통계분석이란 분석대상과 관련된 통계적 방법과 지식을 활용하여 정량적, 정성적 연구활동을 수행하는 연구활동이다. 다음은 제가 여러분을 위해 준비한 통계 분석 샘플 논문입니다. 통계 분석 논문 1을 읽고 참고하시기 바랍니다.
통계 분석 및 의사 결정에 대한 간략한 설명
[Abstract] 통계 분석과 의사결정은 서로 연관되어 있으면서도 다릅니다. 통계가 의사결정에 참여하기 위해서는 통계분석이 잘 이루어져야 합니다. 통계분석을 잘하려면 주제 선정, 분석, 보고서 작성이라는 세 가지 문제를 해결해야 합니다.
[키워드] 통계분석, 분석방법, 의사결정
통계업무의 전체 과정은 통계설계, 통계조사, 통계 대조, 통계의 4단계로 나누어진다. 분석. 그 중 통계분석은 통계작업의 마지막 단계이자 통계결과가 산출되는 단계이다. 요즘에는 통계가 의사결정에 참여해야 한다고 주장하는데, 이는 통계 작업에 의사결정 단계가 추가되어야 한다는 뜻인가요? 그렇지 않다면 통계분석과 의사결정 사이에는 어떤 관계가 있습니까?
좁은 의미에서는 통계분석과 의사결정에는 차이가 있습니다. 통계분석이란 통계적 수치를 바탕으로 통계적 방법을 수단으로 하여 사회, 경제적 여건에 대한 과학적 분석과 종합적인 연구를 수행하여 그 본질과 법칙을 이해하는 과정이다. 의사결정이란 합리적이고 과학적인 결정을 내리기 위해 미리 정해진 목표를 달성하기 위해 논리적, 통계적 방법을 사용하여 두 가지 이상의 가능한 옵션을 비교, 분석 및 연구하는 행동 프로세스입니다. 통계분석과 의사결정을 의사의 치료에 비유한다면, 통계분석은 상태의 진단이고, 의사결정은 처방이다.
넓게 말하면 통계 분석과 의사결정은 분리될 수 없습니다. 한편으로는 통계 분석이 의사결정 과정에 통합됩니다. 의사결정 과정은 크게 다음과 같은 세 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째, 문제를 진단하고 의사결정 목표를 결정합니다. 둘째, 다양한 가능한 대안을 탐색하고 공식화합니다. 셋째, 다양한 대안 중에서 가장 적절한 것을 선택합니다. 해결책. 이 세 단계에서는 다양한 방법과 수단이 사용되지만 통계분석과 분리될 수는 없습니다. 첫 번째 단계는 통계분석을 통해 문제를 진단하고 분석을 바탕으로 의사결정 목표를 결정하는 단계입니다. 대안계획 수립은 '윤곽설계'와 '상세설계'를 거쳐야 한다. 이 단계에서는 초기에 윤곽설계계획을 검토하고, 각 계획을 구체적인 내용으로 보강해야 한다. 통계 분석 후 세 번째 단계는 최상의 계획을 선택하는 것입니다. 먼저 각 대안을 평가하고 입증해야 하며 이를 위해서는 통계 분석이 필요합니다. 그러므로 통계적 분석 없이는 과학적 의사결정도 있을 수 없다고 할 수 있다. 반면에 결정은 어떤 의미에서는 통계적 분석의 결과입니다. 일반적으로 통계분석 보고서는 질문을 제기하고, 문제를 분석하고, 문제 해결 방법을 제시하는 역할을 합니다. 사실 의사결정 계획은 문제를 해결하고 의사결정 목표를 달성하기 위한 방법이지만, '미래의견'과 '미래의견'보다 더 복잡합니다. "여러 조치"는 더 포괄적이고, 더 상세하며, 더 과학적인 것입니다. 의사의 진단은 올바른 처방을 내리고, 질병을 치료하고, 생명을 살리는 것이며, 처방 없이 진단만 할 수는 없습니다. 통계분석은 문제를 발견하고 해결하며 사회적경제의 원활한 발전을 도모하는 일이며, 해결책을 모색하지 않고 단순히 문제를 제기할 수는 없습니다. 이런 의미에서 통계 분석에는 예측과 의사결정도 포함됩니다. 통계를 위해 통계를 만들 수도 없고, 분석을 위해 분석할 수도 없습니다. 의사결정에는 통계가 참여해야 과학적 의사결정을 내리기 위해서는 통계분석이 잘 이루어져야 합니다.
