Кластерний аналіз
Підрахунки в програмі SPSS, аналіз отриманих даних та їх інтерпретація. Ієрархічна кластеризація, вибірки необхідних об’єктів. Шаги агломерації та утворення кластерів за результатами обробки дендрограми. Описові статистики, протокол результатів аналізу.
Рубрика | Экономика и экономическая теория |
Вид | практическая работа |
Язык | украинский |
Дата добавления | 29.11.2012 |
Размер файла | 13,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Практична робота №3
Тема: Кластерний аналіз
План
1. Хід роботи
2. Підрахунки в SPSS
3. Аналіз отриманих даних
4. Інтерпретація
Висновки
Додаток
кластеризація агломерація дендрограма
1. Хід роботи
По-перше, в програмі SPSS необхідно проробити першопочаткову кластеризацію в якій ми зазначимо проміжок факторів (наприклад, ми використали від 2 до 5), для того щоб визначитися з проблемою кількості кластерів (ми обрали 3 кластери).
По-друге, робимо наступний перелік дій: Аналіз Класифікація Ієрархічна кластеризація.
Потім в вікно змінні додаємо необхідні нам змінні. У вкладці «Статистики» відмічаємо - 1 рішення, кількість кластерів 3.
У вкладці «Графіки» відмічаємо - дендрограма, та сосульчата - ні.
У вкладці «Методи» вибираємо - ближчого сусіда.
«Зберегти» - 1 рішення - 3.
Для того щоб порахувати певні прояви кластерів, ми пропонуємо порахувати описові статистики: для цього необхідно - Данні відібрати спостереження якщо виконана умова якщо CLU3_1 = 1 (так обираємо випадки, що увійшли у 1 кластер, потім відповідно проробляємо щодо 2 та 3). Аналіз Описові статистики Описові.
Переносимо змінні, які нас цікавлять, ОК (за кожним кластером проробляємо описові статистики).
2. Підрахунки в SPSS
Таблиця: «Шаги агломерації»
Этап |
Кластер объединен с |
Коэффициенты |
Этап первого появления кластера |
||||
Кластер 1 |
Кластер 2 |
Кластер 1 |
Кластер 2 |
||||
1 |
40 |
60 |
0 |
0 |
0 |
||
2 |
50 |
59 |
0 |
0 |
0 |
||
3 |
33 |
58 |
0 |
0 |
0 |
||
4 |
20 |
56 |
0 |
0 |
0 |
||
5 |
48 |
55 |
0 |
0 |
0 |
||
6 |
29 |
54 |
0 |
0 |
0 |
||
7 |
39 |
53 |
0 |
0 |
0 |
||
8 |
42 |
52 |
0 |
0 |
0 |
||
9 |
37 |
50 |
0 |
0 |
2 |
||
10 |
5 |
49 |
0 |
0 |
0 |
||
11 |
16 |
48 |
0 |
0 |
5 |
||
12 |
22 |
47 |
0 |
0 |
0 |
||
13 |
34 |
42 |
0 |
0 |
8 |
||
14 |
31 |
41 |
0 |
0 |
0 |
||
15 |
25 |
40 |
0 |
0 |
1 |
||
16 |
9 |
39 |
0 |
0 |
7 |
||
17 |
18 |
38 |
0 |
0 |
0 |
||
18 |
11 |
33 |
0 |
0 |
3 |
||
19 |
30 |
32 |
0 |
0 |
0 |
||
20 |
24 |
25 |
0 |
0 |
15 |
||
21 |
4 |
24 |
0 |
0 |
20 |
||
22 |
12 |
23 |
0 |
0 |
0 |
||
23 |
6 |
13 |
0 |
0 |
0 |
||
24 |
10 |
11 |
0 |
0 |
18 |
||
25 |
36 |
57 |
40 |
0 |
0 |
||
26 |
46 |
51 |
40 |
0 |
0 |
||
27 |
29 |
43 |
40 |
6 |
0 |
||
28 |
12 |
37 |
40 |
22 |
9 |
||
29 |
26 |
35 |
40 |
0 |
0 |
||
30 |
30 |
31 |
40 |
19 |
14 |
||
31 |
22 |
26 |
40 |
12 |
29 |
||
32 |
6 |
16 |
40 |
23 |
11 |
||
33 |
14 |
15 |
40 |
0 |
0 |
||
34 |
36 |
46 |
40 |
25 |
26 |
||
35 |
