Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика
|
Определение достоверности
Найдем произведение транспонированной разности векторов средних групп предприятий и обратной общей ковариационной матрицы.
| (а1 - а2)Т =
| 2,353
| 3,31
| -1,264
| |
|
|
|
| | (а1 - а2)Т * м-1=
|
|
|
| |
|
|
|
| | 1/2*(а1 - а2)Т * м-1=
|
|
|
|
Для определения достоверности D3 вычислим расстояние Махаланобиса.
d3кв = 70,96
d3 = 8,42
m1 = m3 = 4; n = 1
 
0,5 4,5
0,71 2,12
0,100492496
exp(-7,973333)=0,00409
0,125
| α3 = β3 =
| 5,13768E-05
| | D3 = 1- α3 = 1 - β3 =
| 0,999948623
|
Обучение по четырем признакам
Расчет векторов средних и ковариационных матриц
Добавим еще один показатель (№4) – рентабельность активов компаний.
| №
| Признак
| Преуспевающие предприятия , S1
| | Х1 (1)
| Х2 (1)
| Х3 (1)
| Х4 (1)
| |
| Объем реализации, млрд.р.
| 12,42
| 15,34
| 18,98
| 18,34
| |
| Чистая прибыль, млрд.р.
| 5,84
| 6,39
| 7,56
| 6,74
| |
| Численность рабочих, тыс.чел.
| 3,750
| 2,857
| 1,396
| 2,757
| |
| Рентабельность активов
| 4,65
| 1,539
| 2,86
| 3,63
|
| Х1 (1) -
| ОАО "Белсвязь"
| | Х2 (1) -
| ОАО "Дальсвязь"
| | Х3 (1) -
| ОАО "Артелеком"
| | Х4 (1) -
| ОАО "ЦентрТелеком"
|
| №
| Признак
| Кризисные предприятия, S2
| |
|
| Х1 (2)
| Х2 (2)
| Х3 (2)
| Х4 (2)
| |
| Объем реализации, млрд.р.
| 11,79
| 14,67
| 16,45
| 12,76
| |
| Чистая прибыль, млрд.р.
| 3,04
| 1,76
| 3,75
| 4,73
| |
| Численность рабочих, тыс.чел.
| 5,660
| 4,674
| 2,630
| 2,853
| |
| Рентабельность активов
| 1,22
| 0,63
| 1,74
| 0,8
|
| Х1 (2) -
| ОАО "Сибирьтелеком"
|
| | Х2 (2) -
| ОАО "Сахалинсвязь"
|
| | Х3 (2) -
| ОАО "Электросвязь" Республики Бурятия
| | Х4 (2) -
| ОАО "Тула-телеком"
|
|
Для групп предприятий S1 и S2 составим векторы средних (соответственно а1 и а2), а также их разность и сумму.
|
| 16,270
|
|
| 13,918
| | а1 =
| 6,6325
|
| а2 =
| 3,320
| |
| 2,69
|
|
| 3,954
| |
| 3,16975
|
|
| 1,0975
| |
|
|
|
|
| |
| 2,353
|
|
| 30,188
| | а1 - а2 =
| 3,313
|
| а1 + а2 =
| 9,953
| |
| -1,264
|
|
| 6,644
| |
| 2,072
|
|
| 4,267
|
Вычислим ковариационные матрицы М1 и М2, где m1 и m2 количество преуспевающих и кризисных предприятий соответственно (m1 = m2 = 4).
