多元统计论文
长三角城市群经济发展的多元统计分析
摘要：长三角地区是我国经济增长最有活力、增长潜力最大的地区之一，也是拉动我国经济快速发展的重要一极。本文综合运用了多元统计分析中的主成分分析法、因子分析法和对应分析法分析了长三角地区各城市的经济发展水平和经济综合实力，对长三角16个城市的经济发展情况做出了综合评价，得出了各城市在长三角的经济地位，最后用系统聚类分析法进行了验证，结果表明用多元统计分析法来评价地区经济发展水平是可行的。
关键词：长三角；经济发展；主成分分析；因子分析；对应分析；聚类分析
引言：
长江三角洲位于我国东部沿海、沿江发达地带交汇部，区位优势突出，经济实力雄厚。而长三角城市群是以上海为中心，南京、杭州、宁波、苏州、无锡为副中心，并包括了江苏的扬州、南通、常州、徐州、镇江和浙江的嘉兴、湖州、绍兴、舟山、台州、衢州等城市[1]。长三角地区是我国城市化程度最高、城镇分布最密集、经济发展水平最高的地区。
改革开放以来，长江三角洲地区经济快速发展，同时产业结构也发生了深刻变化，是我国经济核心地区和我国经济发展的引擎之一。长三角地区经济发展状况如何不仅仅关系到长三角地区本身，而是涉及到全国经济发展大格局。长江三角洲区域经济发展对我国的战略意义体现在三个方面[2]：第一，这一区域的经济持续健康发展必定会对国内其它地区产生示范作用，对国家现代化建设产生积极影响；第二，在区域经济发展战略实施过程中，区域内部结构的变动、功能的完善以及整体性整合将产生新的能量，使这一地区逐步成为新的经济高地，对国内其它地区特别是沿江经济带产生强有力的带动作用；第三，这一区域的经济迅速发展将改变东亚地区经济格局，提升中国在世界经济体系中的地位，对我国参与国际竞争发挥重大支撑作用。因此，探讨和研究长江三角洲地区的经济发展状况对于长三角本身和全国经济社会发展均具有十分重要的价值和意义。本文选取了长三角城市群中的16座城市作为研究对象，运用了多元统计分析方法，对长三角地区经济发展状况做出了实证分析，综合评价了各城市经济发展水平。
一、指标的选取
在选取指标时，主要考虑了这些指标足够从不同侧面反映城市经济的特征，而且统计数据可靠，计算口径一致，这样每个指标都可以横向比较[3]。因此，本次研究共选择了10项指标，它们分别是（单位：亿元、%）：
X1：国内生产总值X6：全社会固定资产投资
X2：第一产业增加值X7：社会消费品零售总额
X3：第二产业增加值X8：进出口总额
X4：第三产业增加值X9：市区居民消费价格指数
X5：工业增加值X10：城镇居民人均可支配收入
二、数据的选取
研究共选取了长三角地区16个城市2009年十项主要经济指标数据，数据来源于《统计科学与实践》2010年3期[4]。具体如下：
表1 原始数据集
三、数据处理与分析 3.1 简单统计量描述
原始数据集共有10个变量，16个观测值，以下是对所有变量的简单统计量描述：
表2 简单统计量描述
其中，上海市除第二项和第九项指标外，其余指标数据都为最大值，远超出指标均值。而第二项指标第一产业增加值的最大值出现在12号观测点南通；第九项指标市区居民消费价格指数的最大值出现在8号观测点南京。 3.2 主成分分析 3.2.1 基本原理
主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性的指标（如P 个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标，同时根据实际需要从中取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法，也是数学上处理降维的一种方法。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标即主成分，并使得各主成分之间不相关，且它们的方差依次递减。 其一般模型为[5]：
p i X
a X a X a F p
pi i i i ,,1'
'
22'
11 =+++=
其中，pi i a a ,1为X 的协方差阵∑的特征值所对应的特征向量，'
'1,p X X 是
原始变量经过标准化处理的值，i F 为第i 个主成分。 3.2.2 方法说明与结果分析
3.2.2.1 数据处理
设原始数据矩阵为：X =p n ij X ?)(，n 为样本数，p 为变量数。将数据进行标准化变换：
j
j
ij ij
S
X X X
-=
'
其中，),2,1,,,2,1(]
)(1
1
[
1
2
/12
1
1
p j n i x x n S
X n
X n
i j ij
j
n
i ij
j ==--==
∑∑==，，经标
准化后的每列数据均值为0，方差为1，这些无纲量的数据具有相对稳定性。建立指标之间的相关系数矩阵R 如下：
表3 相关系数阵
3.2.2.2 主成分提取
从矩阵R 中可以看出，部分指标之间具有强相关性，因而我们需要对指标进行综合，提取主成分来作进一步分析与说明。求算矩阵R 的特征值及其方差贡献率为：
表4 主成分特征值贡献率表
从上表看，前3个特征值的累计贡献率已达93.37%，说明前三个主成分已基本包含了全部指标信息，故提取前3个特征值，并计算出相应的特征向量：
因而前三个主成分为：
第一主成分：432113631.03667.00612.0372.0X X X X F +++=
7653624.03634.03638
.0X X X +++ 10982522.00709.03566.0X X X +++
第二主成分：432120298.00124.06867.00032.0X X X X F -++-=
7650113.00111.00231
.0X X X +++ 10981118.07125.00805.0X X X +-- 第三主成分：432130398.00771.05726.00169.0X X X X F -++=
7650049.01311.00901
.0X X X -++ 10986558.04571.00025.0X X X -+-
在第一主成分1F 的表达式中，除2X ，9X 和10X 外，其余各指标系数均为0.36左右的正值，其贡献率已达71.61%，因此1F 是综合能力较强的指标。在第二主成分中，第二、九项指标的影响较大，可将之看成是反映消费价格指数和第一产业产值的综合指标，有研究表明三大产业生产总值都与消费价格指数成正比例关系，其中第一产业增加值与CPI 增长率的相关性最强[6]，所以把第一产业增加值和CPI 综合成一类主成分是合理的。而第三主成分中第十项指标影响最大，可单独将其看成是人均收入的影响。 3.3 因子分析 3.3.1 基本原理
因子分析是研究相关矩阵的内部依赖关系，将多个变量综合为少数几个“因子”，以再现原始变量与“因子”之间的相关关系，同时根据不同因子还可以对
变量进行分类，属于多元统计分析的范畴，也是主成分分析的推广和发展。 R 型因子分析数学模型为[5]：
??????
