多元統(tǒng)計(jì)課程設(shè)計(jì)多元統(tǒng)計(jì)分析方法在各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用

多元統(tǒng)計(jì)析分課程設(shè)計(jì)題目：多元統(tǒng)計(jì)分析方法在各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用學(xué)生姓名：學(xué)號(hào)：系（部）：金融學(xué)院專業(yè)班級(jí)：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)（1）班指導(dǎo)教師：教師職稱：講師起止時(shí)間：—淮南師范學(xué)院金融學(xué)院制課程設(shè)計(jì)任務(wù)及評(píng)語(yǔ)系（部）：金融學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號(hào)1305020140專業(yè)班級(jí)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)（1）班課程設(shè)計(jì)題目多元統(tǒng)計(jì)分析方法在各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用課程設(shè)計(jì)任務(wù)（1）收集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析；（2）利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；（3）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析和因子分析；（4）對(duì)運(yùn)行后的信息進(jìn)行整理；（5）找出數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)系;（6）對(duì)課程設(shè)計(jì)的總結(jié)和感受.多元統(tǒng)計(jì)分析方法在各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用學(xué)生：指導(dǎo)老師：金融學(xué)院摘要：本文以2014年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)為來(lái)源，通過(guò)對(duì)各地區(qū)多項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行因子分析。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和社會(huì)主義建設(shè)的不斷推進(jìn)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)得到了又快又好的發(fā)展，人民生活水平也得到了很大的提高，但是，由于我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景、社會(huì)背景和環(huán)境背景等都存在著些許差異，從而導(dǎo)致了各地區(qū)生產(chǎn)總值、生活消費(fèi)水平也參差不齊。為了客觀了解我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，本文應(yīng)用SPSS軟件中的各種分析方法對(duì)我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行科學(xué)的分析，并進(jìn)行分類，并為各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃與決策提出了相應(yīng)的政策建議。關(guān)鍵詞：各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩rSPSS聚類分析因子分析MultivariatestatisticalanalysismethodintheapplicationoftheregionaleconomicdevelopmentStudent：zhanghaoliangFacultyAdviser：xuguangkuiInstituteofFinanceAbstract:basedonthe2014Chinastatisticalyearbookdataforthesource,throughthestudyofthefactoranalysisofregionaleconomicindicators.Withtherapiddevelopmentofsocialeconomyandtheadvancementofthesocialistconstructionofourcountrygotfastandgoodeconomicandsocialdevelopment,people'slivingstandardhasbeengreatlyimproved,however,duetoChina'sregionaleconomicdevelopment,socialbackgroundandenvironmentbackgroundtherearesomedifferences,leadingtoaregionalGDP,lifeconsumptionlevelisuneven.Inordertoobjectivelyunderstandthestatusoftheregionaleconomicdevelopmentinourcountry,thispaperusinganalysismethodofSPSSsoftwareinvariousregionaleconomicdevelopmentofourcountryscientificanalysis,andclassification,andfortheregionaleconomicdevelopmentplananddecisionputforwardthecorrespondingpolicyrecommendations.Keywords:RegionaleconomicdevelopmentSPSSclusteranalysisfactoranalysis

目錄前言…………………1數(shù)據(jù)的分析………………………1數(shù)據(jù)的收集與整理…………1…………………3…………………3……………………3……………………4………………7參考文獻(xiàn)……………7前言改革開放以來(lái)，全國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展很快，人民生活水平有了很大的提高。但是不同區(qū)域之間人民的生活水平存在很大差異，各地區(qū)生產(chǎn)總值也不相同，這也是各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的比表現(xiàn)。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和社會(huì)主義建設(shè)的不斷推進(jìn)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)得到了又快又好的發(fā)展，人民生活水平也得到了很大的提高，但是，由于我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景、社會(huì)背景和環(huán)境背景等都存在著些許差異，從而導(dǎo)致了各地區(qū)生產(chǎn)總值、生活消費(fèi)水平也參差不齊。下表是進(jìn)行處理的31各省市的各國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《2014中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。表1地區(qū)X1X2X3X4X5X6X7X8北京市天津市7河北省山西省內(nèi)蒙古自治區(qū)遼寧省2285.75吉林省黑龍江省上海市359.28江蘇省浙江省安徽省福建省1江西省山東省河南省湖北省11湖南省廣東省廣西壯族自治區(qū)364.15海南省重慶市四川省貴州省491.65云南省西藏自治區(qū)陜西省甘肅省青海省寧夏回族自治區(qū)新疆維吾爾自治區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局X1:第一產(chǎn)業(yè)增加值X2:第二產(chǎn)業(yè)增加值X3:第三產(chǎn)業(yè)增加值X4:農(nóng)林牧漁業(yè)增加值X5:工業(yè)增加值X6:建筑業(yè)增加值X7:金融業(yè)增加值X8:住宿和餐飲業(yè)增加值

