定量分析方法ppt课件.ppt

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1、定量分析方法一、定量分析方法概述二、定量分析的一般方法三、定量分析方法使用2一、定量分析方法概述1.什么是定量分析方法2.定量分析方法的分类3.定量分析方法的一般程序4.数据分布的一般特征1.1什么是定量分析方法早期的公共管理推荐经验科学的研究方法,把观测、实验、对比、抽样、案例、访谈、调查等方法,作为主要方法。20世纪40年代以后,开始引入运筹学,控制论,系统工程、系统分析、损益分析,计算机模拟等定量分析方法。定量分析的定义:借助于经济学,数学,计算机科学、统计学,概率论以及帮助决策的决策理论来进行逻辑分析和推论。1.2定量分

2、析方法的分类回归分析法时间序列分析法层次分析法决策法优化方法投入产出分析法1.3定量分析方法的一般程序通常分析研究要经历选择课题、制定课题计划、数据搜集、分析与预测、成果应用及评价五个阶段,各个阶段的关系已经具体每个阶段中需要做的工作可以细分成如右图。“制定课题计划”处理的好就能把握好一个大方向,避免或少走弯路。“数据搜集”是后期工作的立足点,数据充分准确与否关系整个研究成果的可信度。“数据整理和鉴别”是数据分析与预测的前期工作,这个阶段的成果直接服务于“数据分析与预测”“数据分析与预测”是核心工作也是任务最繁重的工作,这里将涉

3、及到一系列的定量分析方法和纷繁的数学计算,要求较高,难度也是最大的。数据收集数据搜集分析研究的性质及其研究方法,决定了分析研究必须以大量的、翔实的数据为基础才能获得成果。因此,数据搜集是对具体数据进行分析研究、对未来状况进行预测的前提,也是决定整个分析研究能否得出正确的、有效地结论的关键。搜集的数据越全、越充分,研究的基础就越牢固,结论就越准确、可靠。数据搜集的一般程序课题分析包括内容分析、地域分析和时域分析三方面,只有对课题研究的内容和概貌、所涉及的学科和领域、所需数据的内容范围和重点、主题和类属等进行认真的分析,得以确切的认

4、识,才能选择适当的搜集方式,顺利的开展数据调查活动。数据整理与鉴别经过数据搜集得到的数据通常是杂乱无章的,同时由于数据来源的广泛性、渠道的多样性,使得其真实性和可靠性很难保证。这些数据还远远不能达到使用的要求,必须对其进行鉴别和整理之后,才能在此基础上进行更深入的研究。数据整理是属于数据的初加工,一般流程可用下图表示:形式整理:将众多数据进行形式上的排序,不涉及数据具体内容,而是凭借某一外在依据进行分门别类的处理。(外在依据:学科,使用方向,内容要点。)内容整理:在形式整理得基础上进一步深化,从内容角度对数据再处理。简单举例:国

5、民经济数据,可能得到的一手资料就非常纷繁,那可能的一种整理方式,首先形式整理分为第一产业、第二产业、第三产业;内容整理再有可能对第一产业数据进一步分解,比如按季度划分,分别统计报表,提炼增长趋势等观点。1.4数据分布的一般特征集中趋势的测度找出一组数据的中心或中间位置。相关概念:众数(频此出现最多的数,分单众数、复众数、无众数)、中位数(排序了的顺序数据的中间那个数)、分位数(特殊的中位数)、平均数、加权平均数;离散趋势的测度极差(全距,衡量一组数据跨度的系数);平均差;方差和标准差;两者需要结合来看:数据的离散程度越大,集中趋

6、势的测度值对该组数据的代表性就越差;离散程度越小,其代表性越好。以两组数据为例:0、50、100;48,50,52二、定量分析的一般方法回归分析法时间序列分析法层次分析法决策法优化分析方法2.1回归分析法回归分析法:是运用数理统计方法从事务已知状态预测未来状况的一种定量研究方法。它的基本功能是从涉及多因素相互交织的复杂现象中寻找规律,推断出有意义的结论。回归分析法着眼于研究变量之间的互相关系,把其中一些因素作为控制的变量,而把另一些随机变量作为因变量,利用适当的数学模型尽可能趋向于趋势变化的均值描述它们的关系的分析基本步骤:搜集

7、数据是后续所有工作的基础。设定回归方程就是明确自变量和因变量关系的过程。因变量是果,是我们待预测的因素;自变量是因,它的发展规律将影响因变量的趋势,选择什么自变量,要能够代表预测对象的发展变化,特征参数的选择将直接影响到预测结果的准确性。注意趋势的延续性。2.1回归分析法1回归分析方法概述2一元线性回归分析3多元线性回归分析4一元非线性回归分析5多重线性回归6Excel的函数使用2.1.1回归分析方法概述一种建立统计观测值之间的数学关系的方法通过自变量的变化来解释因变量的变化,从而由自变量的取值预测因变量的可能值自变量与因变量的

8、相关关系2.1.1.1最小二乘法原理:因变量估计值与观测值之间均方误差极小(使残差平方和最小的方法)在实际操作中,可以通过Matlab或者Excel种的回归分析工具计算系数a和b2.1.1.2回归模型的检验判定系数R2用来判断回归方程的拟合优度。通常可以认为当R

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