p>
Для 1 кімн У = 348,349 + 35,788 * 74, 5 - 217,075 * 3 + 305,687 * 1
Для 2 кімн У = 348,349 + 35,788 * 74, 5 - 217,075 * 3 + 305,687 * 2
Для 3 кімн У = 348,349 + 35,788 * 74, 5 - 217,075 * 3 + 305,687 * 3
в периферійному
Для 1 кімн У = 348,349 + 35,788 * 74, 5 - 217,075 * 4 + 305,687 * 1
Для 2 кімн У = 348,349 + 35,788 * 74, 5 - 217,075 * 4 + 305,687 * 2
Для 3 кімн У = 348,349 + 35,788 * 74, 5 - 217,075 * 4 + 305,687 * 3
Глава 2. Кластерний аналіз
Завдання: Дослідження структури грошових витрат і заощаджень населення.
У таблиці представлена структура грошових витрат і заощаджень населення за регіонами Центрального федерального округу Російської федерації в 2003 р. Для наступних показників:
В· ПТіОУ - покупка товарів та оплата послуг;
В· Опів - обов'язкові платежі та внески;
В· ПН - придбання нерухомості;
В· ПФА - приріст фінансових активів;
В· ДР - приріст (Зменшення) грошей на руках у населення. <В
Рис. 8 Вихідні дані
Потрібно:
1) визначити оптимальну кількість кластерів для розбиття регіонів на однорідні групи з всім группіровочним ознаками одночасно;
2) провести класифікацію областей ієрархічним методом з алгоритмом міжгрупових зв'язків і відобразити результати у вигляді дендрограмми;
3) проаналізувати основні пріоритети грошових витрат і заощаджень в отриманих кластерах;
4) порівняти отриману класифікацію з результатами застосування алгоритму внутрішньогрупових зв'язків. p> Виконання:
1) Визначити оптимальну кількість кластерів для розбиття регіонів на однорідні групи з всім группіровочним ознаками одночасно;
Для визначення оптимальної кількості кластерів потрібно скористатися ієрархічних кластерним аналізом і звернутися до таблиці В«Кроки агломераціїВ» до колонки В«КоефіцієнтиВ». p> Ці коефіцієнти увазі відстань між двома кластерами, визначене на підставі обраної дистанційної міри (Евклідова відстань). На тому етапі, коли міра відстані між двома кластерами збільшується стрибкоподібно, процес об'єднання в нові кластери необхідно зупинити.
У підсумку, оптимальним вважається число кластерів, рівне різниці кількості спостережень (17) і номера кроку (14), після якого коефіцієнт збільшується стрибкоподібно. Таким чином, оптимальну кількість кластерів дорівнює 3. (Рис.9)
статистичний математичний аналіз кластерний
В
Рис. 9 Таблиця В«Кроки агломерації В»
2) Провести класифікацію областей ієрархічним методом з алгоритмом міжгрупових зв'язків і відобразити результати у вигляді дендрограмми;
Тепер, використовуючи оптимальне кількість кластерів, проводимо класифікацію областей ієрархічним методом. І у вихідних даних звертаємося до таблиці В«Належність до кластерівВ». (Рис.10)
В
Рис. 10 Таблиця В«Належність до кластерівВ»
На Рис. 10 чітк...
