淺析汽車行業(yè)統(tǒng)計分析方法(編輯修改稿)
2025-02-10 21:29 本頁面
【文章內容簡介】 。生產函數法及其數學模型 216。彈性系數的確定方法 216。生產函數法的應用 52（一）生產函數法及數學模型 ? 生產函數是反映生產過程中生產要素投入量的組合與實際產出量之間依存關系的數學表達式。? 生產函數法就是借助生產函數數學模型來綜合評價科技進步效果的方法。? 生產函數法的作用： ； 關系及其作用程度。 53在進行實際測定時，為了計算上的方便，通常采用的生產函數模型有兩個：5455模型中各符號的含義? a表示年均技術進步率；? y表示產出年均增長速度；? k表示資本年均增長速度；? l表示勞動年均增長速度；? α表示資本產出彈性系數；? β表示勞動產出彈性系數。56 — 道格拉斯生產函數57 （二）彈性系數的確定方法58? 這種方法是在參考國內外的有關經驗的基礎上，同時結合實際工作中的具體情況來確定的一種方法。? 一般將? α 的取值范圍定在 ∽ 之間，β 的取值范圍定在 ∽ 之間。? 并且要求 α+β=1 。59?這種方法是通過利用 y、 k、 l三者內在的比例關系來計算的一種方法。 6061（ 1）在規(guī)模報酬不變時，即α+β=1 條件下索洛增長方程可以寫成： 看下頁 6263?可見，這是一個標準的一元線性方程， j、 i分別表示因變量和自變量， a、 α 則為兩個待定參數，這樣就可以根據最小平方法來求出它們兩個參數的值，計算公式為：6465（ 2）在規(guī)模報酬不變時，即α+β=1 條件下柯布 — 道格拉斯生產函數可以寫成： 666768（三）生產函數法的應用 69（ 1）在索洛增長方程中，年均技術進步率以及科技進步、資本投入和勞動投入分別對產出增長貢獻的算法如下：7071這里需要指出的是：如果 α 、 β值是通過回歸方法計算出來的，那么 科技進步、資本投入和勞動投入分別對產出增長貢獻的算法就應該按簡單序時平均數形式進行，即7273（ 2）在柯布 — 道格拉斯生產函數中，年均技術進步率以及科技進步、資本投入和勞動投入分別對產出增長貢獻的算法如下：747576舉例? 某企業(yè)某 9年的產出、資本投入、勞動投入資料如表 46所示?，F用索洛增長方程測定科技進步對該企業(yè)產出的貢獻情況，并比較說明用三種方法確定參數 α 、β 對產出貢獻的影響差異。 77? 第一步：用水平法計算產出、資金投入、勞動投入的年均增長速度；? 第二步：估計參數、 β 的值；分別用三種方法計算參數、 β 的值，并進行比較? 第三步：算年均技術進步率和技術進步、資金投入、勞動投入分別對產出增長速度的貢獻。 78第四節(jié) 聚類分析法 q聚類分析的基本概念和對象類型 q距離和相似系數q分層（系統(tǒng)）聚類分析法 q應用 SPSS軟件進行聚類分析 79一、聚類分析的基本概念和對象類型 216。聚類分析的基本概念216。聚類分析的對象類型? 樣品 (Case)聚類? 變量 (Variable)聚類 80二、距離和相似系數 216。測量尺度 216。距離216。相似系數 81三、分層（系統(tǒng)）聚類分析法216。最短距離法與最長距離法216。重心法和類平均法216。離差平方和法 82（一） 最短距離法與最長距離法 83? 第一步，定義樣品之間距離，計算樣品兩兩距離，并將其用矩陣形式表示；? 第二步，找出矩陣中非對角線上的最小元素，記為 Dpq，并把 Gp與 Gq合并成一個新類 Gr；? 第三步，按公式計算新類 Gr及其它類的距離；? 第四步，重復上述做法，直到所有元素并成一類為止。 84案例：某地區(qū)城鄉(xiāng)居民基本生活狀況的有關統(tǒng)計資料人均糧食支出（元 /人）人均日用品支出（元 /人）123458586878889909192最后將上述并類過程用譜系圖表示如下：1G823G7G94G65（圖 44）93? 最長距離法與最短距離法的并類步驟完全一樣，也是將各樣品分別看作是一個獨立的類，然后將矩陣對角線下最小元素對應的兩類合并。 94959697再一次合并，得到類 {1， 2}，這樣類 {3， 4， 5}和 {1， 2}又在距離為 的水平上合并成一個新類 {1， 2， 3， 4， 5}。98（二）重心法和類平均法 99? 重心法就是將類與類之間的距離用兩類各自重心之間的距離來代表。每個類的重心就是屬于該類的所有樣品的均值。這種方法突出了每類所包含的樣品個數。100第一步，計算各樣品之間的平方距離，即將距離矩陣 D0的各個元素平方，得到平方距離矩陣。101第二步，在平方距離矩陣中找出最小值為 ，即，將 G4和G5合并，形成一個新類 G6。第三步，分別計算新類 G6與剩余的 G1類、 G2類和 G3類之間的距離。102103104105106第四步，針對平方距離矩陣重復上述步驟，將 G3和 G6合并成類 G7，并進行如下計算： 107108109110第五步，再針對平方距離矩陣重復上述步驟，將 G1和 G2合并成新的一類 G8，并進行
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