Ординальные переменные более близки к числовой форме, т.к. числовой ряд также упорядочен. Соответственно, для кодирования таких переменных остается лишь поставить в соответствие номерам категорий такие числовые значения, которые сохраняли бы существующую упорядоченность. Естественно, при этом имеется большая свобода выбора -любая монотонная функция от номера класса порождает свой способ кодирования. Какая же из бесконечного многообразия монотонных функций - наилучшая [c.128]
Исходя из этих соображений, можно предложить следующий практический рецепт кодирования ординальных переменных. Единичный отрезок разбивается на п отрезков - по числу классов - с длинами пропорциональными числу примеров каждого класса в обучающей выборке [c.128]
Если переменная измерена в ординальной шкале, то неадекватны будут все утверждения о том, во сколько и на сколько одна величина больше другой, но адекватно утверждение, что одна величина больше другой. По отношению к ординальным шкалам лишено смысла использование алгебраических операций, поскольку ординальные данные не аддитивны и не позволяют измерить удаленность одного объекта от другого. [c.29]
Анализируемые переменные величины по своей роли в исследовании подразделяются на результирующие (прогнозируемые) Y и объясняющие (предсказывающие, или предиктор-ные) X. Среди компонент векторов У и X могут быть и количественные, и порядковые (ординальные), и классификационные (номинальные). [c.54]
МЕЖДУ ПОРЯДКОВЫМИ (ОРДИНАЛЬНЫМИ) ПЕРЕМЕННЫМИ [c.99]
Напомним (см. [14, 5.3, 10.21), что порядковая (ординальная) переменная позволяет упорядочивать статистически обследованные объекты по степени проявления в них анализируемого свойства. Исследователь обращается к порядковым переменным в ситуациях, когда шкала непосредственного количественного измерения степени проявления этого свойства в объекте ему не известна (в том числе по причине объективного отсутствия таковой) или имеет условный смысл и интересует его только как вспомогательное средство для последующего ранжирования рассматриваемых объектов. К подобным ситуациям относится рассмотрение таких переменных, как интегральный (сводный) показатель эффективности функционирования социально-экономической системы (специалиста, предприятия, научно-производственного объединения и т. п.), качество (мера оптимальности) структуры потребительского бюджета семьи , качество жилищных условий семьи , степень прогрессивности предлагаемого проекта решения социально-экономической, технической или другой проблемы и т. п. [c.99]
Погрешность решения системы линейных уравнений 273 Полиномиальная регрессия 211, 349 Полиномы Чебышева 211, 327 Порядковые (ординальные) переменные 23, 99 [c.474]
Ординальные (порядковые) переменные служат для того, чтобы упорядочивать объекты по степени проявления в них анализируемого свойства. Исследователь обращается к ординальным случайным величинам и в ситуациях, когда шкала, в которой можно было бы количественно измерить степень проявления анализируемого свойства, объективно не су шествует л ибо неизвестна ему. Подобного рода показатели служат для оценки каких-либо качественных параметров финансового состояния предприятия. К примеру, ординальной переменной при анализе может являться финансовая устойчивость предприятия (абсолютная, нормальная, низкая либо кризисная), его деловая репутация, качество корпоративного управления, надежность контрагентов и др. Экспертные оценки каких-либо параметров финансового состояния предприятия, выраженные в баллах, также относятся к ординальному типу. [c.393]
До сих пор мы анализировали зависимость между двумя количественными переменными. Вместе с тем в практике эконометри-ста иногда встречаются случаи, когда необходимо установить тесноту связи между ординальными (порядковыми) переменными (например, качество жилищных условий, тестовые баллы, экзаменационные оценки и т. п.). В этом случае объекты анализа упорядочивают или ранжируют по степени выраженности измеряемых переменных. При этом каждому объекту присваивается определенный номер, называемый рангом. Например, объекту с наименьшим проявлением (значением) признака присваивается ранг 1, следующему за ним — ранг 2 и т. д. Если объекты ранжированы по двум признакам, то имеется возможность оценить тесноту связи между переменными, основываясь на рангах, т. е. тесноту ранговой корреляции. [c.78]
Можно выделить два основных типа нечисловых переменных упорядоченные (называемые также ординальными - от англ, order- порядок) и категориальные. В обоих случаях переменная [c.128]
Неколичественная (порядковые, или ординальные, переменные) Неколичественная (классификационные, или номинальные, переменные) [c.24]
Неколичественная (ординальные или номинальные переменные) Смешанная (количественные и неколичественные переменные) Неколичественная (ординальные и номинальные переменные) Количественная [c.24]
Соответствующая переменная называется порядковой, ординальной или ранговой (ranking). [c.319]
Во-вторых, для того чтобы производимые расчеты были мат матически корректны, необходимо принимать во внимание т> используемой переменной. В зависимости от своей природы пер менные подразделяются на количественные, ординальные (поря ковые) и номинальные (классификационные). [c.392]
Смотреть страницы где упоминается термин Переменная ординальная
: [c.23] [c.104] [c.552]Эконометрика начальный курс (2004) -- [ c.319 ]