Nie pamiętam hasła

» Wyszukiwarka

» Polecamy

» Kategorie

» Multiprofile

» Kategoria: Biznes i Ebiznes / Marketing i Emarketing

Głosuj na tak 0 Głosuj na nie
pobierz

KLasyfikacja wielocechowa

Rafał Tkocz 27.09.2009, czytano 764 razy, pobrano kod HTML 1 razy, komentarzy 0.

Metody alternatywne w klasyfikacji wielocechowej. Zasadność stosowania zaawansowanych metod statystycznych w procesie podejmowania decyzji jest w dzisiejszych czasach niepodważalna. Metody klasyczne statystyki jednowymiarowej są metodami powszechnie stosowanymi w wielu dziedzinach i branżach.

Metody alternatywne w klasyfikacji wielocechowej.
Do alternatywnych metod wyznaczania optymalnych decyzji na podstawie wielocechowego zbioru można zaliczyć wspomniane już w pracy metody klasyfikacji oraz aglomeracji (najczęściej stosowana metoda Warda). Metody te są jednak dosyć problematyczne, ponieważ dzielą obiekty na względnie jednorodne grupy, nie wskazując jednak decydentowi, która grupa jest lepsza. Z punktu optymalizacji oraz pewnej automatyzacji podejmowania decyzji znacznie większe zastosowanie ma metoda porządkowania liniowego, nie jest ona jednak ujęta w żadnym popularnym pakiecie statystycznym.
Jedną z możliwości wyznaczenia „rankingu" obiektów jest analiza danych i pewna modyfikacja metody skalowania wielowymiarowego. Celem skalowania wielowymiarowego jest przedstawienie w przestrzeni dwu lub więcej wymiarowej relacji zachodzących pomiędzy badanymi obiektami. Metoda skalowania jest powszechnie stosowana w badaniach marketingowych. Modyfikacja metody polega na wprowadzeniu jednego wymiaru skalowania oraz wykonania skalowania pomiędzy obiektami. W rezultacie metoda daje pewien ranking obiektów zbliżony do wyników porządkowania liniowego i pozwala decydentowi na jednoznaczne wskazanie „najlepszego" obiektu. Jednym z ważniejszych modeli skalowania jest model ALSCAL (Alternating Least Square Scaling) stosowany między innymi w pakiecie SPSS. Podstawowe zalety tego algorytmu to możliwość analizy danych mierzonych na skali porządkowej, przedziałowej oraz ilorazowej. Algorytm daje również możliwość analizy na danych dyskretnych oraz ciągłych, symetrycznych i niesymetrycznych. W związku ze złożonością procedur skalowania wielowymiarowego praktyczne zastosowanie wymaga odpowiedniego pakietu statystycznego.
Praktyczne zastosowanie metod wielowymiarowych w podejmowaniu decyzji.
Dążąc do optymalnego wyboru miejsca nowej siedziby jednej z warszawskich firm zajmujących się częściowo usługami konsultingowymi zebrano dane dotyczące 23 potencjalnych lokali biurowych w Warszawie spełniających wstępne wymogi narzucone przez firmę(oznaczono poszczególne obiekty/lokale „case1",...,"case23").

Podobał Ci się ten artykuł? Oceń na TAK lub NIE.    Głosuj na tak   0   Głosuj na nie



Liczba komentarzy: 0

(nie będzie publikowany)

Artykuł został przedrukowany na następujących stronach:

http://patryk.blogspot.com/