Najlepsze ceny Specjalne oferty dla członków klubu książki PWE Najtańsza dostawa

Statystyczna wielowymiarowa analiza porównawcza. Teoria, metody i zastosowania

Tomasz Panek, Jan Zwierzchowski
ISBN: 978-83-208-2673-9
Rok wydania: 2025
Miejsce wydania: Warszawa
Wydanie: I
Oprawa: miękka
Format: B5
109.90
Zapytaj

Współcześnie analiza danych wymaga zastosowania zaawansowanych metod statystycznych, zwłaszcza w przypadku badań i analiz porównawczych wielowymiarowych zbiorów danych, obejmujących liczne obiekty opisane za pomocą wielu zmiennych i obserwowane w różnych przedziałach czasowych. W takich sytuacjach kluczowe znaczenie mają metody wielowymiarowej analizy porównawczej, w szczególności metody taksonomiczne i metody analizy czynnikowej. Niniejsza książka skupia się na tych dwóch grupach metod, omawiając ich założenia oraz przykłady praktycznych zastosowań.

Książka została napisana z myślą o szerokim gronie odbiorców – zarówno ze środowiska akademickiego, jak i praktyków wykorzystujących metody analizy danych. Dzięki uniwersalności i szerokim możliwościom praktycznych zastosowań przedstawianych metod może być szczególnie wartościowa dla studentów takich kierunków, jak ekonomia, socjologia, psychologia, zarządzanie, inżynieria danych, informatyka, geografia społeczno-ekonomiczna czy medycyna. Stanowi również cenne wsparcie dla pracowników naukowych zajmujących się analizami różnorodnych zjawisk – od badań ekonomicznych i społecznych po interdyscyplinarne projekty łączące nauki społeczne i techniczne. Ponadto może być ważnym źródłem wiedzy dla analityków rynkowych, analityków biznesowych, specjalistów ds. marketingu, badaczy opinii publicznej oraz osób zajmujących się analizą rynków finansowych.

 

Spis treści
 
Przedmowa
 

1. Podstawowe założenia statystycznej wielowymiarowej analizy porównawczej

1.1. Podstawowe pojęcia
1.2. Dobór zmiennych diagnostycznych
1.2.1. Zasady doboru zmiennych diagnostycznych
1.2.2. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów merytoryczno-formalnych
1.2.3. Dobór zmiennych na podstawie kryteriów statystycznych
1.3. Ważenie zmiennych diagnostycznych
1.3.1. Równe wagi
1.3.2. Wagi bazujące na opiniach ekspertów
1.3.3. Wagi bazujące na kryteriach statystycznych
1.4. Transformacja zmiennych diagnostycznych
1.4.1. Stymulacja zmiennych
1.4.2. Normalizacja zmiennych
1.4.3. Wyeliminowanie z obliczeń ujemnych wartości zmiennych
1.5. Skale pomiarowe
1.6. Miary podobieństwa obiektów
1.6.1. Podstawowe miary odległości
1.6.2. Wybrane miary odległości struktur
1.6.3. Miary podobieństwa i współzależności między zmiennym
 

2. Metody porządkowania

2.1. Ogólna charakterystyka metod porządkowania
2.2. Metody porządkowania liniowego
2.2.1. Metody diagramowe
2.2.2. Metody oparte na zmiennych syntetycznych
2.2.3. Metody iteracyjne
2.3. Wybór metody porządkowania liniowego
2.4. Analiza wrażliwości wskaźników syntetycznych
2.4.1. Dobór zmiennych diagnostycznych
2.4.2. Normalizacja zmiennych diagnostycznych
2.4.3. Systemy ważenia
2.4.4. Agregacja zmiennych
2.4.5. Analiza wrażliwości
2.5. Metody porządkowania nieliniowego
2.5.1. Metody dendrytowe
2.5.2. Metody aglomeracyjne
2.5.3. Ocena dobroci dopasowania dendrogramu – współczynnik korelacji kofenetycznej
 

3. Metody grupowania obiektów

3.1. Założenia grupowania obiektów
3.2. Metody grupowania obiektów uporządkowanych liniowo
3.2.1. Metody diagramowe
3.2.2. Metoda Spätha–Szczotki
3.2.3. Metoda maksymalnego gradientu
3.2.4. Metoda odchyleń standardowych
3.3. Metody aglomeracyjne
3.3.1. Metody podziału dendrytu
3.3.2. Metody podziału drzewka połączeń
3.4. Metody deglomeracyjne
3.4.1. Metoda najbliższej grupy
3.4.2. Metoda najbliższego obiektu
3.4.3. Metoda dalszego z najbliższych obiektów
3.5. Metody optymalizacji danego grupowania obiektów
3.5.1. Metoda k-średnich i metoda k-median
3.5.2. Metoda Forgy–Janceya
3.5.3. Metoda Wisharta
3.6. Metody obszarowe
3.6.1. Metoda wrocławska
3.6.2. Metoda katowicka
3.7. Metody taksonomii struktur
3.8. Mierniki oceny poprawności grupowania obiektów
3.8.1. Miary homogeniczności grup obiektów
3.8.2. Miary heterogeniczności grup obiektów
3.8.3. Ilorazy miar homogeniczności i heterogeniczności grup obiektów
3.8.4. Indeksy poprawności grupowania
 