?
???????+??????????????????????????=??????????????p m pm p p m m p F F F a a a a a a a a a X X X εε
ε
21212
1
222211121121 其中，)',(1p X X X =为可实测的p 个指标构成的p 维随机向量，
),2,1,,2,1(m j p i a ij ==为因子载荷，即第
i 个变量在第j 个公共因子上的负
荷。)',(1m F F F =是不可观测的向量，为X 的公共因子。)',(1p i εεε =为特殊因子构成的向量，即实测变量与估计值之间的残差值。 3.3.2 方法说明与结果分析 3.3.2.1 主因子选取
首先，采用主成分方法进行因子提取，根据主成分分析中所算得的特征值及其方差累计贡献率可知，前三个因子所解释的方差占整个方差的93.37%，能够较全面地反映所有信息，因此取前三个因子。由前三个特征根及其对应的特征向
量可算得因子载荷阵)??,,??(?11m
m e e A λλ =： 表6 因子载荷矩阵
由因子载荷矩阵算得各变量的共同度列于表中，而所谓变量i X 的共同度即为因子载荷阵A 中第i 行元素的平方和。2i h 越接近于1，表示该变量的几乎全部原始信息都被所选取的公共因子说明了。从上表可以看出，所提取的这三个公因子能够很好地解释所有变量的原始信息，这也验证了所提取公因子的合理性。
3.3.2.2 因子命名
对因子载荷阵实行方差最大旋转，即用一个正交阵右乘A，使得旋转后所得到的因子载荷阵的总方差达到最大值。旋转后的矩阵如下：
表7 旋转后的因子载荷阵
将这10项指标按高载荷分成三类，并结合专业知识给出各因子的命名[7]：
表8 因子命名
第一个因子中x1、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x10 这8项指标有较大的载荷，它们大都可以看成是关于宏观、总体方面的指标，因此可以命名为总量因子。
第二个因子在指标x2上有较大的载荷，它是从第一产业增加值来反映经济发展状况的，所以称为产出因子。
第三个因子中指标x9有较大的载荷，可以较为明显地看出它是主要反映价
格方面的指标，故可命名为价格因子。 3.3.2.3 计算因子得分
根据汤姆森回归法计算出因子得分函数如下：
102116913.01331.09944.0X X X F +++= 102122996.09367.00432.0X X X F -++= 102135000.02062.00232.0X X X F -+-=
由SAS 计算得16个观测样本各自的3个因子得分：
首先，从总量因子得分来看，2009年长三角这16个城市排名依次为：上海、苏州、无锡、杭州、南京、宁波、常州、绍兴、南通、台州、嘉兴、镇江、扬州、泰州、湖州、舟山。从第一产业因子得分来看，排名前三的城市分别为：南通、杭州、扬州。而各城市的价格因子得分可以反映，扬州、泰州和南京的得分比较高，这点从原数据集中也可以看出。
通过因子得分的分析可知，上海是引领长三角经济发展的中心城市，而苏州、无锡、杭州、南京、宁波这五座城市也为长三角经济发展作出了突出贡献，它们对带动地区经济发展起了重要的作用，而这也是与实际情况相符的[8]。为对这16座城市的经济发展做进一步的比较分析，以下采用了对应分析法和聚类分析法对研究对象做出了分类。
3.4 对应分析 3.
4.1 基本原理
对应分析就是通过一个过渡矩阵Z 将R 型因子分析与Q 型因子分析结合起来进行统计分析的方法。首先给出变量点的协差阵Z Z A '=和样品点的协差阵
'ZZ B =，由
R 型因子分析和Q 型因子分析分别算得各自的因子载荷阵，再把变
量点和样品点同时反映在具有相同坐标轴的因子平面上，对变量点和样品点一起进行分类。
3.4.2 方法说明与结果分析 3.4.2.1 数据处理
将原始数据阵X 规格化，用矩阵X 中的每一个元素均除以所有元素之和T ，得概率矩阵：
p j n
i T x p P ij ij ,,1,,1)
(
)( ====
计算过渡矩阵)(ij z Z =：
p j n
i x x T
x x x z j
i j i ij ij ,,1,,1/ ==-=
????
????x x x j i 和,分别为
X 的行和、列和和总和。
3.4.2.2 因子分析
(1)计算协差阵Z Z A '=的特征根p λλλ≥≥≥ 21，按其方差累计贡献率取前m 个特征根m λλ,,1 ，并计算相应的单位特征向量m u u ,,1 ，得R 型因子载荷阵：
??????
?
??=m
pm
p p m m
m m u u u
u u u u u u F λλλλλλλλλ
2
2
1
12222
1
2112121
11 (2)对上述所求的m 个特征根m λλλ≥≥≥ 21计算其对应于'ZZ B =的单位特征向量m v v ,,1 ，ZU V =，从而得到Q 型因子载荷阵：
??????
?
??=m
nm
n n m m
m m V V V
V V V V V V G λλλλλλλλλ
2
2
1
12222
1
211212111 (3)为方便作图，选取前两个特征值分别计算R 型与Q 型的因子载荷：
表10 R 型因子载荷
表11 Q 型因子载荷
在因子轴平面上作变量和样品点图如下：
图1 SAS输出的变量和样品点图
由上图可将变量点和样品点分为两类：
Ⅰ类：变量为X4、X8
样品点为16
Ⅱ类：变量为X1、X3、X5、X6、X7
样品点为11
Ⅲ类：变量为X2、X9、X10
样品点为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、12、13、14、15
结合长三角地区经济发展实际状况，这样的分类是比较合理的。在第Ⅰ类中，样品为上海，其经济发展水平在长三角地区是最靠前的，上海的第三产业发达，进出口为拉动其经济发展发挥了重要作用[9]。在第Ⅱ类中，样品为苏州，主要是由第二产业、消费和投资刺激其经济增长。在第Ⅲ类中，样品为其余14个城市，这些城市经济发展程度相较上海而言相对落后，第一产业在带动其经济发展方面占据了主导地位。
为了更好地对样品和指标进行分析，以下采用了聚类分析法对样品进行分类。
3.5 聚类分析
3.5.1 基本原理
聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据
进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程
[10]
。聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较
大。根据分类对象的不同可将其分为对样品聚类和对指标聚类。 3.5.2 方法说明与结果分析 3.5.2.1 对样品分类
把n 个样品看成p 维空间中n 个点，通过计算p 维空间中两点的距离ij d 来度量两样品间的相似程度，其值越小表示两个样品接近程度越大，其值越大表示两个样品接近程度越小。如果把任何两个样品的距离都算出来后，可排成距离阵D ：
????
