列联表资料检验的几种常见错误辨析

列联表数据的统计检验常出现错误,主要存在不能根据统计资料的具体特性选择正确的检验方法,不注意统计方法的条件,和统计分析不充分等一些问题.文章通过一些具体实例对双向无序列联表、单向有序列联表和双向有序列联表的统计检验中容易存在的问题进行了分析,并对常用的正确统计方法进行了介绍.     

经济波动的模糊聚类分析

本文运用模糊聚类分析对我国1988年至1998年11年的经济波动进行了模糊聚类分析。     

经济波动的模糊聚类分析

模糊数学超越了传统数学的二值逻辑基础 ,利用隶属度概念对客观事物进行描述刻划。模糊聚类法是根据隶属度大小对模糊现象进行聚类分析的一种多元统计方法。经济波动是经济运行过程中的一种客观现象。文章利用模糊聚类法对我国近 11年来的经济波动进行聚类划分 ,根据分析结果并结合经济运行实际状况对波动产生的背景及原因进行了探讨 ,对当前和今后的经济发展趋势进行了预测。     

上市公司经营业绩对其股票交易影响的实证分析

文章通过主成分综合评价方法对我国上市公司(以上海证券交易所的30家成分股为例)经营业绩进行综合评价,并利用斯皮尔曼秩相关性检验试着对上市公司经营业绩对其股票交易影响进行实证分析。     

多指标综合评价的聚类分析方法

多指标综合评价的聚类分析方法贵州省统计局陈述云近年来，统计界就多指标综合评价问题提出了许多方法。贵刊曾在１９９２年第２期发表了曾坤先、王继勋、朱建珊三同志的论文《聚类分析在宏观经济效益综合评价中的应用》。该文是根据系统聚类分析的基本思想而建立一种多指...     

面向有向赋权网络的节点重要性度量方法研究

众多现实问题可以建模为有向赋权网络中节点重要性的度量问题。文章从节点不同连接方式的角度出发,区分网络中节点的直接连接、桥梁连接以及间接连接方式对有向赋权网络的损失,提出了面向有向赋权网络的节点相对重要性的度量方法;通过对比节点重要性不同度量方法,说明该方法能更细致地凸显节点之间的差异性,并比较客观地反映节点的物理属性以及节点的网络结构位置对有向赋权网络整体的影响作用。     

基于密度的面板数据聚类分析

研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF—DBSCAN方法。通过实例分析,比较了BF—DBSCAN和DBSCAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF—DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性。     

数据挖掘中的聚类分析

文章从聚类分析的作用、相异性度量、算法简介及计算机操作程序四个方面论述了如何在数据挖掘中进行聚类分析     

聚类分析结果的有效性辨析

聚类分析方法使用不当,会导致聚类结果与定性分析结果不符.文章从选择聚类法和聚类分析指标二个方面阐述如何使用该方法,才能得到更为有效的分类结果.     

探索性因素分析和变量聚类分析的比较

本文详细分析了探索性因素分析和变量聚类的概念与基本原理,并在此基础上集中讨论二者的应用条件和结果解释,以便更有效地在社会研究中应用。     

面板数据的聚类分析及其应用

 不同于传统的计量建模分析，本文探讨了多元统计方法在面板数据分析上的运用。文中介绍了面板数据的统计描述方法，构造了面板数据之间相似性的统计指标，并在此基础上提出了面板数据聚类分析的有效方法，通过实际应用取得了良好的效果。     

Linear Models Methods for Some Rank Function Analyses of Ordinal Categorical Data

This paper is concerned with the analysis of ordinal data through linear models for rank function measures.Primary attention is directed at pairwise Mann-Whitney statistics for which dimension reduction is managed by use of a Bradley-Terry log-linear structure.The nature of linear models for such quantities is contrasted with that for mean ranks (or ridits).Aspects of application are illustrated with an example for which results of other methods are also given.     

基于局部积差相关系数阵的纵向数据R型聚类分析——以现代服务业为例

在信息技术快速发展的今天,对问题和现象的研究已不再局限于单纯利用截面数据或时间序列数据进行分析。与之相比,纵向数据包含更多的信息,广泛而深入地挖掘其数据中的信息对于人类认识自然、认识社会有着重要意义。通过对纵向数据结构特征的研究,提出了纵向数据变量的局部积差相关系数矩阵。该相关阵不仅可以对变量的内部结构进行分析,更为重要的是,以此为基础来计算变量间相关系数,可以从一个新的视角,更为深入地揭示变量间的相关关系,进而可以对变量施以新型聚类分析。     

Partitioning Pearson's Chi-squared Statistic for Singly Ordered Two-way Contingency Tables

This paper presents a partition of Pearson's chi-squared statistic for singly ordered two-way contingency tables. The partition involves using orthogonal polynomials for the ordinal variable while generalized basic vectors are used for the non-ordinal variable. The benefit of this partition is that important information about the structure of the ordered variable can be identified in terms of locations, dispersion and higher order components. For the non-ordinal variable, it is shown that the squared singular values from the singular value decomposition of the transformed dataset can be partitioned into location, dispersion and higher order components. The paper also uses the chi-squared partition to present an alternative to the maximum likelihood technique of parameter estimation for the log-linear analysis of the contingency table.     

一类基于模型的聚类方法

在聚类问题中,若变量之间存在相关性,传统的应对方法主要是考虑采用马氏距离、主成分聚类等方法,但其可操作性或可解释性较差,因此提出一类基于模型的聚类方法,先对变量间的相关性结构建模(作为辅助信息)再做聚类分析。这种方法的优点主要在于:适用范围更宽泛,不仅能处理(线性)相关问题,而且还可以处理变量间存在的其他复杂结构生成的数据聚类问题;各个变量的重要性也可以通过模型的回归系数来体现;比马氏距离更稳健、更具操作性,比主成分聚类更容易得到解释,算法上也更为简洁有效。     

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。     

基于计算机集群技术的经济数据处理系统构建

计算机集群系统是互相连接的多个独立计算机的集合。在利用计算机集群技术构建基于并行计算的统计分析与经济数据处理系统的基础上,着重论述集群计算技术在经济数据处理系统中的应用、运行方式及性能评价方法,并以北京经济数据处理与计算机仿真实验室为例,构造基于集群并行计算技术的经济数据信息系统。     

Tests for equality of variances with paired data

The normal theory test for equality of variances with paired data is shown to be nonrobust to violation of the assumption of normality. Nonparametric tests are shown to provide a much safer alternative with little loss of efficiency.     

BinNor: An R Package for Concurrent Generation of Binary and Normal Data

This article describes the package BinNor, which is designed for generating multiple binary and normal variables simultaneously given marginal characteristics and association structure via combining well-established results from the random number generation literature, based on the methodology proposed by Demirtas and Doganay.     

The Complete Exact Null Distribution of Spearman's Rho for n = 12(1)18

Spearman's rank correlation coefficient, Rho, is a widely used nonparametric measure of association. Complete, exact tables of the null distribution are calculated and presented for n = 12 to 18.