통계분석을 잘하려면 주제 선정, 분석, 보고서 작성이라는 세 가지 문제를 해결해야 합니다.
1. 통계 분석을 위한 주제 선택
소위 주제 선택은 복잡한 사회, 경제 현상에 대한 통계 분석의 내용과 범위를 결정하는 것입니다. 통계분석을 할 때에는 주제 선정이 매우 중요합니다. 성공적인 주제 선택은 성공적인 분석의 전제 조건입니다.
좋은 주제를 선택하는 방법에는 두 가지 기준이 있습니다. - 분석 대상이 의미가 있고, 두 번째는 의사 결정 수준의 요구와 적합하다는 것입니다. 공공의. 당과 국가의 원칙과 정책, 기업의 경제적 이익을 파악하는 것이 관건이다.
통계분석의 대상은 매우 광범위합니다.
산업통계 분석 주제 : 계획실행 분석, 산업 순생산액 통계 분석, 공산품 판매 통계 분석, 산업 원자재 수급 통계 분석, 산업 에너지 소비 통계 분석, 산업 생산 장비 통계 분석, 산업 노동 및 임금 통계 등 분석, 비용 이익 통계 분석, 종합 경제적 이익 통계 분석 등 상품 유통 기업의 통계 분석 항목에는 시장 수급 분석, 시장 점유율 분석, 주요 상품의 경제 수명주기 분석, 시장 상품 가격 분석, 계획 실행 분석, 구매 및 판매 계약 실행 분석, 상품 구매 품질 분석, 상품 판매가 포함됩니다. 역학분석, 제품판매 구성분석, 제품재고분석, 기업경제적효익분석 등 위 콘텐츠는 서로 다른 시간, 장소, 조건에 따라 두 가지 주제 선택 기준에 따라 적절하게 선택할 수 있습니다.
통계분석은 주제별 분석과 종합분석으로 나눌 수 있다. 특정 전체 범위 내에서 전체의 모든 측면과 그 상호 관계에 대한 연구 또는 전체의 주요 측면에 대한 통계 분석은 종합 분석에 속하며 그 중 한 측면 또는 일부에 대한 통계 분석은 주제 분석에 속합니다. . 둘 다 특성이 다르고 둘 다 필요하지만 주제별 분석이 더 많고 포괄적인 분석이 덜해야 합니다.
2. 통계 분석 방법
통계 분석의 핵심은 분석입니다. 통계 분석은 어떻게 수행합니까? 통계 분석에는 두 가지 특성이 있습니다. 하나는 통계 수치를 기반으로 합니다. on 통계적 방법이 수단이다. 따라서 통계분석을 위한 주제를 선정한 후에는 분석의 필요에 따라 관련 수치자료와 구체적인 상황을 수집, 정리하고, 자료를 충분히 보유하고 있는 기반 위에서 분석을 위한 통계적 방법을 유연하게 활용하는 것이 필요하다.
통계분석 방법은 다양합니다. 통계조사 및 통계작성에 관련된 내용 외에 통계의 원리, 종합지표, 통계지표, 시계열, 표본추론 등의 내용은 모두 통계분석방법이다. 방법론적 관점에서 통계 분석은 통계 원리를 적용하는 것입니다.
통계적 방법은 사람의 인지 과정과 양립 가능합니다. 인간의 이해는 지각적 이해와 합리적 이해의 두 단계로 나누어진다. 지각적 이해 단계에서 이해되는 것은 사물의 현상이며, 통계적 조사와 통계적 편찬이 활용될 수 있다. 합리적 이해 단계에서 이해되는 것은 사물의 본질과 법칙입니다. 이 단계에는 개념 형성, 판단, 추론과 같은 사고 활동이 포함됩니다. 이에 맞춰 다양한 통계분석 방법을 사용해야 한다.
기술적 종합지수법은 일반적으로 현상의 규모, 수준, 속도, 내부구조, 비례관계를 설명하기 위한 개념, 즉 전체지수, 상대지수, 평균지수 등을 형성하는 데 사용된다. 판단적 추론은 사물의 본질을 판단하고 사물의 변화 원인을 분석하며 사물의 발전 법칙을 알아내는 것입니다. 이를 위해서는 일반적으로 그룹화 분석, 동적 분석, 요인 분석, 상관 회귀 분석, 균형 분석 등이 필요합니다.
