyskanych wyników. Wreszcie omówiono podstawowe założenia analizy głównych składowych oraz sposób ich weryfikacji.

Kolejny rozdział zawiera prezentację analizy czynnikowej. We wprowadzeniu do rozdziału omówiono ogólne założenia metody. Po prezentacji modelu analizy czynnikowej i jej interpretacji geometrycznej, przedstawiono metody szacunku ładunków czynnikowych. Następnie scharakteryzowano metody rotacji czynników oraz przedstawiono zasady interpretacji uzyskanych wyników. Rozdział kończy omówienie zasadności stosowania analizy czynnikowej w konkretnych badaniach empirycznych.

W rozdziale siódmym zaprezentowano analizę kanoniczną. Rozdział rozpoczyna ogólna charakterystyka metody. Następnie dokonano prezentacji modelu analizy kanonicznej. Ponadto przedstawiono sposób ustalania liczby par zmiennych kanonicznych stosowanych do ostatecznej analizy oraz zasady interpretacji uzyskanych wyników. W zakończeniu rozdziału omówiono zasadność stosowania analizy kanonicznej w analizach empirycznych.

Rozdział ósmy zawiera omówienie analizy dyskryminacyjnej. Na wstępie scharakteryzowano ogólnie metodę, wskazując na jej zastosowania dyskryminacyjne i klasyfikacyjne. Pierwszą część rozdziału poświęcono zagadnieniu dyskryminacji. Przedstawiono zasady budowy funkcji dyskryminacyjnych, badanie istotności dyskryminacyjnej zmiennych wejściowych i istotności zmiennych (funkcji) dyskryminacyjnych, a także interpretację uzyskanych wyników. W drugiej części rozdziału zajęto się zagadnieniami związanymi z klasyfikacją. Przedstawiono zasady budowy funkcji klasyfikacyjnych i zasady klasyfikacji obiektów. Zdefiniowano także prawdopodobieństwa klasyfikacyjne występujące przy klasyfikacji obiektów.Przedstawiono również procedurę klasyfikacji obiektów za pomocą odległości Mahalanobisa. Na zakończenie rozdziału omówiono podstawowe założenia analizy dyskryminacyjnej oraz sposoby ich weryfikacji.

Ostatni z rozdziałów został poświęcony analizie korespondencji. Na wstępie przedstawiono ogólną charakterystykę metody oraz zarys historii jej rozwoju. Następnie zaprezentowano model analizy korespondencji. W kolejnej części rozdziału omówiono problematykę związaną z wyborem przestrzeni czynnikowej dla odtworzenia wejściowych konfiguracji punktów reprezentujących obiekty i zmienne oraz zaprezentowano wskaźniki jakości ich odwzorcowania w tej przestrzeni. Przedstawiono także możliwości rozszerzenia zakresu analizy poprzez nanoszenie na wykresy struktur czynnikowych już przeanalizowanych punktów, punktów dodatkowych reprezentujących nowe kategorie. Na zakończenie omówiono sposoby interpretacji osi czynnikowych oraz wyników samej analizy korespondencji.

Przedstawione w książce metody wielowymiarowej analizy porównawczej zostały zilustrowane licznymi przykładami empirycznymi. W przykładach tych wykorzystano dane liczbowe opisujące poziom rozwoju ekonomiczno-społecznego województw Polski zamieszczone w rocznikach GUS, charakteryzujące finanse gmin pochodzące z Bazy Danych Lokalnych GUS oraz dane dotyczące sfery ubóstwa w Polsce, uzyskane w ramach badania Diagnoza Społeczna (RMS, 2011). Opis zbiorów danych używanych w przykładach znajduje się w aneksie 2.

Prowadzenie nawet prostych analiz wielowymiarowych wymaga zazwyczaj wspomagania elektroniczną techniką obliczeniową. Autorzy posługiwali się w swoich przykładach, prezentując zastosowania poszczególnych metod wielowymiarowej analizy porównawczej, pakietem STATA 12. Ma on ugruntowaną pozycję na rynku programów statystyczno-ekonometrycznych jako lider w zastosowaniach do analiz w szeroko rozumianych naukach społecznych. Korzysta z niego wiele renomowanych instytucji naukowych oraz uniwersytetów na całym świecie, zarówno w badaniach naukowych, jak i w dydaktyce. Ponadto pakiet ten - dzięki swojej elastyczności - umożliwia łatwe uzupełnianie nowymi procedurami. Ma to szczególne znaczenie w sytuacji, gdy wiele procedur należących do metod wielowymiarowej analizy porównawczej, a zwłaszcza do metod taksonomicznych, nie występuje w żadnym z najczęściej wykorzystywanych w praktyce programów statystyczno-ekonometrycznych.