34 |
45 |
40 |
13 |
0 |
||
36 |
4 |
44 |
40 |
21 |
0 |
||
37 |
34 |
36 |
40 |
35 |
34 |
||
38 |
27 |
34 |
40 |
0 |
37 |
||
39 |
18 |
30 |
40 |
17 |
30 |
||
40 |
3 |
29 |
40 |
0 |
27 |
||
41 |
9 |
27 |
40 |
16 |
38 |
||
42 |
6 |
22 |
40 |
32 |
31 |
||
43 |
18 |
20 |
40 |
39 |
4 |
||
44 |
9 |
18 |
40 |
41 |
43 |
||
45 |
7 |
17 |
40 |
0 |
0 |
||
46 |
3 |
14 |
40 |
40 |
33 |
||
47 |
1 |
12 |
40 |
0 |
28 |
||
48 |
9 |
10 |
40 |
44 |
24 |
||
49 |
4 |
9 |
40 |
36 |
48 |
||
50 |
4 |
7 |
40 |
49 |
45 |
||
51 |
1 |
6 |
40 |
47 |
42 |
||
52 |
1 |
4 |
40 |
51 |
50 |
||
53 |
1 |
3 |
40 |
52 |
46 |
||
54 |
1 |
5 |
40 |
53 |
10 |
||
55 |
1 |
2 |
40 |
54 |
0 |
||
56 |
1 |
8 |
80 |
55 |
0 |
||
57 |
1 |
21 |
80 |
56 |
0 |
||
58 |
1 |
19 |
80 |
57 |
0 |
||
59 |
1 |
28 |
60 |
58 |
0 |
Принадлежність к кластерам
Наблюдение |
3 кластеров |
|
1 |
1 |
|
2 |
1 |
|
3 |
1 |
|
4 |
1 |
|
5 |
1 |
|
6 |
1 |
|
7 |
1 |
|
8 |
1 |
|
9 |
1 |
|
10 |
1 |
|
11 |
1 |
|
12 |
1 |
|
13 |
1 |
|
14 |
1 |
|
15 |
1 |
|
16 |
1 |
|
17 |
1 |
|
18 |
1 |
|
19 |
2 |
|
20 |
1 |
|
21 |
1 |
|
22 |
1 |
|
23 |
1 |
|
24 |
1 |
|
25 |
1 |
|
26 |
1 |
|
27 |
1 |
|
28 |
3 |
|
29 |
1 |
|
30 |
1 |
|
31 |
1 |
|
32 |
1 |
|
33 |
1 |
|
34 |
1 |
|
35 |
1 |
|
36 |
1 |
|
37 |
1 |
|
38 |
1 |
|
39 |
1 |
|
40 |
1 |
|
41 |
1 |
|
42 |
1 |
|
43 |
1 |
|
44 |
1 |
|
45 |
1 |
|
46 |
1 |
|
47 |
1 |
|
48 |
1 |
|
49 |
1 |
|
50 |
1 |
|
51 |
1 |
|
52 |
1 |
|
53 |
1 |
|
54 |
1 |
|
55 |
1 |
|
56 |
1 |
|
57 |
1 |
|
58 |
1 |
|
59 |
1 |
|
60 |
1 |
3. Аналіз отриманих даних
Протокол результатів кластерного аналізу
Показники |
Кластер 1 |
Кластер 2 |
|||
Середнє значення |
Інтерпретація |
Середнє значення |
Інтерпретація |
||
Первинна територія |
-0,0724 |
важлива |
0,8000 |
Не важлива |
|
Особистісний простір |
-0,0655 |
Приватизується та персоналізується |
-0,2000 |
Більшою мірою приватизується та в незначній мірі персоналізується |
|
Досліджувані |
№ 1 - 18, 20 - 27, 29 - 58 Всього:58 людей |
№ 19 Всього: 1людина |
4. Інтерпретація
За результатами обробки дендрограми ми обрали утворення 3 кластерів. До 1 кластеру увійшло 58 людей , з номерами 1 - 18, 20 - 27, 29 - 58. До 2 кластеру та 3 увійшло по 1 людині, з номерами відповідно 19 та 28.
Створивши описові статистики, ми можемо говорити про відмінності щодо середніх значень за показником первинної території. Це можна пояснити на простому прикладі, так, на питання «Чи важливо підлітку мати власну кімнату ?» - 90% нададуть відповідь «так», 5 % - «ні», а 5 відсотків - скажуть «Що це не має значення». Саме приблизно такий розподіл ми побачили щодо кластеризації вибірки. Отже, за даним напрямком, ми можемо говорити про неможливість диференціації, проте слід звернути увагу, що спричинює даний феномен (які мотиви переважають, саме це ми розробляємо в дипломній роботі). Також даний розподіл може бути спричинений індивідуальними особливостями розвитку підлітка.