??
?
??=nn n n n n d d d d d d d d d D
2
1
22221
11211 其中，02211====nn d d d ，且D 为实对称阵。根据D 可对n 个点进行分类，距离近的归为一类，距离远的点归为不同的类。采用离差平方和法(ward method)对样品聚类结果为：
表12 聚类分析结果
画出聚类图如下：
图2 系统聚类图
从聚类表中能够得知，样品被分为三类时的SPRSQ值比样品被分为四类时增加了将近0.05，而RSQ值减少了0.1，为了避免损失较多的信息，因此将样品归为四类，此时PSF第一次达到峰值[11]。这样的分类是较为合理的，也能反映出长三角各城市经济发展的实际情况。从样品聚类图中可以看出，这16个样品分为四类的具体分法为：
第一类：上海。众所周知，上海是一座国际都市，是经济尤为繁荣的城市，其经济地位毫无疑问位居长三角第一。
第二类：杭州、宁波、南通。这三大城市的经济发展程度比较一致，同属于经济发达地区。
第三类：南京、无锡、苏州。它们同属于江苏省，经济发展水平也比较相近，属于经济发展较快地区。
第四类：除去前三类剩余城市。
聚类分析的结果还表明，属于同一类的城市在总量因子得分排名上相互比较接近，这说明所选的指标体系还是能够较好反映出各城市经济发展状况的。然而，总量因子和个体因子是从不同的角度来衡量各个城市发展的，那么这些城市可能在某一两项个体因子上十分接近，但一旦落到总量因子上可能相互就离得比较远了[12]。
结语：
综上所述，本文选取了10项经济指标，结合主成分分析、因子分析、对应分析和聚类分析的多元统计方法分析、评价了2009年长三角城市群的经济发展状况，分析结果和实际情况基本一致。主成分分析和因子分析把较多的经济指标综合成为较少的主成分和公因子，让我们能更清楚地认识各经济指标之间的关系和各项指标的重要程度，并且通过计算因子得分反映了这16个城市2009年的经济发展水平，从聚类分析结果也可以看出各城市的经济地位。而对应分析则把样品和变量结合在一起进行了分类，通过变量点和样品点图更明确地反映了它们之间的关系，是在因子分析基础上做出的更进一步的分析。总体上来说，本文的分析还是大致反映了长三角城市群的经济发展水平和经济综合实力，这说明用多元统计分析法来评价地区经济发展水平是可行的。
参考文献：
[1]百度百科：长江三角洲
[2]中国经济信息网：长三角区域经济发展现状及趋势研究
[3]燕霞，梁满发.我国地区经济发展的多元统计分析[M]. 北京：中国学术期刊电子杂志出版社，2010.
[4]长三角要报：《统计科学与实践》2010(03)
[5]于秀林，任雪松.多元统计分析[M]. 北京：中国统计出版社，1999.
[6]李丽莎.从三次产业研究经济增长与CPI的相互关系[J].经济研究导刊，2011(10).
[7]靳贞来.县域经济综合竞争力的内涵及评估体系探讨[J].生产力研究，2006(03): 118-119
[8]汪宇明.中国省区经济研究[M]. 上海: 华东师大出版社，2005.
[9]闫浩.长江三角洲经济开放度比较与评价[J].上海经济研究，2002(05): 4-6
[10]T.W. Anderson. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis[M]. 1984
[11]Wolfgang Hardle, Leopold Simar. Applied Multivariate Statistical Analysis[M]. 29th April 2003.
[12]贾凤亭，梁晓俐.地区经济发展水平的统计分析[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，2002(01).
程序：
data hz08;
input city $1-6 x1-x10;
id=_n_;
cards;
杭州市5098.66 190.25 2434.89 2473.52 2157.1 2291.65 1804.93 404.2 98.6 26864
宁波市4214.6 183.56 2247.75 1783 2006.55 2004.22 1434.41 608.13 99.4 27368
嘉兴市1917.96 107.01 1111.74 699.21 987 1233.34 694.3 172.05 99.1 22730
湖州市1111.5 89.74 617.76 404 554.24 637.84 442.57 48.33 99.2 23242
绍兴市2375.46 124.45 1379.5 871.51 1233.05 1055.03 717.9 204.9 99.2 25418
舟山市533.26 51.41 248.25 233.6 183.75 400.66 181.69 70.23 99.2 24939
台州市2025.47 131.91 1039.01 854.55 929.18 834.1 817.88 120.32 99.4 25889
南京市4230.26 129.18 1930.67 2170.42 1640 2668.03 1961.58 337.45 100.1 25504
无锡市4992 93.92 2836.38 2061.7 2651.53 2387.56 1651.37 439.18 99.5 24576
常州市2518.66 91.6 1429.73 997.33 1301.63 1704.77 901.44 150.75 99.5 23751
苏州市7740.2 142.82 4547.12 3050.26 4265.47 2967.35 1846.3 2014.48 99.8 26320
南通市2872.8 236.46 1607.5 1028.84 1607.5 1802.38 1086.11 162.68 98.7 21001
扬州市1856.39 144.88 1042.03 669.48 913.61 1063.92 618.97 54.34 99.9 19416
镇江市1672.08 75.92 972.21 623.95 895.76 1010.57 488.49 60.37 99.6 20949
泰州市1651.02 133.7 936.56 580.76 825.35 1166.2 469.89 58.2 99.7 19143
上海市14900.93 113.82 5939.96 8847.15 5374.91 5273.33 5172.88 2777.31
99.6 28838
;
run;
proc princomp data=hz08 prefix=z out=ex81pc;
var x1-x10;
