统计分析是运用统计 方法 与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
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论文中结论可以写：学术论文结论的写作虽然没有固定的格式。但根据结论写作内容的要求，以及对若干结论实例的比较分析。
1、分析综合。即对正文内容重点进行分析、进行概括，突出作者的观点；
2、预示展望。即在正文论证的理论、观点基础上。对其理论、观点的价值、意义、作用推导至未来，预见其生命力；
3、事实对比。即对正文阐述的理论、观点。最后以事实做比较形成结论；
4、解释说明。即对正文阐述的理论、观点做进一步说明，使作者阐发的理论、观点更加明朗；
5、提出问题。即在对正文论证的理论、观点进行分析的基础上。提出与本研究结果有关的有待于进一步解决的关键性问题。
结束语1:
经过了两个多月的学习和工作，我终于完成了《##》的论文。从开始接到论文题目到系统的实现，再到论文文章的完成，每走一步对我来说都是新的尝试与挑战，这也是我在大学期间独立完成的最大的项目。在这段时间里，我学到了很多知识也有很多感受，从对博客一无所知，对asp，ado等相关技术很不了解的状态，我开始了独立的学习和试验，查看相关的资料和书籍，让自己头脑中模糊的概念逐渐清晰，使自己非常稚嫩作品一步步完善起来，每一次改进都是我学习的收获，每一次试验的成功都会让我兴奋好一段时间。从中我也充分认识到了博客这一新兴的出版方式给我们生活带来的乐趣，在属于自己的网络空间上，尽情宣泄自己的情感，表达自己的感受，并且把自己的想法与他人分享，我也有了一个属于自己的博客空间。
虽然我的论文作品不是很成熟，还有很多不足之处，但我可以自豪的说，这里面的每一段代码，都有我的劳动。当看着自己的程序，自己成天相伴的系统能够健康的运行，真是莫大的幸福和欣慰。我相信其中的酸甜苦辣最终都会化为甜美的甘泉。
这次做论文的经历也会使我终身受益，我感受到做论文是要真真正正用心去做的一件事情，是真正的自己学习的过程和研究的过程，没有学习就不可能有研究的能力，没有自己的研究，就不会有所突破，那也就不叫论文了。希望这次的经历能让我在以后学习中激励我继续进步。
结束语2:
本设计在###老师的悉心指导和严格要求下业已完成，从课题选择、方案论证到具体设计和调试，无不凝聚着#老师的心血和汗水，在四年的本科学习和生活期间，也始终感受着导师的精心指导和无私的关怀，我受益匪浅。在此向###老师表示深深的感谢和崇高的敬意。
不积跬步何以至千里，本设计能够顺利的完成，也归功于各位任课老师的认真负责，使我能够很好的掌握和运用专业知识，并在设计中得以体现。正是有了他们的悉心帮助和支持，才使我的毕业论文工作顺利完成，在此向####大学，###系的全体老师表示由衷的谢意。感谢他们四年来的辛勤栽培。
房地产专升本毕业论文1.房地产经济走向：目前重庆，武汉，杭州等经济受到国家政策的打压房产的价格开始回落。2.房地产上市公司业绩的影响因素实证研究：房地产企业业绩影响因素研究现状运用线性回归的方法，选取流动负债率和长期负债率、有息融资率和无息融资率、长期借款率和短期借款率分别作为资本结构的衡量指标，而将总资产贡献率和总资产利润率分别作为公司业绩的衡量指标。研究结果表明:总体来看，各项指标相关性不显著，但是就所有指标而言，正负相关的倾向还是比较明显的。就这一实证结果，本文结合我国房地产行业的实际情况，分别从房地产行业所处的阶段特征、政策面的影响以及公司治理结构方面进行了分析。运用数据包络分析(DEA)模型评价房地产上市公司绩效，关注房地产上市公司的经营效率、管理效率及资本配置总体效率的价值评判标准，以我国房地产业23家具有代表性的房地产上市公司为研究对象，通过设立多输入和多输出的指标进行综合评价，找出相对有效的行业标杆，同时分析行业整体和单个公司的资源配置效率，并提出了优化资源配置和提高房地产上市公司绩效的途径。从我国上市公司绩效影响因素及货币政策、物价变动与绩效相关性的一般理论思考出发，揭示出了我国上市公司绩效受国家宏观政策影响的理论依据。(严格意义上来说绩效评价体系包括业绩目标、业绩辅导和业绩评价。但是现在一般都模糊了这种概念，把两者视为一样)从MM理论出发，引进货币传导机制理论和两权分离的相关理论，得出房地产这个行业的所有绩效指标都与货币政策、CP工存在一定相关性。得到物价上涨会对房地产这个行业的经济绩效产生一定的负面影响，国家的宏观政策对地产行业影响甚微的结论。分析比较了目前上市公司经营业绩评价的主要方法，并剖析其存在的不足之处，在此基础上引入因子分析模型，并构建评价上市公司经营业绩的指标体系，然后应用该模型对我国房地产上市公司经营业绩做实证研究，最后得出研究结论，并指出了由于会计信息失真等因素的存在，使得该研究方法存在一些局限性，从而在一定程度上影响了研究结果的现实指导意义。《我国房地产上市公司经营业绩实证研究》选取GDP作为衡量经济发展的数据支持，以房地产开发投资完成额作为房地产行业发展的适合量度，运用协整分析方法对我国房地产行业与经济增长之间的动态均衡关系作相关研究。结论是:房地产行业发展状况对当前GDP变动的影响并不是很显著，我国房地产行业的发展与经济增长之间不存在明显的因果关系。认为人民币升值通过两种途径对不同行业产生影响。一是因人民币升值所导致的资本成本和收入的提升，将在长时期内改变我国的经济结构，重新赋予行业不同的成长速度，并使不同行业的企业业绩出现分化。二是人民币升值在短期内改变行业内企业的资产、负债、收入、成本等账面价值，通过外汇折算差异影响其经营业绩。最后认为人民币升值将使房地产行业受益。而从理论分析的角度得出人民币升值对房地产行业的影响有利好、利空两方面。利空影响:货币持续过度升值会导致经济减速(因为FDI下降、净出口下降)，外资需要下降，从而使房地产需求下降并会导致通胀水平下降，从而使房地产价格涨速下降。利好影响:第一，升值预期导致外资对房地产的投资需求加大。货币升值预期会导致外资的涌入，并大量投资到房地产上。从而增加房地产投资需求，推高房价，这是货币升值过程中必然发生的;第二，收入效应及财富效应导致国内房地产需求增加。张敏利用理论结合模型回归分析研究了股权结构的三个关键因素(股权集中度、股权属性及股权流通性)与公司治理绩效的关系。得到结论(1)房地产行业的股权集中度低于市场平均水平，而且股东之间的力量比较均衡，大多数公司的股权结构都呈现出多元共治的局面，并且第一大股东控股比例与公司绩效没有明显关系。