What do you think?
Rate this book
Многомерное шкалирование
multidimensional scaling
254 pages, Hardcover
First published June 1, 1983
1 person want to read
Ratings & Reviews
Friends & Following
Create a free account to discover what your friends think of this book!
Community Reviews
Displaying 1 of 1 review
November 30, 2014
Гарний вступ до методу. Описані основні типи даних, з якими можна працювати в MDS (Multidimensional scaling), які є методи аналізу цих даних: метричне і неметричне шкалювання. Як підбирати моделі до даних (зовнішні та внутрішні).
Оскільки робота доволі давня, то в ній багато уваги приділено обчислювальним аспектам MDS. В принципі, це корисно, бо дозволяє зрозуміти особливості тих чи інших методів. Зокрема, в більшості з них використовується PCA, тобто MDS місцями дуже близьке до факторного аналізу. До речі, автор порівнює MDS з ієрархічним кластерним аналізом та експлораторним факторним аналізом.
Праця наштовхує на цікаві думки щодо того, як краще організовувати дослідження, щоб отримати цікаві теоретичні результати. наприклад, пошук ідеальних точок - доволі цікавий інструмент, який неможливо реалізувати з допомогою інших методів аналізу даних, але для цього слід зібрати емпіричні дані в специфічний спосіб.
Автор постійно наголошує на важливому обмеженні MDS: всі дані вважаються такими, що зібрані без помилок вимірювання. Відтак, MDS є алгебраїчною, а не статистичною методикою. Це суттєве обмеження, але не критичне: про нього слід пам’ятати. Втім, воно переважується тими унікальними особливостями методу MDS.
Оскільки робота доволі давня, то в ній багато уваги приділено обчислювальним аспектам MDS. В принципі, це корисно, бо дозволяє зрозуміти особливості тих чи інших методів. Зокрема, в більшості з них використовується PCA, тобто MDS місцями дуже близьке до факторного аналізу. До речі, автор порівнює MDS з ієрархічним кластерним аналізом та експлораторним факторним аналізом.
Праця наштовхує на цікаві думки щодо того, як краще організовувати дослідження, щоб отримати цікаві теоретичні результати. наприклад, пошук ідеальних точок - доволі цікавий інструмент, який неможливо реалізувати з допомогою інших методів аналізу даних, але для цього слід зібрати емпіричні дані в специфічний спосіб.
Автор постійно наголошує на важливому обмеженні MDS: всі дані вважаються такими, що зібрані без помилок вимірювання. Відтак, MDS є алгебраїчною, а не статистичною методикою. Це суттєве обмеження, але не критичне: про нього слід пам’ятати. Втім, воно переважується тими унікальними особливостями методу MDS.
Displaying 1 of 1 review