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1、經(jīng)濟(jì)研究中多元統(tǒng)計(jì)分析法運(yùn)用
經(jīng)濟(jì)研究中多元統(tǒng)計(jì)分析法運(yùn)用
2019/02/21
摘要:隨著現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,需要處理的數(shù)據(jù)也越來(lái)越多,多元統(tǒng)計(jì)分析方法在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析上,起著決定性的作用。本文主要講述多元統(tǒng)計(jì)分析方法的內(nèi)容,其中包括多元統(tǒng)計(jì)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(lèi)分析等方法,然后闡述在經(jīng)濟(jì)研究中的多元統(tǒng)計(jì)分析方法的主要應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:多元統(tǒng)計(jì)分析方法;經(jīng)濟(jì);運(yùn)用
1多元統(tǒng)計(jì)分析及其意義
2、
隨著當(dāng)前計(jì)算機(jī)的廣泛普及,出現(xiàn)了各種各樣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件,多元統(tǒng)計(jì)分析方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)中。近幾年來(lái),數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中發(fā)展比較迅速的一個(gè)分支就是多元統(tǒng)計(jì)分析,同時(shí)多元統(tǒng)計(jì)分析也是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中對(duì)變量問(wèn)題研究的理論和方法。它使一元統(tǒng)計(jì)學(xué)在教育管理的問(wèn)題得到解決。教育現(xiàn)象所涉及的是多個(gè)變量,從多方面收集變量并整理變量之間的關(guān)系,找出變量之間的關(guān)聯(lián)性。如果利用一元統(tǒng)計(jì)方法從數(shù)據(jù)的多個(gè)方面進(jìn)行分析,將會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題,由于一元統(tǒng)計(jì)方法一次只能分析一個(gè)方面,而忽略各個(gè)方面之間存在的關(guān)系,這樣的結(jié)果將會(huì)導(dǎo)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(jì)分析可以將復(fù)雜的事情簡(jiǎn)單化,每個(gè)事物
3、都有其多面性,就需要我們能從多個(gè)指標(biāo)來(lái)描述、刻畫(huà)事物的質(zhì)以及量,這些各個(gè)方面的指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系,每個(gè)方面都有其不同的側(cè)重來(lái)對(duì)一個(gè)事物的質(zhì)進(jìn)行解釋同時(shí)也存在多方面的共性,為將這些指標(biāo)所反應(yīng)的現(xiàn)象綜合起來(lái),從而獲得一個(gè)綜合性的指標(biāo)。在信息不受損的情況下多元統(tǒng)計(jì)分析可以幫助我們將復(fù)雜的事情簡(jiǎn)單化。需要實(shí)現(xiàn)多元統(tǒng)計(jì)分析方法的分類(lèi),可以從主成分分析、因子分析和對(duì)應(yīng)分析等幾類(lèi)多元統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。
2多元統(tǒng)計(jì)分析的主要內(nèi)容
多元統(tǒng)計(jì)分析的分組依據(jù)就是變量與變量之間的相關(guān)性,提高同組中變量之間的相關(guān)性,讓不同組變量的相關(guān)性低變?yōu)榛ゲ幌喔桑凶兞靠梢跃€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(xué)表達(dá)式的形式分析,主要應(yīng)用問(wèn)題的預(yù)測(cè)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(yīng)用于通過(guò)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(guān)性大的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)不相干的綜合分析指標(biāo)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。主成分分析法就是將原始的數(shù)據(jù)通過(guò)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(duì)每個(gè)原始矩陣的因子分析可能會(huì)是虛假的。主成分系數(shù)矩陣式唯一的,也不要求各個(gè)成分之間有任何的實(shí)際意義。所以因子分析一般被看作主成分分析的擴(kuò)展,但是具有特殊意義因子的因子核也不是唯一的,對(duì)因