통계원리 중 다양한 통계분석 방법을 능숙하게 터득하고 유연하게 적용하는 것이 필요하다. 유연하게 사용하는 방법은 다음과 같습니다. 기술적인 질문입니다. 비결은 정성적 분석과 정량적 분석을 능숙하게 결합하는 것입니다.
소위 정성적 분석이란 사물의 본질과 사물의 발전과 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 말한다. 정량분석은 사물의 규모, 수준, 속도, 구조, 비율 등을 분석하는 것뿐만 아니라 다양한 요인들이 사물의 전반적인 변화에 미치는 영향의 방향과 정도를 분석하는 것이다. 정성적 분석과 정량적 분석의 영리한 결합에는 두 가지 의미가 있습니다. 하나는 둘이 분리될 수 없다는 것입니다.
정성적 분석이 없으면 정량적 분석은 방향이 없습니다. 정량적 분석이 없으면 정성적 분석은 부정확합니다. 결합의 목적은 질과 양의 변증법적 통일 속에서 사물의 내적 연결을 탐구하는 것입니다.
기본적으로 통계분석은 지각적 지식에서 이성적 지식으로, 현상에서 본질로의 도약을 완성하는 것이다. 이러한 도약을 완료해야만 고품질의 통계 분석을 달성할 수 있습니다. 일부 통계 분석의 품질은 높지 않으며 이러한 도약을 완료하지 못하고 여전히 표면에 남아 있는 경우가 많습니다.
3. 통계분석 보고서 작성
통계분석 보고서는 통계의 최종 결과물입니다.
통계의 정확성이 통계의 생명이라면 통계분석 보고서의 품질은 통계의 성과와 직결됩니다. 고품질의 통계분석 보고서에 대한 요구사항은 정확함, 빠르다, 새로움, 심층적, 유연함이라는 다섯 단어로 요약됩니다.
정확함: 사실에서 진실을 찾고 객관적인 현실을 반영하는 것을 의미합니다. 숫자가 정확한지, 상황이 정확한지, 인수가 정확한지 확인하세요.
신속함: 의사결정자가 결정을 내리기 전에 기회를 놓치지 않고 적시에 분석 보고서를 제공하는 것을 의미합니다.
New: 지속적인 혁신을 의미합니다. 끊임없이 새로운 분야를 탐색하고, 새로운 주제를 탐구하고, 새로운 상황과 문제를 반영하는 것이 필요합니다.
Deep : 물질을 완전히 소유하는 것을 바탕으로 분석의 깊이를 높여 이해가 현상을 반영하는 데 그치지 않고 사물의 본질과 법칙을 밝히고 활용하는 것을 의미합니다. 재료를 구사하고 사용하는 관점 관점을 설명하고 재료와 관점의 통일성을 이룬다.
생동감: 텍스트가 생동감 있고 형태가 유연하고 다양합니다. 정보는 다양하고 생생하며 구체적이어야 하며, 대중의 언어로 말해야 하고, 이해하기 쉬워야 하며, 텍스트는 간결해야 합니다.
통계분석 보고서는 통계분석을 바탕으로 작성되었습니다. 좋은 분석 없이는 좋은 보고서를 작성할 수 없습니다. 분석 단계를 거쳐 사실을 규명하고, 성격을 파악하고, 규칙을 탐색하고, 이를 바탕으로 결론을 도출하면 통계분석 보고서가 작성될 수 있습니다. 그러나 분석을 잘했다고 해서 보고서가 잘 쓰여졌다는 것은 아니다. 사실을 정확하게 기술하고, 본질을 철저히 밝히며, 규칙을 깊이 있게 밝히고, 적절한 제안을 하는 글쓰기 능력의 문제도 있다.
1. 사실을 정확하게 기술하세요
모든 통계 분석 보고서는 분석된 현상, 즉 그것이 무엇인지 설명해야 합니다. 사실을 정확하게 기술하면 독자에게 명확한 개념을 제공할 수 있습니다. 이를 위해 다음 사항에 주의해야 합니다. (1) 숫자는 실수여야 합니다. (2) 숫자는 적절하게 사용해야 하며 숫자를 쌓아서 단어로 변환하지 않아야 합니다. 정확해야 합니다.