Program STATA 12 rozszerzono o nowe, autorskie procedury, które zostały zastosowane w przykładach przedstawionych w książce. Wszystkie nowe programy są dostępne dla czytelnika pod adresem internetowym: www.sgh.waw.pl/wapstata

Syntetyczne omówienie tych procedur oraz instrukcję instalacji dodatkowego oprogramowania zawierają aneksy 3 i 1.

Przedmowa

 

Rozdział I. Podstawowe założenia statystycznej wielowymiarowej analizy porównawczej

1.1. Podstawowe pojęcia

1.2. Skale pomiarowe

1.3. Dobór zmiennych diagnostycznych

1.3.1. Zasady doboru zmiennych diagnostycznych

1.3.2. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów merytoryczno-formalnych

1.3.3. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów statystycznych

Przykład 1.1

1.4. Ważenie zmiennych diagnostycznych

Przykład 1.2

1.5. Transformacja zmiennych diagnostycznych

1.5.1. Stymulacja zmiennych

1.5.2. Normalizacja zmiennych

1.5.3. Wyeliminowanie z obliczeń ujemnych wartości zmiennych

Przykład 1.3

1.6. Miary podobieństwa obiektów

1.6.1. Podstawowe miary odległości

1.6.2. Wybrane miary odległości struktur

1.6.3. Miary bliskości obiektów

 

Rozdział II. Metody porządkowania

2.1. Ogólna charakterystyka metod porządkowania

2.2. Metody porządkowania liniowego

2.2.1. Metody diagramowe

Przykład 2.1

2.2.2. Metody oparte na zmiennych syntetycznych

2.2.2.1. Metody bezwzorcowe

Przykład 2.3

2.2.2.2. Metody wzorcowe

Przykład 2.4

Przykład 2.5

Przykład 2.6

2.2.3. Metody iteracyjne

Przykład 2.7

Przykład 2.8

2.3. Metody porządkowania nieliniowego

2.3.1. Metody dendrytowe

Przykład 2.9

Przykład 2.10

2.3.2. Metody aglomeracyjne

Przykład 2.11

 

Rozdział III. Metody grupowania obiektów

3.1. Założenia grupowania obiektów

3.2. Metody grupowania obiektów uporządkowanych liniowo

3.2.1. Metody diagramowe

Przykład 3.1

3.2.2. Metoda Spätha-Szczotki

Przykład 3.2

3.2.3. Metoda maksymalnego gradientu

Przykład 3.3

3.2.4. Metoda odchyleń standardowych

Przykład 3.4

3.3. Metody aglomeracyjne

3.3.1. Metody podziału dendrytu

Przykład 3.5

Przykład 3.6

3.3.2. Metody podziału drzewka połączeń

Przykład 3.7

3.4. Metody deglomeracyjne

3.4.1. Metoda najbliższej grupy

3.4.2. Metoda najbliższego obiektu

3.4.3. Metoda dalszego z najbliższych obiektów

Przykład 3.8

3.5. Metody optymalizacji danego grupowania obiektów

3.5.1. Metoda k-średnich

Przykład 3.9

3.5.2. Metoda Forgy-Janceya

Przykład 3.10

3.5.3. Metoda Wisharta

Przykład 3.11

3.6. Metody obszarowe

3.6.1. Metoda wrocławska

Przykład 3.12

3.6.2. Metoda katowicka

Przykład 3.13

3.7. Metody taksonomii struktur

Przykład 3.14

3.8. Mierniki oceny poprawności grupowania obiektów

3.8.1. Miary homogeniczności grup obiektów

3.8.2. Miary heterogeniczności grup obiektów

3.8.3. Mierniki poprawności grupowania

Przykład 3.15

 

Rozdział IV. Wybór reprezentantów grup obiektów przestrzennych

4.1. Metoda środka ciężkości

Przykład 4.1

4.2. Metoda potencjałów

Przykład 4.2

 

