Студенческий портал

admin@studynote.ru
/ Регистрация
X
Помощь студенту > Готовые работы > Курсовые работы > Курсовые работы по статистике > Методы многомерных группировок

Тема курсовой работы: Методы многомерных группировок

1350 рублей
Купить

или

Заказать новую работу

Более 20 способов оплатить! После оплаты вы получаете ссылку на скачивание. Гарантия на - 3 дня. Исключительно в ознакомительных целях! Все вопросы admin@studynote.ru

  • Общая информация
  • Описание работы
  • Дополнительная информация

    (фрагменты работы)

Учебное заведение: Другие города > ДРУГОЕ
Тип работы: Курсовые работы
Категория: Статистика
Год сдачи: 2012
Количество страниц: 45
Оценка: 5
Рейтинг работы:

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………….3

  1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ………………………………………………4
  2. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ………………………………………………7
  3. КОНЦЕНТРАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ…………………………………..23

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………..44

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК…………………………………...……45

В практической статистике широко применяется метод классификаций и группировок. Классификация - это систематическое распределение явлений и объектов по определенным группам, классам, разрядам на основании их сходства и различия. В данной работе будет разобрано два метода многомерных группировок: кластерный анализ и концентрационный анализ, при имеющейся генеральной совокупности.

Кластерный анализ – один из методов многомерного анализа, предназначенный для группировки совокупности, элементы которой характеризуются многими признаками. Основным способом классического кластерного анализа является группировка на основе анализа матрицы парных Евклидовых расстояний между элементами.

Методика концентрационного анализа хорошо может быть использована для кластеризации элементов, характеризующихся двумя показателями, по установленному алгоритму, который будет представлен в данной работе.

Для того, чтобы произвести группировку в кластеры воспользуемся двумя методами: кластерный анализ и концентрационный анализ. Показатели, приведенные в таблице 1.1, нельзя сравнивать между собой, поэтому для дальнейшего анализа данных рассчитаем показатели рентабельности продаж, оборотных активов и внеоборотных активов, расчеты приведены в таблице 1.2.