2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩77頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、面板數(shù)據(jù)(panel data)是指若干樣本在不同時(shí)點(diǎn)上的一個(gè)或多個(gè)指標(biāo)觀測值構(gòu)成的數(shù)據(jù)集,也就是同時(shí)包含了截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)特征的一種多維數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)由于其特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),能夠充分利用不同時(shí)點(diǎn)上各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)信息,有利于研究者從多角度、多時(shí)段掌握更全面的樣本信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來和學(xué)科間的交叉滲透使得面板數(shù)據(jù)的聚類分析在各學(xué)科研究中的應(yīng)用日益增加,由于經(jīng)典的聚類方法難以直接應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)的聚類分析,這方面的研究仍有待深入。本文根

2、據(jù)已有研究成果,針對面板數(shù)據(jù)的特征,對其聚類方法進(jìn)行了改進(jìn)與應(yīng)用研究,總的來說,本文的研究內(nèi)容包括:
 ?。?)在對已有面板數(shù)據(jù)聚類方法進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上,分析了多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)的矩陣表示形式和時(shí)間序列特征,研究了將歐式距離直接應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)聚類分析時(shí)的不足;定義了面板數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量,給出了面板數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理公式;
  (2)提出了多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)的特征提取方法,定義了包括“絕對量”特征、“波動”特征、“偏度”特征、“峰度”特

3、征及“趨勢”特征在內(nèi)的特征值統(tǒng)計(jì)量,以這些統(tǒng)計(jì)量為基礎(chǔ),衡量了面板數(shù)據(jù)的聚類對象在指標(biāo)值、發(fā)展趨勢、波動程度、分布情況等方面的相似性;
 ?。?)將K均值算法與本文定義的特征統(tǒng)計(jì)量相結(jié)合,構(gòu)建了基于特征提取的面板數(shù)據(jù)聚類分析模型,并給出了聚類算法的詳細(xì)步驟;從類內(nèi)與類間距離,聚類域內(nèi)樣本距離的標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)角度出發(fā),定義了面板數(shù)據(jù)聚類結(jié)果的評價(jià)方法;
 ?。?)利用本文提出的多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)聚類模型對全國各省2004年至2013年

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論