多元統(tǒng)計(jì)分析課程論文

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1、應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析論文《應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析》期末論文農(nóng)村居民生活消費(fèi)分析——2014年我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)分析14應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析論文目錄摘要3一、引言4二、因子分析法42.1統(tǒng)計(jì)思想42.2因子的確定52.3分析過(guò)程62.3.1基本分析62.3.2因子載荷矩陣72.3.3因子得分9三、聚類分析法123.1系統(tǒng)聚類法的思想123.2系統(tǒng)聚類12四、影響農(nóng)村居民消費(fèi)因素134.1收入影響134.2消費(fèi)環(huán)境影響134.3消費(fèi)觀念影響14五、參考文獻(xiàn)14六、附錄：1414應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析論文農(nóng)村居民生活消費(fèi)分析——2014年我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)分析摘要：本文綜合

2、了因子分析與聚類分析,先進(jìn)行因子分析,再用因子分析的結(jié)果進(jìn)行聚類分析。在2014年農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,本文較多運(yùn)用了31個(gè)省份的因子得分,計(jì)算出單因子情況下31個(gè)省份的得分和31個(gè)省份在八項(xiàng)消費(fèi)產(chǎn)生的3個(gè)因子上的綜合得分,再把該得分作為31個(gè)省份的屬性,采用離差平方和(ward)方法進(jìn)行聚類,最后將城市分為三層，對(duì)整體進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和說(shuō)明。關(guān)鍵詞：因子分析；聚類分析；綜合評(píng)價(jià)14應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析論文2014年我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)分析一、引言由于我國(guó)國(guó)土遼闊,自然條件差異很大,經(jīng)濟(jì)發(fā)展極不平衡,一些地區(qū)、一些鄉(xiāng)村、一些居民群體的生活目前與小康

3、指標(biāo)仍有差距,有的甚至還沒(méi)有解決溫飽問(wèn)題。我國(guó)現(xiàn)有65%的人口在農(nóng)村,農(nóng)村居民的生活問(wèn)題是全面建設(shè)小康社會(huì)的主要問(wèn)題。因此,筆者就我國(guó)農(nóng)村居民生活消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行因子分析和聚類分析,以期對(duì)農(nóng)村居民生活消費(fèi)的問(wèn)題作一研究,并以此尋求合理的解決思路。二、因子分析法2.1、統(tǒng)計(jì)思想因子分析的基本思想是通過(guò)對(duì)變量相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能控制所以變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，并依據(jù)相關(guān)性的大小將變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，不同組的變量相關(guān)性較低。每組代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)成為公共因子。對(duì)于所研究的問(wèn)題試圖

4、用最小個(gè)數(shù)的不可觀測(cè)的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來(lái)描述原來(lái)可觀測(cè)的每一個(gè)變量。2.2、因子的確定利用2014年各地區(qū)農(nóng)村居民家庭平均每人生活消費(fèi)支出資料。摘自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2015)》做因子相關(guān)性分析得：表一、相關(guān)矩陣表相關(guān)矩陣a14應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析論文食品衣著居住家庭設(shè)備及服務(wù)交通和通訊文娛用品及服務(wù)醫(yī)療保健其他商品和服務(wù)相關(guān)食品1.000.669.831.789.759.356.462.818衣著.6691.000.760.729.871.499.722.755居住.831.7601.000.872.814.547.645.76

5、7家庭設(shè)備及服務(wù).789.729.8721.000.764.466.516.694交通和通訊.759.871.814.7641.000.580.698.763文娛用品及服務(wù).356.499.547.466.5801.000.691.505醫(yī)療保健.462.722.645.516.698.6911.000.613其他商品和服務(wù).818.755.767.694.763.505.6131.000Sig.（單側(cè)）食品.000.000.000.000.027.005.000衣著.000.000.000.000.003.000.000居住.000.000.

6、000.000.001.000.000家庭設(shè)備及服務(wù).000.000.000.000.005.002.000交通和通訊.000.000.000.000.000.000.000文娛用品及服務(wù).027.003.001.005.000.000.002醫(yī)療保健.005.000.000.002.000.000.000其他商品和服務(wù).000.000.000.000.000.002.000a.行列式=.000因子相關(guān)相關(guān)矩陣反映我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的各指標(biāo)之間存在較高的相關(guān)性,而變量間存在較為明顯的相關(guān)關(guān)系是應(yīng)用因子分析提取主因子，并以此為依據(jù)構(gòu)造評(píng)價(jià)體系的

7、基礎(chǔ)。因此存在可以采用因子分析進(jìn)行分析的可能。2.3分析過(guò)程2.3.1、基本分析共同度描述的是變量Ｘi(i=1,2,?,m)對(duì)m個(gè)因子的依賴程度，也就是用m個(gè)因子描述變量的有效性。本文用因子分析法，選取特征值r>1的變量作為主因子并計(jì)算其共同度。表二、公因子方差表14應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析論文公因子方差初始提取食品1.000.939衣著1.000.961居住1.000.941家庭設(shè)備及服務(wù)1.000.948交通和通訊1.000.929文娛用品及服務(wù)1.000.997醫(yī)療保健1.000.992其他商品和服務(wù)1.000.958提取方法：主成份分析。由表二

8、可以看出，主因子對(duì)每個(gè)變量指標(biāo)有很強(qiáng)的解釋力。表三、解釋的總方差表解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%