Компьютерные решения задач многомерной статистики. Часть 1. Кластерный и дискриминантный анализ. Давнис В.В - 12 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1, 2, 3, 12, 5,
7 и 10
0 0 0 0,46 0 0,37 0 0,67
0,13
0 1,27
0 0,13
1, 2, 3, 12, 5,
7, 10, и 9
0 0 0 0,46 0 0,37 0 0,67
0 0 1,27
0 0,37
1, 2, 3, 12, 5,
7, 10, 9 и 6
0 0 0 0,46 0 0 0 0,36
0 0 1,27
0 0,36
1, 2, 3, 12, 5,
7, 10, 9, 6 и 8
0 0 0 0,46 0 0 0 0 0 0 1,19
0 0,46
1, 2,3, 12, 5,
7, 10, 9, 6, 8
и 4
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,13
0 1,13
5. Построение дерева кратчайших расстояний
Пред -
приятие
1 2 3 12 5 7 10 9 6 8 4 11
Рас-
стояние
0 1,261
1,142
1,213
0,332 0,103
0,113
0,133
0,37
0,36
0,457
1,131
Построенное дерево расстояний позволяет сделать вывод о том, что
рассматриваемую совокупность предприятий можно разделить на две груп-
пы. Первую группы составляют 1, 2, 3 и 11 предприятие, а остальные – дру -
гую. Более глубокий анализ показателей финансового состояния предпри -
ятий свидетельствует о целесообразности предоставления кредита первой
группе предприятий.
3.2.2.2. Решение с помощью STATISTICA
1. Скопировать из MS Excel данные табл . 2.2.2 в файл STATISTICA.
2. Открыть меню «Статистика» (Statistics), в нем выбрать «Много -
мерный исследовательские методы » (Multidimensional research methods),
далее – «Анализ кластера» (Cluster analysis).
3. В открывшемся окне (см . рис. 2.1) выбрать в качестве методы кла-
стеризации древовидную кластеризацию (Joining (tree clustering)).
Выбранное меню объединяет иерархические агломеративные методы,
назначение которых состоит в классификации объектов в кластеры на осно-
ве меры сходства или расстояния. Результатом такой кластеризации являет -
ся иерархическое дерево (дендрограмма).
Диалоговое окно этого метода изображено на рис. 2.2.
Рис. 2.1. Стартовая панель модуля Кластерный анализ 
       1           2    3       4    5      6       7       8        9   10      11   12     13   14
1, 2, 3, 12, 5,
                   0    0       0   0,46    0      0,37     0    0,67 0,13       0    1,27   0    0,13
7 и 10
1, 2, 3, 12, 5,
                   0    0       0   0,46    0      0,37     0    0,67        0   0    1,27   0    0,37
7, 10, и 9
1, 2, 3, 12, 5,
                   0    0       0   0,46    0       0       0    0,36        0   0    1,27   0    0,36
7, 10, 9 и 6
1, 2, 3, 12, 5,
                   0    0       0   0,46    0       0       0        0       0   0    1,19   0    0,46
7, 10, 9, 6 и 8
1, 2,3, 12, 5,
7, 10, 9, 6, 8     0    0       0    0      0       0       0        0       0   0    1,13   0    1,13
и4


     5. П остроен ие д ерева кра т ча йш их ра сстоян ий
 П ред -
          1         2       3       12      5           7       10       9       6    8      4    11
прият ие
  Ра с-
          0       1,261 1,142 1,213        0,332    0,103 0,113 0,133 0,37 0,36 0,457 1,131
ст оян ие

       П ост роен н ое д ерево ра сстоян ий позвол яет сд ел а ть вывод о том , чт о
ра ссм а трива ем у ю совоку пн ост ь пред прият ий м ож н о ра зд ел ит ь н а д ве гру п-
пы. П ерву ю гру ппы сост а вл яют 1, 2, 3 и 11 пред прият ие, а ост а л ь н ые –д ру -
гу ю. Бол ее гл у бокий а н а л из пока за т ел ей ф ин а н сового сост оян ия пред при-
ят ий свид ет ел ь ст ву ет о цел есообра зн ост и пред ост а вл ен ия кред ит а первой
гру ппе пред прият ий.
       3.2.2.2. Ре ше н и е с пом ощью STATISTICA
       1. Скопирова т ь из MS Excel д а н н ые т а бл . 2.2.2 в ф а йл STATISTICA.
       2. О т крыт ь м ен ю «С тати с ти к а» (Statistics), в н ем выбра т ь «М но го -
мерны й и с с ледо вательс к и е мето ды » (Multidimensional research methods),
д а л ее –«А нали з к лас тера» (Cluster analysis).
       3. В открывш ем ся окн е (см . рис. 2.1) выбра т ь в ка честве м ет од ы кл а -
ст ериза ции древо ви дную к лас тери заци ю (Joining (tree clustering)).
       В ыбра н н ое м ен ю объед ин яет иера рхические а гл ом ера т ивн ые м ет од ы,
н а зн а чен ие которых состоит в кл а ссиф ика ции объектов в кл а ст еры н а осн о-
ве м еры сход ст ва ил и ра сстоян ия. Резу л ь т а т ом т а кой кл а ст ериза ции явл яет -
ся иера рхическое д ерево (д ен д рогра м м а ).
       Д иа л оговое окн о эт ого м ет од а изобра ж ен о н а рис. 2.2.




                  Ри с. 2.1. Стартовая пан ель м одуля Кла ст е рный а на лиз

Страницы