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 Построение индикатора без обучающей выборки ПМСА прикладной многомерный статистический анализ колледж индикатор обучающая выборка кластерный анализ регрессионный анализ корреляционный анализ метод главных компонент Новый

Давайте разберемся с вопросом о построении индикатора без обучающей выборки. В данном контексте нам нужно понять, какие методы анализа могут быть использованы для создания индикатора, когда у нас нет заранее подготовленных данных для обучения модели.

Рассмотрим предложенные варианты:

• a. Использование кластерного анализа - Этот метод позволяет группировать объекты на основе их схожести, но не требует предварительной обучающей выборки. Он может быть полезен для выделения паттернов в данных, что может помочь в создании индикатора.
• b. Использование регрессионного анализа - Этот метод обычно требует наличия обучающей выборки для построения модели, так как он основывается на зависимости между переменными. Поэтому он не подходит для данной задачи.
• c. Использование корреляционного анализа - Этот метод позволяет исследовать взаимосвязь между переменными, но он не создает индикатор в традиционном смысле. Он может быть полезен для анализа данных, но не является основным методом для построения индикатора без обучающей выборки.
• d. Использование метода главных компонент - Этот метод позволяет уменьшить размерность данных и выделить наиболее значимые компоненты, что может быть полезно для создания индикатора. Он также не требует обучающей выборки, так как работает с имеющимися данными.

Из всех перечисленных методов, наиболее подходящими для построения индикатора без обучающей выборки являются:

• Кластерный анализ (a)
• Метод главных компонент (d)

Однако, если необходимо выбрать один ответ, то кластерный анализ (a) может быть более целенаправленным выбором, так как он непосредственно связан с группировкой данных и выделением индикаторов на основе этих групп.

Таким образом, правильный ответ на вопрос - a. Использование кластерного анализа.