Sažetak
Dat će se prikaz multivarijatnih metoda koje se koriste u statističkoj analizi, a koje postaju sve zanimljivije u kontekstu ‘rudarenja po podacima’ , modeliranju zavisnosti među varijablama (specijalno kategorijskih) i izdvajanju informacijskih značajki potrebnih za prepoznavanje objekata, među kojima:
‐ Principal Component Analysis (PCA)
‐ Correspondence Analysis (jednostavna (CA) i kanonska (CCA))
‐ Metode vrednovanja (s naglaskom na metodu potencijala)
Zajednička karakteristika navedenim metodama je redanje skupa objekata na odabranoj skali. Ovisno o tipu i kvaliteti ulaznih informacija odlučuje se za jednu
(ili više) od metoda za analizu podataka. Skala dodatno služi za račun mjere sličnosti među objektima i njihovu kategorizaciju/klasterizaciju. Metode su ilustrirane na primjerima iz svakodnevne prakse s naglaskom na dijagnostiku u medicini.
Svi računi i analize provedene su uz pomoć statističkog paketa R i Mathematice.
