Удосконалений метод χ 2-кластеризації та його застосування до аналізу аварійності на автомобільному транспорті.

Існує чимало методів кластеризації даних, але вони мають ряд недоліків, зокрема, з одного боку, це – неоднозначність розбиття масиву даних на групи, а з іншого – неможливість оцінити ступінь однорідності об’єктів, що належать одному і тому ж кластеру. Мета цієї роботи - розробити метод кластерного  аналізу багатовимірних даних різної природи, який забезпечить однозначність розбиття набору незалежних вибірок на кластери, що не перетинаються, так, щоб ймовірність помилкової кластеризації не перевищувала певного наперед заданого рівня. Метод  кластеризації ґрунтується на використанні критерію узгодженості χ2 . З іншої сторони, проблема аварійності на автомобільному транспорті є достатньо гострою у вітчизняних реаліях, оскільки рівень ДТП з потерпілими значно перевищує середній європейський. В той же час, кластеризація регіонів України за видами дорожньо-транспортних пригод з постраждалими, їх причинами та винуватцями дозволить зрозуміти спільні регіональні фактори, що впливають на рівень аварійності, визначити та впровадити кращі практики її запобігання. Саме тому представляється актуальним застосування запропонованого методу до аналізу аварійності на автомобільному транспорті в Україні.Розроблений метод реалізований програмно та застосований до порівняльного аналізу рівня аварійності на автомобільному транспорті по регіонах України.