5、子分析和元素進(jìn)行簡(jiǎn)化,讓各個(gè)共因子具有實(shí)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(guò)探索數(shù)據(jù)之間的客觀數(shù)量規(guī)律,把所要研究的對(duì)象以數(shù)學(xué)方程式的形式表現(xiàn),并建立計(jì)量模型。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型就是回歸分析在應(yīng)用過(guò)程中衍生的,特別是預(yù)測(cè)模型,建立變量通過(guò)自變量變化而變化的數(shù)量關(guān)系,然后對(duì)模型處理的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估。常見(jiàn)的多元回歸分析有一個(gè)因變量、多個(gè)自變量等。
2.2主成分分析
將多個(gè)指標(biāo)綜合并簡(jiǎn)化成少數(shù)的綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法就是主成分分析。也就是將大量的原始數(shù)據(jù)中導(dǎo)出幾個(gè)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(guān)。主成分分析的目的就是壓縮和說(shuō)明數(shù)據(jù),這個(gè)統(tǒng)計(jì)方法能夠用來(lái)判別事物的綜合指標(biāo),并綜合性的指標(biāo)包含信息的說(shuō)明,從而進(jìn)一步揭示事物間的客觀事實(shí)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(wèn)題的本質(zhì),研究相關(guān)矩陣和相關(guān)方差陣之間的依賴關(guān)系,將多個(gè)變量綜合成少數(shù)的幾個(gè)變量因子,原始變量和因子之間的關(guān)系,就是一種降維的方法。因子分析主要是通過(guò)研究變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣間的內(nèi)部依賴關(guān)系,找到可以代表數(shù)據(jù)特性的幾個(gè)隨機(jī)相關(guān)變量,同時(shí)這幾個(gè)變量也是不能測(cè)量的,通稱為因子分析。
7、
2.4聚類(lèi)分析
聚類(lèi)分析是用于研究事物分類(lèi)的方法,它可以將一批樣本或者變量通過(guò)性質(zhì)的親疏程序進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)際上,將多個(gè)數(shù)據(jù)能夠按距離的遠(yuǎn)近分為若干類(lèi)別,將同類(lèi)別的數(shù)據(jù)能夠以很小差別進(jìn)行分類(lèi),將數(shù)據(jù)間的差別盡量增大。聚類(lèi)分析法分為以下幾類(lèi):(1)層次聚類(lèi)法。層次聚類(lèi)分析法需要定義分類(lèi)的距離和分類(lèi)之間的計(jì)算方式。然后再按照距離的遠(yuǎn)近將數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,將一定距離內(nèi)的數(shù)據(jù)劃分為一類(lèi),同時(shí)確保數(shù)據(jù)都是一個(gè)類(lèi)別的,另外將所有的數(shù)據(jù)歸為一類(lèi),然后再通過(guò)數(shù)據(jù)的間距來(lái)劃分類(lèi)別,直到所有的數(shù)據(jù)歸為一類(lèi)為止。這樣處理后的結(jié)果就是聚類(lèi),最后利用一些指標(biāo)來(lái)確定聚合成幾類(lèi)比較合理,這個(gè)分類(lèi)的數(shù)據(jù)間的聚合結(jié)
8、果中存在這嵌套或?qū)哟侮P(guān)系。(2)非層次聚類(lèi)法。非層次聚類(lèi)法目的是為了將復(fù)雜的事物分成k各類(lèi)別,在分析確定之前,一般都需要將具體的類(lèi)別數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并利用迭代的方法將整個(gè)分析的過(guò)程進(jìn)行分類(lèi)。首先需要定義一個(gè)初始分類(lèi),然后不斷地迭代將數(shù)據(jù)分散到不同的類(lèi)別中,直到每個(gè)分類(lèi)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)為止。在迭代的整個(gè)計(jì)算過(guò)程中是不需要存儲(chǔ)元素?cái)?shù)據(jù)和距離矩陣的。因此,這種方式處理后分類(lèi)將不會(huì)出現(xiàn)相互嵌套的聚類(lèi)結(jié)果,這樣就能夠提高計(jì)算速度。以K為均值聚類(lèi)法是最為常用的非層次聚類(lèi)法,也成為快速聚類(lèi)法。(3)智能聚類(lèi)法。