уваним предметів, повно і достовірно виявляють і пояснюють приховані причинно-наслідкові зв'язки ознак, які не можуть бути встановлені і пред'явлені за допомогою плоских одновимірних розрахунків і примітивних цифрових ілюстрацій. p> Поширене нехтування цими методами, ігнорування їх в умовах прийняття складних управлінських рішень загрожує великими упущеними вигодами і втратами матеріальних, трудових і фінансових ресурсів, які поза реалізації оптимальних схем використовуються некомплексно, а, отже, неефективно. Звідси випливає об'єктивна необхідність вивчення методів багатовимірного аналізу даних і, незважаючи на складні процедури їх застосування, настільки ж об'єктивна доцільність їх широкого практичного застосування. p> На відміну від простих одновимірних методів, що оперують обмеженими, і, як правило, однорідними наборами об'єктів спостереження і очевидними взаємозв'язками між їх ознаками, багатовимірні методи мають справу з необмеженими і розрізненими наборами спостережуваних об'єктів і неочевидними і, як правило, різноманітними і різноспрямованими взаємозв'язками між їх ознаками.
Фундаментальна відмінність полягає в тому, що саме безліч спостережуваних об'єктів і ознак, як і гіпотези і закономірності розподілу та зміни їх значень у просторі та часі, тут невідомі і не дані, а повинні бути знайдені, виступаючи щоразу не тільки метою визначення вихідних умов, але і сутністю самого дослідження.
Список літератури
1. Василенков В.П. Теорія ймовірностей і математична статистика В.В. Алексеенков, Василенков В.П Навчально-методичний посібник для студентів спеціальності В«Прикладна інформатика в менеджментіВ»/Смол. держ. ун-т. - Смоленськ: Вид-во СмолГУ, 2010. - 100 с. p align="justify">. Айвазян С.А. Прикладна статистика. Класифікація і зниження розмірності. Айвазян С.А., Бухштабер В.М. Енюков І.С. М.: Фінанси і статистика, 1989. p align="justify">. Андерсон Т. Введення в багатомірний статистичний аналіз/Пер. з англ. М.. ГІФМЛ, 1963. 500 с. p align="justify">. Дубров А.М.Многомерние статистичні методи Дубров А.М., Мхітарян В.С., Трошин Л.І.,: підручник, М.: Фінанси і стaтістіка, 2003. 352 с .. іл.
. Іванова В.М. Математична статистика Іванова В.М., Калініна В.М та ін М.: Вища школа, 1981. p align="justify">. Кендаллл М. Багатомірний статистичний аналіз і часові ряди Кендаллл М., Стьюарт А.. М.: Наука, 1976. p align="justify">. Колмогоров А.Н. Основні поняття теорії ймовірностей. М.: Наука, 1974. 120 с. p align="justify">. Кофман А. Введення в теорію нечітких множин. М.: Радіо і зв'язок, 1982. - 432 с. p align="justify">. Мхітарян В.С. Статистичні методи в управління якістю продукції. М.: Фінанси і статистика, 1982. p> 10. Сімчера В. М., Методи багатовимірного аналізу статистичних даних: навч. посібник. - М.: Фінанси і статистика <, 2008. - 4...