2. 본질을 철저하게 밝혀라
현상은 사물의 각 측면만을 설명하지만 본질은 사물 전체를 설명한다. 통계분석 보고서를 작성하려면 사물에 대한 통계적 이해의 정확성과 깊이가 반영되어야 합니다. 사물의 본질을 깊이 있게 밝히지 못한다면 현상의 목록에 불과할 뿐 아무 가치가 없습니다.
사물의 본질을 밝히는 것은 사물의 기본 속성을 밝히는 것입니다. 사물의 성격은 내부 모순의 주요 측면에 의해 결정됩니다. 예를 들어, 기업의 이윤 증가는 가격 인상에 달려 있는가, 비용 절감에 달려 있는가? 분석 결과, 이윤 증가는 주로 비용 절감에 달려 있음을 알 수 있는데, 이는 사물의 성격을 반영하는 모순이다. 따라서 경제적 이익을 향상시키는 데 있어 비용 절감의 중요한 역할이 보고서에서 명확히 설명되어야 합니다. 또 다른 예는 본질적인 문제가 심각한 철강 폐기물인 회사의 경우, 폐기물의 여러 측면과 심각도가 보고서에 공개되어야 합니다.
3. 법칙을 깊이 있게 드러낸다
법칙은 사물에 내재적이고 본질적이며 필연적인 연결입니다. 비용과 산출물 사이에는 연관성이 있으며, 사물의 발전과 변화의 규칙성을 반영하여 사물 내에 이러한 연관성이 내재되어 있으며 특정 회귀 관계가 있습니다. 회귀식은 이러한 관계를 반영하므로 통계분석 보고서에서는 회귀식을 사용하여 이러한 불가피한 연관성과 회귀관계를 밝혀야 합니다.
4. 적절한 제안을 하세요.
세상을 이해하는 목적은 세상을 변화시키는 것입니다. 통계적 분석 후에는 현상을 통해 사물의 본질과 법칙을 이해할 수 있고, 문제 해결을 위한 '향후 의견', '제안', '의사결정 방안' 등의 제안도 제시해야 한다. 적절한 조언은 무엇을 의미합니까? 적절한 조언은 다음 세 가지 조건을 충족해야 합니다. (1) 분석 목적과 일치하며 (3) 실용적이고 실현 가능합니다.
위 네 가지 사항은 일반적으로 분석 보고서의 구조와 순서로 사용할 수 있지만 동일할 수는 없습니다.
통계분석 보고서는 통계분석 결과를 반영한 것입니다. 우리는 글쓰기 능력을 향상시키는 데 주의를 기울여야 할 뿐만 아니라, 문제를 분석하고 해결하는 능력을 키우기 위해 열심히 노력해야 합니다.
통계분석 논문 2
통계분석 방법의 적용에 관한 시범 고찰
초록 통계분석 방법은 다양한 분야에서 활용되며 산업, 농업, 경제, 의학 등 다양한 분야에서 많은 실무적 문제를 해결하고 있다. 및 기타 분야 이 기사에서는 다변량 통계 분석 방법의 주요 응용 프로그램과 다변량 통계 방법 테스트 시스템 구축의 필요성을 분석하고 실질적인 의미가 강한 주의가 필요한 구체적인 문제를 제시합니다.
키워드 통계 분석 방법, 적용의 중요한 문제, 실제적 의미
정보 기술의 대중화와 확산으로 인해 사회 및 경제 발전이 촉진되었습니다. 과학기술의 발달로 인해 다변량 통계분석 방법의 문제점이 극복되어 다양한 분야에서 널리 활용되어 각계각층의 급속한 경제 발전을 촉진하고 있습니다.
2. 다변량 통계 분석 방법의 주요 응용
통계 방법은 과학 연구에 중요한 도구이며 널리 사용됩니다. 산업, 농업, 경제, 생물학, 의학 분야의 실무 문제에서는 다중 변수의 관찰 데이터를 처리해야 하는 경우가 많기 때문에 다중 변수를 종합적으로 처리하는 다변량 통계 분석 방법이 특히 중요합니다. 전자컴퓨터 기술의 대중화와 사회, 경제, 과학기술의 발달과 함께 과거에는 수학적으로 어렵다고 여겨졌던 다변량 통계분석 방법이 실무에서 점점 더 널리 활용되고 있다.