ods output Corr=aa;
run;
proc factor data=hz08 method=prin priors=one
simple p=0.9 ;
var x1-x10;
run;
proc factor data=hz08 rotate=varimax n=3
score out=fao ;
var x1-x10;
run;
proc corresp data=hz08 out=results short;
var x1-x10;
id city;
run;
%plotit(data=results, datatype=corresp, plotvars=dim1 dim2, color=black);
proc cluster data=hz08 standard method=ward ccc pseudo outtree=tree;
var x1-x10;
id city;
run;
proc tree data=tree hor;
id city;
run;
proc tree data=tree hor out=treeout nclusters=4;
id city;
run;
proc sort data=treeout;
by cluster;
run;
proc print data=treeout;
run;
多元课程论文_农村居民收入与支出多元统计分析
多元统计分析课程论文 -----我国农村居民收入与支出多元统计分析 班级：统计1203 姓名：李犁 学号：1304120724 2015年7月
目录 1.引言 (3) 1.1研究问题的背景 (3) 1.2研究问题的目的 (3) 2.分析方法的简单介绍 (4) 2.1主成分分析 (4) 2.1.1主成分分析的思想 (4) 2.1.2主成分分析的几何意义 (4) 2.2聚类分析 (5) 2.2.1聚类分析的思想 (5) 2.2.2聚类分析的过程 (5) 3.农村居民收入的多元统计分析 (5) 3.1主成分分析 (5) 3.2聚类分析 (7) 4. 农村居民支出的多元统计分析 (9) 4.1 主成份分析 (9) 4.2聚类分析 (11) 5. 结论 (13)
【摘要】本文主要研究农村居民收入与支出的相关问题，利用spss软件，首先对农村居民收入进行了数据的收集和整理，数据取自中国统计年鉴网络实时数据，利用多元统计分析中的主成分分析，分析影响农村居民收入的几个重要因素。再对其进行聚类分析，按照农村居民不同的收入对30个省、自治区、直辖市进行聚类，分出几个不同的收入等级。然后对农村居民支出情况的数据进行主成分分析，分析影响收入的因素，再对其进行聚类分析，分析不同的支出等级，最后将收入与支出综合分析，大致得出结论，我国实际的居民收入与消费结构还存在一定的不合理。 【关键词】农村居民收入农村居民支出主成分分析聚类分析 1.引言 1.1研究问题的背景 我国是发展中的农业人口大国，农业的基础地位和作用比任何国家都重要，小康目标能否全面实现，重点、难点在提高人民收入，要实现农村稳定，农民小康和农业现代化，前提条件就是要保持农民收入的持续稳定的快速发展。2000年，在国家连续三年扩大内需的宏观政策作用下，我国居民消费保持了稳中有旺的运行态势。但是从城乡消费结构来看，农村消费明显不如城市消费活跃。农村消费之所以增长缓慢，主要是因为农村居民收入停滞不前以及受到农村传统消费观念的主导 1.2研究问题的目的 劳动者报酬收入和家庭主营收入已成为农民收入的主要来源，但是由于我国经济发展的不平衡，各地区的农民收入有着很大不同，另一方面，经济改革使得地区之间、农民内部之间的富裕家庭和贫穷家庭之间的收入差距越来越大。“二元思维”造就了经济发展层面上的“两个中国”-----“城市中国”和“农村中国”，“三农”问题日益突出，“三农”问题的核心是农民问题，即农民利益和平等待遇问题，“三农”是我国的根本问题，建设现代化农业、发展农村经济、增加农民收入，始终是中国政府面临的重大问题如何客观准确的分析这些差异，具有重要的理论和实际意义，因此，本文试图用多元统计分析对我国各地区农民收入来源及消费支出问题进行全面深入的分析。
应用多元统计分析论文
应用多元统计分析论 文 Revised on November 25, 2020
山东省十一城市综合实力统计分析摘要:本文根据中国城市经济发展研究中心提出的城市综合经济实力和区域的概念，并利用2009年各城市社会经济发展状况的截面数据，就山东省11市的经济数据进行分析。首先建立了评价的指标体系，其次，分别采用主成分分析法和聚类分析法对山东省根据行政区域划分的11个市的综合经济实力进行了全面的评价和比较，并在此基础上提出了促进山东各市经济协调发展、共同进步的相关措施。 关键词：城市经济主成分分析聚类分析 一、引言 在区域经济发展中，城市处于核心和龙头的地位，提高城镇化水平、加快城市化进程是解决当前和未来一系列问题的关键。山东经济发展显示出不平衡的态势，鲁东的少数几个城市GDP几乎占据全省三分之二[1]。很显然，山东省各市的城市化水平也存在显着差异, 青岛、济南等的城市化水平始终走在全省乃至全国前列,泰安和滨州则相对落后。随着黄河三角洲经济一体化进程的加快，山东作为沿海省份必须清楚的看到发展差异并找出差异形成的原因，通过核心城市的优先发展带动区域经济和社会的快速发展，是现实提出的急需解决的问题。 为此，本文在参阅相关文献的基础上，根据中国城市经济发展研究中心提出的城市综合经济实力以及区域的概念，根据区域的行政划分，从山东省11个市出发，利用2009年各城市社会经济发展状况的截面数据，首先建立了评价指标体系，其次，分别采用主成分分析法和聚类分析法对山东省11个市的综合经济实力进行了综合的评价和排位，并在此基础上提出了促进山东省各市经济协调发展、共同进步的相关措施。
统计学论文范文
统计学论文范文 统计学论文范文 统计学课程是统计专业的专业基础理论课，也是财经类各专业学科的基础课和必修课，进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,市场对各种社会经济信息需求日益增加, 无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于相关信息的取得及相应的数量分析，这些都高度依赖于统计方法。统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科和社会经济实践活动领域科学研究的重要方法。如何在统计学的教学中培养能满足社会主义市场经济建设所需要的统计学专业人才，必然需要我们认真研究和改革教学方法。 一、传统的统计学课程教学成在的主要问题及负面影响 (一)传统教学存在的主要问题。 1、学生对人生的目标模糊，在课堂上缺乏主动性、自觉性大部分学生都带着原来的一些不好的学习习惯、学习方法，使他们在接受知识上比别的同学要慢一些，而且在课余时间，他们也不能自我加压。对于人生的长远打算更是缺乏认识，或者说有的同学是害怕思考，在回避或者逃避这个问题，缺乏青年人那种对知识广泛涉猎，锐意进取的精神。 2、学生文化基础差，入学成绩普遍偏低。 近年来随着高校的全面扩招，高等教育的学生综合素质也在明显的下降，高职专科这个层次的学生已是高等教育的最低层次，学生的素质特别是文化课的成绩较差。很多高职高专学校只要考生过了提
