Здравствуйте, Вячеслав Николаевич. Как же Вас замотивировать продолжить создавать обучающие видео по анализу данных, хочется разобраться в кластерном и факторном анализе. Может сделаете платным Ваш материал?
Добрый день, брать деньги - ответственность) Пока нет, по кластерному надо бы сделать короткий пример. Я бы рекомендовал курсы Марапова Дамира Ильдаровича. Они с уклоном в медстатистику, но большинство методов универсальны. Объясняет очень хорошо. Сам бы на эти курсы пошёл, денег нет), а точнее времени.
Почему на слайде Виды шкал вы относите шкалу цвет имеющую 3 возможных значения к номинальной, при этом ранее на примере шкалы пол упоминаете, что если имеется 2 значения то её по умолчанию относят к номинальной? Хочется понимать при каком количестве значений данные в шкале можно сгруппировать и отнести к порядковым?
Цвет по своей природе нет возможности представить в порядковой шкале, т.к. нет основания для упорядочивания через сравнение. Хорошо, средне, плохо - это последовательные степени оценки от плохо к хорошо. Красный цвет не лучше и не хуже зеленого, он просто именует участок спектра. Порядковая шкала может иметь любое число уровней, однако для дальнейших действий по анализу данных придется её интерпретировать как номинальную или количественную. Для этого есть отдельное видео: общая схема описательного анализа данных ruclips.net/video/H9owo80f9D4/видео.html
Номинальным называют упорядоченный набор, отсортированный по номиналам значений из общего первоначально неупорядоченного состава значений в набора. Ну или шкала, например частот повторения номинальных (сходных) значений, почему на презентации такие странные примеры... Очень условно разнесение категорий Качество товара (покупки) и Сумма покупки (товара) в разные шкалы... Тоже про возрастная группа и возраст... Что-то не внушает доверия картинка...
Как показано в пункте про перекодирование переменных, данные могут быть предоставлены в разных шкалах. Вопрос не к примерам, а к пояснениям. Возможно, они не идеальны.
Уточните пожалуйста, при переводе данных на последнем слайде, по какому критерию выделили "котенок", если в порядковой шкале, и у второго примера возраст меньше 3 лет, и у последнего? Или на количественные данные мы так же ориентируемся при переводе из порядковой в номинальную?
Вы правы, следовало уточнить принцип перевода. Например, подойдет перевод из количественной в номинальную по принципу: больше года - взрослый. Для перевода из порядковой в номинальную пример не подходит содержательно (в котята попадут и полугодовалые и 2,5 года). При других данных нет проблем переводить из порядковой в номинальную (оглядываться на количественную не нужно).
А что если использовать фази логику для преобразования из порядковой в количественную шкалу. Да погрешность будет большая, но если есть много данных и оценок, то можно получить результат.
Отличный канал, благодарю за подробное объяснение.
супер! спасибо! особенно за пример на котах
Такая серьезная тема..... и тут Пушок😅😅😅 Спасибо Вам огромное за видео! Многое стало понятно!🎉
Котики и статистика. Что может быть лучше?)
Здравствуйте, Вячеслав Николаевич. Как же Вас замотивировать продолжить создавать обучающие видео по анализу данных, хочется разобраться в кластерном и факторном анализе. Может сделаете платным Ваш материал?
Добрый день, брать деньги - ответственность) Пока нет, по кластерному надо бы сделать короткий пример. Я бы рекомендовал курсы Марапова Дамира Ильдаровича. Они с уклоном в медстатистику, но большинство методов универсальны. Объясняет очень хорошо. Сам бы на эти курсы пошёл, денег нет), а точнее времени.
@@statistica8687 спасибо большое за рекомендацию!
Почему на слайде Виды шкал вы относите шкалу цвет имеющую 3 возможных значения к номинальной, при этом ранее на примере шкалы пол упоминаете, что если имеется 2 значения то её по умолчанию относят к номинальной? Хочется понимать при каком количестве значений данные в шкале можно сгруппировать и отнести к порядковым?
Цвет по своей природе нет возможности представить в порядковой шкале, т.к. нет основания для упорядочивания через сравнение. Хорошо, средне, плохо - это последовательные степени оценки от плохо к хорошо. Красный цвет не лучше и не хуже зеленого, он просто именует участок спектра. Порядковая шкала может иметь любое число уровней, однако для дальнейших действий по анализу данных придется её интерпретировать как номинальную или количественную. Для этого есть отдельное видео: общая схема описательного анализа данных ruclips.net/video/H9owo80f9D4/видео.html
а почему не упоминается про ratio? ведь Scales of measurement 4. Nominal, ordinal, interval and Ratio
Как и интервальная, это виды количественной
@@statistica8687 мм. Интересно. На английском все по другому написано
Но спасибо за видео!!!🙏
Номинальным называют упорядоченный набор, отсортированный по номиналам значений из общего первоначально неупорядоченного состава значений в набора. Ну или шкала, например частот повторения номинальных (сходных) значений, почему на презентации такие странные примеры... Очень условно разнесение категорий Качество товара (покупки) и Сумма покупки (товара) в разные шкалы... Тоже про возрастная группа и возраст... Что-то не внушает доверия картинка...
Как показано в пункте про перекодирование переменных, данные могут быть предоставлены в разных шкалах. Вопрос не к примерам, а к пояснениям. Возможно, они не идеальны.
Уточните пожалуйста, при переводе данных на последнем слайде, по какому критерию выделили "котенок", если в порядковой шкале, и у второго примера возраст меньше 3 лет, и у последнего? Или на количественные данные мы так же ориентируемся при переводе из порядковой в номинальную?
Вы правы, следовало уточнить принцип перевода. Например, подойдет перевод из количественной в номинальную по принципу: больше года - взрослый. Для перевода из порядковой в номинальную пример не подходит содержательно (в котята попадут и полугодовалые и 2,5 года). При других данных нет проблем переводить из порядковой в номинальную (оглядываться на количественную не нужно).
Последний слайд затмевается рекламой следующих роликов.
Есть такое
А что если использовать фази логику для преобразования из порядковой в количественную шкалу. Да погрешность будет большая, но если есть много данных и оценок, то можно получить результат.
А зачем? Лучше сразу собирать данные в нужной шкале, либо работать с порядковой шкалой.