title: Canonical analysis of categorical data with application in marketing
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Алексеева Нина Петровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Григорьева Ирина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Grigorieva Irina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кандидат физико-математических наук, доцент Н.П.Алексеева
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor N.P.Alexeyeva
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011227
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4132
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Григорьева Ирина Владимировна. Канонический анализ категориальных данных с приложением в маркетинге. Научный руководитель: Алексеева Нина Петровна. Направление: прикладная математика и информатика, профиль: вычислительная стохастика и статистические модели.
  В  работе рассматривается задача исследования зависимости между двумя  множествами номинальных признаков. Производится  поиск  связей между множествами, где в качестве меры зависимости рассматривается коэффициент неопределенности. Для расширения исходных множеств используются  алгебраические методы: алгоритм быстрого перечисления точек грассманиана.
  Отличие работы от других: поиск  не только наибольших связей между множествами, но и самых устойчивых симптомов, в смысле уменьшения количества значимых связей и снижения уровней зависимости при их исключении из совокупностей , названных номинативными представителями.
  Были получены следующие результаты:  Получены искомые подмножества признаков по  алгоритму быстрого перечисления точек грассманиана и наилучшие связи между получившимися подмножествами. Реализованы два метода поиска номинативного представителя: частотный способ  и метод, основанный на удалении признаков. Получены номинативные представители обоих множеств при помощи методов многомерной статистики.
  Количество использованных источников: 6
  Григорьева, И.В. Канонический анализ категориальных данных с приложением в маркетинге: бакалаврская работа / Григорьева Ирина Владимировна. – Спб., 2016. – 60 с. – Библиогр.: с. 60.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Grigorieva Irina Vladimirovna. Canonical analysis of categorical data with application in marketing. Scientific Supervisor: Alekseeva Nina Petrovna. Field of study: Applied Mathematics and Computer Science. Profile: Computational Stochastics and Statistical Models.
  In work the dependence research problem between two sets of nominal attributes. Search of communications between sets where as a metrics used uncertainty coefficient. For expansion of initial sets  used algebraic methods: algorithm of fast enumeration grassmanian points.
  Unlike other works: search not only the greatest communications between sets, but also the steadiest symptoms.
  Results: Received the desired subset by algorithm of fast enumeration grassmanian points and the best connections between subsets. Implemented two methods of search nominative representative: the frequency method and a method based on removing the attributes. Obtained nominative representatives of both sets using multivariate statistical methods.  
  Number of reference links: 6
  Grigorieva, I. V. Canonical analysis of categorical data with application in marketing / Grigorieva Irina Vladimirovna. – SPb., 2016. – 60 p. – Bibliography.: p. 60.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: канонический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: факторный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: коэффициент неопределенности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: грассманиан
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: симптомный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: canonical analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: factor analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: uncertainty coefficient
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: grassmanian
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: symptom analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Canonical analysis of categorical data with application in marketing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Канонический анализ категориальных данных с приложением в маркетинге
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Bachelor_work_Grigorieva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4132/1/Bachelor_work_Grigorieva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 863,31 kB
resources.filename: reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4132/2/reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,38 kB
resources.filename: reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4132/3/reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,44 kB
resources.filename: reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_(reviewer)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4132/8/reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_%28reviewer%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,44 kB
resources.filename: reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4132/9/reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,95 kB