档线就可以录取，所以其文化课基础可想而知。 3、统计学课程的计算太复杂。 如组距数列的编制，其资料中的数据有几十至上百，要将其中的数据从小到大排列再分组，光凭眼睛观察是不行的，还有几何平均数的计算、方差分析、相关与回归分析、指数曲线趋势模型、多元回归预测等等，这些计算都很复杂，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难进行教学实际问题分析的。 4、教师教学重理论，实践教学深广度不够。 有些教师上课时滔滔不绝，黑板写得满满的，学生不停地记笔记。这种满堂灌、填鸭式的教法带来很多弊病。教师讲得过多，他所能提供给学生独立掌握知识、主动训练能力的机会就越少，学生常处于被动位置，没有时间及时思考、消化、吸收，所学知识当然没法巩固。再有，讲得过多，重点不突出，学生掌握不了要领，课堂气氛也沉闷，学生容易产生疲劳。加上统计学的数学知识太多，本来他们的基础就不是那么好，无法听懂这些理论知识。 还有在当前评估热潮的推动下，许多学校开展了轰轰烈烈、前所未有的实践教学，但受诸多因素影响，大多浮于表面，实践教学深度不够，还不能使学生全面地、系统地、高质量地完成专业技能训练。统计学课程一般每周4～6节，总学时约60～70节，而实践课只占10%左右。这意味着该专业学生在课程学习中，从事的主要是理论学习和简单的上机实践操作，课程考察也主要以理论知识为主，实践技能的培养被忽视了。
统计学(数据分析方向)专业培养方案
统计学（数据分析方向）专业培养方案 Statistics（Data Analysis Specialty） （门类：理学；二级类：统计学；专业代码：071201） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，在具备一定的数学、统计学和计算机科学等方面知识的基础上，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力，能从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，具有较强的专业技能和良好外语运用能力的应用型创新人才，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。 二、毕业要求 本专业是一门涉及数学、统计学、计算机科学等多领域的交叉学科。学生主要学习数学、统计学、计算机科学的基本理论和基本知识，打好坚实的数学基础，受到系统而扎实的计算机编程训练，具备较强的数据分析和信息处理能力，能在大数据科学与工程技术领域从事数据分析管理、系统设计开发、大数据处理应用、科学研究等方面的工作，具备综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 本专业学生培养分为两个主要阶段，第一阶段着重于数据科学理论体系的培养，即发展和完善数据科学理论体系，为数据科学人才培养提供必要的理论和知识基础；第二阶段重视实践能力的培养，即在夯实数据科学理论的基础上，重视培养学生利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。 本专业毕业生在知识、能力和素质方面的具体要求： 1.具有正确的世界观、人生观和价值观；具有良好的道德品质、高度的社会责任感与职业道德；具有良好的人文社会科学素养。 2.具有良好的人际交往能力和团队协作精神；有较强的自学能力和适应能力。 3.具有良好的数学、统计学和计算机科学基础，掌握数据科学与大数据技术、统计学和计算机科学的基本知识、方法和技能。 4.具备熟练应用计算机( 包括常用语言、工具及专用软件) 的基本技能, 具有较强
多元统计分析 课程论文.doc
HUNAN UNIVERSITY 课程论文 论文题目：有关我国居民消费因素的分析指导老师： 学生名字： 学生学号： 专业班级：经济统计 学院名称： xxx学院
目录 概述 (1) 一、引言 (2) 二、数据概述系 (2) 三、分析方法 (3) 四、数据分析 (3) （一）相关分析 (3) （二）因子分析 (10) （三）聚类分析 (15) 五、分析与建议 (18) 六、心得体会 (19) 参考文献 (20)
有关我国居民消费因素的分析 概述 生活离不开消费，随着社会发展，生活水平提高，消费也在逐渐变化，并且随着经济发展，各个地区的发展水平的差异，消费也产生了不同的变化，此篇论文主要目的是利用多元统计的方法，借助spss软件，对我国31个地区的居民消费情况进行分析。了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。并且通过因子得分，计算并排列出消费因素的综合得分，最后通过聚类分析，对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类，进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。
一.引言 消费在宏观经济学中，指某时期一人或一国用于消费品的总支出。与经济活动有着密不可分的关系，消费作为社会再生产的最终阶段，是生产者生产产品的目的和导向。如果没有了消费，生产的存在也会变得毫无意义，消费促进了生产，给生产带来了源动力。消费者的消费需求，也推动了生产的发展。并且消费促进了货币流通，提供了就业岗位，降低失业率，拉动了经济增长，最终有助于提高人民的生活水平。消费是国民经济保持增长的动力，只有拉动消费需求的增长，才能促进投资，促进产业结构的调整、宏观经济的增长，满足人民的物质生活的需求，实现生活水平的提高。 故消费和生活水平有着密切的关系，从而，通过对我国居民消费水平的分析，不但可以直观了解到我国总的消费趋向，各地区不同的消费主导因素，还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。统计年鉴中的八项指标：食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。囊括了居民消费的全部项目，居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。再通过分析和整合，最终可以大致分析我国总体的消费倾向以及各个地区的异同点。再结合文献资料了解分析产生异同的原因，进而对我国的总体消费水平做一个最终概括。 二.数据概述 数据来源：2015年《中国统计年鉴》 指标：
