有序样本聚类法在经济分析中的应用

本文介绍一种按着系统聚类步骤产生的有序样本聚类法,并利用这种方法对我国改革开放26年来的产业结构变迁进行聚类,从而揭示结构变迁与经济增长的关系。有序样本系统聚类法,首先根据所观察到的多变量有序样本,计算两两相邻样本之间的距离,得初始距离矩阵:D=d12…0┇d23┇0…d(n-1)n其中dii 1表示第i个样本与第i 1个样本之间的距离。将距离最近的两个相邻样本聚为一类,然后再计算合并的新类到其相邻的类(或样本)的距离,得第一次并类后的距离矩阵D1。从D1中找距离最近的两类合并成一个新类。而后计算新类到相邻两类的距离,得第二次并类后的…     

有序样本聚类法在经济分析中的应用

在研究经济问题时,经常遇到分类的问题,多元统计分析中的聚类分析方法可以解决多指标分类问题。本文介绍一种按着系统聚类步骤产生的有序样本聚类法,并利用这种方法对我国改革开放26年来的产业结构变迁进行聚类,揭示结构变迁与经济增长的关系,从而说明有序样本聚类法在经济分类研究中的作用。     

基于遗传算法的有序样本聚类及其应用

传统的解决有序样本聚类的Fisher最优分割法对计算机存储能力要求较高,不适合由于样本长度较大时的情况.实践中常用的最优二分割法只能求得局部最优解.文章提出了一种基于遗传算法解决有序样拳聚类问题的新算法.该算法适用于多种聚类距离,适合于大样本,可以解决方向聚类问题.     

多维有序样本的聚类方法研究

聚类分析是常用的多元统计方法,但是对于多维有序样本的聚类较少见。在考虑多个指标的经济年代划分问题中,需要使用多维的聚类方法,而目前统计软件中大部分没有这种方法。文章提出了两种解决此类问题的统计方法。这些方法都是在原有的统计聚类方法的基础上得到的,在一般的统计软件上易于实现,分类的效果良好。     

动态聚类法在经济差距分类中的应用

从20世纪90年代以来,对地区经济差距的研究已成为学术界关注的焦点。在经济差距的研究中,往往需要进行分类处理。经济差距分类的科学与否,对于经济管理者和行业等方面经济发展有着重要的意义。刘树成等人用标准差来衡量区域经济绝对差距。龚昌来、赵庭红将判别分析法引入到经济差距分类中,     

灰色聚类法在课程评估中的应用

灰色聚类是以灰数的白化函数生成为基础的一种聚类方法。文章首先提出采用加权平均法则，对聚类结果可进行再分析，以充分利用信息，使评判结果更为合理。同时应用灰色聚类法对西安统计学院４门课程进行了综合评价分析，其结果符合实际。     

固定样本在经济统计分析中的应用

理论、方法和数据是经济统计分析赖以成功的三个基本要素。其中数据反映研究对象的活动水平、相互间的关系以及外部环境 ,是人们认识经济现象的基本依据 ,也是经济统计分析的原料。由于数据直接影响研究的结果 ,因此保证数据的质量是十分必要的。实践证明 ,要想获得高质量的数据 ,必须在经济理论和统计理论的指导下选择数据模型和收集数据 ,二者缺一不可。然而 ,实际研究中人们往往对数据的统计特性比较重视 ,而对于数据是否准确地反映它所描述的经济因素的状态缺乏细致地考察。即调查数据本身是客观、准确的 ,但是并不能满足建立经济模型的…     

成都市环境空气治理效应评价——基于有序样本聚类与分类检验模型

随着环境空气污染问题的加剧,政府对环境空气的治理手段逐渐加强。通过构造F统计量对有序样本分类,立足分类检验法对空气质量影响因子含量变化进行显著性分析,进而对政府治理环境的效应进行评价。利用成都市2013年12月至2015年3月空气指数相关数据及成都市在近年采取的环境治理手段历史资料,对成都市环境治理效应评价,结果表明成都市在SO2、PM2.5、PM10、CO、NO2的治理方面有明显的改善,但是O3的治理存在很大不足。     

