Методы построения многомерных группировок .

Введение
В настоящее время большое внимание уделяется статистическим исследованиям и моделям, на их основании многие крупные корпорации строят прогнозы на несколько лет вперед. Для того, чтобы полнее и глубже изучить сложное общественное явление, необходимо сгруппировать данные по двум или более признакам. Такие группировки называют сложными.
Наиболее распространенным видом сложных группировок являются комбинированные группировка, когда группы, образованные по одному признаку, делятся затем на подгруппы по второму и т.д. признакам. Обычно в основание группировки кладется от 2 до 4 признаков. Данный факт и обуславливает актуальность изучения данной темы.
Одновременное использование группировочных признаков позволяет выявить и сравнить такие различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированной группировки по ряду группировочных признаков.
При изучении влияния большого числа признаков применение комбинированных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей и тем самым не позволяет выявить одновременное влияние всего комплекса факторных признаков на исследуемый показатель.
Данная задача может быть решена одним из методов статистической теории распознавания образов – кластерным анализом, разработанного в 60-х годах ХХ века.
Кластерный анализ позволяет решать задачи многомерной группировки. Весь набор признаков образует так называемое «признаковое пространство». Каждому из признаков придается смысл координаты. Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (групп объектов) в этом пространстве.

Содержание

Введение 3
1.Сущность и классификация группировок 6
2.Принципы построения группировок 10
3.Многомерные группировки 14
4.Кластерный анализ 16
5.Практическое применение методов 19
Заключение 28
Список использованной литературы 29

Список использованной литературы
1. Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах: учеб. пособие. – М.: ТК. Велби, «Проспект», 2004.
2. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
3. Елисеева И.И., Юбрашев М.М. – Общая теория статистики. Учебник. М.: - Финансы и статистика, 2003 г.
4. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. – Общая теория статистики. Учебник. М. Инфра – М, 2003 г.
5. Теория статистики. Учебник. Под ред. Шмойловой Р.А. М. Финансы и статистика, 2003 г.
6. Теория статистики: Учеб. Пособие/ под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2003.
7. Курс социально-экономической статистики. учеб. для вузов/ под ред. проф. М.Г. Назарова. – М.: Финстатиформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
8. Российский статистический ежегодник. 2002 – М.: Госкомстат России, 2003.