আধুনিক পরিসংখ্যানগুলিতে এমডিএসের ভূমিকা কী?


18

আমি সম্প্রতি বহুমাত্রিক স্কেলিং জুড়ে এসেছি। আমি এই সরঞ্জামটি আরও ভাল করে বোঝার চেষ্টা করছি এবং আধুনিক পরিসংখ্যানগুলিতে এর ভূমিকা। সুতরাং এখানে কয়েকটি গাইডিং প্রশ্ন রয়েছে:

  • এটি কোন প্রশ্নের উত্তর দেয়?
  • কোন গবেষকরা প্রায়শই এটির ব্যবহারে আগ্রহী?
  • অন্যান্য পরিসংখ্যান কৌশল আছে যা একই কাজ করে?
  • এর চারপাশে কোন তত্ত্ব গড়ে উঠেছে?
  • "এমডিএস" কীভাবে "এসএসএ" এর সাথে সম্পর্কিত?

আমি এই জাতীয় মিশ্র / অসংগঠিত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার জন্য আগাম ক্ষমা চাইছি, তবে এই ক্ষেত্রে আমার বর্তমান পর্যায়ের প্রকৃতি এটিই।


7
এসই-তে অন্যত্র চিত্রগুলি প্রথম দুটি বুলেট আইটেমকে সম্বোধন করে : gis.stackexchange.com/a/20428 ; gis.stackexchange.com/a/15567
হোয়াট

উত্তর:


24

আপনি যদি একটি সংক্ষিপ্ত উত্তর গ্রহণ করবেন ...

এটি কোন প্রশ্নের উত্তর দেয়? ইউক্লিডিয়ান (বেশিরভাগ ক্ষেত্রে) কম মাত্রার জায়গার মধ্যে জোড়াযুক্ত অসমতার ভিজ্যুয়াল ম্যাপিং।

কোন গবেষকরা প্রায়শই এটির ব্যবহারে আগ্রহী? যার যার লক্ষ্য হয় পয়েন্টগুলির ক্লাস্টার প্রদর্শন করা বা সম্ভাব্য সুপ্ত মাত্রাগুলি সম্পর্কে কিছুটা অন্তর্দৃষ্টি পাওয়া যার সাথে পয়েন্টগুলি পৃথক করে। বা কে কেবলমাত্র একটি প্রক্সিমিটি ম্যাট্রিক্সকে পয়েন্ট এক্স ভেরিয়েবল ডেটাতে পরিণত করতে চায়।

এছাড়াও অন্যান্য পরিসংখ্যান কৌশল রয়েছে যা একই কাজ করে? পিসিএ (লিনিয়ার, ননলাইনার), চিঠিপত্র বিশ্লেষণ, বহু-মাত্রিক উন্মোচন (আয়তক্ষেত্রাকার ম্যাট্রিকের জন্য এমডিএসের একটি সংস্করণ)। এগুলি এমডিএস-এর বিভিন্ন উপায়ে সম্পর্কিত তবে এর বিকল্প হিসাবে খুব কমই দেখা যায়। (লিনিয়ার পিসিএ এবং সিএ যথাক্রমে লিনিয়ার বীজগণিতের স্থানের সাথে সম্পর্কিত , যথাক্রমে বর্গক্ষেত্র এবং আয়তক্ষেত্রাকার ম্যাট্রিকগুলিতে ক্রিয়াকলাপ হ্রাস করে M এমডিএস এবং এমডিইউ সাধারণত যথাক্রমে নৈরৈখিক স্থান- ফিটিং আলগোরিদিমগুলি যথাক্রমে বর্গক্ষেত্র এবং আয়তক্ষেত্রাকার ম্যাট্রিকগুলিতে থাকে।)

এসটিডিমিএসটি=মিডি+ +এস(ক্লাসিক বা সাধারণ এমডিএস) বা একাধিক ম্যাট্রিকের মানচিত্র অতিরিক্ত ওজনের অতিরিক্ত মানচিত্র (স্বতন্ত্র পার্থক্য বা ভারী এমডিএস) সহ একবারে। পাশাপাশি অন্যান্য ফর্মগুলি যেমন পুনরাবৃত্তি এমডিএস এবং জেনারেলাইজড এমডিএস রয়েছে। সুতরাং, এমডিএস একটি বিচিত্র কৌশল।

"এমডিএস" কীভাবে "এসএসএ" এর সাথে সম্পর্কিত? এমডিএসের উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় এ সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যাবে।

শেষ পয়েন্ট জন্য আপডেট । এই technote SPSS থেকে ছাপ যে এসএসএ বহুমাত্রিক (SPSS মধ্যে PREFSCAL পদ্ধতি) ঘটনাটি একটি ক্ষেত্রে দেখা যায় ছেড়ে। পরেরটি, যেমনটি আমি উপরে উল্লেখ করেছি, এমডিএস অ্যালগোটি আয়তক্ষেত্রাকার (স্কোয়ারের প্রতিসম পরিবর্তে) ম্যাট্রিক্সে প্রয়োগ করা হয়।