(2)分析股权控制类型时，发现国有控股企业与法人控股企业、流通股主导型企业的公司绩效都没有明显的差别。(3)国有股比重、流通股比重与经营绩效没有显著相关关系。而法人股比重与公司绩效有着显著负相关关系。(4)控股股东相对控制权越大，公司绩效越差。采用单位根检验、协整分析、误差修正模型以及Granger因果关系检验等现代经济学计量方法，对湖北省房地产业的发展与经济增长的关系进行实证研究。发现湖北省经济增长是房地产业发展的Granger原因，经济的快速增长带动了房地产经济的发展，反之房地产投资对经济拉动作用却不显著。介绍房地产开发投资与GDP关系的研究方法，并通过近十年来浙江省房地产开发投资对GDP增长的贡献和贡献率进行分析，以反映房地产市场发育程度及经济增长的稳定性和风险性。应用协整分析、误差修正模型技术以及Granger因果分析对我国房地产价格与GDP之间的关系进行了实证分析。实证结果表明:我国的房地产价格与GDP之间存在长期稳定的动态均衡关系;无论长期还是短期，我国的GDP波动都是房地产价格波动的Granger原因，GDP的走势对于房地产价格的涨跌起着决定性的影响，GDP的波动有助于预测房地产价格的走势;短期内经济的过热容易引起房地产价格的过快增长。利用误差修正模型对三者关系进行计量分析，得出协整关系的结论。定量结果表明，GDP、FDI对房地产价格有正向的推动作用，但GDP是主要影响因素。这个结果基本排除了境外“热钱”对房地产市场的冲击威胁假说。选取一系列房地产价格指标与宏观经济指标进行研究分析，总体看，我国房地产价格趋于合理，居民的住房购买能力逐渐加强。房地产价格的增长速度已经受到来自其他价格指数增长缓慢的压力，开始进入调整阶段;随着城镇居民可支配收入的逐渐提高，房价收入比不断降低，居民的购房能力逐步提高。在相当长的一段时间内，对房地产的需求仍将维持在一个较高的水平。房地产价格是基于宏观经济发展水平的平台上的，一旦价格增长过快，超过国民经济和社会发展的承受能力和消化能力，将带来非常严重的后果;但价格下降，也会对国民经济的发展带来一定的负面影响，并不是越低越好。从资本结构、股权结构、公司规模和公司风险等四个方面选取了可能影响企业盈利能力的多个指标变量运用因子模型进行了实证分析，但在财务指标的选取上，只是建立在规范研究的基础上，对影响经营业绩的变量只局限于财务指标本身，一些与经营业绩有重大因果关系的变量未选人，比如说国家的产业政策、宏观经济条件、公司管理者的能力、职工的技能水平等等因此此文使用因子分析方法对我国房地产上市公司经营业绩的分析在实际指导方面的作用有所下降。从房地产市场的过度需求、产业结构不合理、法律法规不完善、政府的执行效率有待完善、地产信息不对称、人民币升值等方面进行了理论分析，并提出一些建议。建立我国近年来房地产价格宏观经济影响因素的线性模型，选取6个宏观经济指标作为方程初始导入自变量，与房地产价格进行初步多元线性回归分析，以解决自变量之间多重共线性问题;进而选取出两个自变量与房地产价格建立多元线性回归方程，并对回归结果进行分析在一个简单的局部均衡模型基础上，利用1999一2003年全国31个省市的房地产市场的面板数据分析了中国房地产市场结构和价格问题。从房地产价值的自然增长、市场供求关系和心理预期三个方面探讨了房价波动的构成、机制和影响因素，并提出了相应的房价调控对策。运用2001一2003年中国上市公司年报中披露的分行业信息，研究了房地产类上市公司多元化水平与财务绩效和企业价值之间的关系。实证结果表明，多元化水平与财务绩效之间存在显著的负相关，但是与用托宾Q衡量的公司价值之间不存在显著的相关性。针对我国目前房地产泡沫膨胀可能波及金融安全的现状，提出了如何优化房地产业资本结构的问题，并根据2000一2002年深沪两地A股房地产上市公司资料，对我国房地产企业上市公司的资产负债率与公司规模、经营业绩之间的相关关系以及资本结构效应进行了实证分析，并提出相关的建议。论文从影响企业的绪论硕一七论文外部因素入手，分析外部因素对公司绩效的影响程度。结合我国的物价变动、货币政策与对上市公司的绩效的相关性进行实证性分析。并运用了实证分析法中的OSL分析法，得到上面的结论。这些结论可以帮助企业在我国当前的形势下如何提高自身的绩效与价值。可以为上市公司在物价变动时和当前货币政策条件如何利用财务杠杆来提高企业的绩效的目的提供帮助。通过聚类分析找出我国房地产上市公司的差距大小，并将其归为几类，以此总结出影响房地产上市公司盈利能力的因素所在，并提出企业发展对策和政策建议。论文由六章组成，本研究所采用聚类分析方法，具体分为两个步骤，首先，在不明确房地产上市公司能够分为几类的情况下，为避免主观误差，采用系统聚类的方式，从SPSS输出的树状图直观的看出不同公司之间的距离;在此基础上，确定分为几类，然后采用快速聚类的方式，将房地产上市公司分类，找出房地产上市公司的特点和共性。从房地产价格的相关理论出发，主要从房地产需求、房地产供给、房地产金融和房地产宏观调控等角度对影响房价的因素展开分析。以房地产统计数据为基础，采用计量经济学方法和统计分析方法，主要从实证角度分析各因素对房价的影响。首先，分析房地产需求各因素对房价的影响，明确了城镇住房制度改革、居民可支配收入增加、城市化、房地产投机和人民币升值预期等因素导致的房地产需求扩张是房价上涨的首要因素。随后，从房屋建造成本、土地价格等角度分析供给因素对房价的影响，并以北京、上海和武汉三城市为例分析了房价和地价的关系。接下来，以房地产开发投资来源及构成为基础，分析了房地产金融对房价的影响，指出个人住房贷款推动了房价的上涨。未完……
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这个题目的确是有点超出本科生能力，因为数据聚类算法很多，都不是很容易实现，更不用说在效果，效率上的分析，而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了，也很难创新，我专业是数据挖掘，我在研究生期间都不做这样的论文
1. 应用统计学与R语言实现学习笔记（十）——聚类分析 ) 2. 厦门大学-多元统计分析 3. DBSCAN 密度聚类法 4. 四大聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类）
俗话说，物以类聚，人以群分。聚类在日常生活中，非常常见. 就是将相似的物体，放在一起.
