Структуры данных: классификация различных типов наборов данных

Структуры данных: классификация различных типов наборов данных

Данные могут быть представлены в различной форме. Полезно иметь базовую классификацию различных типов данных, чтобы сразу же определять тип новых данных и использовать соответствующий метод анализа. Набор данных состоит из результатов наблюдений объектов, обычно включающих регистрацию одной и той же инфор­мации для каждого объекта. Мы определяем эле­ментарные единицы как сами объекты (например, компании, люди, домохозяйства, города, телевизо­ры), чтобы отличать их от результатов измерений или наблюдений (например, объемы продаж, вес, доход, население, размер). Можно указать четыре основных способа классификации наборов данных.

Первый. По количеству порций информации (переменных) для каждой элементарной единицы.

Второй. По типу измерения (числа или катего­рии) для каждого наблюдения.

Третий. По тому, важна или нет упорядочен­ность во времени записей о результатах измерений.

Четвертый. По тому, собиралась ли информа­ция специально для этого анализа или данные со­бирались ранее кем-то другим для своих нужд.

2.1. Сколько переменных?

Порция информации, регистрируемая для каж­дого объекта (например, стоимость), называется переменной. Количество переменных, или порций информации, регистрируемых для каждого объекта, указывает на сложность набора данных и определяет соответствующий тип анализа. В зависимости от того, имеем ли мы дело с одной, двумя или многими переменными, мы получаем соответственно одномерный, двумерный или много­мерный набор данных.

Одномерные данные

Одномерные наборы данных (одна переменная) содержат только один при­знак, зарегистрированный для каждой элементарной единицы. В этом случае статистические методы используют для обобщения основных свойств этого един­ственного признака, отвечая на такие вопросы.

1. Чему равно типичное (обобщенное) значение?

2. Насколько различаются эти объекты?

3. Имеются ли в этом наборе данных отдельные элементы или группы эле­ментов, требующие особого внимания?

Указанная ниже таблица одномерных данных содержит объемы прибыли 12 компаний сферы общественного питания (из списка Fortune 500).

Приведем еще несколько примеров одномерных наборов данных.

1. Доходы отдельных людей, выявленные в ходе маркетингового исследова­ния. Статистический анализ выявил бы структуру (или распределение) до­ходов, выявив типический уровень дохода, степень вариации доходов и процент людей, доход которых находится в любом заданном диапазоне.

2. Количество дефектов в каждом телевизоре из выборки объемом 50, взятой из телевизоров, изготовленных сегодня утром. Статистический анализ мож­но использовать для учета качества (оценивание) и наблюдения за тем, что­бы производственный процесс не вышел из под контроля (проверка гипотез).

3. Сделанные 25 экспертами прогнозы уровня процентной ставки.  Анализ показал бы, как вы и подозревали, что оценки экспертов не согласуются и (если проверить позже) все они не верны. Хотя статистика не может на ос­нове этих 25 оценок дать один точный прогноз, она, по крайней мере, по­зволит изучить данные на степень их согласованности.

4. Цвета, выбранные членами фокус-группы. Анализ поможет сделать подхо­дящий выбор для нового вида продукции.

5. Оценки  платежеспособности  фирм   в  инвестиционном  портфеле