應用多元統計分析課程論文

1、應用多元統計分析課程論文論文題目:江蘇省各地區(qū)物流產業(yè)發(fā)展的綜合評價 姓 名: 熊海帆 學 院: 信息與網絡工程學院 專 業(yè): 信息與計算科學 班 級: 2013級 1 班 學 號: 1884130124 指導教師: 張家昕 2015年11月30日安徽科技學院教務處 摘要現代意義上的物流管理出現在20世紀80年代，人們發(fā)現利用跨職能的流程管理的方式去觀察，分析和解決企業(yè)經營中的問題非常有效，通過分析物料從原材料運到工廠，流經生產線上每個工作站，企業(yè)可以消除很多看似高效率卻實際上降低了效率的局部優(yōu)化行為。物流產業(yè)的實質體現為技術密集和勞動密集相結合,是具有第三產業(yè)特征的跨地區(qū)、跨行業(yè)、跨部門特點

2、的產業(yè)形式。物流產業(yè)對經濟增長,特別是區(qū)域經濟增長和區(qū)域產業(yè)協作的推動,都有著不可替代的重大意義,在區(qū)域經濟、產業(yè)布局研究過程中,都不能忽視物流產業(yè)在其中的基礎保障作用。本文在構建江蘇省沿江地區(qū)物流產業(yè)發(fā)展綜合指標體系的基礎上，運用多元統計分析中的主成分分析方法，因子分析作為比較，判斷本問題哪種方法更為適合，對江蘇省沿江地區(qū)20個地市的物流發(fā)展現狀進行了綜合評價，為江蘇省各地市物流產業(yè)主管部門制定相應政策提供一定的理論依據，旨在提高江蘇省沿江地區(qū)整體物流發(fā)展水平。【關鍵詞】主成分分析；因子分析；物流產業(yè)；綜合評價1、 引言隨著經濟全球化持續(xù)發(fā)展、科學技術水平不斷提高以及專業(yè)化分工進一步深化，經

3、濟的快速增長對物流業(yè)產生了巨大的需求,促使物流業(yè)以及與物流相關的交通運輸、倉儲配送和郵電通信業(yè)等都有較快的發(fā)展。同時,作為經濟增長的“加速器”物流業(yè)的快速發(fā)展將會改變國民經濟增長方式,降低國民經濟的運行成本,促進了經濟的可持續(xù)發(fā)展。物流對于經濟增長的影響以及物流業(yè)與經濟增長之間的關系已經成為物流領域的一個研究重點。本文擬從主成分分析的角度出發(fā)，以江蘇省數據為例來探討哪些因素是物流發(fā)展的主要因素，對江蘇省物流產業(yè)發(fā)展現狀進行綜合評價，從而為江蘇省乃至全國的物流產業(yè)的發(fā)展提供一定的啟示。二、模型的建立2.1 主成分分析主成分分析也稱分量分析是把原來多個變量化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法，由

4、于多個變量之間往往存在著一定程度的相關性，因此從數學角度來看，這是一種降維處理技術。以各個主成分為分量就得到一個更低維的隨機向量。因此通過主成分分析既可以降低維數又保留了原數據的大部分信息。假定有n個地理樣本，每個樣本共有p個變量描述，這樣就構成了一個n×p階的數據矩陣 (1)可是如此多的變量，我們如何從這么多變量的數據中抓住主要的變量作為指標呢？要解決這一問題，自然要在p維空間中加以考察，這是比較麻煩的。為了克服這一困難，就需要進行降維處理，即用較少的幾個綜合指標來代替原來較多的變量指標，而且使這些較少的綜合指標既能盡量多地反映原來較多指標所反映的信息，同時它們之間又是彼此獨立的。

5、那么，這些綜合指標（即新變量)應如何選取呢？顯然，其最簡單的形式就是取原來變量指標的線性組合，適當調整組合系數，使新的變量指標之間相互獨立且代表性最好如果記原來的變量指標為，它們的綜合指標新變量指標為，（)。則(2)在（2)式中，系數由下列原則來決定：（1)與（；，=1，2，相互無關)；（2)量。是，的一切線性組合中方差最大者；是與不相關的，的所有線性組合中方差最大者；是與，都不相關的，的所有線性組合中方差最大者。這樣決定的新變量指標，分別稱為原變量指標，的第一，第二，第主成分。其中，在總方差中占的比例最大，的方差依次遞減。在實際問題的分析中，常挑選前幾個最大的主成分，這樣既減少了變量的數目，

6、又抓住了主要矛盾，簡化了變量之間的關系。從以上分析可以看出，找主成分就是確定原來變量（=1，2，)在諸主成分（=1，2，)上的載荷（=1，2，；=1，2，)，從數學上容易知道，它們分別是，的相關矩陣的m個較大的特征值所對應的特征向量。主成分分析是社會經濟問題中研究應用最多的多元統計方法之一，其原理是利用降維的思想，在保證原始數據信息損失最小的前提下，將原來指標重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合指標，這幾個綜合指標是原始指標的線性組合。并且保留了原始指標的主要信息，彼此間又互不相關，使復雜的問題簡單化，抓住主要矛盾進行分析?；静襟E為：確定分析變量，收集數據；原始數據的標準化處理；由標準數據求

