ами різних професій
Одна з перших в СРСР комплексних розробок у галузі аналізу даних представлена ​​в збірнику, виданому з ініціативи Т.І. Заславської і Н.Г. Загоруйко. Його автори запропонували цікаву систематизацію методів розпізнавання образів, до потреб соціології, а також кілька оригінальних алгоритмів класифікації і пошуку ефективної системи ознак. Дослідження з успіхом були продовжені далі.
Група вчених ІМ, керована Н.Г. Загоруйко та Г.С. Лобів, розробила оригінальну теорію пошуку закономірностей, що задаються всілякими логічними сполученнями значень ознак, виміряних за шкалами довільних типів [21, 22, 39] Розв'язувані при цьому завдання схожі з тими, вирішення яких досягається за допомогою відомих алгоритмів типу AID (Automatic Interaction Detector), спрямованих на пошук взаємодій. Ці алгоритми дуже часто використовуються в західній соціології і містяться, зокрема, у відомому пакеті SPSS (модуль CHAID) Алгоритми AID дозволяють шукати поєднання значень розглянутих ознак, детермінують певну респондента. Розробки новосибирцев глибше, з їх допомогою можна розглядати більш різноманітні види і враховувати різні логічні функції від значень ознак. Наскільки нам відомо, новосибірські вчені не задавалися метою узагальнювати західні результати. Вони працювали незалежно і створили більш широку теорію. p> Своєрідний, спирається на ідеї теорії вимірювань, підхід до розуміння шуканих закономірностей запропонований Е.Е.Вітяевим [10].
Під керівництвом І.Б. Мучника був розроблений оригінальний спосіб одночасного вирішення завдань класифікації об'єктів і аналізу структури зв'язків характеризують ці об'єкти ознак [29].
Співпрацюючи з Т.І. Заславської, математики І.Б. Мучник і Н.Г. Загоруйко застосували розроблений ними апарат для багатовимірної класифікації соціально-економічних показників стану агропромислового комплексу, побудови типології міграційних потоків [24, 86]. Це було значним досягненням у розумінні соціології села.
Група Співробітників ІЕіОПП, керована Ф.М.Бородкіним, потім Б.Г Міркіних, запропонувала ряд оригінальних алгоритмів аналізу номінальних і порядкових даних, що дають можливість вирішувати завдання факторизації ознак та класифікації об'єктів [60, 61, 109]. Алгоритми засновані на представленні кожного розглянутого ознаки у вигляді матриці близькості між об'єктами. Підхід дає більш адекватні результати, ніж інші відомі способи вирішення відповідних завдань.
Пізніше під керівництвом П.С. Ростовцева там же було розроблено методи аналізу таблиць спряженості, істотно доповнюють традиційні прийоми: можливість обліку даних, що відповідають неальтернативні (багатозначним) ознаками; заснований на методі випадкового моделювання (boot strap) спосіб перевірки стійкості структури таблиці, алгоритм її кластерного аналізу тощо [89, 90]. p> Згадані методи описані також у ряді статей, опублікованих у збірниках [3, 25, 45, 48, 53, 57, 64, 65, 96], що вийшли ...
