Методы сравнительного анализа. Гудков П.А. - 12 стр.

данные     представляют     собой        значения   некоторых        признаков,
характеризующих изучаемые объекты.
    Таким образом, значения могут быть количественными, или же
представлять собой указание на категорию, к которой можно отнести объект.
Во втором случае говорят о качественном признаке.
    При измерении по нескольким количественным или качественным
признакам в качестве описания объекта получаем вектор. Его можно
рассматривать как новый вид данных. Есть часть координат – числа, а часть –
качественные (категоризованные) данные, то говорят о векторе разнотипных
данных.
    Одной из характеристик объекта может быть и функция. Например,
электрокардиограмма больного или амплитуда биений вала двигателя. Кроме
того, объект может описываться бинарными отношениями. Например, при
опросах экспертов часто используют упорядочения (ранжировки) объектов
экспертизы – образцов продукции, инвестиционных проектов, вариантов
управленческих решений. В зависимости от регламента экспертного
исследования элементами выборки могут быть различные виды бинарных
отношений (упорядочения, разбиения, толерантности), множества, нечеткие
множества и т.д.
    Таким образом, математическая природа сравниваемых объектов в
различных задачах может быть самой разной. Однако можно выделить два
основных класса данных – числовые и нечисловые.
    Числовые данные – это числа, вектора, функции. Их можно складывать,
умножать на коэффициенты.
    Нечисловые     данные   –   это      категоризованные   данные,    вектора
разнотипных    признаков,   бинарные       отношения,   множества,    нечеткие
множества и др. Они являются элементами нечисловых математических
пространств (множеств). Математический аппарат анализа нечисловых
статистических данных основан на использовании расстояний между

                                      - 12 -