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面板数据的有序聚类分析及其应用——以全球气候变化聚类分析为例
引用本文:杨毅,赵国浩,秦爱民.面板数据的有序聚类分析及其应用——以全球气候变化聚类分析为例[J].统计与信息论坛,2012,27(7):13-18.
作者姓名:杨毅  赵国浩  秦爱民
作者单位:1. 山西财经大学统计学院,山西太原030006;中国人民银行太原中心支行调查统计处,山西太原030001
2. 山西财经大学管理科学与工程学院,山西太原,030006
3. 山西省气象局科技与预报处,山西太原,030002
基金项目:国家自然科学基金项目《应对气候变化的煤炭资源低碳化利用理论与政策研究》,山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目《晋商经营管理思想对现代企业管理的借鉴意义研究》
摘    要:面板数据的有序聚类分析是多元统计分析的新兴研究领域。借鉴多元统计学中主成分分析方法对面板数据在时间变量上进行降维处理,把变异信息的损失降低到最小,较为准确地反映了样本在各时间段内的整体变化水平;采用费希尔最优求解算法对主成分得分进行有序聚类,为研究有序面板数据的亲疏关系提供一些思路;对全球气候变化进行聚类分析,分析五十年来全球及区域气候变化特点,与国外研究结论对比,显示出良好的应用性。

关 键 词:面板数据  有序聚类分析  主成分分析  气候变化

The Ordered Clustering Analysis of Panel Data and Its Application:Take Clustering Analysis of Global Climate Change for Example
YANG Yi , ZHAO Guo-hao , QIN Ai-min.The Ordered Clustering Analysis of Panel Data and Its Application:Take Clustering Analysis of Global Climate Change for Example[J].Statistics & Information Tribune,2012,27(7):13-18.
Authors:YANG Yi  ZHAO Guo-hao  QIN Ai-min
Institution:3(a.Statistics Faculty;b.Management Science and Faculty of Engineering, 1.Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006,China; 2.Taiyuan Central Branch Survey and Statistics Department,People’s Bank of China,Taiyuan 030001,China; 3.Technology and Forecasting Department,Meteorological Bureau of Shanxi Province,Taiyuan 030002,China)
Abstract:The ordered clustering analysis of panel data is a new research field of multivariate statistical analysis.This paper reduces dimension of panel data by means of principal component analysis,minimizes the loss of variant information to a minimum,accurately reflects overall change level of samples in the different period,then uses fisher optimal dissection method to conduct the ordered clustering analysis into the score of principal component and puts forward the effective research approaches on panel data’s affinities.After that the authors use this algorithm to analysis the global climate change,analysis the characteristics of global and regional climate change in past 50 years.The method is proved to be effective through the comparison of the research and foreign studies.
Keywords:panel data  ordered clustering analysis  principal component analysis  global climate change
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