Управление финансами
документы

1. Акт выполненных работ
2. Акт скрытых работ
3. Бизнес-план примеры
4. Дефектная ведомость
5. Договор аренды
6. Договор дарения
7. Договор займа
8. Договор комиссии
9. Договор контрактации
10. Договор купли продажи
11. Договор лицензированный
12. Договор мены
13. Договор поставки
14. Договор ренты
15. Договор строительного подряда
16. Договор цессии
17. Коммерческое предложение
Управление финансами
егэ ЕГЭ 2017    Психологические тесты Интересные тесты   Изменения 2017 Изменения 2017
документ Главная » Маркетологу » Методы многомерного анализа

Методы многомерного анализа

Методы анализа

Вернуться назад на Методы анализа

Внимание!

Если Вам полезен
этот материал, то вы можете добавить его в закладку вашего браузера.

добавить в закладки

Методы многомерного анализа (multivariate analysis methods) Многомерность свойственна психол. данным по природе, поскольку они чаще всего состоят по крайней мере из неск. наблюдений за поведением одного человека или группы лиц. Методы многомерного анализа . и были созданы для совместной обработки таких данных, напр. для их исслед. с целью обнаружения присущих им базисных характеристик либо, в случае дедуктивного подхода, для проверки или оценки априорных гипотез в отношении этих данных. В своих лучших образцах многомерный анализ представляет собой обобщение одномерного анализа, так что в тех случаях, когда данные состоят из значений только одной переменной, многомерный метод будет давать тот же результат, что и соотв. одномерный метод. Так, есть статистики, базирующиеся на многомерном распределении случайных величин, к-рые можно свести к таким хорошо известным одномерным статистикам, как хи-квадрат или t-критерий. Многомерный анализ включает широкий спектр мат. и статистических методов и, вообще говоря, не существует общепринятого определения границ этой области. По общей договоренности, однако, такие специализированные предметы, как теория надежности или теория латентных черт, не считаются разделами многомерного анализа в силу их обособленных традиций в сфере психологических исследованиях.

Методы анализа множественных дихотомических переменных часто рассматриваются и изучаются под своими названиями, напр. логлинейные модели. Также анализ повторных наблюдений, проведенных на одном человеке или на каком-то др. объекте, скажем, классе, обычно относится к особой области, наз. анализом временных рядов. Модели Многомерный анализ требует соединения трех различных типов информ. в одном методе, который можно применять на практике. С точки зрения психолога, из накопленных в психологии действенных идей и знаний необходимо извлекать наиболее существенное и применять к ситуации анализа исходных данных. Такое очищенное знание, особенно если оно формализовано, наз. психол. моделью.

Психол. модель обеспечивает контекст для выбора наиболее подходящего метода из множества многомерных или др. методов анализа (либо статистического описания) данных. Второй тип используемой информ. - это мат. или структурная модель, устанавливающая отношения между основными переменными, наблюдениями, параметрами и пр. Структурная модель является формально-математическим представлением, к-рое предполагается релевантным многомерной ситуации в силу психол. модели. В общем, многомерные методы основываются на линейных по своей природе моделях. Т. к. психол. теории часто предполагают существование нелинейных связей, иногда бывает трудно сделать допущение о линейности. И все-таки принятие этого допущения может быть оправданным в тех случаях, когда большинство зависимых (т. е. предсказываемых) переменных имеют аппроксимативно непрерывный характер. Если же эти переменные являются дихотомическими или порядковыми, будет трудно обосновать допущение о линейности иначе как соображениями удобства или аппроксимации. Третий тип информ. - это статистическая модель.

Такую модель нужно разрабатывать всякий раз, когда предполагается что-то большее, чем простое описание данных. В этом случае, помимо статистического описания данных, интерес могут представлять выводы о более широкой совокупности, на выборке из которой и были получены изучаемые данные. Основной вопрос при состыковке структурной и статистической моделей - ошибка, обусловленная структурой наблюдений (error structure of observations).

Недавно полученное обобщение многомерного нормального распределения, допускающее ненулевой, но постоянный эксцесс кривых плотности распределения переменных, оказалось полезным в качестве основы для расширения традиционных методов; был тж введен ряд непараметрических методов.


В добавление к описанию распределения переменных статистическая модель должна описывать модель выборки, используемой для получения наблюдений. Обычно полагают, что таковая является моделью независимых случайных наблюдений, при которой на оценки каждого отдельного человека не влияют оценки др. людей. Наконец, статистическая модель должна точно определять границы области действия определенных статистических или случайных процессов. Хотя М. м. а. можно и нужно использовать как разведочные, для проникновения в суть собранных данных и формулирования гипотез о скрывающихся за ними факторах, большой класс этих методов составляют конфирматорные (подтверждающие) по своему характеру методы, предназначенные для проверки теорий.

В общем, конфирматорный подход к многомерному анализу претендует на решение следующих задач:

а) оценивание параметров распределения для проверки гипотез об этих параметрах;
б) определение доверительных областей измеренных значений переменных на основе обоснованного применения теории выборок и стандартных ошибок;
в) оценивание адекватности гипотетической структурной модели;
г) сравнение контрастных моделей;
д) придание вероятностных формулировок разным результатам и
е) доверительное оценивание выводов.

Методы основные многомерные методы можно разбить на 3 категории: методы линейных моделей, методы линейной композиции и линейные структурные методы. Их классификация зависит от того, в какой степени включаемые в анализ переменные можно считать случайными, а не заданными или известными, и в какой мере можно опираться на теорию малых выборок, а не только на теорию больших выборок, учитывая, что теория линейных моделей является наиболее разработанной, а структурные методы, по крайней мере, достаточно хорошо разработаны в статистическом плане. Как уже упоминалось, существуют еще и нелинейные методы.

темы

документ Претензии клиентов
документ Развлечение клиентов
документ Что значит лояльность клиента и зачем она необходима
документ Создание рекламных текстов
документ Эффективность рекламы



назад Назад | форум | вверх Вверх

Управление финансами

важное

Как получить квартиру от государства
Как получить земельный участок бесплатно
Потребительская корзина 2017
Налоговые изменения 2017
Повышение пенсий 2017
Материнский капитал 2017
Транспортный налог 2017
Налог на имущество 2017
Налог на прибыль 2017
ЕНВД 2017
Налог с продаж 2017
Налоги ИП 2017
УСН 2017
Изменения для юристов 2017
Земельный налог 2017
Кадровое делопроизводство 2017
НДФЛ 2017
Налоговый вычет 2017
Льготы 2017
Производственный календарь на 2017 год
Бухгалтерские изменения 2017
Расчет больничного 2017
Расчет отпускных 2017
ФСС 2017
Коды бюджетной классификации на 2017 год
Бюджетная классификация КОСГУ на 2017 год


©2009-2017 Центр управления финансами. Все права защищены. Публикация материалов
разрешается с обязательным указанием ссылки на сайт. Контакты