Экономико-статистический анализ уровня потребления основных продуктов питания в условиях ограничений внешней торговли
Заказать уникальное эссе- 8 8 страниц
- 5 + 5 источников
- Добавлена 29.12.2019
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Иерархический кластерный анализпредставляет собой следующую последовательность процедур:Расчет матрицы расстояний, или матрицы мер сходства.Поиск пары наиболее близких кластеров и их объединение. Присвоение новому кластеру наименьшего из номеров объединяемых кластеров.Повторение шагов 1 и 2 до тех пор, пока все объекты не будут объединены в один кластер или до достижения заданного «порога» сходства.Для определения меры сходства для объединения двух кластеров используются следующие методы:метод «ближайшего соседа» - степень сходства оценивается по степени сходства между наиболее схожими (ближайшими) объектами этих кластеров;метод «дальнего соседа» - степень сходства оценивается по степени сходства между наиболее отдаленными (несхожими) объектами кластеров;метод средней связи - степень сходства оценивается как средняя величина степеней сходства между объектами кластеров;метод медианной связи - расстояние между любым кластером Sи новым кластером, который получился в результате объединения кластеров р и q, определяется как расстояние от центра кластера Sдо середины отрезка, соединяющего центры кластеров p и q.По результатам проведения корреляционно-регрессионного анализа, автор формулирует вывод о значимости уравнений регрессии в целом и коэффициентов при переменных. В то же время, показатели критериев Фишера и Стьюдента не приведены в работе. Таким образом, оценить качество оценки моделей не представляется возможным. Кроме того, значимость влияния каждого из факторных признаков на результативный целесообразно было определить на основе коэффициентов эластичности.Применение кластерного анализа для группировки регионов по уровню потребления основных продуктов питания на душу населения целесообразно, но сомнительным является результат такой классификации в виду того, что мегаполисы страны (г. Москва и г. Санкт-Петербург) находятся в одной группе с Республиками Северо-Кавказского федерального округа. Необходима оценка числа кластеров на основе коэффициента, отражающего евклидово расстояние. Кроме того, наряду с методом k-средних целесообразно применять и иерархическую кластеризацию.На наш взгляд, метод кластерного анализа будет эффективным, если его реализацию предваряет анализ по методу главных компонент, который позволит выделить группы факторов и исключить их мультиколлинеарность.Список использованной литературыЕлисеева, И. И. Эконометрика: учебник для магистров / И. И. Елисеева; под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Издательство Юрайт, 2014. 449 с.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 4-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2015. 283 с.Мхитарян В. С.,Архипова М. Ю.,Балаш В. А., Балаш О. С.,Дуброва Т. А., Сиротин В. П. Эконометрика/ Под общ.ред.:В. С. Мхитарян. М.: Проспект, 2014. 238 с.Федин Ф. О., Федин Ф. Ф. Анализ данных. Часть 2: Инструменты DataMining: учебное пособие. - М.: МГПУ, 2014. С. 102.Цильковский И.А. Методы анализа знаний и данных: конспект лекций / И. А. Цильковский, В.М. Волкова. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2015. С. 24
2. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 4-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2015. 283 с.
3. Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Балаш В. А., Балаш О. С., Дуброва Т. А., Сиротин В. П. Эконометрика / Под общ. ред.: В. С. Мхитарян. М.: Проспект, 2014. 238 с.
4. Федин Ф. О., Федин Ф. Ф. Анализ данных. Часть 2: Инструменты Data Mining: учебное пособие. - М.: МГПУ, 2014. С. 102.
5. Цильковский И.А. Методы анализа знаний и данных: конспект лекций / И. А. Цильковский, В.М. Волкова. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2015. С. 24
Вопрос-ответ:
Как происходит экономико-статистический анализ уровня потребления основных продуктов питания в условиях ограничений внешней торговли?