聚类的目的 ——根据已知数据（ 一批观察个体的许多观测指标） ， 按照一定的数学公式计算各观察个体或变量（指标）之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数等）。 根据某种准则（ 最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法等），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最终将观察个体或变量分为若干类。
根据分类的对象可将聚类分析分为：
样品间亲疏程度的测度
研究样品或变量的亲疏程度的数量指标有两种，一种叫相似系数，性质越接近的变量或样品，它们的相似系数越接近于1，而彼此无关的变量或样品它们的相似系数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；另一种叫距离，它是将每一个样品看作p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点属于不同的类。
变量之间的聚类即R型聚类分析，常用相似系数来测度变量之间的亲疏程度。 而样品之间的聚类即Q型聚类分析，则常用距离来测度样品之间的亲疏程度。
距离
假使每个样品有p个变量，则每个样品都可以看成p维空间中的一个点， n个样品就是p维空间中的n个点，则第i样品与第j样品之间的距离可以进行计算。
几种常用方式度量： 欧式距离 L2（Euclidean distance）--- 常用 马氏距离（Mahalanobis distance）---协方差矩阵 Minkowski测度（ Minkowski metric） Canberra测度（Canberra metric）
有了距离衡量度量，我们可以计算两两的距离，就得到距离矩阵~ 比如：下面用dist 计算距离的方法
定义了距离之后，怎样找到"合理"的规则，使相似的/距离小的个体聚成一个族群？
考虑所有的群组组合显然在计算上很难实现，所以一种常用的聚类方法为层次聚类/系统聚类（hierarchical clustering）
从系统树图中可以看出，我们需要度量族群与族群之间的距离，不同的定义方法决定了不同的聚类结果：
计算族群距离的三种方法的比较：
（可以看到都是小小的族群合并在一起，因为让方差增加最小，倾向与合并小群体）
一般情况，我们得到系统树，需要对树进行切割. 如下图一条条竖线.
层次聚类族群数的选择：
1、建立n个初始族群，每个族群中只有一个个体 2、计算n个族群间的距离矩阵 3、合并距离最小的两个族群 4、计算新族群间的距离矩阵。如果组别数为1，转步骤5；否则转步骤3 5、绘制系统树图 6、选择族群个数
在层次聚类中，一旦个体被分入一个族群，它将不可再被归入另一个族群,故现在介绍一个“非层次”的聚类方法——分割法（Partition）。最常用的分割法是k-均值（k-Means）法
k-均值法试图寻找 个族群 的划分方式，使得划分后的族群内方差和（within-group sum of squares，WGSS）最小.
思路也是将相近的样本,聚在一起，使得组内方差小，组间方差大.
① 选定 个“种子”（Cluster seeds）作为初始族群代表 ② 每个个体归入距离其最近的种子所在的族群 ③ 归类完成后，将新产生的族群的质心定为新的种子 ④ 重复步骤2和3，直到不再需要移动 ⑤ 选择不同的k 值，计算WGSS,找到拐点确定最合适的K.
有多种初始种子的选取方法可供选择： 1、在相互间隔超过某指定最小距离的前提下，随机选择k个个体 2、选择数据集前k个相互间隔超过某指定最小距离的个体 3、选择k个相互距离最远的个体 4、选择k个等距网格点（Grid points），这些点可能不是数据集的点
可以想到，左侧的点收敛更快得到全局最优；左侧可能聚类效果一般，或者收敛非常慢，得到局部最优.
我们的目标是使得WGSS足够小，是否应该选取k使得WGSS最小？
我们需要选择一个使得WGSS足够小（但不是最小）的k值.（PS: 族群内方差和最小时候，k=n,此时WGSS为0，此时是过拟合问题~）
当我们分部计算k=1,2,3,4,5... 时候，WGSS值，就可以绘制下面碎石图。及WGSS 随着k 变化过程。k 越大，WGSS越小.
统计分析是运用统计 方法 与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
【参考文献】
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[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计 教育 ，2007(9)：4—7.