Rozdział V. Analiza głównych składowych

5.1. Wprowadzenie

5.2. Model analizy głównych składowych

5.3. Interpretacja geometryczna

5.4. Zasadność stosowania analizy głównych składowych

5.5. Określanie liczby głównych składowych

5.5.1. Kryterium wartości własnej

5.5.2. Kryterium osypiska

5.5.3. Kryterium stopnia wyjaśnianej wariancji

5.5.4. Kryterium istotności głównych składowych

5.6. Interpretacja wyników

5.7. Podstawowe założenia analizy głównych składowych

Przykład 5.1

 

Rozdział VI. Analiza czynnikowa

6.1. Wprowadzenie

6.2. Model analizy czynnikowej

6.3. Metody szacunku ładunków czynnikowych

6.3.1. Metoda osi głównych

6.3.2. Metoda centroidalna

6.3.3. Metoda największej wiarygodności

6.3.4. Metoda najmniejszych reszt (MINERS)

6.4. Interpretacja geometryczna

6.5. Metody rotacji czynników

6.5.1. Rotacje ortogonalne

6.5.2. Rotacje ukośne

6.6. Określanie liczby czynników

6.7. Interpretacja wyników

6.8. Zasadność stosowania analizy czynnikowej

Przykład 6.1

 

Rozdział VII. Analiza kanoniczna

7.1. Wprowadzenie

7.2. Model analizy kanonicznej

7.3. Określanie liczby par zmiennych kanonicznych

7.4. Interpretacja wyników

7.5. Zasadność stosowania analizy kanonicznej

Przykład 7.1

 

Rozdział VIII. Analiza korespondencji

8.1. Wprowadzenie

8.2. Model analizy korespondencji

8.3. Wybór przestrzeni czynnikowej

8.4. Ocena jakości odwzorowania

8.5. Punkty dodatkowe

8.6. Interpretacja osi czynnikowych

8.7. Interpretacja wyników

Przykład 8

Przykład 8.1

Przykład 8.2

 

Rozdział IX. Analiza dyskryminacyjna

9.1. Wprowadzenie

9.2. Procedura konstrukcji funkcji dyskryminacyjnych

9.3. Określanie liczby zmiennych wejściowych istotnie dyskryminujących obiekty

9.4. Określanie liczby funkcji dyskryminacyjnych

9.5. Interpretacja wyników

9.6. Procedura konstrukcji funkcji klasyfikacyjnych i klasyfikacja obiektów

9.7. Prawdopodobieństwa klasyfikacji

9.8. Miary poprawności klasyfikacji

9.9. Klasyfikacja za pomocą odległości Mahalanobisa

9.10. Podstawowe założenia analizy dyskryminacyjnej

Przykład 9

Przykład 9.1. Dyskryminacja

Przykład 9.2. Klasyfikacja obiektów post hoc

Przykład 9.3. Klasyfikacja a priori obiektów

Przykład 9.4. Klasyfikacja na podstawie odległości Mahalanobisa

 

Bibliografia

 

Aneks 1. Wprowadzenie do pakietu Stata 12

1.1. Wstęp

1.2. Uruchomienie pakietu

1.3. Interfejs użytkownika

1.4. Format danych

1.5. Otwieranie zbioru danych

1.6. Importowanie plików danych

1.7. Zapisywanie plików danych

1.8. Przeglądanie i edycja zbiorów danych

1.9. Pliki pomocy

1.10. Składnia komend w pakiecie Stata

1.11. Podstawowe komendy pakietu Stata

1.12. Wagi

1.13. Miary odległości i podobieństwa

 

Aneks 2. Opis zbiorów danych używanych w przykładach

2.1. Zbiór danych zawierający informacje o poziomie rozwoju ekonomicznego województw w Polsce w 2010 r. woj.dta

2.2. Zbiór danych zawierający charakterystyki ubóstwa (agregatowe indeksy ubóstwa) i charakterystyki gospodarstw domowych na poziomie województw w Polsce w 2011 r.: ubóstwo.dta

2.3. Zbiór danych zawierający wskaźniki finansowe dla gmin w Polsce w 2010 r.: gminy.dta

2.4. Zbiór danych zawierający strukturę wieku ludności w Polsce według województw w 2010 r.: ludnosc.dta

 

Aneks 3. Instalacja i spis programów dołączonych do książki

3.1. Instalacja dodatkowego oprogramowania

3.2. Lista dodatkowych programów

Napisz swoją opinię
Twoja ocena:
Szybka wysyłka zamówień
Kup online i odbierz na uczelni
Bezpieczne płatności
pixel