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調(diào)查報(bào)告

多元分析法的調(diào)查報(bào)告

時(shí)間:2024-09-09 05:46:59 調(diào)查報(bào)告 我要投稿
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多元分析法的調(diào)查報(bào)告

  聚類分析法與回歸分析、判別分析一起被稱為多元分析的三大方法。聚類分析是理想的多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù),主要有分層聚類法和迭代聚類法。 聚類分析也稱群分析、點(diǎn)群分析,是直接比較各事物之間的性質(zhì),將性質(zhì)相近的歸為一類,將性質(zhì)差別較大的歸入不同的類。

多元分析法的調(diào)查報(bào)告

  例如,我們可以根據(jù)各個(gè)銀行網(wǎng)點(diǎn)的儲(chǔ)蓄量、人力資源狀況、營(yíng)業(yè)面積、特色功能、網(wǎng)點(diǎn)級(jí)別、所處功能區(qū)域等因素情況,將網(wǎng)點(diǎn)分為幾個(gè)等級(jí),再比較各銀行之間不同等級(jí)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量對(duì)比狀況。

  基本思想:我們所研究的樣品(網(wǎng)點(diǎn))或指標(biāo)(變量)之間存在程度不同的相似性(親疏關(guān)系——以樣品間距離衡量)。于是根據(jù)一批樣品的多個(gè)觀測(cè)指標(biāo),具體找出 一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量,以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型的依據(jù)。把一些相似程度較大的樣品(或指標(biāo))聚合為一類,把另外一些彼此之間相似程 度較大的樣品(或指標(biāo))又聚合為另一類,直到把所有的樣品(或指標(biāo))聚合完畢,這就是分類的基本思想。

  聚類分析的應(yīng)用:

  1、 不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民收入和消費(fèi)狀況的分類研究。

  2、 區(qū)域經(jīng)濟(jì)及社會(huì)發(fā)展水平的分析及全國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)。

  3、 在兒童生長(zhǎng)發(fā)育研究中,把以形態(tài)學(xué)為主的指標(biāo)歸于一類,以機(jī)能為主的指標(biāo)歸于另一類。

  在聚類分析中,通常我們將根據(jù)分類對(duì)象的不同分為Q型聚類分析和R型聚類分析兩大類。R型聚類分析是對(duì)變量進(jìn)行分類處理,Q型聚類分析是對(duì)樣本進(jìn)行分類處理。

  R型聚類分析的主要作用是:

  1、不但可以了解個(gè)別變量之間的關(guān)系的親疏程度,而且可以了解各個(gè)變量組合之間的親疏程度。

  2、根據(jù)變量的分類結(jié)果以及它們之間的關(guān)系,可以選擇主要變量進(jìn)行回歸分析或Q型聚類分析。

  Q型聚類分析的主要特點(diǎn)是:

  1、可以綜合利用多個(gè)變量的信息對(duì)樣本進(jìn)行分類;

  2、分類結(jié)果是直觀的,聚類譜系圖非常清楚地表現(xiàn)其數(shù)值分類結(jié)果;

  3、聚類分析所得到的結(jié)果比傳統(tǒng)分類方法更細(xì)致、全面、合理。

  為了進(jìn)行聚類分析,首先我們需要定義樣品間的距離。常見的距離有 : ① 絕對(duì)值距離 ② 歐氏距離 ③ 明科夫斯基距離 ④ 切比雪夫距離

  聚類分析的幾種方法:

  1、直接聚類法

  先把各個(gè)分類對(duì)象單獨(dú)視為一類,然后根據(jù)距離最小的原則,依次選出一對(duì)分類對(duì)象,并成新類。如果其中一個(gè)分類對(duì)象已歸于一類,則把另一個(gè)也歸入該類;如果一對(duì)分類對(duì)象正好屬于已歸的兩類,則把這兩類并為一類。每一次歸并,都劃去該對(duì)象所在的列與列序相同的行。經(jīng)過m-1次就可以把全部分類對(duì)象歸為一類,這樣就可以根據(jù)歸并的先后順序作出聚類譜系圖。

  2、最短距離聚類法:

  是在原來的m×m距離矩陣的非對(duì)角元素中找出 ,把分類對(duì)象Gp和Gq歸并為一新類Gr,然后按計(jì)算公式 計(jì)算原來各類與新類之間的距離,這樣就得到一個(gè)新的(m-1)階的距離矩陣;再?gòu)男碌木嚯x矩陣中選出最小者dij,把Gi和Gj歸并成新類;再計(jì)算各類與新類的距離,這樣一直下去,直至各分類對(duì)象被歸為一類為止。

  3、最遠(yuǎn)距離聚類法:

  最遠(yuǎn)距離聚類法與最短距離聚類法的區(qū)別在于計(jì)算原來的類與新類距離時(shí)采用的公式不同。最遠(yuǎn)距離聚類法所用的是最遠(yuǎn)距離來衡量樣本之間的距離。

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