多元统计分析课程毕业论文
四川理工学院 《多元统计分析课程设计》报告 题目: 中国国有控股工业行业的经济效益评价 学生：雷鹏程何君李西京 曾学成白俊明 专业：统计学 指导教师：柏宏斌 四川理工学院理学院 二零一四年十二月 中国国有控股工业行业的经济效益评价 摘要 本文主要研究了中国国有控股工业行业的经济效益，对反映行业经济效益的总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率等五个经济指标进行主成分分析，提取反映行业盈利能力和市场能力的两个综合指标。然后通过因子分析法分析反映经济效益的各指标的内部结构，表明行业经济效益主要由盈利能力和市场能力两个公因子决定。根据各行业在盈利能力上的得分和市场能力上的得分将工业行业分为五类，并对各行业经济效益进行综合评价。然后用聚类分析对综合评价结果进行验证，表明综合评价较为客观合理。最后，本文给出相应的政策建议。 关键字：主成分分析、因子分析、聚类分析。 一、引言 改革开放以来，工业始终是我国经济发展的主要支柱。作为社会主义国家，我国国有及国有控股工业行业掌控着国家工业发展命脉，对国民经济、社会协调发展具有巨大推动作用。因此，考核工业行业的经济效益，对挖掘重点行业和弱势行业，提高整个国有工业企业的经济效益等具有重大的现实意义。企业或行业的经济效益由众多因素来刻
画，目前反映行业经济效益主要有总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率等五个经济指标1。这些众多指标虽然能从多方面对行业的经济效益进行全面考察，但也在一定程度增加了分析问题的复杂性。在损失少量信息的前提下，设计一个或少数几个综合指标，并用较少的综合指标对工业经济效益进行分析评价，能够简化问题。此外，挖掘出反映经济效益的众多指标的内在基本结构，有助于指出各行业经济效益的主要决定因素及瓶颈，也有助于对各行业经济效益进行综合评价。 二、文献综述 大量国内文献从灰色系统理论、多元统计分析方法、层次分析法、模糊综合评判法、 数据包络分析法等理论与方法，考察了中国各行业、企业或地区经济效益的研究与综合评价。华中生、梁梁等用模糊聚类方法与数据包络分析分类法考察了合肥工业行业的经济状况，将各工业行业按经济效益的状况分为高、较高、一般、较差和差等五类[1]（华中生、梁梁，1995）。王树岭等人利用TOPSIS 模型，对吉林省轻工业17个主要行业的经济效益进行了综合评价与排序，确定出相应的优势行业（王树岭等，1999）。本文以2008年国有及国有控股的主要工业行业为研究对象，通过主成分分析和因子分析法，再次对各工业行业的经济效益进行分析与评价，并结合聚类分析法来验证综合评价的结果。 三、数据来源 反映经济效益的指标较多，不同文献中选取的指标不尽相同。本文采用国家统计局最新公布的五个指标：总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率，分别记为1X 至5X 。总资产贡献率(1X )反映企业全部资产的获利能力。资产负债率（2X ）既反映企业经营风险的大小，也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力。流动资产周转次数（3X ）反映投入工业企业流动资金的周转速度。成本费用利润率（4X ）反映企业投入的生产成本及费用的经济效益。产品销售率（5X ）反映工业产品已实现销售的程度。选取39个主要工业行业的数据整理如附录表1所示。 四、模型基本理论建立 主成分分析的基本理论 设对某一事物的研究涉及p 个指标，分别用1X ，2X ，…, P X 表示，这p 个指标构成的p 维随机向量为),,(21'=P X X X X Λ。设随机向量X 的均值为μ，协方差矩阵为∑。 对X 进行线性变换，可以形成新的综合变量，用Y 表示，也就是说，新的综合向量 1 《国家统计年鉴2009年》用这五大指标来反映工业行业的经济效益。
多元统计分析论文
基于主成分分析的我国地区经济指标研究 09统计班徐晓旺 【摘要】 地区经济的发展对我国现代化进程形成巨大的推动作用，而经济指标是评判地区发展水平的重要标志。根据搜集的相应数据建立数据库，基于主成分分析、同时运用聚类分析以及判别分析的多元统计方法，对全国各地区的经济状况进行综合指标分析。研究各省经济发展在全国的分布特征、筛选出具备可对比性的指标，进而探究造成差异的原因，同时具有针对性地提出相关建议。 【关键词】 主成分分析；聚类分析；判别分析；地区经济指标 一、引言 随着社会的不断进步，经济发展的车轮将会继续滚动。在整体水平提升的同时不难发现：我国各地区间发展势必存留着一定的差距，了解其具体的分布特征注定会是一个非常值得深入挖掘的信息。结合对进出口总额、居民消费水平等9个经济指标的研究，致力于分析各地区硬件发展水平、人民生活状况的异同与经济发展的相关性。 本文将对中国31个省份地区的经济指标进行分析。首先，应用主成分分析的方法对众多指标做降维处理并赋予各主成分以实际意义以获取综合性指标；进而，基于主成分分析结果通过聚类分析法把我国的31个地区分类；最后，根据聚类的结果建立判别函数同时运用判别分析将新疆、广东两个省份归类。 二、主成分分析 搜集到的经济指标为：进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量、公交车运营数、居民平均工资和居民消费水平这九项指标。 在运用SPSS软件对以上数据开始分析前首先进行标准化处理，接着通过SPSS的操作，得到了如下的总方差分解结果（见表一）： 表一
由表一中结果可以看到保留2个主成分为宜，这2个主成分集中了原始9个变量信息的88.392%，可见效果比较好，这样原来的9个指标就可以通过这2个综合指标来反映。此时，这2个主成分就起到了降维的作用。通过SPSS进一步的操作还可以得到如下的主成分系数矩阵（见表二）： 表二 由表二可以得出前2个主成分的线性组合为： Y1 = 0.852 X1 + 0.979 X2 + 0.821 X3 + 0.957 X4 + 0.885 X5 + 0.742 X6 + 0.967 X7 + 0.226 X8 + 0.513 X9 Y2 = 0.393 X1 - 0.113 X2 - 0.419 X3 - 0.032 X4 - 0.233 X5 - 0.483 X6 + 0.109 X7 + 0.915 X8 + 0.786 X9 通过对上述线性组合的观察，我们可以得出：在主成分1中进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量和公交车运营数这几项指标的系数明显比主成分2的系数大，可以将Y1归类为地区经济发展中的硬件基础指标；在主成分2中平均工资和消费水平指标的系数最大，可以将Y2归类为地区经济发展中的居民生活指标。 这样就将繁冗的9个指标归结为上述2个，这两项指标相互作用，共同反映地区经济发展情况。 主成分得分如下（见表三）： 表三