3
(+1) চমৎকার সারসংক্ষেপ! ফরেস্ট ইয়াং (ইতিমধ্যে @ ভুবার তার মন্তব্যে উদ্ধৃত), ইয়োশিও টাকান এবং জ্যান ডি লিউউয়ের এমডিএসে খুব ভাল কিছু কাগজপত্র রয়েছে।
chl

@ সিএল, ধন্যবাদ: টাকান এর পৃষ্ঠায় দরকারী নিবন্ধগুলি
গৌরব

6

@ttnphns একটি ভাল ওভারভিউ দিয়েছে। আমি কেবল কয়েকটি ছোট ছোট জিনিস যুক্ত করতে চাই। গ্রিনাক্রে চিঠিপত্রের বিশ্লেষণ এবং এটি অন্যান্য পরিসংখ্যান কৌশলগুলির (যেমন এমডিএস, তবে পিসিএ এবং অন্যদের) সাথে কীভাবে সম্পর্কিত তার সাথে একটি ভাল কাজ করেছেন, আপনি তার স্টাফগুলি একবার দেখে নিতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ, এই উপস্থাপনাটি হতে পারে সহায়ক)। এছাড়াও, এমডিএস সাধারণত একটি প্লট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় (যদিও এটি কিছু সংখ্যক তথ্য আহরণ করা সম্ভব) এবং তিনি একটি সাধারণ বইয়ের প্লট লিখে এখানে বিনামূল্যে ওয়েবে রেখেছেন he(যদিও কেবলমাত্র একটি অধ্যায়টি প্রতি সেমি এমডিএস প্লট সম্পর্কে)। সবশেষে, একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে, এটি বাজার গবেষণা এবং পণ্য অবস্থানের ক্ষেত্রে খুব সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়, যেখানে গবেষকরা বিভিন্ন প্রতিদ্বন্দ্বী পণ্যের মধ্যে সাদৃশ্য সম্পর্কে ভোক্তারা কীভাবে ভাবছেন তা বোঝার জন্য এটি বর্ণনামূলকভাবে ব্যবহার করে; আপনি চান না যে আপনার পণ্যটি বাকীগুলির চেয়ে খারাপভাবে আলাদা করা হোক।


1
(+1) বিপ্লটগুলি বোঝা , গাওয়ার দ্বারা এবং সংঘর্ষে । এমডিএস এবং ননলাইনার বাইপ্লটগুলিতে প্রায় 50 পিপি সহ একটি দুর্দান্ত বইও রয়েছে (এটি একটি বাইনারি আর প্যাকেজ , উইন্ডো-কেবলমাত্র আসে)।
chl

2
@ সিএল, টিপটির জন্য ধন্যবাদ, বইটি আকর্ষণীয় দেখাচ্ছে।
গুং - মনিকা পুনরায়

1

একটি অতিরিক্ত শক্তি হ'ল আপনি এমডিএস ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন যার জন্য আপনি গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবল বা মাত্রা জানেন না। এর জন্য স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিটি হ'ল: ১) অংশগ্রহীতাদের পদমর্যাদা, বাছাই বা সরাসরি বস্তুর মধ্যে মিল খুঁজে পাওয়া যায়; 2) প্রতিক্রিয়াগুলি ভিন্নতা ম্যাট্রিক্সে রূপান্তর করুন; 3) এমডিএস প্রয়োগ করুন এবং, আদর্শভাবে, একটি 2 বা 3 ডি মডেল খুঁজুন; ৪) মানচিত্রের কাঠামোর মাত্রা সম্পর্কে অনুমানগুলি বিকাশ করুন।

আমার ব্যক্তিগত মতামতটি হল যে অন্যান্য মাত্রা হ্রাস সরঞ্জামগুলি সাধারণত সেই লক্ষ্যের জন্য আরও ভাল উপযোগী হয় তবে এমডিসি যা সরবরাহ করে তা হল রায়গুলি সুসংহত করার জন্য যে মাত্রাগুলি ব্যবহার করা হচ্ছে সেগুলি সম্পর্কে তত্ত্বগুলি বিকাশের সুযোগ। স্ট্রেস ডিগ্রি (মাত্রা হ্রাস থেকে প্রাপ্ত বিকৃতি) এবং এটি আপনার চিন্তায় অন্তর্ভুক্ত করাও গুরুত্বপূর্ণ।

আমি মনে করি এমডিএসের সেরা বইগুলির মধ্যে একটি হ'ল বর্গ, গ্রোয়েনেন এবং মাইর (2013) এর "অ্যাপ্লাইড মাল্টিমিডিমেনশনাল স্কেলিং"।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.