Економіко-математичне моделювання

статистики, наприклад, категорійний аналіз. Проте в ряді випадків
для цієї мети можуть бути використані й деякі рангові та кількісні
методи, якщо номінальні значення попередньо замінити на числа, що
означають їх умовні коди. Рангові або порядкові змінні займають
проміжне місце: їх значення впорядковані, але не можуть бути з
впевненістю виміряними та порівняними кількісно.
Рангові та номінальні значення при введенні даних необхідно
позначати цілими числами. Якщо змінні введені у вигляді
символьних позначень, перетворення їх до числового виду може бути
проведене з допомогою операцій кодування.
Зрозуміло, що методи, які можна використати до номінальних
змінних, можна застосувати і до рангових даних, а так само і до
кількісних даних, якщо провести їх перетворення: розбити діапазон
зміни кількісної змінної на задане число інтервалів, а попадання
значень в діапазон інтерпретувати як належність до відповідного
класу. Таке перетворення легко здійснюється операцією кодування. З
метою класифікації використання математичних методів будемо
розрізняти такі типи вхідних даних:
hодна вибірка: невпорядкована, структурована;
hдекілька вибірок: незалежні, зв’язані дані факторного
експерименту;
hодин часовий ряд;
hзв’язані часові ряди;
hекспериментальна залежність: однопараметрична,
багатопараметрична;
hбагатомірні дані.
Одною вибіркою називається сукупність вимірів деякої
кількісної, номінальної або рангової змінної, проведених в ході
експерименту, опитування, спостереження. Завдання виявлення
відмінностей двох вибірок вирішують різні параметричні та
непараметричні критерії.
Вибірка, елементи якої різняться тільки за величиною і їх
порядок несуттєвий, називається невпорядкованою. У структурованій
(впорядкованій) вибірці кожний її елемент, крім своєї величини, має
412