 
| 1)
|
|
|
|
| |
| -3,850
|
|
|
| | х1(1)-а1=
| -0,7925
|
|
|
| |
| 1,06
|
|
|
| |
| 1,48
|
|
|
| |
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х1(1)-а1)Т=
| -3,850
| -0,7925
| 1,06
| 1,48
| |
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| |
| 14,82
| 3,05
| -4,08
| -5,6989625
| | (х1(1)-а1)*(х1(1)-а1)Т=
| 3,05
| 0,63
| -0,84
| -1,173098125
| |
| -4,08
| -0,84
| 1,12
| 1,569065
| |
| -5,6989625
| -1,173098125
| 1,569065
| 2,191140063
| |
|
|
|
|
|
| 2)
|
|
|
|
| |
| -0,930
|
|
|
| | х2(1)-а1=
| -0,2425
|
|
|
| | | 0,17
|
|
|
| | | -1,63075
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х2(1)-а1)Т=
| -0,930
| -0,2425
| 0,17
| -1,63075
| | |
|
|
|
| | | 0,86
| 0,23
| -0,16
| 1,5165975
| | (х2(1)-а1)*(х2(1)-а1)Т=
| 0,23
| 0,06
| -0,04
| 0,395456875
| |
| -0,16
| -0,04
| 0,03
| -0,27233525
| |
| 1,5165975
| 0,395456875
| 0,027889
| 2,659345563
|
| 3)
|
|
|
|
| |
| 2,710
|
|
|
| | х3(1)-а1=
| 0,9275
|
|
|
| | | -1,29
|
|
|
| | | -0,30975
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х3(1)-а1)Т=
| 2,710
| 0,9275
| -1,29
| -0,30975
| | |
|
|
|
| | | 7,34
| 2,51
| -3,51
| -0,8394225
| | (х3(1)-а1)*(х3(1)-а1)Т=
| 2,51
| 0,86
| -1,20
| -0,287293125
| |
| -3,51
| -1,20
| 1,67
| 0,4008165
| |
| -0,8394225
| -0,287293125
| 0,4008165
| 0,095945062
|
| 4)
|
|
|
|
| |
| 2,070
|
|
|
| | х4(1)-а1=
| 0,1075
|
|
|
| | | 0,07
|
|
|
| | | 0,46025
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х4(1)-а1)Т=
| 2,070
| 0,1075
| 0,07
| 0,46025
| | |
|
|
|
| | | 4,28
| 0,22
| 0,14
| 0,9527175
| | (х4(1)-а1)*(х4(1)-а1)Т=
| 0,22
| 0,01
| 0,01
| 0,049476875
| | | 0,14
| 0,01
| 0,00
| 0,03083675
| |
| 0,9527175
| 0,049476875
| 0,03083675
| 0,211830063
|
| ковариационная
| 9,1055
| 2,0042
| -2,5348
| -1,3564
| | матрица М1=
| 2,0042
| 0,5196
| -0,6912
| -0,3385
| |
| -2,5348
| -0,6912
| 0,9435
| 0,5761
| |
| -1,3564
| -0,3385
| 0,6762
| 1,7194
|
| 1)
|
|
|
|
| |
| -2,128
|
|
|
| | х1(2)-а2=
| -0,280
|
|
|
| |
| 1,706
|
|
|
| |
| 0,1225
|
|
|
| |
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х1(2)-а2)Т=
| -2,128
| -0,280
| 1,706
| 0,1225
| |
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
| |
| 4,53
| 0,60
| -3,63
| -0,260619
| | (х1(2)-а2)*(х1(2)-а2)Т=
| 0,60
| 0,08
| -0,48
| -0,0343
| |
| -3,63
| -0,48
| 2,91
| 0,2089544
| |
| -0,26061875
| -0,0343
| 0,20895438
| 0,0150063
|
| 2)
|
|
|
|
| |
| 0,753
|
|
|
| | х2(2)-а2=
| -1,560
|
|
|
| | | 0,720
|
|
|
| | | -0,4675
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х2(2)-а2)Т=
| 0,753
| -1,560
| 0,720
| -0,4675
| | |
|
|
|
| | | 0,57
| -1,17
| 0,54
| -0,351794
| | (х2(2)-а2)*(х2(2)-а2)Т=
| -1,17
| 2,43
| -1,12
| 0,7293
| |
| 0,54
| -1,12
| 0,52
| -0,336483
| |
| -0,35179375
| 0,7293
| -0,33648313
| 0,2185563
|
| 3)
|
|
|
|
| |
| 2,533
|
|
|
| | х3(2)-а2=
