數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析技術(shù)-資料下載頁
2025-04-29 08:39本頁面
【正文】 最廣泛的一種方法 。 其聚類過程是：開始把參與聚類的每個樣本 （ 或變量 ） 各視為一類 ， 然后根據(jù)兩類之間的距離或相似性逐步合并 ，直到所有的樣本 （ 或變量 ） 合并為一個大類為止 。 分層聚類分析 — 界面 分層聚類分析 — 結(jié)果 1 V e r t i c a l I c i c l eX X X X X X X X X X X X X X XX X X X X X X X X X X X X XX X X X X X X X X X X X XX X X X X X X X X X X XX X X X X X X X X X XX X X X X X X X X XX X X X X X X X XN u mb e r o f c lu s t e r s1234567Armchair Enthusiast United States France South Korea Russia China Romania ItalyC a s e聚類分析垂直冰柱圖 分層聚類分析 — 結(jié)果 2 聚類分析樹形圖 判別分析 判別分析在分析之前就應(yīng)該明確所研究的變量共有幾個類別 ， 該分析方法的目的就是從現(xiàn)有已知類別的樣本數(shù)據(jù)中 ， 利用某種技術(shù)建立起一個判別函數(shù) ， 以后再有未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)入 ， 就利用建立的函數(shù)來判斷其類別 。 判別分析 — 步驟 （ 1） 選擇自變量及組變量 ， 并計算各組單變量描述統(tǒng)計量 ， 對判別分析所要求的前提假定進(jìn)行統(tǒng)計檢驗 。 （ 2） 推導(dǎo)判別系數(shù) ， 給出標(biāo)準(zhǔn)化或末標(biāo)準(zhǔn)化的典則判別函數(shù)系數(shù) ， 并對函數(shù)顯著性進(jìn)行檢驗； （ 3） 建立 Fisher線性判別模型 ， 根據(jù) Bayes規(guī)則或Fisher規(guī)則進(jìn)行判別分組； （ 4） 進(jìn)行樣本回判分析 ， 分析判別函數(shù)的結(jié)果； （ 5） 輸出結(jié)果 ， 結(jié)合研究對象的實際情況分析輸出結(jié)果 ， 作出結(jié)論 。 判別分析 — 界面 判別分析 — 結(jié)果 dis_1: 將所有變量都加入進(jìn)行分析 dis_2: 用逐步選擇判別進(jìn)行分析 主成分分析 主成分分析從解釋變量的方差出収，假設(shè)變量的方差能完全被主成分所解釋；而因子模型是從解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系出収，假設(shè)觀察變量之間的相關(guān)能完全被公因子解釋。 主成分分析法是一種實用的多元統(tǒng)計分析方法，它能夠?qū)⒋罅?、繁?fù)的原始指標(biāo)、數(shù)據(jù)簡化為少量的綜合指標(biāo)，同時使這少量指標(biāo)盡可能地包合原指標(biāo)群中的信息資料。這些綜合指標(biāo)能夠更好地反映各樣本之間的主要差別，而且在統(tǒng)計意義上是相互獨立。 主成分分析 主成分分析過程調(diào)用： Analyze→ Data Reduction→ Factor 因子分析 因子分析的基本思想是將實測的多個指標(biāo) ， 用少數(shù)幾個潛在的指標(biāo) （ 因子 ） 的線性組合來表示 ， 因子分析的主要應(yīng)用有兩個方面 ， 一是尋求基本結(jié)構(gòu) ， 簡化觀測系統(tǒng) ， 即構(gòu)造一個因子模型 ， 確定模型中的參數(shù) ， 然后根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行因子解釋；；二是對變量或樣本進(jìn)行分類 ， 對公共因子進(jìn)行估計 ， 并作進(jìn)一步分析 。 因子分析 因子分析過程調(diào)用： Analyze→ Data Reduction→ Factor 指數(shù)平滑法 指數(shù)平滑法是統(tǒng)計預(yù)測中廣泛使用的一種方法 ， 源于移動平均法 。 所謂移動平均就是從一個時間數(shù)列中任取連續(xù)的 n項數(shù)值 ， 求其平均數(shù) ， 再逐項向前推進(jìn) ， 從而得到一個新的數(shù)列 。 由于移動平均法給出了比較穩(wěn)定的収展變化趨勢 ， 所以往往用它作預(yù)測 。 其基本預(yù)測公式是： x?ttt xxx^1^)1( ?? ????指數(shù)平滑法 指數(shù)平滑過程調(diào)用： Analyze→Time Series→Exponential Smoothing 平滑后，會在數(shù)據(jù)窗口產(chǎn)生一列 fit值和一列 err值 季節(jié)分解法 時間序列 （ Y） 可分解成長期變化趨勢（ T） 、 季節(jié)變化趨勢 （ S） 、 周期變化趨勢（ C） 和不規(guī)則變動 （ I） 四種因素的函數(shù) 。 人們把四者的關(guān)系構(gòu)造為加法模型和乘法模型 ， 乘法模型更常用 。 季節(jié)分解法 季節(jié)分解過程調(diào)用： Analyze→Time Series→Seasonal Deposition 在結(jié)果窗生成季節(jié)比率 自回歸法 時間數(shù)列自身相關(guān)理論認(rèn)為 ， 現(xiàn)象之間的相互聯(lián)系也表現(xiàn)在動態(tài)方面 ， 即隨著時間的不同 ， 變量之間也表現(xiàn)出一定的依賴性和規(guī)律性 。 這種變量值自身隨著時間不同 ，其值在前后期之間表現(xiàn)出一定的依存關(guān)系稱做時間數(shù)列的自身相關(guān) 。 研究這種相關(guān)關(guān)系對于分析社會經(jīng)濟現(xiàn)象収展的規(guī)律和進(jìn)行經(jīng)濟預(yù)測 ， 都有重要的意義 。 自回歸法 自回歸分析過程調(diào)用： Analyze→Time Series→Autoregression 自回歸綜合移動平均模型 ARIMA是結(jié)合移動平均的自回歸模型（ Autoregressive Integrated Moving Average models） ， 也被稱為 BoxJenkins模型 ， 它常用以估計存在季節(jié)變化 、 或無季節(jié)變化平穩(wěn)性的單因素模型 。 自回歸綜合移動平均模型 自合格證綜合移動平均模型分析過程調(diào)用： Analyze →Time Series→ARIMA
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