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1、經(jīng)濟研究中多元統(tǒng)計分析法運用
經(jīng)濟研究中多元統(tǒng)計分析法運用
2019/02/21
摘要:隨著現(xiàn)代社會經(jīng)濟的發(fā)展,需要處理的數(shù)據(jù)也越來越多,多元統(tǒng)計分析方法在數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析上,起著決定性的作用。本文主要講述多元統(tǒng)計分析方法的內(nèi)容,其中包括多元統(tǒng)計分析法的幾種方法,有多元回歸分析法、因子分析、主成分分析和聚類分析等方法,然后闡述在經(jīng)濟研究中的多元統(tǒng)計分析方法的主要應用。
關鍵詞:多元統(tǒng)計分析方法;經(jīng)濟;運用
1多元統(tǒng)計分析及其意義
2、
隨著當前計算機的廣泛普及,出現(xiàn)了各種各樣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件,多元統(tǒng)計分析方法已經(jīng)廣泛應用到各個行業(yè)中。近幾年來,數(shù)理統(tǒng)計學中發(fā)展比較迅速的一個分支就是多元統(tǒng)計分析,同時多元統(tǒng)計分析也是數(shù)理統(tǒng)計學中對變量問題研究的理論和方法。它使一元統(tǒng)計學在教育管理的問題得到解決。教育現(xiàn)象所涉及的是多個變量,從多方面收集變量并整理變量之間的關系,找出變量之間的關聯(lián)性。如果利用一元統(tǒng)計方法從數(shù)據(jù)的多個方面進行分析,將會出現(xiàn)一些問題,由于一元統(tǒng)計方法一次只能分析一個方面,而忽略各個方面之間存在的關系,這樣的結(jié)果將會導致數(shù)據(jù)大量的丟失,分析結(jié)果不能客觀的反映情況。多元統(tǒng)計分析可以將復雜的事情簡單化,每個事物
3、都有其多面性,就需要我們能從多個指標來描述、刻畫事物的質(zhì)以及量,這些各個方面的指標構(gòu)成的指標體系,每個方面都有其不同的側(cè)重來對一個事物的質(zhì)進行解釋同時也存在多方面的共性,為將這些指標所反應的現(xiàn)象綜合起來,從而獲得一個綜合性的指標。在信息不受損的情況下多元統(tǒng)計分析可以幫助我們將復雜的事情簡單化。需要實現(xiàn)多元統(tǒng)計分析方法的分類,可以從主成分分析、因子分析和對應分析等幾類多元統(tǒng)計分析方法來實現(xiàn)。
2多元統(tǒng)計分析的主要內(nèi)容
多元統(tǒng)計分析的分組依據(jù)就是變量與變量之間的相關性,提高同組中變量之間的相關性,讓不同組變量的相關性低變?yōu)榛ゲ幌喔?,所有變量可以線性的組合?;貧w分析就
4、是按照客觀數(shù)量規(guī)律,以數(shù)學表達式的形式分析,主要應用問題的預測和控制。主成分分析就是從數(shù)據(jù)中分出少量的主分量,確保數(shù)據(jù)之間互不干涉,主要應用于通過觀察事物的表面現(xiàn)象分析發(fā)展規(guī)律。因子分析和主成分分析是將大量相關性大的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)不相干的綜合分析指標進行多元統(tǒng)計分析。主成分分析法就是將原始的數(shù)據(jù)通過方差和矩陣轉(zhuǎn)換得到,轉(zhuǎn)換后的矩陣是有固定的轉(zhuǎn)換格式。而因子假定分析師數(shù)據(jù)本身有特定的模型,并滿足特定的條件,否則對每個原始矩陣的因子分析可能會是虛假的。主成分系數(shù)矩陣式唯一的,也不要求各個成分之間有任何的實際意義。所以因子分析一般被看作主成分分析的擴展,但是具有特殊意義因子的因子核也不是唯一的,對因
5、子分析和元素進行簡化,讓各個共因子具有實際的意義。
2.1多元回歸分析
多元回歸分析法是定量分析中最為常用的方法,它是通過探索數(shù)據(jù)之間的客觀數(shù)量規(guī)律,把所要研究的對象以數(shù)學方程式的形式表現(xiàn),并建立計量模型。計量經(jīng)濟模型就是回歸分析在應用過程中衍生的,特別是預測模型,建立變量通過自變量變化而變化的數(shù)量關系,然后對模型處理的經(jīng)濟問題進行預測和評估。常見的多元回歸分析有一個因變量、多個自變量等。
2.2主成分分析
將多個指標綜合并簡化成少數(shù)的綜合指標的統(tǒng)計方法就是主成分分析。也就是將大量的原始數(shù)據(jù)中導出幾個主成分變量,并使主成分變量最大
6、地保留原始數(shù)據(jù)的信息,且變量之間互不相關。主成分分析的目的就是壓縮和說明數(shù)據(jù),這個統(tǒng)計方法能夠用來判別事物的綜合指標,并綜合性的指標包含信息的說明,從而進一步揭示事物間的客觀事實規(guī)律。
2.3因子分析
在一定的程序上,因子分析被視為主成分分析的推廣和衍生,它更加深入的研究問題的本質(zhì),研究相關矩陣和相關方差陣之間的依賴關系,將多個變量綜合成少數(shù)的幾個變量因子,原始變量和因子之間的關系,就是一種降維的方法。因子分析主要是通過研究變量之間的相關系數(shù)矩陣間的內(nèi)部依賴關系,找到可以代表數(shù)據(jù)特性的幾個隨機相關變量,同時這幾個變量也是不能測量的,通稱為因子分析。
7、
2.4聚類分析
聚類分析是用于研究事物分類的方法,它可以將一批樣本或者變量通過性質(zhì)的親疏程序進行分類。實際上,將多個數(shù)據(jù)能夠按距離的遠近分為若干類別,將同類別的數(shù)據(jù)能夠以很小差別進行分類,將數(shù)據(jù)間的差別盡量增大。聚類分析法分為以下幾類:(1)層次聚類法。層次聚類分析法需要定義分類的距離和分類之間的計算方式。然后再按照距離的遠近將數(shù)據(jù)進行劃分,將一定距離內(nèi)的數(shù)據(jù)劃分為一類,同時確保數(shù)據(jù)都是一個類別的,另外將所有的數(shù)據(jù)歸為一類,然后再通過數(shù)據(jù)的間距來劃分類別,直到所有的數(shù)據(jù)歸為一類為止。這樣處理后的結(jié)果就是聚類,最后利用一些指標來確定聚合成幾類比較合理,這個分類的數(shù)據(jù)間的聚合結(jié)
8、果中存在這嵌套或?qū)哟侮P系。(2)非層次聚類法。非層次聚類法目的是為了將復雜的事物分成k各類別,在分析確定之前,一般都需要將具體的類別數(shù)量進行統(tǒng)計,并利用迭代的方法將整個分析的過程進行分類。首先需要定義一個初始分類,然后不斷地迭代將數(shù)據(jù)分散到不同的類別中,直到每個分類達到標準為止。在迭代的整個計算過程中是不需要存儲元素數(shù)據(jù)和距離矩陣的。因此,這種方式處理后分類將不會出現(xiàn)相互嵌套的聚類結(jié)果,這樣就能夠提高計算速度。以K為均值聚類法是最為常用的非層次聚類法,也成為快速聚類法。(3)智能聚類法。智能聚類法。是在近幾年數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展,海量數(shù)據(jù)的聚類分析已經(jīng)是急需解決的現(xiàn)實問題,是傳統(tǒng)方法
9、不能解決的背景下誕生的。首先,數(shù)據(jù)挖掘面對海量的數(shù)據(jù),過高的計算量使傳統(tǒng)的聚類分析方法沒有實用的價值;其次,傳統(tǒng)的方法上,使用距離指標將會使用距離指標不能夠處理數(shù)據(jù)之間的邏輯關系,尤其是連續(xù)性、離散性的數(shù)據(jù)混合的情況;最后,這種方法需要用戶提前確定類別數(shù),和計算出可能需要的解決方案來加以判斷,這些利用數(shù)據(jù)挖掘不能實現(xiàn)的現(xiàn)象,就需要利用人工智能的技術(shù)來處理。
3多元統(tǒng)計分析在經(jīng)濟研究中的運用舉例
3.1多元回歸分析運用
在我國通貨膨脹問題的直接表現(xiàn)就是物價上漲,將12種物價看成變動的12個因變量,將許多物價的變動因素看成自變量,從而建立多對多回歸方
10、程,可以更全面、系統(tǒng)地研究問題。
3.2主成分分析運用
經(jīng)濟效益體系是由多重指標構(gòu)成的,在經(jīng)濟效益綜合評價中有著很重要的作用。指標之間存在一定的相關性,給經(jīng)濟效益綜合評價帶來一定的困難。一些傳統(tǒng)的綜合評價方法是在選擇權(quán)重時具有較大的主觀隨機性,主成分分析可以用來作經(jīng)濟效益綜合評價,并避免重復信息,避免權(quán)重選擇的人為性特點,可以輕松獲得全面客觀的評估結(jié)果。該方法已應用于中國許多統(tǒng)計學家的實際工作,并取得了積極成果。
3.3因子分析運用
如果我們要反映物件情況,就需要對商品的物價進行全面調(diào)查來解釋說明物價的情況,但是物件之間存在明顯的
11、相互依存關系。實際上,物價表現(xiàn)形式可以利用具有代表性商品的價格或者一些綜合指數(shù)值表現(xiàn)。變量或樣本的分類也可以在因子軸形成的空間中進行分類處理。因子分析的目的不僅是找到主因子,還需要對每個因子的含義有所了解。然而通過主成分法獲得的主成分解初始載荷矩陣不滿足簡單的結(jié)構(gòu)原理。每個因子的典型代表變量沒有突顯出,所以將因子本身的含義很容易被忽略,并且利用該因子解釋經(jīng)濟問題也不是很方便。為此,可以旋轉(zhuǎn)因子以獲得滿意的結(jié)果。
3.4聚類分析運用
對國土經(jīng)濟研究按區(qū)域大小進行劃分,對各個地區(qū)人民的生活水平等級進行劃分。這種劃分等級合理的分析方法是聚類分析。例如,按照經(jīng)濟效益將企
12、業(yè)進行分類劃分,按一個企業(yè)的多指標進行劃分,找出具體的、具有代表性的樣品來分析程度相似樣品,以篩選出的統(tǒng)計量作為類型依據(jù)進行劃分。將企業(yè)中相似程度大的聚合為一類,將企業(yè)彼此之間相似程度比較大的聚合為另一類,不斷將企業(yè)進行聚合,直到把所有企業(yè)分類為止,這樣將會形成一個由小到大的分類系統(tǒng),同時也將整個分類變成了一張聚類圖。然后利用因子分析的評價結(jié)果以及企業(yè)的實際情況再進行具體分類。
參考文獻
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