Теми рефератів
> Реферати > Курсові роботи > Звіти з практики > Курсові проекти > Питання та відповіді > Ессе > Доклади > Учбові матеріали > Контрольні роботи > Методички > Лекції > Твори > Підручники > Статті Контакти
Реферати, твори, дипломи, практика » Курсовые обзорные » Багатовимірні статистичні методи та їх застосування в економіці

Реферат Багатовимірні статистичні методи та їх застосування в економіці





/p>
В 

Таким чином, відстань дорівнює відстані від об'єкта 1 до найближчого до нього об'єкта, що входить в кластер тобто . Toгдa матриця відстаней


В 

Об'єднаємо другий і третій об'єкти, що мають найменшу відстань. Після об'єднання об'єктів маємо чотири кластери:

В 

Знову знайдемо матрицю відстаней. Для тoгo щоб розрахувати pacстояніе до кластера скористаємося матрицею відстаней. Haпример, відстань між кластерами і дорівнює

В 
В 

Рисунок 2 - Дендрограмма


Провівши аналогічні розрахунки, отримаємо

В 

Об'єднаємо кластери і відстань між якими, згідно матриці найменше. В результаті отримаємо три кластери і

Матриця відстаней буде мати вигляд:


В 

Об'єднаємо тепер кластери і, відстань між якими. В результаті отримаємо два кластери: і відстань між якими, знайдене за принципом "найближчого сусіда". p> Результати ієрархічної класифікації об'єктів представлені на малюнку 2 у вигляді дендрогpамми.

На малюнку 2 наводяться відстані між поєднуваними на даному етапі кластерами (об'єктами). У нашому прикладі перевагу слід віддати передостаннього етапу класифікації, коли всі об'єкти об'єднані в два кластери і


1.2 Дискримінантний аналіз


.2.1 Методи класифікації з навчанням

Однорідність досліджуваних об'єктів визначається за допомогою як дискримінантного, так і кластерного аналізу. При цьому до дискримінанти аналізу звертаються тоді, коли методами кластерного аналізу завдання не вирішується, або для її вирішення відсутні необхідні вихідні дані. Методи дискримінантного аналізу припускають побудова функції і знаходження на основі цієї функції значення шуканих параметрів і і далі значення самої функції. p> Приступаючи до вивчення алгоритмів дискримінантного аналізу, потрібно пам'ятати про їх зв'язок з попередніми і насамперед з алгоритмами кластерного аналізу, як спорідненими.

У центрі уваги дискримінантного аналізу - виявлення, ідентифікація і порівняння однорідності груп по спільності спостережуваних об'єктів, яка визначається за емпіричними даними з їх однорідністю, установлюваної на основі повчальних (еталонних) оцінок чи вибірок.

Ось чому акцент у цій роботі має бути зроблений на ідентифікації областей достатності таких порівнянь, які визначаються за умовою збіжності результатів різних вибірок. Достатніми при цьому є області отриманні однорідних груп, спостережуваних об'єктів, наприклад високоприбуткових, середніх і збиткових компаній, образів позитивних і негативних героїв, здорових і хворих людей і т.д.

При дискримінантному аналізі, як ніде, істотне значення має визначення залежності від прийомів (лінійних, покрокових) від характеру статистичного визначення даних. Підготовка і відбір цих даних, процедури їх ідентифікації з навчальними вибірками, зокрема з експертними оцінками. p> Го...


Назад | сторінка 8 з 16 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Хроматографічні методи аналізу та їх використання в аналізі об'єктів на ...
  • Реферат на тему: Турбідиметрично і Нефелометричний методи аналізу об'єктів навколишнього ...
  • Реферат на тему: Застосування кластерного аналізу для сегментації ринку
  • Реферат на тему: Методи аналізу відхілень факторний результатів аналізу від планових в ДІЯЛЬ ...
  • Реферат на тему: Методи визначення Функції витрат та аналізу різіків. Метод Монте-Карло