基于聚类分析的广西区域经济发展状况研究的论文
【摘要】：本文以广西壮族自治区14个地级市作为研究对象，从地区生产总值、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资、公共财政预算收支总额等方面，选取11个具体指标，运用聚类分析方法分析并评价各地级市经济发展状况。研究结果显示，广西14个地级市可划分为四类经济区域，不同城市之间的经济发展水平存在较大差异。在此基础上，从加强各地级市之间的经济合作、积极推动开放型经济发展、强化科技创新以推动产业结构优化升级等方面提出具体建议，为促进广西区域经济的全面发展提供参考。
【关键词】：聚类分析；广西；经济发展；政策建议
一、引言
近年来，随着中国—东盟自由贸易区的建成，中国与东盟各国贸易投资增长，经济融合加深，经贸往来愈加频繁。广西作为中国—东盟自由贸易区的门户省份，加之“一带一路”战略的提出与实施，良好的区位优势和资源环境承载能力，无疑将会为推动广西区域经济的腾飞提供持续的动力和良好的机遇，发展前景十分广阔。但由于历史的原因，加上人口、社会和基础设施等因素的影响，广西的经济发展水平和人均地区生产总值在内陆31个省、市、自治区中仍处于中下水平，与上述提到拥有的区位优势、经济优势是极不相称的。广西下辖的14个地级市经济发展程度和产业结构也存在一定的差异。一直以来，区域经济发展问题都是区域经济学、经济地理学等学科关注和研究的对象，区域经济发展中出现差距，是各国经济发展中存在的普遍现象[1]。如何就广西下辖的14个地级市进行经济发展程度的分析和分类，对于正确认识广西各地级市经济发展所处的发展阶段，制定正确的宏观政策，以促进各地区的良好协调发展具有重要的理论和现实意义。
二、研究区域概况
广西壮族自治区，简称“桂”，首府南宁，位于中国华南地区西部，与广东、湖南等省份接壤，南濒北部湾，面向东南亚，是中国唯一一个沿海自治区，自然条件优越，资源丰富，尤以海洋资源和矿产资源为甚。截至2015年12月，全区辖14个地级市，县级行政区111个，行政区划面积23.67万平方公里。2015年全区总人口为5518万人，地区生产总值16803.12亿元，占全国的2.5%。人均地区生产总值为39150元。但由于历史的原因，加上人口、社会和基础设施等因素的影响，广西的经济发展水平，无论是地区生产总值还是三大产业结构完善程度等方面，在内陆31个省市中均处于中下水平。区内下辖的14个地级市，经济发展水平和产业结构各异，部分地级市经济发展程度相对滞后。近年来，随着中国—东盟自由贸易区的建成和“一带一路”战略的实施，广西吸引着国内外大量的资本和人力涌入，显现出广阔的发展前景。
三、聚类分析方法研究设计
（一）指标选择及数据来源
区域经济发展状况的研究，依靠单一的指标，是无法对其进行综合、全面的评价与分析的。因此，在对广西区域经济发展水平分析评价的过程中，需要借助多个评价指标，构建合理完善的评价指标体系。本着建立评价指标体系要遵循科学性、系统性、全面性、独立性、可操作性等原则，本文在参考以往文献资料的基础上，根据广西各地级市经济发展状况、人口条件、社会资源等方面的实际情况选取了11个具体指标，分别是：行政区划土地面积（平方公里）、地区生产总值（亿元）、人均地区生产总值（元）、户籍年末总人口（万人）、固定资产投资（亿元，不含农户）、公共财政预算收入（亿元）、公共财政预算支出（亿元）、农民居民人均纯收入（元）、城镇居民人均可支配收入（元）、社会消费品零售总额（亿元）、进出口总额（人民币，万元）。为方便后续各指标数据的处理，分别以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10和X11指代。各指标详细数据均来自《广西统计年鉴2016》和《2015年广西壮族自治区国民经济与社会发展统计公报》。
（二）数据处理
本文利用SPSS19.0对反映广西14个地级市经济发展状况的指标进行聚类分析。由上述内容可知，研究所选取的11个指标由于它们原始数据量刚的不同，为防止指标取值的分散程度较大，需对各指标的取值做标准化处理。
各指标数据经过标准化处理后，X2（地区生产总值）与X5（固定资产投资）、X6（公共财政预算收入）、X10（社会消费品零售总额）的相关系数都大于0.9，故而这四个指标不必均作为聚类变量，选择其中一个即可，本文选择X2（地区生产总值）。接着，运用不同的聚类方法进行聚类分析。
（三）结果分析
本文利用SPSS19.0对广西14个地级市经济发展状况进行聚类分析，在对选定的11个聚类变量的数据经过标准化处理后，依据结果聚类个数的不同，而相继运用系统聚类和K—均值聚类法进行聚类分析，并得出结果。参考以往文献资料对广西14个地级市经济发展状况的分类，以及广西各地区实际的经济、社会和人口状况，本文认为对广西14个地级市经济发展水平的分类，聚类个数分为四类比较适宜。对于广西14个地级市经济发展水平的分类应为：南宁、北海、钦州为第一类；柳州、桂林、梧州、贵港、玉林、百色、贺州、河池、来宾为第二类；防城港为第三类；崇左为第四类。
由聚类分析结果可知，南宁、北海、钦州为第一类，这三个地级市经济相对发达。南宁是广西的首府，全区的政治、经济、文化、金融和信息中心，经济发展程度高，产业结构相对完整，良好的区位优势、众多的政策支持以及坚实的经济发展基础，使得南宁在多方面的发展都领跑于广西区的其他地级市。北海是全国14个沿海开放城市之一，处于泛北湾经济合作区域结合部的中心位置，便捷、高效的交通设施，众多经济圈的发展福利，以及丰富的海洋资源、繁荣的旅游业，都推动着北海经济社会的快速发展。钦州，南海之滨，北部湾经济区南的中心位置，是大西南最便捷的出海通道，依托于得天独厚的港口优势，大力发展进出口贸易。
柳州、桂林、梧州、贵港、玉林、百色、贺州、河池、来宾为第二类，这9个地级市经济发展水平较高，三大产业结构相对完善，各自依托于自身的经济发展优势，经济发展增速较快。