智能聚類(lèi)法。是在近幾年數(shù)據(jù)庫(kù)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(lèi)分析已經(jīng)是急需解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)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(duì)海量的數(shù)據(jù),過(guò)高的計(jì)算量使傳統(tǒng)的聚類(lèi)分析方法沒(méi)有實(shí)用的價(jià)值;其次,傳統(tǒng)的方法上,使用距離指標(biāo)將會(huì)使用距離指標(biāo)不能夠處理數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)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(lèi)別數(shù),和計(jì)算出可能需要的解決方案來(lái)加以判斷,這些利用數(shù)據(jù)挖掘不能實(shí)現(xiàn)的現(xiàn)象,就需要利用人工智能的技術(shù)來(lái)處理。
3多元統(tǒng)計(jì)分析在經(jīng)濟(jì)研究中的運(yùn)用舉例
3.1多元回歸分析運(yùn)用
在我國(guó)通貨膨脹問(wèn)題的直接表現(xiàn)就是物價(jià)上漲,將12種物價(jià)看成變動(dòng)的12個(gè)因變量,將許多物價(jià)的變動(dòng)因素看成自變量,從而建立多對(duì)多回歸方
10、程,可以更全面、系統(tǒng)地研究問(wèn)題。
3.2主成分分析運(yùn)用
經(jīng)濟(jì)效益體系是由多重指標(biāo)構(gòu)成的,在經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)中有著很重要的作用。指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性,給經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)帶來(lái)一定的困難。一些傳統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)方法是在選擇權(quán)重時(shí)具有較大的主觀隨機(jī)性,主成分分析可以用來(lái)作經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià),并避免重復(fù)信息,避免權(quán)重選擇的人為性特點(diǎn),可以輕松獲得全面客觀的評(píng)估結(jié)果。該方法已應(yīng)用于中國(guó)許多統(tǒng)計(jì)學(xué)家的實(shí)際工作,并取得了積極成果。
3.3因子分析運(yùn)用
如果我們要反映物件情況,就需要對(duì)商品的物價(jià)進(jìn)行全面調(diào)查來(lái)解釋說(shuō)明物價(jià)的情況,但是物件之間存在明顯的
11、相互依存關(guān)系。實(shí)際上,物價(jià)表現(xiàn)形式可以利用具有代表性商品的價(jià)格或者一些綜合指數(shù)值表現(xiàn)。變量或樣本的分類(lèi)也可以在因子軸形成的空間中進(jìn)行分類(lèi)處理。因子分析的目的不僅是找到主因子,還需要對(duì)每個(gè)因子的含義有所了解。然而通過(guò)主成分法獲得的主成分解初始載荷矩陣不滿足簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)原理。每個(gè)因子的典型代表變量沒(méi)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(jì)問(wèn)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(lèi)分析運(yùn)用
對(duì)國(guó)土經(jīng)濟(jì)研究按區(qū)域大小進(jìn)行劃分,對(duì)各個(gè)地區(qū)人民的生活水平等級(jí)進(jìn)行劃分。這種劃分等級(jí)合理的分析方法是聚類(lèi)分析。例如,按照經(jīng)濟(jì)效益將企
12、業(yè)進(jìn)行分類(lèi)劃分,按一個(gè)企業(yè)的多指標(biāo)進(jìn)行劃分,找出具體的、具有代表性的樣品來(lái)分析程度相似樣品,以篩選出的統(tǒng)計(jì)量作為類(lèi)型依據(jù)進(jìn)行劃分。將企業(yè)中相似程度大的聚合為一類(lèi),將企業(yè)彼此之間相似程度比較大的聚合為另一類(lèi),不斷將企業(yè)進(jìn)行聚合,直到把所有企業(yè)分類(lèi)為止,這樣將會(huì)形成一個(gè)由小到大的分類(lèi)系統(tǒng),同時(shí)也將整個(gè)分類(lèi)變成了一張聚類(lèi)圖。然后利用因子分析的評(píng)價(jià)結(jié)果以及企業(yè)的實(shí)際情況再進(jìn)行具體分類(lèi)。
參考文獻(xiàn)
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