數據統計與分析技術-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 — 結果 2 聚類分析樹形圖 判別分析 判別分析在分析之前就應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有已知類別的樣本數據中 ， 利用某種技術建立起一個判別函數 ， 以后再有未知類別的數據進入 ， 就利用建立的函數來判斷其類別 。 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計量 ， 對判別分析所要求的前提假定進行統計檢驗 。 （ 2） 推導判別系數 ， 給出標準化或末標準化的典則判別函數系數 ， 并對函數顯著性進行檢驗； （ 3） 建立 Fisher線性判別模型 ， 根據 Bayes規(guī)則或Fisher規(guī)則進行判別分組； （ 4） 進行樣本回判分析 ， 分析判別函數的結果； （ 5） 輸出結果 ， 結合研究對象的實際情況分析輸出結果 ， 作出結論 。 判別分析 — 界面 判別分析 — 結果 dis_1: 將所有變量都加入進行分析 dis_2: 用逐步選擇判別進行分析 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關系出収，假設觀察變量之間的相關能完全被公因子解釋。 主成分分析法是一種實用的多元統計分析方法，它能夠將大量、繁復的原始指標、數據簡化為少量的綜合指標，同時使這少量指標盡可能地包合原指標群中的信息資料。這些綜合指標能夠更好地反映各樣本之間的主要差別，而且在統計意義上是相互獨立。 主成分分析 主成分分析過程調用： 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 ， 用少數幾個潛在的指標 （ 因子 ） 的線性組合來表示 ， 因子分析的主要應用有兩個方面 ， 一是尋求基本結構 ， 簡化觀測系統 ， 即構造一個因子模型 ， 確定模型中的參數 ， 然后根據分析結果進行因子解釋；；二是對變量或樣本進行分類 ， 對公共因子進行估計 ， 并作進一步分析 。 因子分析 因子分析過程調用： Analyze→ Data Reduction→ Factor 指數平滑法 指數平滑法是統計預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列中任取連續(xù)的 n項數值 ， 求其平均數 ， 再逐項向前推進 ， 從而得到一個新的數列 。 由于移動平均法給出了比較穩(wěn)定的収展變化趨勢 ， 所以往往用它作預測 。 其基本預測公式是： x?ttt xxx^1^)1( ?? ????指數平滑法 指數平滑過程調用： Analyze→Time Series→Exponential Smoothing 平滑后，會在數據窗口產生一列 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 。 人們把四者的關系構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)分解過程調用： Analyze→Time Series→Seasonal Deposition 在結果窗生成季節(jié)比率 自回歸法 時間數列自身相關理論認為 ， 現象之間的相互聯系也表現在動態(tài)方面 ， 即隨著時間的不同 ， 變量之間也表現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出一定的依存關系稱做時間數列的自身相關 。 研究這種相關關系對于分析社會經濟現象収展的規(guī)律和進行經濟預測 ， 都有重要的意義 。 自回歸法 自回歸分析過程調用： Analyze→Time Series→Autoregression 自回歸綜合移動平均模型 ARIMA是結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用： Analyze →Time Series→ARIMA
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