防城港和崇左分别是第三和第四类。防城港是中国的深水良港，是中国25个沿海主要港口之一，对外贸易额较高，在中国—东盟自由贸易区、泛北部湾区域合作中具有特殊重要的战略地位。崇左位于广西西南部，地理位置相对较差，工业基础薄弱，交通设施落后，虽然资源丰富，但限于人力资源的短板，是广西经济发展较为落后的地级市。
四、结论及政策建议
本文利用SPSS19.0对广西14个地级市经济发展状况进行聚类分析，将广西14个地级市经济发展水平分为四类，分别是南宁、北海、钦州为第一类；柳州、桂林、梧州、贵港、玉林、百色、贺州、河池、来宾为第二类；防城港为第三类；崇左为第四类。从聚类分析的结果来看，就如何促进广西区域经济的快速、协调发展，可从以下几个方面着手：
（一）加强各地级市之间的经济合作，增强较发达地区的经济辐射力度
广西各地区经济发展水平差异显著，各自依托的经济发展要素也不尽相同，例如人力资本、环境资源、基础设施完善程度和地理位置等就相差较大。因此，各地区根据自身的条件优势，因地制宜地制定经济发展策略，就显得尤为重要。因地制宜地制定经济发展策略的同时，加强各地级市之间的经济合作，实现资源、信息的共享互通，人力、资金的自由流通，各自取长补短，将为促进各地区的快速、协调发展发挥重要作用。以南宁、桂林和柳州为主的老牌较发达地区，拥有较发达的工业基础、第三产业和相对完善的基础设施，在立足自身优势发展，加强与各地级市之间的经济合作中，要发挥好领头羊的作用，率先做出垂范，积极探索出可供借鉴的合作模式，增强对周边地级市的经济辐射力度，以少带多，以强扶弱，真正促进广西经济发展迈上新台阶。
（二）依托良好的区位优势和叠加的'政策优势，积极推动开放型经济发展
随着经济全球化和区域经济一体化的发展，我国经济和世界经济发展的融合在不断加深，积极推动外向型经济的发展，成为了我国及各地区经济转型升级的关键所在。2015年3月，国家发改委、外交部和商务部联合发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，广西借助于自身的区位优势，被纳入国家“一带一路”建设规划，发展开放型经济面临着重大的历史机遇。广西的外向型经济近些年来虽有发展，但整体情况仍不容乐观，相对薄弱的经济基础制约着开放型经济的发展后劲以及支撑开放型经济发展的高级要素也存在不足[2]。借助于“一带一路”战略实施的机遇和叠加密集的国家开发政策，依托沿海、沿江、沿边的区位优势，借鉴东部沿海典型的开放型经济发展模式，例如上海模式和东莞模式，积极推动广西的外向型经济发展，才能快速、协调地完成广西经济的转型升级。
（三）强化科技创新，加速推动产业结构优化升级
科技创新与产业结构优化升级是长期的协调关系，依托于科技创新能有效推动产业结构优化升级。一般来说，产业结构指的是一二三产业所占的比重，产业结构优化升级有两个含义：一个是产业结构合理化，另一个是产业结构高级化，如果第三产业所占的比重越大，那么可以说它的高级化程度越大[3]。未来一段时间，可以从以下几个方面强化科技创新，加速广西产业结构的转型升级：一是加强科技创新方面的改革，建立完善的科技管理协调机制和信息公开机制，优化科技资源配置机制，以统筹科技创新全方位管理；二是加大对科技创新的财政支持，保证各项用于科技创新的资金行使到位；三是优化科技创新体系，不仅要保证建立完善的科技创新管理机制，更要全面扩大科技创新的主体，落实科技创新成果的投入使用。
（四）完善各地区的基础设施建设，大力发展地区特色经济
广西各地区经济发展水平差异显著，相对发达的地区，例如南宁、柳州和桂林等，除主城经济区外，基础设施建设仍不尽完善。河池、百色、崇左等市地处偏远地区，交通不便，基础设施建设更是落后。良好的交通条件、便利的通讯设施、覆盖全面的水利、电力设施等是居民和企业的共同物质基础，更是物质生产和劳动力再生产的重要条件。因此，各地区应把完善基础设施建设放在重要位置，适当扩大社会固定资产投资总量，积极利用本地区丰富的人文资源，打好“侨牌”，让更多拥有广西籍的海外华人华侨参与到广西的经济建设之中，尽快完善基础设施建设，为经济的快速发展提供良好的基础。同时，各地区应找准自身的发展定位，结合地区优势，大力发展地区特色经济。
参考文献：
[1]孟倩.基于主成分分析和聚类分析的山东省区域经济协调发展研究[J].区域经济，2016（1）：138-139
[2]李继宏.“一带一路”建设背景下广西开放型经济发展模式及实现路径[J].广西社会科学，2016（4）：14-19
[3]徐晓慧.广西科技创新对产业结构升级的影响[J].合作经济与科技，2016（11）：19-21
不知道你研究哪方面？！主成分分析 ，又叫pca，一般是用来特征降维的，或者作数据压缩。聚类分析，就是物以类聚嘛，对未知类别的样本集根据样本间相似度进行分类。
主成分分析法对于写论文难。主成分分析法一般指主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
聚类分析在企业网络营销中的应用论文
论文摘要：本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。
论文关键词：聚类分系,网络营销,策略,客户关系
0前言
现代科学技术的迅猛发展，特别是在互联网的应用和开发上更加的迅速，企业必须通过网络对自己的产品加强宣传以增强自己的竞争力。客户是一个非常重要的、有价值的重要资源，现在如何更好地从数据库中挖掘出客户中有价值的信息，更好的培植和经营与有价值客户的关系，抛弃那些无利可图没有发展前景而且营销费用高的客户，并且可以针对不同价值的客户给与不同的政策同时制定出个性化的营销策略，这些才能够保证企业的生存发展。对于这一切数据挖掘无疑是行之有效的好方法之一。本文以一个网络营销公司为例，提出了一套可操作性的对客户价值评价方法，然后使用数据挖掘技术中比较常见和常用的聚类分析算法对客户信息进行聚类从而达到非常重要的信息并为企业在网络营销中提供决策依据。
