Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Многомерный статистический анализ в экономике. Учебное пособие
.pdf
Рис. 3.2. Диалоговое окно «Иерархический кластерный анализ»
Рис. 3.3. Диалоговое окно «Иерархический кластерный анализ: метод»
6. Проанализировать полученные результаты. Сколько
кластеров оставить?
91
7. Провести кластеризацию другими иерархическими методами
(например, методом Варда, центроидной кластеризации,
межгрупповых связей). Сравнить полученные результаты.
8. Для оценки качества кластеризации провести сравнительный
анализ результатов кластеризации в табличном процессоре Excel. Для
этого создать таблицу по образцу, представленному в табл. 3.21.
Таблица 3.21
Шаблон таблицы оценки качества кластеризации
Для заполнения этой таблицы создать таблицу промежуточных
расчетов (табл. 3.22). Заполнить ячейки таблицы и провести расчеты.
9. Построить профили кластеров.
10. Провести содержательный анализ результатов
кластеризации, т.е. дать смысловую интерпретацию полученных
кластеров. Попытаться дать емкое название каждому кластеру.
Провести сравнительный анализ кластеров по всем признакам.
Составить описательную характеристику кластеров на основе
построенных профилей.
92
Таблица 3.22
Разбиение объектов по кластерам
Вычислить координаты главного центроида (табл. 3.23).
Таблица 3.23
Координаты главного центроида
1. Аналогично провести оценку результатов кластеризации,
полученных другим методом.
2. Сравнить полученные результаты и выбрать оптимальное
решение.
3. Провести кластеризацию методом k-средних. Для этого в
меню Анализ выбрать команду Классификация/Кластеризация k-
средними…
4. Проанализировать полученные результаты.
93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Настоящее учебное пособие ориентировано на студентов,
обучающихся по профилям «Математические методы в экономике»,
«Бизнес-статистика и прогнозирование» в рамках направления
38.03.01 «Экономика». Пособие разработано как методическое
обеспечение дисциплины «Многомерные статистические методы»,
которая относится к обязательным дисциплинам вариативной части
профессионального цикла ООП и формирует у бакалавров по
направлению подготовки «Экономика» набор специальных знаний и
компетенций, необходимых для выполнения аналитической, научноисследовательской профессиональной деятельности.
В соответствии с ФГОС ВО, утвержденным 12.11.2015, в
результате обучения бакалавр должен обладать способностью выбрать
инструментальные средства для обработки экономических данных в
соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты
расчетов и обосновать полученные выводы. Предлагаемое пособие
способствует формированию у студентов указанной компетенции и
направлено на закрепление теоретических знаний и получение
практических навыков анализа многомерных экономических данных
на основе статистических методов.
Структура пособия такова, что теоретический материал по
каждой теме подкреплен комплексом примеров и задач, позволяющих
студентам получить и закрепить навыки приложения многомерных
статистических методов к решению экономических задач,
сформировать умение анализировать и содержательно
интерпретировать полученные результаты. В пособии систематически
излагаются основные методы многомерного статистического анализа,
используемые для обработки экономических данных – от
элементарных матричных вычислений до решения задач
классификации на базе техники кластерного анализа.
Каждая лабораторная работа содержит методические
рекомендации и подробные пошаговые инструкции,
сопровождающиеся иллюстрациями, что делает возможным
использование данного пособия для организации самостоятельной
работы студентов при изучении одноименной дисциплины.
Пособие также может быть полезно при выполнении выпускной
квалификационной работы бакалавра и подготовке магистерской
диссертации по направлению «Экономика».
94
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Дубров, А. М. Многомерные статистические методы:
учебник / А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, Л. И. Трошин. – М.: Финансы
и статистика, 2003. – 352 с.
2. Айвазян, С. А. Прикладная статистика. Основы
эконометрики: учебник для вузов: в 2 т. – 2-е изд., испр. /
С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – М.: Юнити-Дана, 2001. – 432 с.
3. Айвазян, С. А. Прикладная статистика в задачах и
упражнениях / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – М.: Юнити-Дана,
2001. – 270 с.
4. Многомерный статистический анализ в экономике /
Л. А. Сошникова [и др.]. – М.: Юнити, 1999. – 598 с.
5. Симчера. В. М. Методы многомерного анализа
статистических данных: учебное пособие / В. М. Симчера. −
М.: Финансы и статистика, 2008. – 400 с.
6. Калинина, В. И. Введение в многомерный статистический
анализ: учеб. пособие / В. И. Калинина, В. И. Соловьев. – М.: Изд-во
ГУУ, 2003. – 66 с.
7. Филатов, А. Ю. Конспект лекций по многомерным
статистическим методам: учебное пособие / А. Ю. Филатов. –
Иркутск: Изд-во ИГУ, 2007. – 37 с.
8. Наследов, А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS:
профессиональный статистический анализ данных / А. Наследов. –
СПб.: Питер. 2013. – 416 с.
95
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
3
ТЕМА 1. МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ:
ПРЕДМЕТ, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ
4
Лабораторная работа № 1. Решение задач матричной алгебры в
табличном процессоре Excel
9
ТЕМА 2. МЕТОДЫ СНИЖЕНИЯ РАЗМЕРНОСТИ
14
Сущность задачи снижения размерности
14
Метод главных компонент
21
Лабораторная работа № 2. Факторный анализ (метод главных
компонент)
38
Лабораторная работа № 3. Компонентный анализ в ППП IBM
SPSS STATISTICS
47
ТЕМА 3. ЗАДАЧИ МНОГОМЕРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ
53
Кластерный анализ
54
Лабораторная работа № 4. Кластерный анализ иерархическими
методами
82
Лабораторная работа № 5. Кластерный анализ в ППП IBM
SPSS STATISTICS
90
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
94
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
95
Подписано в печать 05.09.2017
Формат 60×84 1/16
Бумага офсетная
Печать ризографическая
5,58 усл. печ. л.
6,0 уч.-изд. л.
Тираж 100 экз.
Заказ
Отпечатано в офсетной лаборатории Казанского национального
420015, Казань, К. Маркса, 68
Ответственный за выпуск проф. А. В. Аксянова
Издательство Казанского национального исследовательского
технологического университета
исследовательского технологического университета
96
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]