| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 第一节 研究背景 | 第11页 |
| 第二节 研究意义 | 第11-13页 |
| 第三节 文献综述 | 第13-15页 |
| 第四节 研究思路及框架 | 第15-19页 |
| 一、研究思路 | 第15-16页 |
| 二、基本框架 | 第16-18页 |
| 三、本文的创新 | 第18-19页 |
| 第二章 概率连接函数 | 第19-34页 |
| 第一节 多指标面板数据的数据形式 | 第19-20页 |
| 第二节 常见的多指标面板聚类方法 | 第20-23页 |
| 一、主成分分析法 | 第20-22页 |
| 二、指标距离求和法 | 第22-23页 |
| 第三节 概率连接函数 | 第23-29页 |
| 一、数面板数据的概率性结构 | 第23-24页 |
| 二、概率连接函数的定义 | 第24-27页 |
| 三、概率连接函数的估计 | 第27-29页 |
| 第四节 个体不相关的概率连接函数 | 第29-34页 |
| 第三章 个体间相关的概率连接函数及其系统聚类 | 第34-46页 |
| 第一节 个体间相关的概率连接函数 | 第34-39页 |
| 第二节 个体不相关下基于概率连接函数的重心系统聚类法 | 第39-42页 |
| 一、系统聚类法的思想 | 第39-40页 |
| 二、基于概率连接函数的重心系统聚类法 | 第40-42页 |
| 第三节 个体相关下基于概率连接函数的系统聚类 | 第42-46页 |
| 一、重心法(the Centroid hierarchical method) | 第42-43页 |
| 二、最短距离法(the Single linkage method) | 第43-44页 |
| 三、最长距离法(the Complete linkage method) | 第44页 |
| 四、类平均法(the Average linkage method) | 第44-46页 |
| 第四章 Monte Carlo模拟研究 | 第46-59页 |
| 第一节 模拟实验的建立及其分析 | 第46-49页 |
| 一、模拟实验的建立与数据生成 | 第46-47页 |
| 二、模拟实验的聚类有效性分析 | 第47-49页 |
| 第二节 模拟的结果及其研究 | 第49-59页 |
| 第五章 实证分析 | 第59-66页 |
| 第一节 我国城镇居民消费结构支出的指标的构建 | 第59-61页 |
| 第二节 我国城镇居民消费结构支出的面板数据聚类分析 | 第61-66页 |
| 第六章 结论 | 第66-69页 |
| 第一节 总结 | 第66-68页 |
| 第二节 研究的不足与研究前景 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
