多元统计分析方法在宏观经济分析中的运用研究

施艳磊

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摘要：经济的发展需要决策部门制定正确的政策，而这些政策必须在数据分析的基础上制定，在多元统计分析中是一种有助于经济分析的理论方法。多元统计分析的主要方法是对历史数据进行理论分析，将所得结果与当前存在情况进行比较，并进行参数校正以及推导出当前经济体系的运行状态。本文利用主成分分析和聚类分析，分析了多元统计分析方法在宏观经济分析中的应用现状和现状。

关键词：多元统计分析方法；在宏观经济分析；运用

1、多元统计分析的主要方法

1.1主成分分析的特点及其运用

主成分分析区分与别的分析方式的特点就在于主要是靠着数据的具体分析，不关注外部环境的因素，减少了在数据分析的过程之中所受到的外在环境因素的影响。在数据分析过程之中一般都是直接去选取变量分析，所以在分析的过程之中的精准度要靠着所取得的变量的基数大小来决定的。因为这样的一种分析数据的方式，所以在数据的分析之中就要尽可能的选取变量基数较小的，选取的数据基数越小其分析的结果就会越准确也会更加地贴近现实的实际情况。在运用的过程之中主要是对于各种基数的运用分析，然后进行相应的数据处理，输入样本观测值制成表格然后同一单位为万元，之后开始逐步的计算标准化的数据矩阵不断的进行变量简化。主成分方法的运用在很大程度之上减少了人们在主观意识之中存在的误差，也减少了数据的反复运算，大大的缩减了在数据分析统计之中的效率降低了数据运算分析中的误差。

1.2聚类分析法的特点及其运用

聚类分析的定义为：一种利用统计方法，统计变量的分布情况，在分析时将性质类似的变量归纳总结，以达到减少系统变量目的的统计学方法.聚类分析虽然属于统计分析的分支，但是其分析方式受到数据挖掘、机器模式识别和统计学等多种分析领域的影响.聚类就意味着在分析过程中，相似度高的变量就要分在同一个集合中，而不同集合之间具有明显的差别，在分析方式上，往往采取先图标、后数据的方式，相比传统的统计方法更为直观.聚类分析过程中，具体的变量聚类方法为：首先在系统中选取要统计的变量，然后选择与所有变量相关的因素作为评定各变量类似程度的标准，接着对每一个变量进行评定，评定完成后，就开始对所有的变量进行矩阵分析.矩阵分析就是将所有变量排列成相似矩阵，然后选取相似度最高的两组变量进行合并，这样就实现了减少变量的目的.这样依次合并新矩阵中相似度最高的两组变量，最终矩阵中的变量统一为一个.最后，根据合并变量的顺序绘制聚类图，就可以直观的看到系统中所有变量之间的相似度大小.根据图表显示并结合实际情况，就可以进行最终的系统分析并得出结果.作为多元统计分析中的主要分支，聚类分析的主要方法有：动态聚类法、聚类预报法、最优分割法、系统聚类法、图表聚类法和模糊聚类法.种类繁多的分析方式使得聚类分析法在实际中的应用范围更为广阔，如天气预报中的灾害预报，就涉及到聚类预报法；企业在进行评价时往往倾向于系统聚类法；而图表聚类法则通常作为汇报性分析中。

