l type="1">

по типу данных (количественные или качественные);

по количеству переменных (одномерные, двумерные или многомерные наборы данных);

по тому, важна ли упорядоченность данных во времени или нет.

    Значения  переменных, которые регистрируются с помощью чисел, имеющих содержательный смысл, называют количественными данными. Данные, приведенные в столбцах 4,6,7,8,9  таблицы, являются количественными. В то же время числа, приведенные в столбце «Номер фонда» этой таблицы, не являются количественными данными: они только указывают на номер взаимного фонда при их алфавитном расположении. Эти числа не имеют содержательной интерпретации. С количественными данными можно выполнять все обычные операции над числами, такие, как вычисление среднего и оценку изменчивости. 

    В зависимости от того, какие значения может потенциально принимать переменная, выделяют два типа количественных данных:

• дискретные;
• непрерывные.

    Дискретная - это такая переменная, которая может принимать значения только из некоторого списка определенных чисел.  

    Непрерывной будем считать любую переменную, не являющуюся дискретной. Она принимает значения из некоторого промежутка.

    В данном исследовании количественные переменные являются непрерывными, так как принимают  значения из некоторого промежутка. 

    Есть  данные, которые регистрируют определенное качество, которым обладает объект. Такие данные называют качественными. Даже если значениям этого качества можно приписать числа, то обрабатывать эти числа как количественные данные нельзя. Данные, приведенные в столбцах 1,2,3,5,10,11 таблицы, являются качественными.  

    Качественные  данные бывают двух типов: порядковые, для которых существует имеющий содержательный смысл порядок, и номинальные, для которых нет содержательно интерпретируемого порядка.

    Порядковые  данные можно ранжировать и использовать это ранжирование при проведении статистического анализа. Данные, приведенные в столбцах 10,11 таблицы, являются порядковыми. Хоть и можно выразить эти данные числами (например, 4, 3, 2, 1), но предложенная шкала оценок носит субъективный характер. Нельзя считать, что разница между значениями 4 и 3 такая же, как и между значениями 2 и 1. Также нельзя считать, что значение 3 в три раза лучше значения 1.

    Для номинальных данных нет числовых значений и нет основы для ранжирования. Данные, приведенные в столбцах 1,2,3,5 таблицы, являются номинальными.

    Одномерные наборы данных содержат только один признак для каждого объекта.

    Наборы  двумерных данных содержат информацию о двух признаках для каждого из объектов.

    Многомерные данные содержат информацию о трех или более признаках для каждого объекта. В дополнение к той информации, которую можно извлечь из одномерных и двумерных наборов, многомерные данные можно использовать для получения информации о том, существует ли простая зависимость между этими признаками, насколько они взаимосвязаны (речь идет не только о попарной  взаимосвязи признаков, но и о зависимости в совокупности), можно ли предсказать значение одной переменной на основании значений остальных.

    В данном исследовании использованы многомерные  данные, содержащие информацию об одиннадцати признаках для каждого фонда.

    Если  порядок записи значений данных во времени имеет содержательный смысл, то говорят, что эти данные представляют собой временной ряд. Эти данные представляют информацию об объекте в различные моменты времени. Если порядок записи данных во времени не существенен, то говорят об одном временном срезе. Эти данные представляют информацию об объектах в определенный момент времени.

    Данные  о доходности за 2001 год представляют собой информацию об одном временном срезе, а данные о трехлетней и пятилетней доходности представляют  собой временной ряд.

3. Одномерная  сводка и группировка инвестиционных  фондов по  качественным переменным

 

Таблица 1 - Ряд распределения  переменной «Риск»

 

     Проанализировав Таблицу 1 можно сделать вывод  о том, что из 95 рассматриваемых фондов 2 фонда имеют уровень риска «очень низкий», 30 фондов – «низкий», 27 фондов – «средний», 27 фондов – «высокий» и 9 фонда– «очень высокий» уровень риска, т.е. преобладают компании со средне- и высокорискованными акциями.

Таблица 2 - Ряд распределения  переменной «Вид» 

 

     Из  Таблицы 2 видно, что из 95 рассматриваемых фондов 22 фонда имеет акции мелких компаний (малый капитал), 12 фондов – акции средних компаний, 60 фондов – акции крупных компаний, т.е. основная доля акций, приобретаемых взаимными фондами, принадлежит компаниям с крупным капиталом.

     4. Составление статистических таблиц и гистограмм распределения для одномерных качественных переменных.

     Для быстрого и удобного восприятия представим Таблицы 1 и 2 в виде частотных таблиц и гистограмм распределений.

Таблица 3 - Частотная таблица  переменной «Вид»

 

Таблица 4 - Частотная таблица  переменной «Риск»

 

Рис.1 Гистограмма распределения  акций компаний различного вида 

 

Рис.2 Гистограмма распределений  акций компаний различного уровня риска

5. Двумерная сводка и группировка инвестиционных фондов по качественным переменным.

    Можно осуществить сводку и группировку  не по одному, а по двум, трем и большему количеству атрибутивных признаков. Для  примера в таблице 5 осуществлена группировка по двум признакам: Вид и Цель.

    Таблица 5. Классификация фондов по двум признакам: Вид х Цель