Правительство Москвы

Департамент образования города Москвы

Московская государственная академия делового администрирования

Лабораторная работа №5-6

по эконометрике на тему:

"Построение классификаций транспортных компаний с помощью иерархических кластерных процедур и метода k-средних."

Выполнила:

Студентка группы 47М

Маковец Александра

Москва 2012

План:

1. Провести визуальный анализ исследуемых объектов в осях попарно взятых признаков, выявить наличие или отсутствие аномальных объектов (вкладка «Графики»).

2. Провести корреляционный анализ на выявление дублирующих и тесно связанных показателей, сделать выводы.

3. Провести процедуру стандартизации.

4. Построить классификацию методом «дальнего соседа», выделить 3-х и 4-х кластерные модели.

5. Построить графики отношений средних значений показателей по кластерам к средним значениям по выборке в целом для 3-х и 4-х кластерных моделей.

6. Построить классификацию методом Уорда, выделить 3-х и 4-х кластерные модели.

7. Построить графики отношений средних значений показателей по кластерам к средним значениям по выборке в целом для 3-х и 4-х кластерных моделей.

8. Построить классификации (3,4 кластерных моделей) по методу k-средних.

9. Сделать выводы, выявить наиболее содержательную кластерную модель, удовлетворяющую всем функционалам качества полученного разбиения.

Таблица 1

Исходный массив

N	X1	X2	Х3	X4	X5	X6
1	1.35	35	150	30	4	3
2	1.6	38	200	30	6	5
3	1.15	29	100	60	7	8
4	1.4	36	50	30	5	6
5	1.1	34	50	45	6	9
6	1	42	200	15	3	5
7	1.35	37	50	60	3	7
8	1.3	38	150	30	8	5
9	1.25	35	100	30	4	2
10	1.65	31	50	90	5	3
11	1.05	35	250	60	6	12
12	1.7	22	50	90	8	9
13	1.65	35	100	60	5	7
14	1.85	31	50	60	9	10
15	1.25	24	300	45	2	6
16	1.45	25	200	30	7	4
17	1.25	29	250	30	5	15

1. Проанализируем распределение объектов в осях признаков, взятых попарно, на нормальной вероятностной бумаге. Для этого нужно зайти во вкладку «Графики» - «Графики рассеивания» - «Графики 2D».Убрать линию, зайти во вкладку «Дополнительно»(Advanced). В опции «Статистика» (справа сверху) установить галочку в окошечке «R-площадь». В опции «Эллипс» - флажок в окошке «Норма».

а) Рассмотрим распределение объектов в осях х1-х2. Вывод: проведенный визуальный анализ на нормальной вероятностной бумаге не выявил аномальных объектов.

б) Рассмотрим распределение объектов в осях х1-х3. Вывод: проведенный визуальный анализ на нормальной вероятностной бумаге не выявил аномальных объектов.

в) Рассмотрим распределение объектов в осях х1-х4. Вывод: по показателям х1 и х4 у компаний 9 и 17 совпали данные. х1 – стоимость доставки 1 тонны груза, х4 – срок отсрочки платежа (в днях).

г) Рассмотрим распределение объектов в осях х1-х5. Вывод: по показателям х1 и х4 у компаний 10 и 13 совпали данные. х1 – стоимость доставки 1 тонны груза, х5 – репутация компании на рынке.

д) Рассмотрим распределение объектов в осях х1-х6. Вывод: проведенный визуальный анализ на нормальной вероятностной бумаге не выявил аномальных объектов.

е) Рассмотрим распределение объектов в осях х2-х3. Вывод: по показателям х2 и х3 у компаний 9 и 13, 10 и 14 совпали данные. х2 – срок доставки груза, х3 – стоимость складирования и хранения.

ж) Рассмотрим распределение объектов в осях х2-х4. Вывод: по показателям х2 и х4 у компаний 1 и 9, 2 и 8, 11 и 13 совпали данные. х2 – срок доставки груза, х4 –срок отсрочки платежа (в днях).

з) Рассмотрим распределение объектов в осях х2-х5. Вывод: по показателям х2 и х5 у компаний 1 и 9 совпали данные. х2 – срок доставки груза, х5 –репутация компании на рынке.

и) Рассмотрим распределение объектов в осях х2-х6. Вывод: по показателям х2 и х6 у компаний 2 и 8 совпали данные. х6 – срок доставки груза, х6 –опыт работы компании.

к) Рассмотрим распределение объектов в осях х3-х4. Вывод: по показателям х3 и х4 у компаний 10 и 12, 14 и 7, 3 и 15, 1 и 8, 16 и 2 совпали данные.

л) Рассмотрим распределение объектов в осях х3-х5. Вывод: по показателям х3 и х5 у компаний 10 и 4совпали данные.

м) Рассмотрим распределение объектов в осях х3-х6. Вывод: по показателям х3 и х6 у компаний 2 и 6, 12 и 5совпали данные.

н) Рассмотрим распределение объектов в осях х4-х5. Вывод: по показателям х4 и х5 у компаний 9 и 1, 4 и 17совпали данные.

о) Рассмотрим распределение объектов в осях х4-х6. Вывод: по показателям х4 и х6 у компаний 2 и 8совпали данные.

п) Рассмотрим распределение объектов в осях х5-х6. Вывод: проведённый визуальный анализ на нормальной вероятностной бумаге не выявил аномальных объектов.

2.

Таблица 2