Көпөлшемді кеңiстiкте ақпаратты көрсету. Сапалық факторлардың әсерін дисперсиялық талдау. Факторлық талдау. Негiзгi факторлар әдiсi.
Жалпы жағдайда факторлық талдаудың төмендегідей негізгі этаптарын атап көрсетуге болады:
Талдау мақсатының қойылуы.
Факторларды іріктеу, зерттелетін негізгі көрсеткішті анықтау.
Факторлар мен нәтижелі көрсеткіш арасындағы тәуелділік формасын анықтау.
Факторлар мен нәтижелі көрсеткіш арасындағы өзара байланысты моделдеу.
Нәтижелі көрсеткіш пен факторлар әсерін есептеу және бағалау.
Факторлық талдау моделі (экономикалық үрдістерді басқаруда факторлық талдау моделінің қолданылуы).
Факторлық талдау моделінде факторлар мен нәтижелі көрсеткіш арасындағы тәуелділік формасын анықтау ең маңызды болып табылады: функционалды немесе стохастикалық, тура немесе кері, түзусызықты немесе қисықсызықты болатындығын анықтау. Мұнда теориялық және практикалық тәжірибе қолданылады, динамикалық қатарды тегістеу, өңдеу әдістері, алынған ақпаратты аналитикалық топтастыру, графикалық және т.б.
Факторлық талдаудың түріне байланысты 2 түрге бөлуге болады: детерминалды және стохастикалық.
Детерминалды факторлық талдауда факторлар мен нәтижелі көрсеткіш арасындағы өзара тәуелділік әсерін анықтау, нәтижелі фактор мен байланысының функционалды сипаты, факторлардың жеке немесе алгебралық қосындысы.
Стохастикалық талдауда факторларды зерттеу қарастырылады. Стохастикалық моделдеу детерминалды факторлық талдауды тереңірек зерттеп толықтыру болып табылады.
жинақтылық болуы;
бақылау (наблюдения) көлемі жеткіліктілігі;
бақылаудың кездейсоқтығы және тәуелсіздігі;
біртекті болуы;
белгілерді үлестіру, бірқалыптыға жақындығы;
арнайы математикалық аппараттың болуы.
Стохастикалық моделді құру бірнеше этаптан тұрады:
Сапалық талдау (талдау мақсатының қойылуы, нәтижелі және факторлық белгілерді анықтау, талдау жүргізетін уақыт мерзімін таңдау, талдау әдісін таңдау);
Алдын-ала талдау жүргізу (біртектілікке тексеру, исключение аномальных наблюдений, таңдау көлемін анықтау, зерттелетін көрсеткіштерді үлестірім заңына бағындыру);
стохастикалық (регрессиялық) моделдің құрылуы (факторлар тізімін анықтау, регрессия теңдеуінің параметрлерін есептеу және бағалау);
моделдің адекваттылығын бағалау;
моделдің практикада қолданылуы және экономикалық интерпретациясы .
Детерминалды және стохастикалық түрден басқа факторлық талдауды келесі түрлерге бөлуге болады:
тура және кері;
статистикалық және динамикалық;
ретроспективті және перспективті (болжау үшін).
11-13 дәріс
Кластерлiк талдау. Кластерге бөлу әдістері. Құрылған кластердің статистикалық маңыздылығын тексеру. Кластерді регрессиялық талдау.
Объектілерді классификациялаудың бірнеше әдістері бар. Аналитикалық зерттеуді қажет етпейтін ең оңай әдістердің бірі бір немесе бірнеше белгілеріне байланысты топтастыру болып табылады.
Топтастырудың мақсаты мынадай болып табылады: зерттеушінің көзқарасына сәйкес берілген белгілердің ішінен бірі таңдалып, осы белгіге байланысты мәліметтерді топтастыру. Егер мәліметтерді бірнеше белгілеріне байланысты топтастыру керек болса, белгілердің сол объектілер үшін маңыздылығына сәйкес алдымен маңыздылығы жоғары белгі бойынша, ал кейін екінші белгі бойынша топтастырады.
Классификациялық белгілерді берілген әдіспен топтастыру мүмкін болмаса, онда факторлық немесе компоненттік талдау негізінде топтастыру жүргізіледі. Атап өту керек, топтастыруды қолданғанда нәтижелерді бөлудің талдау жасаушыға тікелей байланысты екендігі.
Шешім қабылдау үшін объективті ақпараттық қолдау беретін автоматты классификациялауға кластерлік талдауды жатқызуға болады.
Келесі есепті қарастырайық. Х белгілері бойынша N объектінің мәліметтері берілген. Осы мәліметтерді біртекті белгілері бойынша топтарға немесе кластарға бөлу қажет.
Бөлінген мәліметтер нәтижесінде алынған топтар кластер деп аталады, оны кластерлік талдау әдісін пайдаланып топтастырамыз.
Айнымалылар кеңістігінде кластерлер әртүрлі нүктелер жиынтығын құрайды
Шар тәріздес Элиипс тәріздес
Банан тәріздес Конус тәріздес
1 сурет. Кластер түрлері
Кластерлі талдауда мәліметтер бастапқыда тікбұрышты үшбұрыш ретінде көрінеді, әр бағаны бір немесе бірнеше белгісі бойынша нәтижелерді анықтайды.
Кейбір жағдайда объектілерді сонымен қатар белгілерді де топтастыруға болады. Х матрицасы берілген. Бұл матрица кластерлік талдаудағы мәліметтердің берілуінің жалғаз ғана түрі емес. Кейбір кезде мәліметтер квадраттық матрица түрінде де берілуі мүмкін.