多元统计分析课程论文
多元统计分析课程论文 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
《应用多元统计分析》期末 论文 农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 目录
农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 摘要：本文综合了因子分析与聚类分析,先进行因子分析, 再用因子分析的结果进行聚类分析。在2014 年农村居民消费结构的数据基础上, 本文较多运用了31个省份的因子得分,计算出单因子情况下31个省份的得分和31个省份在八项消费产生的3个因子上的综合得分, 再把该得分作为31个省份的属性, 采用离差平方和(ward)方法进行聚类, 最后将城市分为三层，对整体进行综合评价和说明。 关键词：因子分析；聚类分析；综合评价 2014年我国农村居民消费分析 一、引言 由于我国国土辽阔,自然条件差异很大,经济发展极不平衡,一些地区、一些乡村、一些居民群体的生活目前与小康指标仍有差距,有的甚至还没有解决温饱问题。我国现有65%的人口在农村,农村居民的生活问题是全面建设小康社会的主要问题。因此,笔者就我国农村居民生活消费结构进行因子分析和聚类分析,以期对农村居民生活消费的问题作一研究,并以此寻求合理的解决思路。 二、因子分析法 、统计思想
因子分析的基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所以变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，并依据相关性的大小将变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组代表一个基本结构，这个基本结构成为公共因子。对于所研究的问题试图用最小个数的不可观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测的每一个变量。 、因子的确定 利用2014年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出资料。摘自《中国统计年鉴(2015)》做因子相关性分析得： 表一、相关矩阵表
统计学毕业论文参考课题.doc
郑重声明： 以下课题均属个人网上整理而得，仅做参考，如有雷同，纯属巧合，本人不承担任何因个人因素引起的刑事民事责任。 统计学专业毕业论文题目选题 1 区域服务业饱和度与溢出度研究 2 微区位人流量测算技术研究 3 基于购买力平价下的富裕度测算方法 4 部门劳动生产率与劳动报酬率关联性分析 5 文化创意产业增加值测算技术研究 6 区域质量指数的计算技术研究 7 社会发展水平综合评价技术及应用研究 8 微区位富裕度的测量技术及其应用 9 柳州主导产业同构性与差异性研究 10 区域旅游产业经济贡献统计技术研究 11 富裕度测算方法及其应用研究 12 劳动生产率与劳动报酬率关联的存在性研究 13 非统一收银商场交易量与经济总量调查技术研究 14 综合评价权数确定的坎蒂雷方法实证研究 15 高校学生评教指标体系的构建与分析 16 农村居民生活质量评价指标体系的构建 17 柳州市城乡收入分配差距的统计分析 18 柳州市城乡居民消费结构比较分析 19 柳州城镇居民消费结构变动分析 20 城乡统筹的评价指标体系与实证分析 21 西部地区农村居民生活消费需求变动分析 22 柳州市农民消费结构的灰色关联分析及其趋势预测 23 消费质量的统计测度研究 24 西部地区城镇居民内部收入差距分析 25 西部地区农村居民内部收入差距分析 26 城乡统筹评价指标体系设计及应用 27 西部地区教育差距的聚类分析 28 从统计调查看科大学分制推行的经验及其不足 29 我国居民消费价格指数编制存在的问题探讨及其改革 30 柳州城乡收入差距预测 31 我国收入统计存在的问题及其改革 32 从城乡收入差距看城乡统筹试验区的效果—以柳州为例 33 柳州市商品住宅价格与土地价格互动性研究 34 房地产市场发展现状及对策研究 35 房地产市场供求与房价关系的实证研究 36 房地产周期与宏观经济周期关系研究 37 中国房地产周期波动区域比较
2014年经济统计学专业本科培养方案-云南财经大学
统计与数学学院经济统计学专业本科培养方案 一、培养目标 本专业方向培养具有良好的数学与经济学素养，系统掌握统计学的基本理论和现代统计方法以及现代市场经济理论，能熟练地运用计算机进行数据分析与开发，能在政府机关、调查机构、金融、保险等部门独立从事统计实践、管理策划、数据挖掘和经济金融数量分析的高素质应用型人才。 二、培养要求 本专业方向学生主要学习社会经济统计的基本理论和方法，具有较好的数学基础及较好的经济学素养，系统接受理论研究、应用技能及计算机能力的基本训练，具有数据处理和经济计量分析的基本能力。 毕业生应获得以下方面的知识和能力： 1．扎实的数学基础，严格的科学思维方式； 2．设计调查问卷、采集数据、处理数据的基本能力； 3．具有应用统计学理论分析、解决实际问题的初步能力； 4．了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景； 5．熟悉国家经济发展的方针、政策和统计法律、法规，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力； 6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。 三、主干学科：数学、统计学、经济学、管理学 四、学分要求 课程类别课程 性质 最低 毕业 学分数 各学期最低学分 合计 1 2 3 4 5 6 7 8 通识教育模块 通识教育基础课1必修65 22 14 14 10 1 1 1 65 通识教育主干课2必选8 √√√8 学科基础课必修29 5 7 10 7 29 专业课 专业主干课必修15 3 3 9 15 专业方向课必修14 3 6 3 2 14 专业任选课3任选8 8 专业拓展课 （全校性选修课）4 任选8 √√√√√√√8 实践体验与创新课5必修20 1 1 2 4 9 20 累计167 22 20 22 26 17 15 7 9 167 注：1.通识教育基础课中的形势与政策学分没有统计到各学期最低学分中； 2.通识教育主干课开课学期为2—4学期，由学生自由选课，学分没有统计到各学期最低学分中； 3.专业任选课学分没有统计到各学期最低学分中； 4.专业拓展课由学生自由选课，学分没有统计到各学期最低学分中； 5.实践体验与创新课中的军训（1学分）和创业与实践（2学分）学分没有统计到各学期最低学分中。
