РЕЗЮМЕ

Требование однородности данных выдвигается на всех этапах статистического анализа. Для получения однородных данных проводится группировка. При этом различия между единицами, отнесенными к одной группе, должны быть меньше, чем между единицами, отнесенными к разным группам.

Проведение группировки включает выбор группировочного признака (или признаков) и определение границ интервалов. Чаще всего группировки проводятся с равными интервалами, но при неравномерном изменении группировочного признака и его значительной вариации применяются группировки с равнонаполненными интервалами.

Взависимости от цели проведения различают следующие виды группировок: типологические, структурные, аналитические. Типологическая группировка проводится с целью выделения социально-экономических типов.

Структурная группировка соответствует вариационному ряду. Аналитическая группировка строится для изучения зависимости одного признака от другого. На ее основе измеряются сила и теснота связи, т.е. вычисляется эмпирическое корреляционное отношение. Для погашения влияния прочих факторов в аналитической группировке целесообразно рассчитывать стандартизованные групповые средние. Выводы о характере и интенсивности связи между признаками во многом зависят от выбранного числа групп.

При необходимости группировки по многим признакам для каждой единицы рассчитывают многомерную среднюю, а затем по ее значениям группируют данные.

Многомерные группировки часто называют многомерными классификациями. Они бывают иерархические, неиерархические, основанные на мерах различия или сходства.

Вкачестве меры различия чаще всего используется евклидово расстояние. Среди иерархических классификаций выделяются метод средних, метод «ближайшего соседа», метод «дальнего соседа».

212

Исходя из структуры типа (ядро + слой) развиваются вероятностные классификации, так называемые классификации в размытых (нечетких) множествах.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

1.Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Теория вероятностей и прикладная статистика. Т. 1: Учебник для вузов. — 2-е изд. —

М.: ЮНИТИ, 2001.

2.Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ: Пер. с англ. — М.: Мир, 1982.

3.Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов. — М.: Статистика, 1977.

4.Енюков И. С, Методы — алгоритмы — программы многомерного статистического анализа. — М.: Финансы и статистика, 1986.

5.Козлов А, Ю., Шишлов В. Ф. Пакет анализа MS Excel в экономико-статистических расчетах / Под ред. В. С. Мхитаряна.

— М.: ЮНИТИ, 2003.

6.Кулаичев А. П. Методы и средства анализа данных в среде Windows. Stadia 6.0. — М.: НПО «Информатика и компьютеры», 1996.

7.Манделъ И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1988.

8.Миркин Б. Г, Группировки в социально-экономических исследованиях. — М.: Финансы и статистика, 1985.