Графический метод - Часть 38

Понятие "многомерный статистический анализ" подразумевает объединение ряда методов, призванных исследовать сочетание взаимосвязанных признаков. Речь идет о расчленении (разбиение) рассматриваемой совокупности, которая представлена многомерными признаками на относительно небольшую их количество.

При этом переход от большого количества признаков в меньшей преследует цель снижения их размерности и повышение информативной емкости. Такая цель достигается путем выявления информации, повторяющейся порождаемой взаимосвязанными признаками, установлением возможности агрегирования (объединения, суммирование) по некоторым признакам. Последнее предполагает превращение фактической модели в модель с меньшим количеством факторных признаков.

Метод многомерного статистического анализа позволяет выявлять объективно существующие, но явно не выражены закономерности, проявляющиеся в тех или иных социально - экономических явлениях. С этим приходится сталкиваться при решении ряда практических задач в области экономики. В частности, сказанное имеет место, если необходимо накапливать (фиксировать) одновременно значения нескольких количественных характеристик (признаков) по изучаемому объекту наблюдения, когда каждая характеристика подвержена неконтролируемой вариации (в разрезе объектов), несмотря на однородность объектов наблюдения.

Например, исследуя однородные (по природно-экономическими условиями и типом специализации) предприятия по ряду показателей эффективности производства, убеждаемся, что при переходе от одного объекта к другому почти каждый из отобранных характеристик (идентичных) имеет неодинаковое числовое значение, то есть находит так сказать неконтролируемый (случайный) разброс. Такое "случайное" варьирования признаков, как правило, подчиняется некоторым (закономерным) тенденциям как в плане достаточно определенных размеров признаков, вокруг которых осуществляется вариация, так и в плане степени и взаимозависимости самого варьирования.

Сказанное выше приводит к определению многомерной случайной величины как набора количественных признаков, значение каждой из которых поддается неконтролируемому разбросу при повторениях данного процесса, статистического наблюдения, опыта, эксперимента и т.п..

foto_00016.jpg