7、協方差矩陣；求R的特征值、特征向量和主成分的方差貢獻率；提取主成分；求主成分分值，計算綜合分值。數據選取以及指標來源根據上文主成分分析的基本原理，本文以江蘇省為例，考慮到統計數據可獲得性，本文選取“地區(qū)生產總值”作為物流需求規(guī)模影響指標；選取“公路里程以及民用汽車擁有量”作為物流供給的影響因素；選取“第一、第二、第三產業(yè)的產值”作為產業(yè)結構的影響因素。具體選擇的指標為：地區(qū)生產總值，單位：億元；：第一產業(yè)產值，單位：億元；：第二產業(yè)產值單位：億元；：第三產業(yè)產值單位：億元；：公路里程，單位：公里；：以及車輛擁有量，單位：萬輛；其中，三大產業(yè)不僅考慮了區(qū)域經濟總量，還考慮了江蘇省經濟結構對物流需

8、求規(guī)模影響。（具體的原始數據見表1所示）表1 2013年江蘇省各地區(qū)6項主要指標地區(qū)江蘇省區(qū)3825.7698.721694.962032.08758163.85江陰市1713.1932.211028.40652.58234714.47常州市區(qū)1919.4244.111098.67776.64385929.56常熟市1230.7026.93691.77512.00304213.51張家港市1402.0019.98870.32511.70145211.52太倉市612.0124.66355.35232.0011686.41南通市區(qū)1144.9041.32652.70450.88305115.91

9、啟東市359.5049.29188.48121.7326394.30如皋市355.1536.97198.28119.9029974.31海門市415.0033.43247.97133.6022564.03揚州市區(qū)830.8719.77483.79327.3118989.59儀征市227.2913.05137.2776.9714571.90江都市402.0832.63228.04141.4121163.64鎮(zhèn)江市區(qū)741.2616.51442.62282.1314767.73丹陽市502.2129.38285.37187.4619914.55揚中市213.487.56125.8480.08958

10、1.82句容市215.1221.60119.2574.2723071.56泰州市區(qū)458.5311.79291.89154.8510454.77靖江市364.4315.41214.69134.3311823.38泰興市337.0727.01193.23116.8319673.26數據來源：江蘇省統計年鑒20132.1.2先用因子分析對數據處理我們要考慮的是：如何根據這些經濟指標，對各個地區(qū)進行綜合評價與排序？因子分析也是一種降維，簡化數據的技術。它通過研究眾多變量之間的內部依賴關系，探求觀察數據中的基本結構，在研究江蘇省沿江地區(qū)物流發(fā)展示所涉及的指標很多，過多的指標容易導致分析過程復雜化。一個

11、合適的做法就是從這些關系錯綜復雜的經濟指標中提取少數幾個主要因子，每個主要因子都能反映相互依賴的社會經濟指標見共同作用，因此選取“公路里程以及民用汽車擁有量”作為物流供給的影響因素；選取“第一、第二、第三產業(yè)的產值”作為產業(yè)結構的影響因素，抓住這些主要因素就可以幫我們對復雜的物流發(fā)展問題進行深入分析，合理解釋和正確評價。2.1.3因子載荷的統計對于因子模型： , 我們可以得到與的協方差為設因子載荷矩陣為，稱第列元素的平方和，即 , 為公因子對的貢獻，即表示同一公共因子對各變量所提供的方差貢獻之總和，它是衡量每一個公共因子相對重要性的一個尺度。 三、模型求解3.1以因子分析的結果進行主成分分析（

12、一）主要運算結果分析變量共同反映每個變量對所提取的所有公共因子的依賴程度，此數值是因子載荷陣中每行的因子載荷的平方和，提取的因子個數不同，變量共同程度也不同。從標準化數據出發(fā)，我們先計算這些指標的主成分，然后通過主成分的大小進行排序，對原始數據進行標準化處理。計算特征值、方差貢獻率以及各指標的相關系數矩陣。利用SAS軟件對標準處理的數據進行處理。特征值、方差貢獻率的結果如表2所示，各指標的相關系數矩陣的特征值如表3所示，各地區(qū)的綜合得分如表4所示， 表2 方差分析表主成分初始特征值提取的主成分載荷的平方和特征值方差貢獻率%累計方差貢獻率%特征值方差貢獻率%累計方差貢獻率%15.429890.5

13、090.505.429890.5090.5020.46587.7698.260.46587.7698.2630.05870.9899.2440.03610.6099.8450.00960.16100.00600100.00提取方法：主成分法提取主成分。如表2所示，利用因子分析的結果進行主成分分析，提取前2個特征值的主成分，這兩個主成分的累計方差貢獻率達到98.26，表明提取的前2個主成分可以基本反映全部6個指標所具有的信息，能在一定程度上說明區(qū)域物流產業(yè)發(fā)展的綜合因素，從特征向量我們可以寫出6個主成分的具體形式如下：Prin1=0.419061x1+0.381547x2+0.399822x3+

14、0.423129x4+0.400101x5+ 0.424067x6Prin2=-0.312072x1+0.631509x2-0.489653x3-0.176339x4+0.477188x5 -0.072414x6利用SAS統計軟件進行數據的處理，得出相關系數矩陣的特征值（見表3），進而得到主成分的表達式可以表述為：表3各指標相關系數矩陣的特征量 Prin1Prin2Prin3Prin4Prin5 Prin6X10.419061-.312072 0.104114-.007028-.219835-.817180X20.3815470.6315090.571777-.3555460.0439540.

15、018578X30.399822-.4896530.4914940.397004 0.216001 0.393125X40.423129-.176339-.282026-.368583 -.630198 0.421100X50.4001010.477188-.3584610.687302 -.1064510.000000X60.424067-.072414 -.461121-.328158 0.7032800.000000我們以特征根為權，對6個主成分進行加權綜合，對原始數據進行標準化處理計算出各地區(qū)的綜合得分（見表4），負分值不表示物流產業(yè)發(fā)展的能力差，評價分值只是反映了物流產業(yè)發(fā)展能力的相

16、對強弱。綜合得分的計算公式是：表4綜合排序綜合排名nameY綜合排名nameY1南京市區(qū)3.3784511江都市-0.276572常州市區(qū)1.0250412丹陽市-0.277533江陰市0.4213413鎮(zhèn)江市區(qū)-0.357184南通市區(qū)0.4012914太倉市-0.380875常熟市0.2543115泰興市-0.390966張家港市-0.0059916句容市-0.470827啟東市-0.0297317靖江市-0.617528如皋市-0.11500 18泰州市區(qū)-0.623479揚州市區(qū)-0.2018919儀征市-0.6780010海門市-0.2390620揚中市-0.81584 &

17、#160;從表4的綜合排名可以看出，南京市的綜合評價排在第一，原始數據也反映出南京市存在明顯的發(fā)展優(yōu)勢，另外得分為正值的地區(qū)只有5個，得分為負值的市有15個，這信息說明江蘇省的物流產業(yè)發(fā)展目前并不容樂觀，并且地區(qū)之間的發(fā)展不平衡，易形成兩極分化的局勢。四、模型的分析與應對措施針對本文影響物流產業(yè)發(fā)展能力的主要因素的分析，提高地區(qū)物流產業(yè)發(fā)展能力具體政策建議如下：（1） 加快產業(yè)結構的轉換，構建合理的產業(yè)結構 從上述結果看第一產業(yè)產值與江蘇省物流產業(yè)的發(fā)展呈現了高度的相關性，而并非第三產業(yè)，說明當第一、二、和第三產業(yè)構成比例不合理時，對物流需求就出現了削弱作用。因此，在發(fā)展江蘇省物流產業(yè)時必須先

18、加快產業(yè)結構的轉換，構建合理的產業(yè)結構。 （二）加快物流產業(yè)基礎設施建設，完善物流發(fā)展平臺 基礎設施優(yōu)越的區(qū)域，運輸條件便利，就可以吸引更多的物流，這與本文最終分析的結果是一致的。因此，在江蘇省物流產業(yè)發(fā)展的過程之中，必須不斷完善基礎設施建設，加大鐵路、公路以及內河的里程。加大投資，增加車輛的擁有量。構建合理的物流信息平臺，加大物流人才的培養(yǎng)等。 （三）加強政府對物流業(yè)發(fā)展的規(guī)劃，制定人才開發(fā)戰(zhàn)略各級政府要加強對物流業(yè)發(fā)展的規(guī)劃和指導，加強宣傳引導，營造物流業(yè)發(fā)展的良好環(huán)境，制定物流人才開發(fā)戰(zhàn)略，建立吸引人才的有效機制。 在貫徹落實好國家和省現有推動物流業(yè)發(fā)展有關政策的基礎上，進一步研究制定促進物流業(yè)發(fā)展的土地、稅收、融資和交通管理等方面的政策措施。省及地方各級人民政府在財政資金安排上，支持重點物流項目建設、物流人才培養(yǎng)、物流科技研發(fā)和物流基礎性工作。在符合國家、省用地政策的前提下，優(yōu)先安排省級重點物流項目用地。對全省重點物流企業(yè)的土地和房屋使用稅實行適當減免，用足用好物流營業(yè)稅抵扣政策。制定城市物流配送車輛通行便利措施和降低物流企業(yè)規(guī)費負擔的政策。（四）加快經濟發(fā)展，提高最終消費支出        實踐證明，經濟越發(fā)達地區(qū)對物流的需求規(guī)模越大，經濟增長對物流需求有很大促進作用，這點從模