1聚类分析
聚类（clustering）是对于数据挖掘技术是非常重要的一部分，现在也是数据挖掘技术中关键的一种。聚类的意义就是针对物理或逻辑上的数据对象的进行自动分类，最后将数据对象分为多个类或簇的过程。对于聚类结果要使得数据对象在同一个分类中具有最大的相似度，而在不同的类中具有最小相似度。聚类的现实意义就是在于可以将数据按照一定得关系进行自动的分类，事先不知道所有的数据对象共有多少类，通过算法的处理最后得到一个分类结果进行应用。譬如在市场研究领域中，特别是针对网络营销的企业或网站，从大量的网络数据进行分析聚类，可以讲客户分成不同的类别，针对这些类别不同的购买力和兴趣爱好来进行个性化的营销手段，提高企业的经济效益。目前研究人员大多针对于聚类分析算法的改进和完善进行研究，进而提高聚类分析的工作效率。著名的算法有：CLARANS，BRICH，DBSCAN，CURE，STING，CLIGUE和WaveCluster等。
2聚类分析应用于企业客户资源管理
现针对某电子商务公司进行分析，该电子商务公司的客户分布在全国各地以及国外一些地区，现仅列出具有代表性的10个大客户：吉林，黑龙江，山东，江苏，浙江，安徽，湖南，缅甸，印度，南非等。在数据挖掘的目的就是从客户中找到一些共同点，在对这些客户数据进行处理前要使用聚类分析的方法进行研究看看这10个客户能否有一些共同之处以便企业针对不同类型的客户给与不同的对策，首先对该公司采用专家打分的方法，而且还有通过网上问卷调查和访谈的方式，收集各地销售专员的意见等方式，然后对数据加以综合，最后聚类分析法确定各项指标的权重。
那么在具体实施聚类分析法的时候可分为5个步骤进行：
第1步：首先对各项指数构建层次结构，其中被评定的10个大客户作为方案层，客户价值放在目标层中进行处理，各项指标是准则层，按照这样的分层结构来构造客户关系评价系统中个指数的结构图，见图2-1所示；
从数据可以看出有两种情形：一是缅甸和南非，从数据中可看出这类客户的当前价值很小，但是具有很大的隐含价值，势必会有一天他们的成长给企业会带来丰厚的物质利益，这样具有发展潜能的客户应该采取措施激发潜能；二是安徽和印度这类客户，虽然从数据中看出这类客户当前价值很小，但是就这两个省份的地理位置和经济状况来分析他们隐含着较大的价值。对于这一类的客户，企业就应该采取灵活的措施，激发他们的购买能力促使该类型的客户不断地向前发展；
第2类是“维持型”客户，他们会源源不断的为企业提供利润，如黑龙江和江苏，他们这类客户根据以往的交易记录分析到得结果就是目前价值大，不过没什么发展的潜能，或者说在某种情况下它的时常还会萎缩，当前这类客户会给企业带肋比较丰厚的利润但是就长期发展而言却不是利润的主要来源，他们在某种情况下会流失掉，会被其他的企业竞争对手的介入而流失，为此对于企业一方面要维持与这类客户的良好关系，保持稳定的`客户关系，另一方面还要采取一些营销手段来刺激该类客户的消费，提供一些个性化的服务和策略；
第3类“淘汰型”客户，这类用户就如同鸡肋了，对于企业的现在和将来都意义不大，目前的销售份额较小，企业对他们营销的成本还很高，年利润率很低，根据分析这类客户包括浙江、湖南和吉林，他们没有长期的发展的趋势，所以企业采取的策略就是应充分挖掘他们给企业带来的当前价值后逐渐地放弃他们；
第4类是“贵宾型”客户，这类用户是企业的主要经济利润的来源，在某种程度上可以说是企业生存的保证，他对企业是关系到生死存亡的重要客户，从数据中看山东就是该企业的这类贵宾型的客户，他的当前价值和潜在价值都很大，企业必须认真对待，细心呵护与这类客户的关系，以及该客户企业的关键性人物的关系，加强与这类客户的沟通和关系的培养，同时还要提高警惕，防止竞争对手抢走这些贵宾型客户。针对贵宾型客户企业就应该对其进行一对一的营销策略，进行良好的客户需求沟通，尽最大可能满足他们的需求，适当给与一些特殊政策来加强和他们的关系。从不同角度来加强客户对企业的忠诚度、满意度等。企业根据这些重要的信息就可以针对不同的客户采取合适的销售策略。
3小结
总之，企业首先对客户的价值进行全方位、多角度进行评价，再将分析结果量化后进行数据挖掘，通过聚类分析，对客户进行细分，针对不同类型的客户给与个性化的服务。
聚类分析算法论文
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。下面是我分享给大家的聚类分析算法论文，欢迎阅读。
一、引言
聚类分析算法是给定m维空间R中的n个向量，把每个向量归属到k个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为：类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。聚类分析的基本思想是：采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。盐矿区系统是一个多层次、复杂的大系统,涉及诸多模糊、不确定的因素。平顶山市盐矿区的经济分类是以整个平顶山市的所有盐矿区为研究对象,以各盐矿区为基本单元,以经济为中心,以发展战略和合理布局为目标进行经济类型区划。其基本原则是：平顶山市的盐矿区资源开发、利用的相对一致性；自然、经济、社会条件的一致性；保持一定行政地域单元的相对稳定性。现行的平顶山市盐矿区行政划分不能反映出各个盐矿区的共同点,有必要通过模糊聚类分析将那些经济实际状况相似的铁矿区归类，剖析、发现各况矿区的差异,对症下药，为制定发展对策提供依据。
二、建立指标体系
