统计学之家

什么是有序样品聚类法 系统聚类法，被分类的样品是相互独立的，分类时彼此是平等的。而有序样品分类法要求样品按一定的顺序排列，分类时是不能打乱次序的，即同一类样品必须是互相邻接的。比如要将新中国成立以来国...

随着19世纪末到20世纪初泰罗的科学管理理论和法约尔的一般管理理论的提出，管理学得到很大的发展，统计学思想融入管理成为必然，应用统计原理与方法来解决社会经济及管理问题成为趋势，推动了管理统计学的产生与...

由于社会经济现象的数量特征是多方面的，其相互联系的变量关系具有不确定性和随机性，因而管理统计学可从描述统计和推断统计两方面对现象总体数量特征和数量关系进行研究。管理统计学研究的主要内容有以下几点。 （...

通过管理统计学的特点可以看出，管理统计学的研究对象是社会经济和管理现象的数量特征、数量关系、发展变化趋势及规律，概括起来其研究对象具有以下特点。 （1）总体性。管理统计研究社会经济和管理现象的数量方面...

根据目前比较公认的统计学体系，管理统计学属于应用统计学范畴，正是由于统计学在管理研究及实践中的大量应用，作为统计学分支之一的管理统计学（Statistics for Management）才应运而生，...

虽然，工作抽样看起来是一项很简单的技术，但在实际运用的过程中需要严格按照程序实施，才能确保结果的有效性，具体步骤如下： （1）确定调查对象 调查对象的不同会影响到观测次数、调查方法等，所以首先要明确调...

工作抽样法采用瞬间观测方法，不会给人压迫感，且观测方法简单，对观测人员的要求比较低。除此之外，工作抽样法还具有以下优点： （1）具有经济性，能够同时观测多个对象，也容易进行同步作业的观测； （2）观测...

抽样对标准时间的计算结果有着非常重要的影响，因此，为取得的数值真实有效，工作抽样法在进行抽样时必须遵守以下原则： （1）采用随机观测的方式 工作抽样必须采用随机观测：一是时间上的随机观测，以没有任何关...

（1）凝聚方式聚类。 凝聚方式聚类的过程是：首先，每个个体自成一类；然后，按照某种方法度量所有个体间的“亲疏程度”，并将其中最“亲密”的个体聚成一小类，形成 n -1个类；接下来，再次度量剩余个体和小...

系统聚类分析又称为层次聚类分析，其基本思想是依据样本个案或变量之间的亲疏远近关系，将最相似的对象结合在一起，以逐次聚合的方式，将样本个案或变量进行分类，直到最后所有的样本个案或变量都聚成一类。 在系统...

（1）Q型聚类。 Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来。 （2）R型聚类。 R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，具有相似性的变量聚集在...

K平均值聚类的分析步骤 第1步，选择初始凝聚点和初始分类，比如取 k 个初始凝聚点，将每个样本（或变量）初始分成 k 类。 第2步，计算初始 k 个类均值（重心），然后对所有样本逐一计算它到初始 k ...

K平均值聚类是由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析方法。它先对数据进行初始分类，然后逐步调整，得到最终分类数。当要聚成的类数已知时，使用K平均值聚类的处理速度快，占用的计算机内存少。 K平均值聚...

第1步 构建聚类特征树 对每个观测变量考察一遍，确定类中心。根据相近者为同一类的原则，计算距离并把与类中心距离最小的观测量分到相应的各类中去，这个过程称为构建一个分类的特征树。开始，它把一个观测量放在...

两步聚类的统计原理与基本思想 两步聚类的功能非常强大，而原理又较为复杂。在聚类过程中除了使用传统的欧氏距离外，为了处理分类变量和连续变量，它用似然距离测度，并要求模型中的变量是独立的。分类变量呈多项式...

两步聚类方法是设计用来分析大型数据集的算法。 这个算法会用标准方法将不同的观察结果分组到不同的集群之中。这个过程会使用一个凝聚的层次聚类方法。 目前主要应用在数据挖掘和多元数据统计的交叉领域—模式分类...

主成分分析的基本步骤 第1步，原始数据的标准化处理。 第2步，计算相关系数矩阵 R 。 第3步，计算相关系数矩阵 R 的特征值 λ 1 ≥ λ 2 ≥ …≥ λ p 和对应的单位特征向量 e 1 ， ...

主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化生成指标称之为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，这就使得主...