클러스터 분석
분류 문제를 연구하기 위한 다변량 통계 방법입니다. 클러스터 분석의 기본 아이디어는 먼저 각 샘플을 클래스로 처리한 다음 샘플을 분류하는 것입니다. 새로운 클래스와 다른 클래스 사이의 유사도에 따라 거리를 계산한 다음 대략적인 클래스를 선택하여 하나의 클래스로 병합하고 병합될 때마다 하나의 클래스를 줄입니다. 이 과정을 모든 샘플이 완료될 때까지 계속합니다. 하나의 클래스로 통합되었습니다. 따라서 군집 분석은 관측치 간의 근접성 또는 유사성 정도를 이해하는 데 의존합니다. 서로 다른 거리 측정값과 유사성 측정값을 정의하면 서로 다른 군집화 결과가 생성될 수 있습니다. 기업은 마케팅 전략을 수립할 때 동일한 시장에서 어떤 회사가 직접 경쟁자이고 어떤 회사가 간접 경쟁자인지 이해해야 합니다. 이는 매우 중요한 연결고리입니다. 이 문제를 해결하기 위해 기업은 먼저 시장 조사를 수행하여 자신과 모든 주요 경쟁업체에 대한 정보를 얻어 시장에서 회사의 기회를 찾을 수 있습니다.
판별 분석
판별 분석은 알려진 연구 대상을 여러 유형으로 나누고 이를 기반으로 특정 기준에 따라 다양한 유형의 알려진 샘플 배치에 대한 관찰 데이터를 얻는 것입니다. 판별식을 설정한 후, 알려지지 않은 유형의 샘플에 대해 판별 분석을 수행합니다. 시장 예측에서 기업은 시장에서 조사된 다양한 지표를 기반으로 다음 분기에 판매될 제품이 베스트셀러인지, 느리게 팔릴지 여부를 결정하기 위해 판별 분석 방법을 사용하는 경우가 많습니다. 과거. 일반적으로 판별분석은 군집분석과 함께 사용되는 경우가 많습니다.
주성분 분석
주성분 분석은 원래 지표를 여러 독립적인 종합 지표의 새로운 세트로 재결합하여 원래 지표를 대체하는 동시에 다음을 선택하는 것입니다. 몇 가지 포괄적인 지표는 원래 지표에 가능한 한 많은 정보를 반영해야 합니다. 시장 조사에서는 주성분 분석을 사용하여 현재 시장에서 고객 선호도와 제품과 고객 간의 차이점을 분석하는 경우가 많습니다. 제조회사에 새로운 정보를 제공하며, 제품 개발 방향에 대한 정보를 제공합니다.
요인 분석
요인 분석은 주성분 분석을 촉진하고 적용하는 것입니다. 복잡한 확률변수를 더 적은 수의 확률변수로 합성하여 여러 변수 간의 상관관계를 설명하고 원래 지표와 요인 간의 관계를 재현합니다. 또한 요인분석은 원본 데이터의 고유한 구조에 따라 지표를 분류하는 것이라고 볼 수도 있습니다. 예를 들어 Y 조사 지역의 상가 수, 인구, 금융 기관 서비스 수, 소득 등 N 지표에 대한 요인 분석을 수행하면 N 지표를 처리하여 서로 다르게 부여해야 합니다. 무게. 이렇게 하면 작업 부하가 커질 뿐만 아니라 지표 간 상관 관계가 상대적으로 높아 분석 결과에 편향이 발생합니다. 또한 상관 관계가 높은 지표를 많이 사용하여 평균 종합 강도 점수를 계산합니다. 각 조사 지역에 어떤 유형의 판매 지점을 구축할 계획인지 결정하기 위해 각 조사 지역을 결정합니다.