四川省农民生活水平有序聚类及原因分析

党的十六大提出未来二十年全面建设小康社会的奋斗目标,我国要实现全面小康,重点和关键是农村的小康问题,不断提高城乡居民的物质和文化生活水平,是发展经济的出发点和归宿。《四川省国民经济和社会发展第十个五年计划建议》提出,要根据省委七届七次全委会确定的21世纪前10年四     

有序秩聚类及对地震活跃期的分析

 本文在对Fisher最优求解有序聚类方法和有序近邻聚类方法剖析的基础上,提出了有序秩聚类分析方法,并对Fisher最优求解、有序近邻聚类和有序秩聚类在计算效率上进行了比较分析,研究表明有序秩聚类在处理海量数据具有明显的优势。最后利用该方法对我国南北地震带活跃期进行分析,取得了良好的效果。     

聚类分析法在统计分组中的应用

在我国现行的统计方法中,按照数量标志进行分组时,往往将一个总体分成单项数列或等距数列,而忽略了非等距数列。但社会经济现象发展变化的复杂性,决定了总体中各个单位间质的差别不可能是以人的主观意志为转够的等距的量的差异。所以,只用等距数列划分总体显然是不符合客观实际的。在现实经济生活中,非等距数列应是组距数列的一般形式,而等距数列只是一种特殊形式。因此,在进行统计分组     

聚类分析法在高校学生培养中的应用

本文在简要介绍多元统计的聚类分析方法基础上,结合某高校市场营销专业学生的课程成绩,分析了学生的不同类型,以期为高校因材施教、有针对性地培养学生提供依据。     

聚类判别法

聚类判别法统计分组的一种新方法：统计分组的作用在于将社会经济现象总体按照统计研究的目的区分为性质不同的各个组成部分，因此分组时有一个确定组数和组限的问题。聚类判别法主要有以下三个步骤：第一步，在数轴上描点聚类。作一数轴，将总体单位按分组标志值大小排列...     

函数数据聚类及其在金融时序分析中的应用

函数数据分析正成为近年来的研究热点。文章针对函数数据聚类分析方法的研究,首先在LP空间构建函数数据之间相异性度量指标,并利用基函数将函数数据平滑,提出了函数数据的聚类分析方法,指出了通过最小二乘估计得到的正交基函数系数进行聚类的结果接近于直接对原始数据进行聚类的结果。其方法应用于时间序列的模式挖掘,得到了良好的效果。     

统计样本法在医院作业测定中的应用

医院作业测定是医院运营管理部门对实际完成医疗服务工作所需时问的统计和测量，是医疗服务工作研究的一项主要内容。运用统计样本法进行医院作业测定对加强医院的现代化管理、制定科学的工作标准、重大投资决策等都具有重要的意义。     

文本聚类在Web挖掘系统中的应用

随着Internet上信息的日益丰富,"信息超载"成为了一个大问题,快速、准确、低成本的从信息海洋中获取需要的信息并不是容易的事情.Web上信息的有效发掘成为一个富有挑战性的研究领域.如何优化查询结果,减少文档冗余,提高文档命中率,建立更为个性化友好的分类导航是难点之一.使用统计分析中的聚类分析能够很大程度上解决这个问题.经过聚类后的文档集会分成若干个分类,类中相似,类间不同,并得到每个分类的匹配程度,为优化查询结果提供了很好的分析基础.     

变量聚类在多指标系统评价中的应用

本文首先介绍利用变量聚类过程VARCLUS构造的类变量综合得分的方法,然后通过一个具体实例说明类变量综合得分在多指标(变量)系统的排序评估问题中的应用.     

Ward系统聚类法在多变量分层抽样技术中的运用

一、理论基础1.多变量分层抽样分层抽样又称典型或分类抽样,目的就是使层内变异小,层间变异大,使层内方差尽可能大,层间方差尽可能大。多变量分层抽样须综合考虑多个变量目标,达到层内差异最小的目的,其中层的确定是一个十分关键的问题,分层是否合理决定了多变量分层抽样的抽样     

灰色聚类方法在高校图书馆综合评估中的应用

文章根据高校图书馆综合评估的要求和统计数据特点,应用灰色聚类方法进行多指标数据的权重计算和白化处理,结合SPSS和Metlab软件应用,实现了多评价指标的科学赋权和图书馆的分类排名,是对高校图书馆综合评估计算方法的有益探讨。