Качество жизни населения в регионах в современных условиях играет значимую роль при оценке эффективности региональной политики, роста благосостояния граждан и возможностей для повышения результативности принимаемых решений. Экономические и социальные вызовы, динамичные изменения в геополитической обстановке, в особенности в приграничных районах, требуют применения современных методов анализа для комплексной оценки качества жизни. Одним из таких методов является многомерный статистический анализ, который охватывает широкий спектр показателей и учитывает как экономические, так и социальные аспекты жизни населения. Статья посвящена исследованию возможностей многомерного статистического анализа, включая факторный анализ, кластеризацию, дискриминантный анализ и другие методы. Эти инструменты предоставляют исследователям мощные возможности для обработки и интерпретации больших объемов данных, позволяя выделять скрытые зависимости, формировать группы по схожести характеристик и выявлять ключевые факторы, влияющие на качество жизни.
The quality of life in the regions plays a significant role in assessing the effectiveness of regional policies, the growth of citizens' well-being, and the opportunities for improving the efficiency of decision-making. Economic and social challenges, as well as dynamic changes in the geopolitical environment, particularly in border regions, require the use of modern analysis methods to comprehensively assess the quality of life. One of these methods is multidimensional statistical analysis, which covers a wide range of indicators and takes into account both economic and social aspects of the population's life. The article is devoted to the study of the possibilities of multidimensional statistical analysis, including factor analysis, clustering, discriminant analysis and other methods. These tools provide researchers with powerful capabilities for processing and interpreting large amounts of data, allowing them to identify hidden dependencies, form groups based on similar characteristics, and identify key factors affecting quality of life.