2. Визначити задачі та методи факторного аналізу

2. Суть факторного аналізу полягає в тому, що групу сильно скорельованих ознак можна пояснити та описати невеликою кількістю прихованих (латентних) факторів, які безпосередньо не спостерігаються, але розкривають значення ознак цієї групи. Наприклад, за такими ознаками, як «кількість прочитаних книг», «кількість книг у домашній бібліотеці», «кількість відвідувань театрів і музеїв», приховано фактор, який можна було б назвати «рівень культурного розвитку особистості». Факторний аналіз дає змогу виявити ці латентні фактори, описати залежність між ними та первинними ознаками, обчислити значення всіх побудованих таким чином факторів для кожного об'єкта. В результаті виникає можливість без значних втрат інформації перейти від аналізу великої кількості первинних ознак до аналізу порівняно невеликої кількості факторів

3.Дослідити різновиди імітації та основні аспекти імітаційного моделювання. Вказати напрямки використання імітаційного моделювання в оціночній діяльності

З розвитком обчислювальної техніки і дискретного аналізу дедалі ширшого розвитку та використання набувають алгоритмічні (імітаційні) моделі. Серед основних етапів процесу імітаційного моделювання можна виокремити такі:

- аналіз характеристик і закономірностей функціонування керованого (досліджуваного) об’єкта: виокремлення на змістовному (вербальному, концептуальному) рівні системи обмежень (ресурсних, фізичних, правових, соціальних тощо), визначення показників вимірювання та оцінки результатів, формулювання цілей, гіпотез та проблем розвитку;

- конструювання імітаційної моделі: перехід від реального об’єкта до логічних схем, які імітують його поведінку, та алгоритмів (моделей), формальна постановка задач, що розв’язуються за допомогою імітаційного моделювання;

- підготовка системи даних для моделі: формування інформаційного забезпечення, необхідного для функціонування імітаційної моделі, зокрема, визначення структури та способів подання даних, джерел їх отримання, форм і режимів зберігання, встановлення взаємозв’язків і взаємозалежності між різними масивами та базами даних;

- програмна реалізація імітаційної моделі: створення чи адекватне використання існуючих програмних продуктів, що забезпечують можливість безпосередньої практичної реалізації моделі на персональних комп’ютерах;

- оцінка адекватності моделі: порівняння результатів, накопичених у процесі дослідної експлуатації моделі, на підставі інформації, отриманої про реальний об’єкт, який імітується, виявлення та аналіз розбіжностей і в разі необхідності внесення корекцій до моделі;

проведення імітаційних експериментів

Самостійна робота

1. Порівняння факторного та кластерного аналізу

Головна схожість між кластерним та факторним аналізами полягає у тому, що обидва призначені для переходу від сукупності багатьох даних до суттєво меншої кількості факторів (кластерів). Але реалізація такої ідеї у них відрізняється:

Якщо у факторному аналізі об’єднуються змінні, то у кластерному– спостереження. Хоча в останніх версіях SPSS присутня можливість використання кластерного аналізу і для об’єднання змінних.

Суттєво відрізняються і принципи роботи. У факторному аналізі об’єднання змінних у фактори відбувається на основі частки дисперсії, яка обумовлена дією окремого фактора. При кластерному аналізі покроково аналізується відстань між спостереженнями та вже створеними кластерами, і новий кластер створює та пара, для якої така відстань є найменшою.

На відміну від факторного аналізу, кластерний створює ієрархічну структуру кластерів, тобто об’єднань спостережень. Таким чином аналізується зв’язок або спільність спостережень. Факторний аналіз дозволяє проаналізувати зв’язок або спільність змінних.