Simboliskā datu analīze
Simboliskās datu analīzes (SDA) sistēma ir statistikas ietvars, kas paredzēts sarežģītu, apkopotu vai kopu vērtību datu — tā saukto simbolisko datu — analīzei, kuros katrs novērojums attēlo grupu vai koncepciju, nevis vienu skalāru vērtību. SDA, ko savā modernajā statistiskajā formā 2003. gadā ieviesa Linna Billarda (Lynne Billard) un Edvins Didē (Edwin Diday), paplašina klasisko statistiku, lai apstrādātu intervālu vērtību, histogrammu vērtību un daudzvērtīgu mainīgo lielumu datus, ļaujot veikt stingrus secinājumus zināšanu līmenī, nevis uz izejas individuālajiem ierakstiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Billard, L., & Diday, E. (2003). From the statistics of data to the statistics of knowledge: symbolic data analysis. Journal of the American Statistical Association, 98(462), 470–487. DOI: 10.1198/016214503000242 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Symbolic Data Analysis (SDA). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/soft-computing/symbolic-data-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →