Využití měr variability pro nominální proměnné ve vícerozměrné statistické analýze

0465740 - ÚI 2017 RIV SK cze J - Článek v odborném periodiku
Řezanková, Hana - Šulc, Z. - Húsek, Dušan
Využití měr variability pro nominální proměnné ve vícerozměrné statistické analýze.
[Use of Variability Measures for Nominal Variables in Multivariate Statistical Analysis.]
Forum Statisticum Slovacum. Roč. 12, č. 1 (2016), s. 34-43. ISSN 1336-7420
Grant ostatní: IGA VŠE(CZ) F4/41/2016
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: míry variability * nominální proměnné * vícerozměrná analýza * míry závislosti * míry podobnosti * shluková analýza * rozhodovací stromy * hodnocení klasifikace * variability measures * nominal variables * multivariate analysis * dependence measures * similarity measures * cluster analysis * decision trees * classification evaluation
Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
http://www.ssds.sk/casopis/archiv/2016/fss0116.pdf

Článek se zaměřuje na míry variability pro nominální proměnné, kterými jsou variační poměr, nominální rozptyl (též Giniho index) a entropie. Všechny tři míry jsou aplikovány při hodnocení intenzity jednostranné závislosti nominální proměnné na druhé kategoriální proměnné při využití stejného principu, pomocí něhož je konstruován poměr determinace v analýze rozptylu. Jinou aplikací Giniho indexu a entropie jsou nedávno navržené míry podobnosti pro objekty charakterizované hodnotami nominálních proměnných, které mohou být využity např. ve shlukové analýze. Míry variability lze též využít při hodnocení shlukování. Z dalších aplikací lze zmínit použití entropie a Giniho indexu v rozhodovacích stromech pro výběr vysvětlující proměnné, pomocí jejíchž kategorií lze rozdělit hodnoty vysvětlované proměnné do skupin s nejmenší entropií, resp. nejnižší hodnotou Giniho indexu.

The paper focuses on variability measures for nominal variables, i.e. the ratio of variation, nominal variance (also the Gini index) and the entropy. All three measures are applied for evaluation of directional dependence of a nominal variable on a categorical variable using the same principle, by means of which the determination ratio in ANOVA is created. The Gini index and the entropy principles can be applied in recently proposed similarity measures for objects characterized by values of nominal variables, which can be used e.g. in cluster analysis. The variability measures can be also used for clustering evaluation. From other applications, we can mention the use of the entropy and the Gini index in decision trees for selection of an exploratory variable by means of its categories the values of the target variable can be divided into groups with the smallest entropy or the smallest value of the Gini index.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0264285