2、多元统计分析在宏观经济中的应用实例

2.1判别分析在宏观经济中的应用

判别分析,作为一种判断式的分析方式,在宏观经济中应用广泛。在医学领域、气象预报中,判别分析是一种主要的数据统计分析方式。

1、判别分析在医学领域的应用案例

判别分析对于医学领域的发展具有重要的促进作用,下面将针对呼吸内科的应用案例,对判别分析的实际应用进行合理的解释。如果一个人的肺部产生阴影,那么可能产生的原因是肺癌、肺结核、乙肝、或者是肺气肿。在不知道具体患有什么病症的前提下,通过应用判别分析的分析方式,将多种可能含有的症状综合整理成为一个函数,然后通过患病者的患病状况,研究患病者是否含有咳嗽、咳血、发烧、体重减轻等症状,将患病者的患病状况视为一种可变的因变量,通过对因变量的统计分析,研究患病者患有哪一种肺部的疾病。通过这种判别式的数据统计分析方式,可以合理的分析出患病者属于哪一类的病症结果,通过对于因变量的分析,将患者想要了解的未知问题对应的寻找已知的答案,为医护人员以及病症患者提供有效的解决方案。这种判别分析的方式,可以提高医护人员解决病症患者医疗问题的速度,为医疗事业提供及时有效的解决方案,使真正患有疾病的人员可以在最佳的治疗时间进行医治,以延长患者的生命,再次用宝贵的生命为社会的发展作出自己的贡献,使仅仅患有肺气肿的人员,可以以最快的时间排除自己可能患有癌症或传染性疾病的可能性,为患者以及患者家人带来一份安心。判别分析对于医疗事业的影响深远,在社会发展的过程中,通过判别分析可以提高医疗诊断的效率,用最快的时间诊断出患者的病情,为医疗患者提供最佳的治疗时间,促进中国医疗事业的发展。

2、判别分析在气象预报领域的应用案例

在气象事业中,可以通过提供多种可知的样本,例如阴天、雨天、晴天、多云、雾霾天等多种可能出现的天气样本,将多种天气汇集成的样本制作成为一个总体的函数,根据气象台所侦察到的多种数据进行合理有效的分析,对应的放置在已经知道的样本中,选择最适合的样本作为想要了解的未知函数,在判别分析的判定下,我们可以将所有的天气状态进行整理,根据气象观测中显示的风力情况,云层厚度等所有可变因素,预判未来几天的天气情况,为未来生活的出行条件提供便利的因素。

2.2聚类分析在宏观经济分析中的应用分析

以目前我国社会经济的发展看来，多个行业领域都有着聚类分析统计方式的影子。聚类分析在宏观经济分析中的应用对于我国经济社会的发展将会产生明显影响。简单而言，聚类分析在城市居民生活状态的分析中有着较为广泛的应用。聚类分析方式的应用可以将我国不同省份的居民生活状态绘制成对应的图表，并将省份的名称以及城市居民的住房建筑物投资、人均收入水平等与居民经济发展水平直接相关的可变性数据在图表中进行展示。这些可变经济发展数据在经过整理分析之后能够再次得到简化，通过标准化的处理，以更为直观的方式体现城市居民的经济收入水平。在完成数据的全面收集、分析之后，聚类分析统计方式的应用能够科学分类不同关联的数据样本，将中国的各个省份划为成多种类型，将不同省份城市居民的生活水平以更为直观的图表方式进行呈现，确保国家相关部门能够在宏观经济发展的过程中，对于不同城市居民的生活以及经济水平借助宏观调控进行调整，逐步提高国内整体居民的生活质量。

总结

总而言之，多元统计分析方法作为一种数据统计分析的现代化方式，能够在剔除陈旧数据的前提下收集已有的各项全新数据，并通过整理和分析针对未来数据的变化过程进行预判，为国内各个行业发展提供精准的数据支持。在今后我国经济社会持续发展的过程中，多元统计分析方式也在不断的发展提高，并衍生出了主成分分析方法、聚类分析方法、判别分析方法等类型，能够对社会发展过程中各个领域发展变化进行全方位解读，确保相关部门能够结合精准的宏观经济发展数据对政策进行科学调整，以便在推动我国经济社会高质量发展的同时，逐步提高国民群体的生活质量以及经济收入水平，为我国社会主义强国的建设奠定基础。

参考文献

[1]陈政委.多元统计分析方法在宏观经济分析中的运用[J].环渤海经济瞭望,2020(05):37.

[2]姜丽琴.多元统计分析方法在宏观经济分析中的应用探讨[J].现代商业,2016(06):80-81.

[3]刘君一.多元统计分析方法在宏观经济分析中的运用[J].时代金融,2015(20):168.