4. Wybór reprezentantów grup obiektów

4.1. Metoda środka ciężkości
4.2. Metoda potencjałów
4.3. Inne metody wyboru reprezentantów grup obiektów
 

5. Wielowymiarowa analiza wariancji

5.1. Wprowadzenie
5.2. Wielowymiarowy jednokierunkowy model analizy wariancji (MANOVA)
 

6. Analiza głównych składowych

6.1. Wprowadzenie
6.2. Model analizy głównych składowych
6.3. Interpretacja geometryczna
6.4. Zasadność stosowania analizy głównych składowych
6.5. Określanie liczby głównych składowych
6.5.1. Kryterium wartości własnej
6.5.2. Kryterium osypiska
6.5.3. Kryterium stopnia wyjaśnianej wariancji
6.5.4. Kryterium istotności głównych składowych
6.5.5. Kryterium interpretacyjne
6.6. Interpretacja wyników
6.7. Podstawowe założenia analizy głównych składowych
 

7. Analiza czynnikowa

7.1. Wprowadzenie
7.2. Model analizy czynnikowej
7.3. Metody szacunku ładunków czynnikowych
7.3.1. Metoda osi głównych
7.3.2. Metoda centroidalna
7.3.3. Metoda największej wiarygodności
7.3.4. Metoda najmniejszych reszt (MINRES)
7.4. Interpretacja geometryczna
7.5. Metody rotacji czynników
7.5.1. Rotacje ortogonalne
7.5.2. Rotacje ukośne
7.6. Określanie liczby czynników
7.7. Interpretacja wyników
7.8. Zasadność stosowania analizy czynnikowej
 

8. Analiza kanoniczna

8.1. Wprowadzenie
8.2. Model analizy kanonicznej
8.3. Określanie liczby par zmiennych kanonicznych
8.4. Interpretacja wyników
8.5. Zasadność stosowania analizy kanonicznej
 

9. Analiza korespondencji

9.1. Wprowadzenie
9.2. Model analizy korespondencji
9.3. Wybór przestrzeni czynnikowej
9.4. Ocena jakości odwzorowania
9.5. Punkty dodatkowe
9.6. Interpretacja osi czynnikowych
9.7. Interpretacja wyników
 

10. Analiza dyskryminacyjna

10.1. Wprowadzenie
10.2. Procedura konstrukcji funkcji dyskryminacyjnych
10.3. Określanie liczby zmiennych wejściowych istotnie dyskryminujących obiekty
10.4. Określanie liczby funkcji dyskryminacyjnych
10.5. Interpretacja wyników
10.6. Procedura konstrukcji funkcji klasyfikacyjnych i klasyfikacja obiektów
10.7. Prawdopodobieństwa klasyfikacji
10.8. Miary poprawności klasyfikacji
10.9. Klasyfikacja za pomocą odległości Mahalanobisa
10.10. Podstawowe założenia analizy dyskryminacyjnej
 
Bibliografia
Tomasz Panek

Tomasz Panek - profesor doktor habilitowany, statystyk. Pracuje w Instytucie Statystyki i Demografii Szkoły Głównej Handlowej, będąc jednocześnie doradcą Prezesa GUS. Jego zainteresowania badawcze koncentrują się przede wszystkim na problematyce warunków życia gospodarstw domowych (w tym ubóstwa, wykluczenia społecznego, nierówności dochodowych i jakości życia, dochodów i konsumpcji), ocenie polityki społecznej, konsumpcji mediów elektronicznych, pomiarze inflacji, systemach informacji gospodarczej oraz wspomaganiu decyzji, metodach wielowymiarowej analizy porównawczej i metodologii badań ankietowych. Autor, współautor i redaktor ponad stu publikacji naukowych, w tym książek, artykułów w czasopismach z listy JCR oraz rozdziałów w monografiach. Uczestniczył w kilkudziesięciu krajowych i międzynarodowych projektach badawczych, w tym wielokrotnie nimi kierował. Jest członkiem Naukowej Rady Statystycznej GUS (1996–1999, od 2011 r.), członkiem nominowanym International Statistical Institute (od 1993 r.), członkiem Polskiego Towarzystwa Statystycznego od 1989 r. (w tym członkiem Rady Głównej w latach 1994–2005) oraz International Association of Survey Statisticians (od 1998 r.). W latach 1996–1999 oraz 2011–2015 był członkiem Komitetu Statystyki i Ekonometrii Polskiej Akademii Nauk, w latach 2015–2021 – członkiem Rady Programowej i Rady Naukowej United Nations Global Compact (UN Global Compact) w Polsce, a w latach 2000–2019 – wiceprzewodniczącym Rady Monitoringu Społecznego. W latach 1992–2007 był zastępcą Redaktora Naczelnego czasopisma „Statistics in Transition”, a od 2008 r. – członkiem Komitetu Redakcyjnego. Od 2015 r. członek Rady Naukowej „Wiadomości Statystycznych”, od 2025 r. – jej przewodniczący.

Jan Zwierzchowski

Jan Zwierzchowski - doktor, adiunkt w Instytucie Statystyki i Demografii Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. Specjalizuje się w modelowaniu zjawisk społecznych, zwłaszcza w zastosowaniach modeli czynnikowych, równań strukturalnych (SEM), analizie danych panelowych oraz metodach pomiaru ukrytych zmiennych. Jego zainteresowania obejmują zagadnienia pomiaru jakości życia, nierówności społecznych oraz metodologię badań ankietowych. Autor i współautor licznych publikacji naukowych, w tym artykułów w czasopismach z listy JCR oraz rozdziałów w monografiach. Brał udział w krajowych i międzynarodowych projektach badawczych, m.in. dotyczących pomiaru dobrostanu, integracji danych z różnych źródeł oraz oceny polityk publicznych. Współpracuje z instytucjami rządowymi i organizacjami pozarządowymi jako ekspert ds. analizy danych i metod statystycznych.

 

Inpost Paczkomaty 10 zł
Kurier FedEX 12 zł
Kurier Inpost 12 zł
Odbiór osobisty 0 zł
Darmowa dostawa od 250 zł
Darmowa dostawa w Klubie Książki od 200 zł