1、确定分类指标进行经济区划分，应考虑的指标因素是多种多样的。既要以岩盐矿资源储量为主，又要适当考虑岩盐质量和勘察阶段和开发利用状况；既要有直接指标，又要有间接指标；既要考虑矿区发展的现状，又要考虑矿区发展的过程和矿区发展的未来方向。参考有关资料，结合专家意见，我们确定了对平顶山市盐矿区进行经济区划分的指标。如表1所示。表中列举了具体指标及各指标的原始数据（数据来源于河南省2006年矿产资源储量简表）。表1盐矿区经济划分指标体系及指标数据注：表中N表示缺失数据，勘察阶段1、2、3分别表示：初步勘探、详细普查、详细勘探，利用状况1~7分别表示：近期不宜进一步工作、可供进一步工作、近期难以利用、推荐近期利用、计划近期利用、基建矿区、开采矿区。
2、转换指标数据由于不同变量之间存在不同量纲由于不同变量之间存在不同量纲、不同数量级，为使各个变量更具有可比性，有必要对数据进行转换。目前进行数据处理的方法大致有三种，即标准化、极差标准化和正规化。为便于更直观的比较各市之间同一指标的数值大小，我们采用了正规化转换方式。其计算公式为:为了方便叙述，做如下设定：设Xi(i=1，2，3，…，21)为具体指标层中第i个评价指标的值，Pi(i=1，2，3，…，21)为第i个指标正规化后的值，0≤Pi≤1，Xs,i(Xs,i=Xmax-Xmin)，为第i个评价指标的标准值，Xmax为最大值，Xmin为最小值。（1）对于越高越好的`指标①Xi≥Xmax，则Pi=1；②Xi≤Xmin，则Pi=0；③Xmin 三、聚类分析 1、聚类步骤(Stage).从1~3表示聚类的先后顺序。 2、个案合并(ClusterCombined)。表示在某步中合并的个案，如第一步中个案1叶县田庄盐矿段和个案2叶县马庄盐矿段合并，合并以后用第一项的个案号表示生成的新类。 3、相似系数(Coefficients).据聚类分析的基本原理，个案之间亲密程度最高即相似系数最接近于1的，最先合并。因此该列中的系数与第一列的聚类步骤相对应，系数值从小到大排列。 4、新类首次出现的步骤(StageClusterFirstAppears)。对应于各聚类步骤参与合并的两项中，如果有一个是新生成的类(即由两个或两个以上个案合并成的类)，则在对应列中显示出该新类在哪一步第一次生成。如第三步中该栏第一列显示值为1，表示进行合并的两项中第一项是在第一步第一次生成的新类。如果值为O，则表示对应项还是个案(不是新类)。 5、新类下次出现步骤(NextStage)。表示对应步骤生成的新类将在第几步与其他个案或新类合并。如第一行的值是11，表示第一步聚类生成的新类将在第11步与其他个案或新类合并。 6、解析图DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups)RescaledDistanceClusterCombine聚类树状图（方法：组间平均连接法）图清晰的显示了聚类的全过程。他将实际距离按比例调整到0~25之间，用逐级连线的方式连接性质相近的个案或新类，直至并未一类。在该图上部的距离标尺上根据需要(粗分或细分)选定一个划分类的距离值，然后垂直标尺划线，该垂线将与水平连线相交，则相交的交点数即为分类的类别数，相交水平连线所对应的个案聚成一类。例如，选标尺值为5，则聚为3类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。若选标尺值为10，则聚为2类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。 四、结论 对平顶山市5个盐矿区进行经济区划分，究竟划分为几个区合适，既不是越多越好，也不是越少越好。划分经济区的目的，就是要根据各盐矿经济区资源特点、勘察、开发的不同，分类指导经济活动，使人们的经济活动更加符合当地的实际，使各经济区能充分发挥各自的优势，做到扬长避短，趋利避害，达到投人少、产出多，创造良好的经济效益和社会效益之目的。分区太多，就失去了分区的意义，分区太少，则分类指导很难做到有的放矢。综合以上聚类分析结果，我们可以得出三个方案。其中两个方案比较合适,可供选择。方案一：（当比例尺为5时，分为3类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案一。方案二：(当比例尺为10时，分为2类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案二。平顶山市盐矿区分类图方案2聚类分析的原理就是将矿石质量、资源储量、勘查阶段、利用状况相近或相类似的矿区聚合在一起，其分析结果也是直观易见的。在此结合平顶山市实际行政区划以及矿山企业特征我们对铁矿区划分做一个调整使其理论与实际能够结合的更紧密使其更好的指导实践。 1、叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，这一类属于矿床规模相当，资源储量接近，勘查开发阶段接近，利用程度相当，故，可以分为一类。 2、叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，这一类属于勘查开发阶段处于同一阶段。 3、叶县姚寨盐矿为一类，这一类属于储量较高，盐矿品位较高，故其勘察开采规划有别于其它两类。总的说来，运用聚类分析是基本成功的，大部分的分类是符合实际的。综合以上论述盐矿区划分如下表所示：当然聚类分析有其优点也有其缺点：(1)优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。(2)缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试问内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。 摘要：目前农业类专家系统是网络上解决各种农业问题和各种数据管理的一种有效途径，文章将模糊数学的模糊聚类分析法应用于专家系统用户的类型分析，使专家系统用户得到合理分类，在开发专家系统时提供必要数据，以节约开发成本，提高专家系统质量。 