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多元统计分析学习心得
篇一：多元统计分析学习心得总结 多元统计分析学习总结
多元统计分析方法现在已经广泛的应用社会科学和自然科学的许多领域中。
通过对多元统计一个学期的学习，基本掌握了一些可以运用在学习、生活跟实践中的方法比如多元统计分析中最常见的九种方法：回归分析、时间序列分析、方差分析、判别分析、逻辑回归、联列表与相合性分析、因子分析、聚类分析和联合分析，基本掌握了运用spss软件来分析数据从而找到分析问题中存在的疑问。
当然了通过短短的一个学期的学习学习很多的方法并且把所有的方法尽然掌握不切实际，但是在生活中运用最多的基本上掌握的很熟练，而且在上机操作的过程中有老师的指点迷津也让自己很快的能够把握问题的实质，如何分析所得到的实验结果，如何与实际生活中所遇到的问题进行比对，然后得到的结果是不是跟实际有很大的出入等。
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每次的上机操作的都会有一份相应的报告要提交，大多数情况下都是在老师帮助与指导下完成，自己独立完成的部分相对较少，虽然如此但是收获还是很多，在老师指导下完成一边，自己然后再把整个过程再重复一遍这样就能把所学的温习一遍，不至于跟老师走一遍就完事儿，最后什么都没有掌握，遇到问题也不会分析的局面，所以通过自己的不断练习与操作能够不断熟悉掌握多元统计的方法。 篇二：多元统计分析心得 多元统计分析读书心得
聚类分析聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析
(classificationanalysis)或数值分类
(numericaltaxonomy)。聚类分析方法认为，在所研究的统计总体中，各样品或指标(变量)之间存在着程度不同的相似性(亲琉关系)，因此可以根据一批样品的多个观测指标，具休找到一些能够度量其相似程度的统计量，并依据这些统计量完成事物的分类。具体的方法，是按样品或指标的相似性或亲疏关系，逐级地归并即聚类，每次的归并聚成一个新的
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类.直到把全部的样品或指标聚成一类，形成一个由小类逐步到大类的分类系统为止二若将聚类过程的结果绘成一张分类图谱并进行分析、则就可以完成整个聚类分析过程。 它的主要应用有：聚类分析在商业上被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。在生物上聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识。在地理上，聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性。聚类分析在因特网上被用来在网上进行文档归类来修复信息等等。
下面来简要介绍一下曲国庆和姜玉春写的聚类分析及其在土地利用分类上的应用，它利用系统聚类分析的基本原理，并根据实际的土地申报登记和土地利用的调查资料，选择反映住宅建设和占地情况的人均占地面积、平均年建房率、建设用地利用率、反映耕地分布和占有情况的人均耕地面积、当地经济状况等为聚类指标，探讨聚类分析的模式相似性测度，计算方法和步骤。这其中涉及了很多问题，如样本数据的采集、统计、标准化和样本相似度测度的选择及确定，文章最后给出了土地利用聚类分析的计算方法和步骤。 读何晓群编著的多元统计分析和张文璋编著的实用统计分析方法与spss应用得出的一些体会如下：在聚类分析这一章，张文璋编的多元更具有系统性和层次性，比如他将聚类分析方法用一个表格的形式表现出来，让不同方法之间
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