
- •Математические методы в психологии
- •Тема 1. Дискретный вариационный ряд и его основные показатели Выбор варианта задания
- •Методика выполнения задания 1
- •Тема 2. Статистический анализ выборочных средних двух выборок Методика выполнения задания 2
- •Процедура проверки статистических гипотез заключается в следующем.
- •-Критерий Стьюдента
- •Алгоритм расчета t-критерия Стьюдента для независимых выборок измерений
- •Алгоритм расчета -критерия Стьюдента для зависимых выборок измерений
- •-Критерий Манна-Уитни
- •Алгоритм расчета критерия Манна-Уитни
- •Критерий знаков
- •Алгоритм расчета критерия знаков
- •1. Подсчитать количество нулевых реакций и исключить их из рассмотрения. В результате уменьшится на количество нулевых реакций.
- •Задание 2
- •Тема 3. Вычисление и анализ коэффициента ранговой корреляции Методика выполнения задания 3 Выполнить ранжирование по следующему алгоритму
- •Алгоритм расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена
- •Задание 3
- •Тема 4. Многомерное шкалирование
- •Тема 5. Кластерный анализ
- •Тема 6. Уравнение линейной регрессии Методика выполнения задания 6
- •1. Анализ статистической взаимосвязи между двумя рядами
- •2. Построение модели парной регрессии
- •Оформление задания
- •Варианты к заданию 6
- •Математическое моделирование
- •Классификация по целевому назначению
- •Классификация по типу задач
- •Классификация по форме реализации
- •Типы задач линейного программирования
- •Тема 7. Каноническая задача линейного программирования
- •Стандартная задача линейного программирования
- •Общая задача линейного программирования
- •Графический метод решения задач линейного программирования
- •Задание 7
- •Тема 8. Нелинейное программирование. Понятие о задаче математического программирования. Оптимизационная задача на условный экстремум
- •Задание 8
- •Библиографический список
Тема 5. Кластерный анализ
Процесс разбивки
объектов на кластеры
носит
название кластерного
анализа. Однородность
объектов определяется по расстоянию
где
векторы,
элементы которых – составляющие. Объекты
считаются однородными, если
Для объектов, характеризуемых числовыми
признаками, расстояние определяют так:
Расстояние между объектами, описываемыми атрибутивными признаками:
Графическое изображение объединения кластеров может быть получено с помощью дерева объединения кластеров – дендрограммы (греч. Dendron – дерево). Дендрограмма – графическое изображение древовидных структур.
Типичная дендрограмма приведена на рисунке 4.
Пример.
Провести
классификацию шести производственных
объектов, каждый из которых характеризуется
двумя признаками:
индекс
групповой сплоченности;
обобщенный
уровень мотивации к совместной
деятельности.
Найдем расстояние между объектами:
Рассчитав все расстояния, заполним таблицу:
1 2 3 4 5 6
1 0 2,83 3,16 10,19 12,17 13,6
2 0 3,16 8,94 10,77 12,53
3 0 7,07 9,06 10,44
4 0 2 3,61
5 0 2.24
6 0
Предлагаем вам самостоятельно проверить значения всех расстояний.
Применим принцип
«ближайшего соседа». Найдем наименьшее
из расстояний
Таким образом, можно объединить в группу 4 и 5 объекты. В исходной матрице расстояний получим:
1
2 3 4, 5 6
1 0 2,83 3,16 10,19 13,6
2 0 3,16 8,94 12,53
3 0 7,07 10,44
4 0 3,61
5 2,24
6 0
Продолжим:
1
2 3 4, 5, 6
1 0 2,83 3,16 10,19
2 0 3,16 8,94
3 0 7,07
4, 5, 6 0
Продолжим:
1,2
3 4, 5, 6
1, 2 0 3,16 8,94
3 0 0 7,07
4, 5, 6 0
И окончательно
1,
2, 3 4, 5, 6
1, 2, 3 0 7,07
4,5,6 0 0
Таким образом, проведя кластерный анализ по методу «ближайшего соседа», получим 2 кластера. Дендрограмма при этом имеет вид, показанный на рисунке 4.
7,07
3,16
2,83 2,24
2,0
1 2 3 4 5 6
Рисунок 4
Задание 5. Провести классификацию шести социальных групп по принципу «ближайшего соседа», каждый из которых характеризуется двумя признаками.
Построить
дендрограмму, где
индивидуальные
параметры студента:
количество
букв в фамилии студента;
количество
букв в полном имени студента;
номер
студента в списке группы по журналу;
индекс
групповой сплоченности;
обобщенный
уровень мотивации к совместной
деятельности.