Висновки
В даній роботі ми навчилися проводити кластер ний аналіз, інтерпретувати отримані результати, згадали включення до вибірки необхідних об'єктів та описові статистики.
Під час проведення кластерного аналізу, ми отримали 3 утворених кластери. Проте розподіл був нерівномірний. Ми здійснили спробу щодо пояснення отриманих результатів. А також розглянули можливі причини розподілу.
Додаток
Описательні статистики
N |
Минимум |
Максимум |
Среднее |
Стд. отклонение |
||
Первичная территория |
58 |
-80 |
60 |
-0724 |
31277 |
|
Личностное пространство |
58 |
-80 |
1,00 |
-0655 |
38093 |
|
N валидных (целиком) |
58 |
Описательні статистики
N |
Минимум |
Максимум |
Среднее |
Стд. отклонение |
||
Первичная территория |
1 |
80 |
80 |
8000 |
||
Личностное пространство |
1 |
-20 |
-20 |
-2000 |
||
N валидных (целиком) |
1 |
Описательні статистики
N |
Минимум |
Максимум |
Среднее |
Стд. отклонение |
||
Первичная территория |
1 |
60 |
60 |
6000 |
||
Личностное пространство |
1 |
-60 |
-60 |
-6000 |
||
N валидных (целиком) |
1 |
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Завдання статистики землекористування та джерела даних для аналізу земельних угідь. Характеристика природних і економічних умов господарства. Кореляційний метод аналізу впливу різних факторів на врожайність сільськогосподарських культур, резерви її росту.
курсовая работа [382,9 K], добавлен 13.09.2014Отримання вибіркових даних. Розрахунок похідних показників. Групування даних та розрахунок описової статистики і перевірка однорідності вибіркової сукупності. Поширення вибіркових результатів на генеральну сукупність. Оцінка достатності обсягу вибірки.
курсовая работа [695,3 K], добавлен 13.12.2010Формування фінансових результатів діяльності підприємства та задачі їх аналізу. Аналіз рентабельності продукції підприємства. Аналіз рівня, динаміки і структури фінансових результатів ВАТ "Кондитерська фабрика". Резерви збільшення прибутку підприємства.
курсовая работа [72,6 K], добавлен 09.02.2012Джерела даних для економіко-статистичного аналізу основних засобів. Аналіз основних фондів підприємства на прикладі ПБП "ГраундІнфо". Кореляційний аналіз впливу факторів на рівень фондовіддачі. Застосування методу групувань в статистичному аналізі.
курсовая работа [327,9 K], добавлен 28.12.2013Предмет і об’єкти економічного аналізу. Зміст комплексної оцінки діяльності підприємств та їх підрозділів, об'єктивна оцінка результатів і виявлення можливостей дальшого підвищення ефективності господарювання. Аналіз оборотності оборотних засобів.
контрольная работа [18,1 K], добавлен 31.05.2009Особливості утворення і використання прибутку на підприємстві. Характеристика факторів, що впливають на розмір прибутку підприємства. Аналіз показників рентабельності виробництва: показники рентабельності – брутто, показники рентабельності – нетто.
реферат [15,6 K], добавлен 06.06.2010Теоретичні та методичні основи фінансового аналізу. Характеристика та аналіз фінансових результатів діяльності "Колективної фірми "Ольга". Факторний аналіз прибутку підприємства. Напрямки і резерви покращення фінансових результатів діяльності підприємства
дипломная работа [480,0 K], добавлен 11.02.2007Факторний аналіз відхилень від планів та нормативів, оптимізація заборгованості. Виконання запланованих обсягів виробництва. Зміна цін на ресурси, збільшення або зменшення витрат. Метод ланцюгових підстановок. Класифікатор причин для контролю відхилень.
реферат [20,9 K], добавлен 03.02.2011Предмет, завдання і система показників статистики ефективності виробництва зернових і зернобобових культур. Статистична оцінка варіації та аналіз форми розподілу. Статистичні методи вивчення взаємозв’язків у виробництві. Кореляційно-регресійний аналіз.
курсовая работа [732,8 K], добавлен 19.11.2014Основні аспекти застосування кластерного підходу в регіональній політиці держави. Використання методики кластерів до розвитку кооперативних підприємств України в умовах глобалізації з метою підвищення ефективності господарювання кооперативного сектору.
статья [111,2 K], добавлен 20.04.2015