80235 (675075)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Приложение П

П.1 Кластерный анализ

При анализе выборки трудно выбрать какой-то один признак в качестве основания группировки. Еще труднее проводить группировку по нескольким признакам. Комбинация двух признаков позволяет сохранить обозримость таблицы, но комбинация трех или четырех признаков дает совершенно неудовлетворительный результат: ведь даже при выделении трех категорий по каждому признаку мы получим 9 или 12 подгрупп. Равномерность распределения единиц по группам в принципе невозможна. Вот и получаются группы, в которые входят 1 –2 наблюдения. Сохранить сложность описания групп и вместе с тем преодолеть недостатки комбинационной группировки позволяют методы многомерных группировок. Часто их называют методами многомерной классификации.

Эти методы получили распространение благодаря использованию пакетов прикладных программ. Цель этих методов – классификация данных, иначе говоря, группировка на основе множества признаков.

Одним из методов многомерной классификации является кластерный анализ. Само название метода происходит от того же корня, что и слово «класс», «классификация». Английское слово the claster имеет значения: группа, пучок, куст, т.е. объединение каких-то однородных явлений. В данном контексте оно близко к математическому понятию «множества», причем, как и множество, кластер может содержать только одно явление, но не может в отличие от множества быть пустым [33, с. 118 - 131].

На основе переменных рыночных стратегий был проведен кластерный анализ. Предварительно четыре переменные рыночных стратегий были преобразованы в простые переменные (1,0), что в результате дало двенадцать переменных для кластирования. Это преобразование было необходимо для того, чтобы варианты ответа на каждый вопрос, касающийся рыночной стратегии предприятия, не рассматривались как интервальная шкала.

При проведении кластерного анализа предполагалось, что одна из переменных может иметь больший вес, чем остальные, т.е. возможно существование некоторой иерархии. Анализ показал, что на вершине иерархии находится переменная рыночных целей предприятия. Процедура иерархического кластирования дала решение, состоящее из пяти кластеров.

Иерархический кластерный анализ обычно проводится на основе компьютерной программы SPSS. Однако при наличии выборки из 20 предприятий возможно его проведение вручную, без использования SPSS. При проведении настоящего кластерного анализа для построения таблиц применялась программа Microsoft Excel.

Характеристики

Тип файла документ

Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.

Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.

Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.

Список файлов реферата