3. 다변량 통계분석 방법 검정 시스템 구축의 필요성
(1) 다변량 통계분석 적용 품질 향상을 위한 다변량 통계분석 방법 검정 시스템 구축
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다변량 통계 분석 방법은 사람들이 점점 더 널리 사용하게 되었지만, 분석 방법을 응용에 있어서 맹목적으로 적용하는 경우가 많고, 모델 방법의 적용에만 관심을 두는 경우가 많습니다. 많은 교과서에서는 다변량 통계분석 방법의 아이디어, 원리, 분석 단계를 소개하는 데에만 초점을 맞추고 다변량 통계분석 방법의 적용 결과에 대한 통계적 테스트에 대해서는 많이 설명하지 않습니다. 이는 다변량 통계분석 방법의 적용 효과와 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 본 논문에서는 다변량 통계분석 방법의 통계적 검정 문제에 대해 논의하고자 한다. 다변량 통계 분석 방법 테스트 시스템을 구축하는 목적은 다변량 통계 분석 방법의 내용 시스템을 더욱 풍부하게 하고 개선하는 것입니다. 이를 통해 실제로 다변량 통계 분석 방법의 적용을 더욱 합리적이고 표준화할 수 있습니다. 다변량통계분석방법의 적용품질 제고를 도모하고 다변량통계분석방법의 폭넓은 적용을 촉진한다.
(2) 다변량 통계 분석 및 통계 검정 시스템의 기본 이론
다변량 정규 분포 모집단의 표본 분포, 즉 Vicht 분포, Hotelling 분포, Wilkes 분포, 다변량 정규 모집단 평균 벡터 하나의 정규 모집단 평균 벡터 가설 검정, 두 개의 정규 모집단 평균 벡터 가설 검정, 다중 정규 모집단 평균 벡터 가설 검정을 포함하는 가설 검정, 정규 모집단 공분산 행렬 가설 검정 및 다중 공분산 행렬 동일 가설을 포함함 테스트.
(3) 통계 검정 시스템에 대하여
위에서 언급한 통계 검정 시스템은 유기적으로 결합되어 다변량 통계분석 방법 검정 시스템의 기본 틀을 형성한다. 다변량 통계분석 방법 테스트 시스템의 구축은 다변량 통계분석 방법을 사용하여 다변량 통계분석 방법의 적용 가치를 최대한 활용하고 응용 품질을 향상시키기 위해 적용 시 해당 통계 테스트를 다음 사항에 따라 수행할 것을 권장합니다. 프레임워크 위. 틀림없이. 위에서 언급한 통계 테스트 시스템은 아직은 예비 프레임워크일 뿐이며 다변량 통계 분석 방법 이론이 점진적으로 개선됨에 따라 위에서 언급한 테스트 시스템도 지속적으로 개선되어야 하며 더 많은 동료가 이러한 문제에 주의를 기울여야 합니다. 계속해서 공부하세요. 한편, 실제 적용에 있어서는 위의 내용에 따라 어떤 방법을 통계적으로 검증했다고 하더라도 다양한 방법 자체의 결함이나 한계로 인해 여전히 잘못 고려된 적용이 많이 있을 것이다. 주목해야합니다. 그러나 요인분석 결과는 여전히 매우 주관적입니다. 특히, 공주의 주요 요인에 대한 실제 직업적 의미에 대한 설명은 여전히 예술적 풍미를 유지하고 있으며 통일된 접근 방식이 없어 만족스럽지 못한 경우가 많습니다. 즉, 적용할 때 요인분석의 적용가능성, 공통요인의 추정방법, 선정된 공통요인의 개수 등에 중점을 둔다. 공통인자의 실제 의미를 해석하는 등 일련의 문제가 충분히 주목을 받아야 한다. 테스트 시스템에는 다음과 같은 카테고리가 있습니다.
a. 주성분 분석 통계 테스트 시스템
b. 요인 분석 통계 테스트 시스템 분할
c. 분석 통계 테스트 시스템
d. 판별 분석 통계 테스트 시스템
e. 대응 분석 통계 테스트 시스템
f. >
IV. 다변량 통계분석 방법 적용 시 주의해야 할 몇 가지 근본적인 문제
1. 원본 데이터 변수의 전체 분포에 관하여.
다양한 방법에는 원래 변수의 전체 분포에 대한 요구 사항이 다릅니다. 주성분 분석, 군집 분석, 대응 분석 등 일부 방법에는 원래 데이터 변수의 전체 분포에 대한 특별한 요구 사항이 없습니다.