聚類分析就是分析如何對(duì)樣品（或變量）進(jìn)行量化分類的問(wèn)題。通常聚類分析分為Q型聚類和R型聚類，Q型聚類是對(duì)樣品進(jìn)行分類處理，R型聚類是對(duì)變量進(jìn)行分類處理。

全國(guó)31個(gè)省市的全國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r樣品分別對(duì)8個(gè)變量的觀測(cè)數(shù)據(jù)如表1所示，在SPSS中利用系統(tǒng)聚類法對(duì)其進(jìn)行樣品聚類分析。

系統(tǒng)聚類法的基本思想是：距離相近的樣品（或變量）先聚成類，距離相遠(yuǎn)的后聚成類過(guò)程一直進(jìn)行下去，每個(gè)樣品（或變量）總能聚成合適的類中。系統(tǒng)聚類法過(guò)程是：假設(shè)總共有n個(gè)樣品（或變量），第一步將每個(gè)樣品（或變量）獨(dú)自聚成一類，共有n類；第二步根據(jù)所確定的樣品（或變量）“距離”公式，把距離較近的兩個(gè)樣品（或變量）聚合為一類，其他的樣品（或變量）仍各自聚為一類，共聚成n-1類；第三步將“距離”最近的兩個(gè)類進(jìn)一步聚成一類，共聚成n-2；......；以上步驟一直進(jìn)行下去，最后將所有的樣品（或變量）聚成一類。為了直觀地反映以上的系數(shù)聚類過(guò)程，可以把整個(gè)分類系統(tǒng)地畫成一張譜系圖。所以有時(shí)系統(tǒng)聚類也為譜系分析。因子分析也是一種降維、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的技術(shù)。它通過(guò)研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測(cè)數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)“抽象”的變量來(lái)表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這幾個(gè)抽象的變量被稱作“因子”，能反映原來(lái)眾多變量的主要信息。原始的變量是可觀測(cè)的顯在變量，而因子一般是不可觀測(cè)的潛在變量。因子分析的內(nèi)容非常豐富，常用的因子分析類型是R型因子分析和Q型因子分析。R型因子分析是對(duì)變量進(jìn)行因子分析，Q型因子分析是對(duì)樣品進(jìn)行因子分析。

R型因子分析中的公共因子是不可直接觀測(cè)但又客觀存在的共同影響因素，每一個(gè)變量都可以表示成公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和，即

式中的稱為公共因子，稱為的特殊因子。該模型可用矩陣表示為這里模型中的稱為因子“載荷”，是第i個(gè)變量在第j個(gè)因子上的負(fù)荷，矩陣A稱為因子載荷陣。

利用SPSS進(jìn)行因子分析，結(jié)果如下：表2變量共同度表2Communalities表示給出變量共同度，反映每個(gè)變量對(duì)所提取的所有公共因子的依賴程度，此數(shù)值是因子載荷陣中每一行的因子載荷量的平方和,提取的因子個(gè)數(shù)不同，變量共同度也不同.表3

特征根與方差貢獻(xiàn)率表3

中的Initial

Eigenvalues給出初始相關(guān)矩陣或協(xié)方差陣的特征值，用于確定哪些因子應(yīng)該被提取，共有三項(xiàng)：Total列為各因子對(duì)應(yīng)的特征值，本文中共有三個(gè)因子對(duì)應(yīng)的特征值大于1，因此應(yīng)提取相應(yīng)的三個(gè)公因子；

%

of

Variance列為各因子的方差貢獻(xiàn)率；Cumulative

%列為各因子的累積方差貢獻(xiàn)率，由表可以看出，前兩個(gè)因子已經(jīng)可以解釋96.011%的方差子。表4因子得分系數(shù)據(jù)矩陣根據(jù)表6中的因子得分系數(shù)和原始變量的標(biāo)準(zhǔn)化值可以計(jì)算每個(gè)觀測(cè)值的各因子的得分?jǐn)?shù)，并可以據(jù)此對(duì)觀測(cè)量進(jìn)行進(jìn)一步的分析。本文中旋轉(zhuǎn)后的因子得分表達(dá)式可以寫成：多元統(tǒng)計(jì)分析是建立在概率統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)之上，特別是多元正態(tài)分布。一般的問(wèn)題模式都是有多個(gè)對(duì)象，每個(gè)對(duì)象有多種屬性，每個(gè)屬性都是默認(rèn)為服從多元正態(tài)分布，因此一般的樣本模式都是一個(gè)矩陣的形式。聚類分析是在提供上面的矩陣式樣本下，通過(guò)建立一定的統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述的。聚類分析首先建立不同對(duì)象的距離的定義，進(jìn)而給出有一些對(duì)象組成的類與類之間距離的定義，進(jìn)而根據(jù)距離小，劃分為一類，距離大，則化為分另一類。聚類分析又可以細(xì)分為系統(tǒng)聚類，和K均值聚類為代表的兩大類。主成分析是在對(duì)象屬性很大的情況下，通過(guò)坐標(biāo)正交變換，使新的屬性具