Построение индикатора без обучающей выборки предполагает:
Выберите один ответ:
a. Использование кластерного анализа
b. Использование регрессионного анализа
c. Использование корреляционного анализа
d. Использование метода главных компонент

Другие предметы Колледж Методы многомерного статистического анализа ПМСА прикладной многомерный статистический анализ колледж индикатор кластерный анализ регрессионный анализ корреляционный анализ метод главных компонент Новый

Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте рассмотрим каждую из предложенных опций и проанализируем, какая из них наиболее подходит для построения индикатора без обучающей выборки.

• a. Использование кластерного анализа - Кластерный анализ используется для группировки объектов в кластеры на основе их характеристик. Этот метод может помочь в выявлении структур в данных, но не всегда подходит для создания индикаторов без обучающей выборки.
• b. Использование регрессионного анализа - Регрессионный анализ требует наличия обучающей выборки для оценки зависимости между переменными. Этот метод не подходит для построения индикатора без предварительного обучения модели.
• c. Использование корреляционного анализа - Корреляционный анализ позволяет исследовать взаимосвязи между переменными, но он также не создает индикаторов. Он может быть полезен для выявления зависимостей, но не для построения индикаторов без обучающей выборки.
• d. Использование метода главных компонент - Метод главных компонент (PCA) позволяет уменьшить размерность данных и выделить основные компоненты, которые объясняют наибольшую часть вариации. Этот метод не требует обучающей выборки и может быть использован для построения индикаторов на основе существующих данных.

Таким образом, правильный ответ на вопрос о построении индикатора без обучающей выборки - это:

d. Использование метода главных компонент