Экономико-статистический анализ уровня потребления основных продуктов питания в условиях ограничений внешней торговли включает в себя несколько этапов. Сначала рассчитывается матрица расстояний или матрица мер сходства между различными кластерами потребителей. Затем идет поиск пары наиболее близких кластеров и их объединение. Новому кластеру присваивается наименьший номер из объединяемых кластеров. Эти шаги повторяются до тех пор, пока все объекты не будут объединены в один кластер или до достижения заданного условия.
Что такое иерархический кластерный анализ?
Иерархический кластерный анализ - это метод, используемый в экономико-статистическом анализе для группировки объектов в кластеры на основе их сходства или расстояния друг от друга. Этот метод включает в себя последовательность процедур, таких как расчет матрицы расстояний или матрицы мер сходства, поиск пары наиболее близких кластеров и их объединение, а также присвоение новому кластеру наименьшего из номеров объединяемых кластеров. Эти шаги повторяются до тех пор, пока все объекты не будут объединены в один кластер или до достижения заданного условия.
Какие этапы включает в себя иерархический кластерный анализ?
Иерархический кластерный анализ состоит из нескольких этапов. Сначала происходит расчет матрицы расстояний или матрицы мер сходства между объектами, которые необходимо сгруппировать. Затем идет поиск пары наиболее близких кластеров и их объединение. Новому кластеру присваивается наименьший номер из объединяемых кластеров. Эти шаги повторяются до тех пор, пока все объекты не будут объединены в один кластер или до достижения заданного условия.
Как работает иерархический кластерный анализ?
Иерархический кластерный анализ представляет собой последовательность процедур, которые включают в себя расчет матрицы расстояний или матрицы мер сходства, поиск пары наиболее близких кластеров и их объединение, присвоение новому кластеру наименьшего из номеров объединяемых кластеров. Эти шаги повторяются до тех пор, пока все объекты не будут объединены в один кластер или до достижения заданного условия остановки.
Каким образом иерархический кластерный анализ может быть применен к анализу уровня потребления основных продуктов питания?
Иерархический кластерный анализ может быть использован для выявления паттернов или группировки потребителей на основе их уровня потребления основных продуктов питания. Это позволяет лучше понять поведение и предпочтения различных групп потребителей и помогает разрабатывать более эффективные стратегии в сфере питания.
Какие данные необходимы для проведения иерархического кластерного анализа уровня потребления основных продуктов питания?
Для проведения иерархического кластерного анализа уровня потребления основных продуктов питания необходимы данные о количестве потребляемых продуктов различными группами потребителей. Эти данные могут быть собраны путем опросов, анкетирования или анализа статистических данных.
Какие преимущества имеет использование иерархического кластерного анализа при анализе уровня потребления основных продуктов питания?
Использование иерархического кластерного анализа при анализе уровня потребления основных продуктов питания позволяет выявить группы потребителей с похожими привычками и предпочтениями, что может быть полезно для разработки более целевых маркетинговых стратегий и предоставления персонализированных продуктов или услуг. Также это помогает лучше понять потребности рынка и определить сегменты, которым можно уделить больше внимания.
Какие этапы включает в себя экономико-статистический анализ уровня потребления основных продуктов питания?
Экономико-статистический анализ уровня потребления основных продуктов питания включает следующие этапы: расчет матрицы расстояний или матрицы мер сходства, поиск пары наиболее близких кластеров и их объединение, присвоение новому кластеру наименьшего из номеров объединяемых кластеров, повторение шагов 1 и 2 до объединения всех объектов в один кластер или достижения заданного условия.
Что такое иерархический кластерный анализ?
Иерархический кластерный анализ - это метод статистического анализа, который позволяет классифицировать объекты на основе их сходства или расстояния друг от друга. Этот метод применяется для выявления групп или кластеров объектов схожего типа или характеристик. Иерархический кластерный анализ включает в себя последовательность процедур, таких как расчет матрицы расстояний или матрицы мер сходства, поиск пары наиболее близких кластеров и их объединение, присвоение новому кластеру наименьшего из номеров объединяемых кластеров и т. д.