关键词：模糊聚类分析；专家系统用户；农业 中图分类号：O159 文献标识码：A文章编号：1003-6997（2012）16-0003-02 农业类专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。例如病虫害专家系统。但使用该系统的用户计算机的应用水平却是参差不齐，因此为了让各类型的用户有效利用专家系统合理管理数据，快速、有效地为用户解决现实农业生产中所遇到的问题，有必要对使用专家系统的用户进行分类研究。 1模糊聚类分析法 聚类分析也称群分析、点群分析，是对事物按一定要求和规律进行分类的一种数学方法。 一般来说，用经典数学来描述现实的分类，往往不令人满意，而用模糊聚类分析的方法，即用模糊数学方法来进行聚类分析，描述现实的分类，更显得自然，也更符合实际。模糊聚类的主要步骤为：确定对象，建立模糊相似关系和布尔矩阵聚类[1，2]。 1.1确定对象 设X={X1,X2,...,Xn}为待分类的全体，其中每一个分类对象由一组数据来表征：Xi=(xi1,xi2,...,xim)。 1.2建立模糊相似关系 对象Xi与Xj之间的相关程度，可用数rij∈[0,1]来描述，以rij为元素可建立模糊相似矩阵R=(rij)n×n[1]，其中rij=rji,rii=1(i,j=1,...,n)。确定rij的值，可用算术平均最小法，如式（1）所示： （1） 最大树聚类分析法：使U={X1，X2，……，Xn}，先画出所有顶点Xi（i=1,2,……,n），从模糊相似矩阵R中按照rij从大到小的顺序依次画枝，并标上权重，要求不产生圈，直到所有顶点连通为止，就得到一棵最大树，取定λ∈[0,1]，砍断权重低于λ的枝，得到一个不连通的图，各个连通的分支就构成了在λ水平上的分类[3]。 2分析计算机应用系统用户类型 下面以外行型、初学型、熟练型和专家型的用户为例，阐明对农业类专家系统用户的模糊聚类分析法。描述一个实体用户，可用以下属性描述：熟悉计算机操作，对计算机系统有一定认识，纠正意外错误的能力，扩展系统的能力等[4]。具有以上这些属性的组合实体，可以有外行型、初学型、熟练型和专家型等各种不同类型，但本质是一类事物。表1列举了外行型、初学型、熟练型和专家型的有关属性指标。为了计算简便，作了一些处理，但并不影响分析。 表1中为0的数据表示完全不具有该属性能力。如对于用户项目X3熟练型，完全没有纠正意外错误的能力，则此属性为0。表中为1的数据表示完全具有该属性能力。如对于用户项目X4专家型，完全具有扩展系统的能力，则此属性为1。根据表1的数据，表中为小数的数据表示具有该种能力的程度。如X1外行型对计算机的操作熟悉度为0.1，即很不熟悉。下面用模糊聚类分析法来分类农业类专家系统用户的类型[5]。 2.1确定外行型、初学型、熟练型和专家型分别为对象X1，X2，X3，X4 对象Xi对应的属性熟悉计算机操作，对计算机系统有一定认识，纠正意外错误的能力，扩展系统的能力分别用xi1，xi2，xi3，xi4来表征。有对象矩阵，如式（2）所示： x＝0000100011001111（2） 2.2求取模糊相似矩阵R 用算术平均最小法即公式(1)确定，R中的rij的值。如r23=0.714。与此类似，可算出其他rij，得到模糊相似矩阵R，如式（3）所示： R＝10.1820.1050.0490.18210.7140.40.1050.71410.6210.0490.40.6211（3） 2.3在R的模糊相似矩阵上使用最大树法进行聚类 使U={X1，X2，X3，X4}，先画出所有顶点Xi（i=1,2,3,4），从模糊相似矩阵R中按照rij从大到小的顺序依次画枝，并标上权重，要求不产生圈，直到所有顶点连通为止，就得到一棵最大树： 在最大树中，取定λ=0.621，砍断权重低于λ的枝，得到一个不连通的图： 此时，对象X分为2类：{X1}，{X2，X3，X4}即认为Xi是不同的对象。提高λ的值，取λ=0.714，得到一个不连通的图： 在此λ水平下，认为X2与X3是同类对象，即X可分为3类：{X2，X3}，{X1}，{X4}。与此类似，继续提高λ水平，有不同的分类。将各分类总结如下： 取λ=1，X分为4类：{X1}，{X2}，{X3}，{X4}； 取λ=0.714，X分为3类：{X1}，{X2，X3}，{X4}； 取λ=0.621，X分为2类：{X1}，{X2，X3，X4}； 取λ=0.182，X分为1类：{X1，X2，X3，X4}。 3结果分析 从上面的分类结果分析，可以看出λ的值决定分类的结果，与实际相符。在标准严格时，各类相似事物被视为不同类别；当标准并不严格时，有相似特征的事物可归为一类。模糊聚类分析法较好地体现了这一现实中的分类规律。 4结束语 在计算机应用系统中，用户是最基本的使用对象，对这些用户如何加以归类，是开发计算机应用系统的一个必须要考虑的问题。应用模糊数学中的模糊聚类分析法，可以较满意地再现实际中的经验分类法。在模糊聚类分析中，用一个介于0与1之间的数值λ，表示了经验标准。从本文的分析可见，现实中的不确定的分类，运用模糊聚类分析法，也可得到较满意的数学描述，使计算机应用系统用户得到合理分类，在开发计算机应用系统时提供必要数据，以节约开发成本，提高计算机应用系统质量。 参考文献： [1]高新波.模糊聚类分析及其应用[M].西安：西安电子科技大学出版社,2004. [2]鄢丹.应用模糊数学定量化方法分析交通状况[J].武汉理工大学学报,2003，27(5):671-677. [3]黄立亚,刘法胜,任传祥,等.模糊聚类分析在高速公路车辆信息采集中的应用[J].山东交通科技，2010，⑷：5-7. [4]张勇昌.模糊聚类分析在网络资源分析中的应用[J].计算机时代，2009，⑺：36-37. [5]谢季坚,刘承平.模糊数学方法及其应用（第三版）[M].武汉：华中科技大学出版社，2006. （责任编辑张亮）