Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

1. Casewise deleted (Построчное удаление) - некомплектные наблюдения полностью исключаются из дальнейшего анализа. Однако подобнь; 1 метод приводит к смещенности и несостоятель­ ности полученных статистических оценок, а также к искажению эмпирического распределения. 2. Substituted by means (Замена средними значениями) - про­ пущенные данные заменяются средними значениями показателя, полученным по комплектным (полным) данным, что также имеет свои недостатки. В данном примере пропуски отсутствуют, поэто­ му выбор того или иного метода не актуален. Шаг 7. В окошке Distance measure (Мера расстояния) (рис. 1.12) предлагаются различные виды расстояний. Выберите Евклидову метрику. Distance measure: I"" Batch processing and герс Squared Euclidean distances Squared Euclidean distances | л Euclidean distances " i" Citii-Ыоск (Manhattan) distances ; s Chebiichev distance metric Power; ЗиМ(АВЗ(х-уГ"р)'"1Л Percent disagreement . . 1 -Pearson r Рис. 1,12. Выбор метрики После установки всех необходимых параметров для прове­ дения кластеризации щелкните на кнопке ОК и рассмотрите окно с результатами классификации. Результаты кластеризации Через несколько секунд появится окно результатов (рис. 1.13). В верхней части окна записана информация: число переменных, число случаев, метод 1спастеризации и все установленные парамет­ ры. Кнопки в нижней части позволяют провести анализ результа­ тов кластеризации. 23