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1、常用数据分析、处理方法简介数据分析/赵阳09/21/2012韩门讨论会原则一个问题评价分析&预测目录 CONTENTS数据处理原则理论计量方法数据对于解释经济现象来说，“没有计量的理论”和“没有理论的计量”都是不够的，理论与数学方法的结合才是科学分析能够取得成功的关键。基本（经济/地理）理论与基本方法的应用一个问题是什么因素导致了这种现象？研二一位同学在关于海洋渔业资源枯竭的研究中发现了一组有些冲突的数据：近年来，海洋捕捞量呈上涨趋势；渔民数量呈上涨趋势；渔船吨位及数量却呈下降趋势一、数据描述描述平均数、中位数、众数方差、标准差变异系数描述单个变量的统计特征，又称为描述性统计（descript

2、ive statistics）或数据特征统计量其值为百分率:s是标准差；x为平均值。二、数据评价数据评价聚类分析熵值法层次分析法（AHP）主成分分析法因子分析法数据评价熵值法 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大聚类分析 聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样本，要求能合理地按各自的特性进行合理的分类，没

3、有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况下进行的数据评价主成分分析法与因子分析法 在研究实际问题时，多个变量间往往存在较强的相关关系，直接利用它们进行分析，不但模型复杂，还会因为变量间存在多重共线性而引起较大的误差。 为能够充分利用数据，通常希望用较少的新变量代替原来较多的旧变量，同时要求这些新变量尽可能反映原变量的信息。主成分分析和因子分析正是解决这类问题的有效方法。它们能够提取信息，使变量简化降维，从而使问题更加简单直观数据评价举例假设采用以下指标对我国31个省市自治区的要素状况做分析X1 ：人口（万人） X2 ：面积（万平方公里）X3 ：GDP（亿元） X4 ：人均水资源（立方米

4、/人）X5：人均生物量（吨/人） X6：万人拥有的大学生数（人）X7：万人拥有科学家、工程师数（人）高载荷指标因子命名因子1X2；面积（万平方公里）X4:人均水资源（立方米/人）X5:人均生物量（吨/人）自然资源因子因子2X6：万人拥有的大学生数（人）X7：万人拥有的科学家、工程师数（人）人力资源因子因子3X1;人口（万人）X3:GDP(亿元)经济发展总量因子三、数据分析与预测分析&预测计量经济学空间经济计量学格兰杰因果关系检验面板数据模型时间序列计量经济学举例数据表和散点图 表 1.1 P Q 0 78 1 70 2 69 3 63 4 60 5 58 - - i i i i i 80 Q 70 60

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