일부 방법은 상황에 따라 원래 변수 분포에 대한 요구 사항이 다릅니다. 예를 들어 요인 분석에서 공통 요인의 추정 방법이 다르며 최대 우도 추정 방법을 사용할 때 원래 변수 분포에 대한 요구 사항도 다릅니다. 주요인을 추정하는 경우에는 원래 변수가 다변량 정규분포를 따르는 것으로 가정하므로 적용 시 주의가 필요합니다. 예를 들어, 정규 상관 분석에서는 원래 변수가 정규 분포를 따르는 것을 요구합니다. , 변수의 분포 형태가 크게 편향된 경우에는 그렇지 않습니다. 다른 변수의 상관 관계를 줄이기 위해 정규 상관 분석에는 이러한 비정규 변수가 포함될 수 있습니다.
샘플 크기 문제.
다변량 통계 분석을 수행할 때 현재 표본 크기 n이 얼마나 적절한지에 대한 통일된 결론은 없습니다. 어떤 사람은 표본 크기가 변수 수의 10~20배가 되어야 한다고 생각하고, 어떤 사람은 표본 크기가 100보다 커야 한다고 생각하고, 어떤 사람은 Bartlett 검정을 할 때 표본 크기가 150보다 커야 한다고 생각하고, 어떤 사람은 거기에 있다고 생각합니다. 예를 들어, 주성분 분석과 요인분석을 수행할 때 원래 변수 간의 상관관계가 매우 작은 경우에는 표본 크기를 늘려도 만족스러운 결과를 얻기 어렵습니다.
원래 변수 간의 상관관계 및 비선형 관계 문제.
다변량 통계분석 방법 중 일부는 원래 변수 간의 상관관계를 요구합니다. 일부는 원래 변수가 관련될 필요가 없습니다. 예를 들어 군집 분석에서 Q형 시스템 군집 분석을 수행할 때 원본 데이터 변수 간의 상관 관계에 대한 요구 사항도 있습니다. 예를 들어 유클리드 거리, 마이닝 거리, Lan's 거리를 선택할 때 원본이 필요합니다. 변수는 서로 관련이 없습니다. 원본 데이터의 상관관계가 처리된 후에만 위 거리를 사용하도록 선택할 수 있습니다. 원래 변수가 상관 관계가 있으면 Mahalanobis 거리를 선택하는 것이 더 적절합니다. 또한, 원변수 간의 비선형 관계도 주목해야 할 문제이다. 주성분 분석, 요인 분석, 정식 상관 분석 등 계산이 상관 행렬을 기반으로 하는 경우 여기의 상관 행렬은 실제로 Pearson의 곱-차이 상관입니다. 그러나 변수 간의 관계가 선형이 아니라 비선형이라면 분석과 결론은 정당한 의미를 잃게 됩니다.
데이터 처리 문제.
다변량 통계 분석에는 여러 변수가 포함되며, 변수마다 차원과 정량적 수준이 다른 경우가 많습니다. 분석할 때 크기가 다른 변수를 분석할 때 차원이 다른 변수의 선형 조합은 의미가 없습니다. 이는 "큰 것이 작은 것을 잡아먹는" 결과를 낳게 됩니다. 즉, 크기 정도의 변수의 영향력을 무시하게 되어 분석 결과의 합리성에 영향을 미치게 됩니다. 그러므로. 다변량 통계분석을 수행할 때 차원과 수량 수준의 영향을 제거하기 위해서는 원본 데이터를 처리해야 하며, 가장 일반적으로 사용되는 방법은 표준화된 변환을 수행한 후 해당 분석을 수행하는 것입니다.
V. 결론
통계 분석 방법을 적용하려면 여러 변수가 포함되므로 해당 분석을 얻으려면 원래 수량에 따라 처리해야 합니다. 결론적으로. 이 기사는 다변량 통계 분석 방법의 이론적 기초를 결합하여 관련 테스트 시스템과 분석 시스템을 분석하며 이는 실용적인 이론적 지침 중요성을 갖습니다.
참고문헌
[1] Yu Xiulin. 다변량 통계 분석 [M]. Beijing, China Statistics Press, 1999:
[2] Gao Huixuan. 응용 다변량 통계 분석 [M], 베이징, Peking University Press, 2005: 343?366.
[3] Guo Zhigang. SPSS 소프트웨어 응용 프로그램. University of China Press, 1999.
[4] Fu Deyin. 주성분 분석의 통계적 문제 [J], 2007(9): gt; 다음 페이지에는 흥미로운 통계 분석 논문이 있나요?