统计学

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翻译样例: 多元统计分析方法在商业企业中的应用
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随着生产技术和科学的发展,人类的认识不断加深,分类越来越细,要求也越来越高,光凭经验和专业知识是不能确切分类的,往往需要定量和定性的分析结合起来去分类,于是数学工具逐渐被引进分类学中,形成了数值分类学。后来随着多元分析的引进,聚类分析逐渐从数值分类学中脱离出来而形成一个相对独立的分支。

聚类分析又称群分析,它是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合。聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类,然后根据样本之间的相似程度并类,并计算新类与其它类之间的距离,再选择相近者并类,每合并一次减少一类,继续这一过程,直到所有样本都并成一类为止。所以,聚类分析依赖于对观测间的接近程度(距离)或相似程度的理解,定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

在企业销售领域,销售商需要考虑对不同生产企业生产的同名称商品的分类问题。例如,某商场对销售的20种啤酒进行分类,以便对不同类别的啤酒采用不同的销售策略,变量包括啤酒名称、热量卡路里、钠含量、酒精含量、价格。根据以上指标, 利用聚类分析可以实现把同一类型的啤酒企业归到同一类别。再如商业企业制定商品销售价格时,需要对某个大城市的物价指数进行考察,而物价指数很多,有农用生产物价指数、服务项目物价指数、食品消费物价指数、零售价格指数等等。由于要考察的价格指数很多,通常先对这些价格指数利用聚类分析方法进行分类。

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