Читать курсовая по эктеории: "Статистический анализ и прогнозирование инвестиционного рынка Хабаровского края" Страница 10


назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

«естественное» разбиение совокупности на области скопления объектов. Он используется, когда исходные данные представлены в виде матриц близости или расстояний между объектами либо в виде точек в многомерном пространстве. Наиболее распространены данные второго вида, для которых кластерный анализ ориентирован на выделение некоторых геометрически удаленных групп, внутри которых объекты близки.

Выбор расстояния между объектами является узловым моментом исследования, от него во многом зависит окончательный вариант разбиения объектов на классы при данном алгоритме разбиения. Analysis Summary

---------------variables:

of complete cases: 18Method: Furthest Neighbor (Complete Linkage)Metric: Squared Euclidean

Members Percent

--------------------------

2 11,11

10 55,56

6 33,33

-------------------------- X1 X10 X11 X2 X3 X4 X5 X6

--------------------

0,12 0,98 1,495 0,315 0,065 0,305 0,36 1,6

0,042 0,246 0,319 0,287 0,027 0,114 0,144 5,4886

0,0566667 0,571667 0,523333 0,638333 0,0333333 0,23 0,266667

1,13133

--------------------X7 X8 X9 Y

------------------------------------------------------------

1 1,62218E6 2,18 0,55 1,65

1,53961E6 10,51 0,057 0,665

1,42423E6 6,2 0,0716667 1,055

------------------------------------------------------------

Рисунок 5.1 − Сводка кластерного анализа (приложение У) Наиболее известный метод представления матрицы расстояний или сходства основан на идее дендограммы. Дендрограмма (dendrogram) - древовидная диаграмма, содержащая n уровней, каждый из которых соответствует одному из шагов процесса последовательного укрупнения кластеров, ее также называют древовидной схемой, деревом объединения кластеров, деревом иерархической структуры. Дендрограмма представляет собой вложенную группировку объектов, которая изменяется на различных уровнях иерархии.

На дендрограмме по вертикальной оси отложено расстояние для каждого шага выполнения агломеративного иерархического алгоритма классификации. По горизонтальной оси показаны номера лет в соответствии с проведеннымкластерным анализом.

Графически результаты кластеризации представлены на Рисунке 5.2.

Рисунок 5.2 − Дендрограмма периодизации

Данные кластеризации (Рисунки 5.1 и 5.2) свидетельствуют, что вся совокупность разбивается на три кластера. В первый кластер попадает только два года (1990 и 1991) или 11,1% от анализируемого периода, второй кластер - самый объемный - содержит 10 лет 55,6% изучаемой совокупности или три наблюдения (1992 - 2002), третий кластер включает 6 лет (период с 2003 по 2007 годы), или 33,3% всех анализируемых лет. Также были рассчитаны центроидные значения переменных. В начале девяностых, в постсоветский период средние поток инвестиций в основной капитал составляли 1,65 млрд. руб., в период становления современной России они упали до 0,065 млрд. руб., что было вызвано неблагоприятной экономической обстановкой конца девяностых годов, но начиная с 2003 год наблюдается тенденция роста потока инвестиций- 1,055 млрд. руб., Заключение В результате исследования были использованы различные типы статистического анализа. На начальном этапе анализа проведено сглаживание временного ряда поступлений инвестиций по методу скользящих средних и по методу экспоненциальных средних. Вследствие статистических проверок на значимость и моделирования тенденции временного ряда самый достоверный прогноз оказался по фактическим данным.

Полученный прогноз по фактическим данным позволил сделать вывод, что с 2008 года по 2013 год наблюдается тенденция роста потока



Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы