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文檔簡(jiǎn)介
1、多元統(tǒng)計(jì)分析課程設(shè)計(jì)學(xué) 院:理學(xué)院 專 業(yè):應(yīng)用統(tǒng)計(jì)班 級(jí): 姓 名學(xué) 號(hào): 指導(dǎo)老師: 基于統(tǒng)計(jì)分析在城鎮(zhèn)居民人均購(gòu)置主要食品數(shù)量的分析摘 要進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速開(kāi)展,我國(guó)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了巨大改變,現(xiàn)在選取一些主要生活食物作為目標(biāo),對(duì)食品數(shù)量進(jìn)行因子分析。主要運(yùn)用SAS軟件對(duì)所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出結(jié)論。關(guān)鍵詞: 食品量 因子分析 SASAbstact There is a kind of automatic access systerm that use autamatic indemnification tecnology to identify users ID
2、and rights and according to users rights to control the door.Since entering the twenty-first Century, China's rapid economic development, the consumption structure of urban residents in China has also changed a great change, and now select some of the main living food as a target, the number of
3、food factors analysis. The main use of SAS software for the analysis of the data, draw the conclusion.Key words: food quantity factor analysis SAS目錄一選題背景與選題意義11.1 背景11.2 意義1二原理12.1 因子分析1三數(shù)據(jù)收集與整理23.1 源數(shù)據(jù)23.2 整理的數(shù)據(jù)3四實(shí)證分析3 4.1 因子分析法3五結(jié)果分析7六參考文獻(xiàn)7七附 錄8一選題背景與選題意義1.1 背景進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),人民的生活得到了巨大改善,生活結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜。總體來(lái)
4、說(shuō)我們對(duì)人民具體生活還不是太了解,為了對(duì)人民生活提供具體的數(shù)據(jù),我們通過(guò)對(duì)居民人均購(gòu)置的食品數(shù)量進(jìn)行分析。1.2 意義 1.2.1 理論意義 改革開(kāi)放以來(lái),總體來(lái)看人民的生活是上升的趨勢(shì),但是局部地區(qū)還是處于貧困的水品。本次分析是以90年到2021年人民購(gòu)置食品的數(shù)量為研究依據(jù),研究人民消費(fèi)水品。用多元的統(tǒng)計(jì)分析方法得出的結(jié)論也為相關(guān)機(jī)構(gòu)提供了理論依據(jù),對(duì)了解人民的總體生活有了大致的了解。 1.2.2 現(xiàn)實(shí)意義 本文數(shù)據(jù)基于全國(guó)人民購(gòu)置食物數(shù)量,得出總體人民主要消費(fèi)的物品,從而得出人民生活狀況。對(duì)于相關(guān)部門制定相關(guān)政策的制定有著重要意義。二原理2.1 因子分析 2.1.1 因子分析的思想因子分
5、析是利用降為的思想,由研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā),把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。因子分析的根本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高,而不同組的變量間的相關(guān)性那么較低。每組變量代表一個(gè)根本結(jié)構(gòu),并用一個(gè)不可觀測(cè)的綜合變量表示,這個(gè)根本結(jié)構(gòu)就成為公共因子。對(duì)于所研究的問(wèn)題就是試圖用最少個(gè)數(shù)的不可預(yù)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)觀測(cè)的每一個(gè)分量。 設(shè)是P個(gè)可觀測(cè)的變量,是m個(gè)不可觀測(cè)的變量,并且有P個(gè)變量。他們滿足以下的模型: 那么稱上述模型為一個(gè)因子模型,我們可以用矩陣表示為: 其中, 的公
6、共因子簡(jiǎn)稱為因子, 稱為X的特殊因子。特殊因子是模型中不能被公共因子所包含的局部,公共因子一般對(duì)每個(gè)都有作用,而每個(gè)特殊因子只對(duì)每個(gè)起作用。矩陣是待估的系數(shù)矩陣,稱為第i個(gè)變量在第j個(gè)因子上的載荷。 三數(shù)據(jù)收集與整理 經(jīng)過(guò)在統(tǒng)計(jì)年鑒上數(shù)據(jù)的篩選,得到以下數(shù)據(jù),用以下數(shù)據(jù)分析國(guó)民的食品購(gòu)置數(shù)量推斷人民的生活的變化。3.1 源數(shù)據(jù) 城鎮(zhèn)居民人均購(gòu)置主要食品數(shù)量指 標(biāo)1990199520002005202120212021 糧 食 (千克) 鮮 菜 (千克) 食用植物油 (千克) 豬 肉 (千克)2 牛 羊 肉 (千克) 禽 類 (千克) 鮮 蛋 (千克) 水 產(chǎn) 品 (千克) 鮮 奶 (千克) 鮮
7、 瓜 果 (千克) 酒 (千克)數(shù)據(jù)來(lái)源:?中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒?-20213.2 整理的數(shù)據(jù)用通過(guò)整理的數(shù)據(jù)帶入程序進(jìn)行相關(guān)分析。四實(shí)證分析 4.1 因子分析法通過(guò)整理的數(shù)據(jù),用SAS9.2得出以下結(jié)果:表1由表1可以看到,第一特征值所占比例為0.7278,第二特征值所占比例為0.1967,這倆特征值之和累計(jì)比例已經(jīng)到達(dá)0.9245.因此,根據(jù)主成分法我們可以取兩個(gè)公共因子。表2表2顯示了每個(gè)變量在公共因子上的載荷,根據(jù)因子載荷陣我們可以建立如下因子模型:表3 由表3可知,兩個(gè)公共因子所解釋的方差分別是8.0060897和2.1631935,兩者之和為10.169283,而且各個(gè)變量的共同度都比擬大
8、,可以認(rèn)為這兩個(gè)公共因子較好的反映了原始數(shù)據(jù)的信息。但從因子載荷看,比擬難于解釋每個(gè)公共因子的含義,因此我們考慮對(duì)因子載荷進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。得到表4,表5:表4 實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)變換的矩陣表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣從表5可以看出,變量x4(豬肉,x5(牛羊肉,x6禽類有較大的正載荷,因此factor1可以認(rèn)定為肉類食品購(gòu)置量指標(biāo)。變量x7鮮蛋,x10(鮮瓜果在第二個(gè)因子factor2上有較大的正載荷,因此factor2可以認(rèn)為是副食物品購(gòu)置量指標(biāo)。根據(jù)因子載荷陣,我們可以建立旋轉(zhuǎn)后的因子模型。得到表6:表6 因子得分系數(shù)根據(jù)表6,我們可以寫(xiě)出因子得分函數(shù)如下:根據(jù)因子得分函數(shù)就可以計(jì)算各因子得分。查看SAS
9、資源管理器窗口,在臨時(shí)邏輯庫(kù)work下的數(shù)據(jù)集fact為各種食品購(gòu)置量的因子得分,如表7:表7 因子得分上面我們已經(jīng)確定了factor1為肉類食品購(gòu)置量指標(biāo),factor2認(rèn)為是副食物品購(gòu)置量指標(biāo)。為了清晰直觀地了解各年份在這兩個(gè)因子上的得分,我們利用PLOT過(guò)程繪制因子得分的散點(diǎn)圖,如下表表8:表8 按照因子得分繪制的散點(diǎn)圖從表8可以看出,1990到1995年生活水平低下,普遍的沒(méi)什么錢去購(gòu)置食物。2000年好轉(zhuǎn)了一些,可以買些副食品改善生活。從2005年到2021年,生活水平在不斷提高,能買上的肉制品也越來(lái)越多。五結(jié)果分析通過(guò)以上分析,從90年到12年,人民的生活發(fā)生了巨大變化,從沒(méi)吃的到
10、可以買上越來(lái)越多的肉,這說(shuō)明人民富裕了。人民可以買自己想吃的食品,從10年到12年,人民購(gòu)置的副食品開(kāi)始增多,說(shuō)明人民也換著食品吃,對(duì)食品的要求也增高了??傮w上變化是很明顯的,但是作為一個(gè)大國(guó),我們還有很多人的生活還沒(méi)得到提高,相關(guān)部門必須要多關(guān)心一下這些人。為了更多的人生活得幸福快樂(lè),在人民生活上要下功夫。六參考文獻(xiàn)SAS統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用 M機(jī)械工業(yè)出版社 劉榮,馮國(guó)生,丁維岱 2021-9-1 425頁(yè)七附 錄 1建立數(shù)據(jù)集data life; input years $ x1-x11 ; Label x1=糧食 x2=鮮菜 x3=食用植物油 x4=豬肉 x5=牛羊肉x6=禽類 x7=鮮蛋
11、x8=水產(chǎn)品 x9=鮮奶 x10=鮮瓜果 x11=酒; cards; 1990年 130.72 138.7 6.4 18.46 3.28 3.42 7.25 7.69 4.63 41.11 9.25 1995年 97 116.47 7.11 17.24 2.44 3.97 9.74 9.2 4.62 44.96 9.93 2000年 82.31 114.74 8.16 16.73 3.33 5.44 11.21 11.74 9.94 57.48 10.01 2005年 76.98 118.58 9.25 20.15 3.71 8.97 10.4 12.55 17.92 56.69 8.85 2
12、021年 81.53 116.11 8.84 20.73 3.78 10.21 10 15.21 13.98 54.23 7.02 2021年 80.71 114.56 9.26 20.63 3.95 10.59 10.12 14.62 13.7 52.02 6.76 2021年 78.76 112.33 9.14 21.23 3.73 10.75 10.52 15.19 13.95 56.05 6.88 ; Run;2.因子分析proc factor data=life method=principal ; var x1-x11; run ; 3.因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn) proc factor data=life rotate=varimax ; /*選項(xiàng)ROTATE=VARIMAX表示進(jìn)行方差最大的正交旋轉(zhuǎn)*/
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