| 0,430
|
|
|
| | | -1,324
|
|
|
| | | 0,6425
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х3(2)-а2)Т=
| 2,533
| 0,430
| -1,324
| 0,6425
| | |
|
|
|
| | | 6,41
| 1,09
| -3,35
| 1,6271313
| | (х3(2)-а2)*(х3(2)-а2)Т=
| 1,09
| 0,18
| -0,57
| 0,276275
| |
| -3,35
| -0,57
| 1,75
| -0,850831
| |
| 1,62713125
| 0,276275
| 1,75363806
| 0,4128063
|
| 4)
|
|
|
|
| |
| -1,158
|
|
|
| | х4(2)-а2=
| 1,410
|
|
|
| | | -1,101
|
|
|
| | | -0,2975
|
|
|
| |
|
|
|
|
| | (х4(2)-а2)Т=
| -1,158
| 1,410
| -1,101
| -0,2975
| | |
|
|
|
| | | 1,34
| -1,63
| 1,27
| 0,3443563
| | (х4(2)-а2)*(х4(2)-а2)Т=
| -1,63
| 1,99
| -1,55
| -0,419475
| |
| 1,27
| -1,55
| 1,21
| 0,3276219
| |
| 0,34435625
| -0,419475
| 0,32762188
| 0,0885062
|
| ковариационная
| 4,281958333
| -0,373766667
| -1,7221125
| 0,453025
| | матрица М2=
| -0,373766667
| 1,561666667
| -1,24087
| 0,1839333
| |
| -1,7221125
| -1,24087
| 2,13133758
| -0,216913
| |
| 0,453025
| 0,183933333
| 0,65124373
| 0,2449583
|
Найдем общую ковариационную матрицу М.
|
| 36,4219
| 8,0169
| -10,13914667
| -5,4254
| | m1*M1=
| 8,0169
| 2,0782
| -2,764706667
| -1,3539
| | | -10,13914667
| -2,7647
| 3,773885333
| 2,3045
| | | -5,4254
| -1,3539
| 2,704809667
| 6,8777
|
|
| 17,1278
| -1,4951
| -6,88845
| 1,8121
| | m2*M2=
| -1,495066667
| 6,246666667
| -4,96348
| 0,7357
| |
| -6,88845
| -4,96348
| 8,52535033
| -0,86765
| |
| 1,8121
| 0,7357
| 2,60497492
| 0,9798333
|
| | 53,5497
| 6,5219
| -17,02759667
| -3,6133
| | m1*M1+m2*M2=
| 6,5219
| 8,3249
| -7,728186667
| -0,6182
| |
| -17,02759667
| -7,7282
| 12,29923567
| 1,4369
| |
| -3,6133
| -0,6182
| 5,309784583
| 7,8575
|
|
| 8,9250
| 1,0870
| -2,8379
| -0,6022
| | Общая ковариационная матрица М =
| 1,0870
| 1,387
| -1,288
| -0,1030
| |
| -2,8379
| -1,288
| 2,0499
| 0,2395
| |
| -0,6022
| -0,103
| 0,8850
| 1,3096
|
|
| 9,24902
| 3,34814
| -0,00019
| 0,001548
| | Обратная ковариационная матрица М-1 =
| 3,90900
| 0,00044
| 0,00021
| -0,001487
| |
| 2,20742
| -1,66710
| 2,59133
| 0,007246
| |
| -0,001
| -0,01800
| -0,65284
| 5,2252
|
Определение достоверности
Найдем произведение транспонированной разности векторов средних групп предприятий и обратной общей ковариационной матрицы.
| (а1 - а2)Т =
| 2,353
| 3,31
| -1,264
| 2,072
| |
|
|
|
|
| | (а1 - а2)Т * м-1=
| 31,91
| 9,95
| -4,63
| 10,8175
| |
|
|
|
|
| | 1/2*(а1 - а2)Т * м-1=
| 15,96
| 4,97
| -2,31
| 5,4087
|
Для определения достоверности D4 вычислим расстояние Махаланобиса.
| d4 кв =
| 136,300
| | d4 =
| 11,675
| |
|
| | m1 = m2 = 4 ; n=1
|
|
0,5 4,5
0,71 2,12
0,072506784
exp(-14,558222)=0,00409
0,1932427
Для установления оптимальной размерности р признакового пространства вычислим отношение расстояний Махаланобиса:
1,113675038
Так как ,то оптимальная размерность признакового пространства р=4.
Поиск по сайту:
|
