Vybrané vícerozměrné metody pro analýzu kategoriálních dat - Pirohová, Eva (2020)
Diplomová práce je zaměřena na představení vybraných vícerozměrných metod pro analýzu kategoriálních dat. Důraz je kladen především na hierarchické shlukovací algoritmy a korespondenční analýzu, která je vhodným vizualizačním nástrojem asociací mezi proměnnými a jejími kategoriemi. Metody jsou doprovázené průzkumovou analýzou dat. Pro demonstraci metod je v práci využit reálný datový soubor, na kterém jsou vybrané postupy a metody ilustrovány a v závěru jsou shrnuty důležité poznatky o vlastnostech datového souboru, ke kterým se na základě analýzy dospělo. Uvedené metody jsou zpracovány pomocí softwaru R, a to ze dvou hlavních důvodů. V softwaru R je volně dostupný balíček nově navržených měr podobností pro hierarchické shlukování nominálních dat, přičemž tyto možnosti prozatím nejsou implementovány v komerčních softwarech. Druhým hlavním důvodem je představení možností aplikace korespondenční analýzy ve volně dostupném softwaru hojně využívaným nejen v akademické sféře, ale i v praxi. Cílem diplomové práci je tak představení těchto metod a možností jejich aplikace v softwaru R. Pomocí těchto metod se práce snaží o vysvětlení souvislostí mezi volenou politickou stranou a ostatními aspekty.