Web Analytics

See also ebooksgratis.com: no banners, no cookies, totally FREE.

CLASSICISTRANIERI HOME PAGE - YOUTUBE CHANNEL
Privacy Policy Cookie Policy Terms and Conditions
Gradacyjna analiza danych - Wikipedia, wolna encyklopedia

Gradacyjna analiza danych

Z Wikipedii

Gradacyjna analiza danych (ang. Grade Data Analysis, Grade Correspondence Analysis) - dział eksploracyjnej analizy danych zapoczątkowany w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk. Celem gradacyjnej analizy danych jest uniknięcie wad tradycyjnego podejścia do testowania hipotez statystycznych, obarczonego ograniczeniami wynikającymi z założeń na temat postaci rozkładu zmiennej losowej oraz pobranej z niego próby losowej. Gradacyjna analiza danych obejmuje narzędzia analizy wielowymiarowej takie jak analiza skupień, analiza odpowiedniości i analiza regresji dla zmiennych mierzonych na różnych skalach, nie tylko na skali ilorazowej, ale również na skali porządkowej czy skali nominalnej.

Spis treści

[edytuj] Podstawy teoretyczne

Gradacyjna analiza danych opiera się na współczynniku Giniego i współczynniku koncentracji, tradycyjnie wykorzystywanych dla rozkładu dwuwymiarowego, ale w przypadku tej metody uogólnionych dla rozkładu wielowymiarowego. Podstawowym narzędziem gradacyjnej analizy danych jest algorytm GCA (gradacyjnej analizy odpowiedniości), poszukujący największej zależności lub regularności w macierzy danych.

Najważniejsze pojęcia gradacyjnej analizy danych zostały opisane w następujących publikacjach:

  • Kowalczyk T., Pleszczyńska E., Ruland F. (red.; 2004). Grade Models and Methods for Data Analysis with Applications for the Analysis of Data Populations, seria: Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol. 151, 477 stron, Springer Verlag Berlin Heidelberg New York
  • Pleszczyńska E., Szczesny W. (2002). Grade exploratory methods applied to some medical data sets. Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol. 22, 1, 17 - 30

[edytuj] Wizualizacja

W gradacyjnej analizie danych oprócz standardowych wykresów rozproszenia (ang. scatter-plot) i histogramów wykorzystuje się oryginalne narzędzia wizualizacji: mapy nadreprezentacji i mapy korelacji, przeznaczone w szczególności dla danych wielowymiarowych. Nadreprezentację definiuje się jako stosunek wartości empirycznej do wartości oczekiwanej obliczonej z rozkładu brzegowego danej macierzy.

[edytuj] Zobacz też

[edytuj] Linki zewnętrzne

  • GradeStat - darmowy program implementujący algorytmy gradacyjnej analizy danych


aa - ab - af - ak - als - am - an - ang - ar - arc - as - ast - av - ay - az - ba - bar - bat_smg - bcl - be - be_x_old - bg - bh - bi - bm - bn - bo - bpy - br - bs - bug - bxr - ca - cbk_zam - cdo - ce - ceb - ch - cho - chr - chy - co - cr - crh - cs - csb - cu - cv - cy - da - de - diq - dsb - dv - dz - ee - el - eml - en - eo - es - et - eu - ext - fa - ff - fi - fiu_vro - fj - fo - fr - frp - fur - fy - ga - gan - gd - gl - glk - gn - got - gu - gv - ha - hak - haw - he - hi - hif - ho - hr - hsb - ht - hu - hy - hz - ia - id - ie - ig - ii - ik - ilo - io - is - it - iu - ja - jbo - jv - ka - kaa - kab - kg - ki - kj - kk - kl - km - kn - ko - kr - ks - ksh - ku - kv - kw - ky - la - lad - lb - lbe - lg - li - lij - lmo - ln - lo - lt - lv - map_bms - mdf - mg - mh - mi - mk - ml - mn - mo - mr - mt - mus - my - myv - mzn - na - nah - nap - nds - nds_nl - ne - new - ng - nl - nn - no - nov - nrm - nv - ny - oc - om - or - os - pa - pag - pam - pap - pdc - pi - pih - pl - pms - ps - pt - qu - quality - rm - rmy - rn - ro - roa_rup - roa_tara - ru - rw - sa - sah - sc - scn - sco - sd - se - sg - sh - si - simple - sk - sl - sm - sn - so - sr - srn - ss - st - stq - su - sv - sw - szl - ta - te - tet - tg - th - ti - tk - tl - tlh - tn - to - tpi - tr - ts - tt - tum - tw - ty - udm - ug - uk - ur - uz - ve - vec - vi - vls - vo - wa - war - wo - wuu - xal - xh - yi - yo - za - zea - zh - zh_classical - zh_min_nan - zh_yue - zu -