多元统计分析论文-spss多元统计分析论文
因子分析和聚类分析在全国省会城市经济 实力分析中的应用 摘要：本文利用SPSS中的因子分析和聚类分析功能对全国26个省会城市经济实力进行分析。先用因子分析，再对因子分析的结果进行聚类分析。本文选取2012年上半年26个省会城市的9个经济指标，通过因子分析提取两个因子计算出26个省会城市的综合得分函数，再根据因子分析得出的得分函数对这些城市进行聚类分析，分类结果为： 然后再对分类后的城市进行分析说明,最后针对分类的结果进而得出经济综合实力的结论。 关键词:因子分析聚类分析 SPSS 经济实力
一、引言 城市的发展是经济发展和社会进步的重要标志。目前，我国正处于加快推进现代化的历史阶段。现代城市既要有发达的经济，也要有发达的文明。文明城市是指在全面建设小康社会、推进社会主义现代化建设新的发展阶段，物质文明、政治文明与精神文明协调发展，经济和社会事业全面进步，精神文明建设取得显著成就，市民整体素质和城市文明程度较高的城市。文明城市，是反映一个地区现代文明程度、城市综合竞争实力的重要标志。创建文明城市对经济社会发展所产生的现实意义和深远影响，已经远远超出了原来一般意义上的群众性精神文明建设活动。我们要从战略高度来看待创建文明城市的重要意义，提高对创建文明城市重要性的认识。 随着改革开放的脚步，全国各地经济都有着飞速的发展，人们越来越关注各个省会城市经济实力。经济是衡量一个地区综合实力的重要指标，而依照经济实力对城市进行分类可以看出一个地区综合实力以及发展潜力，利用经济分类，我们也可以得出该地区的发展状况，以及在哪些方面做得不够，哪些方面可以得到改进。基于以上原因，本文运用SPSS 对全国26个省会城市，合肥, 武汉, 长沙, 郑州, 南昌, 太原, 西安, 福州, 石家庄, 沈阳, 哈尔滨, 长春, 南京, 杭州, 济南, 南宁, 成都, 贵阳, 昆明, 兰州, 西宁, 银川, 海口, 广州, 乌鲁木齐, 呼和浩特2012年上半年的9类经济指标进行因子分析，聚类分析。根据这两种分析的结果，对该26个省会城市进行2012上半年的经济分类。这样能让广大人们群众更清楚的认识此26个省会城市的经济状况，上级部门也可以通过这些分类对这26个地区下达给类发展命令，让这26个城市在经济上能更进一步。 选取的这九个经济指标是地区生产总值(X1)，社会消费品零售总额(X2)，规模以上工业增加值(x3)，出口总额(x4），固定资产投资（x5），人民币储蓄存款余额（x6），地方财政收入(x7)，农民人均现金收入(x8)，城镇居民人均收入(x9)。 二、模型假设 1、假设经济指标数据真实、准确； 2、假设选取的经济指标能基本上全面反映城市的经济信息； 3、假设各个经济指标信息之间存在重叠； 4、假设特殊因子),0(~2σεN 。
统计学期末论文
国贸1242班娄丁山1220702204 国贸1241班王龙雨1220702109 关于用人单位对大学生培养质量的调查与研究 摘要：大学生素质不外乎文化素质、道德素质、身体素质、心理素质以及各种走向社会应具备的能力。我们都知道，管理者的工作质量是由他们所管理的人的工作质量来决定的，并且，企业的整个运作过程，除了一些核心技术之外，是没有多少秘密的，可以说企业是透明的，然而，一个企业能够成功，在市场上占据一席而立于不败之地，这关键在于对方法、措施的选择、运用、实施，而这关键也是人，可见，人在企业中的地位是不言而喻的，他对一个企业的成功与否，起着相当大的作用。而大学生作为现代社会的普遍群体，未来社会发展的主力军，其自身所有的就业能力素质，正是企业招聘人才的衡量标准之一。 关键词：培养环境毕业生优势综合素质工作态度 一、研究背景与研究目的 大学生素质不外乎文化素质、道德素质、身体素质、心理素质以及各种走向社会应具备的能力。首先，文化素质作为一个大学生来说应该是已经具备的最基本的素质。其次，道德素质对于一个大学生来说是至关重要的，当代的大学生虽然有较高的文化水平但走近我们的校园可以看到我们的大学生素质并不是想象中那么高的，食堂窗口拥挤不堪，剩菜剩饭一大片；宿舍物品失窃，发卡捡到不交更是比比皆是；自私自利唯我独尊也却有存在；甚至会发现有些大学生的素质不如那些没有受过教育的人。作为刚毕业的大学生要清楚的认识自己，正视自己你不比别人强多少，现在大学生很多见，不是什么稀罕物。对于公司来说更希望招到能够俯下身踏实工作的，富有团队意识的人。再次，良好的身体素质和心理素质是从业的必要和前提条件，很多公司在招人的时候都会进行体检，而心理素质则是一个人承受压力所必须的基本能力。最后，大学生走向社会要有强大的适应能力，耐力，知觉能力，思维能力，创新力，以及吃苦耐劳，勇于承担责任具有开拓精神的人。 大学生的就业问题早已成为社会问题中的重要一环。年复一年，大学毕业生都在为就业四处奔波，使出十八般武艺，据劳动保障部对全国114个城市劳动力
多元统计分析论文
多元统计分析实践论文 院系：理学院 专业：统计学 年级：2010 姓名：樊恩泽 学号：20101004005
我国城镇居民人均消费支出的多元统计分析 樊恩泽 摘要：本文本文综合了主成分因子分析与系统聚类分析,先进行主成分因子分析, 再用进行聚类分析。采用2011年我国31个省、市、自治区城镇居民人均消费支出数据，首先利用主成分因子分析的方法, 找出影响我国城镇居民人均消费支出的主成分, 计算各样本的主成分得分；其次运用系统聚类分析法，对各地区人均消费水平进行分类，结果表明，系统聚类分析法得到的结果也较好；最后对于扩大国内消费提出相关建议。 关键词：主成分分析聚类分析居民人均消费支出 1、引言 人均消费支出指居民用于满足家庭日常生活消费的全部支出，包括购买实物支出和服务性消费支出。消费支出按商品和服务的用途可分为食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住、杂项商品和服务等八大类。人均消费支出是社会消费需求的主体，是拉动经济增长的直接因素，是体现居民生活水平和质量的重要指标。 本文选取2011年我国城镇居民人均消费支出数据，主要利用三种统计方法进行分析：主成分分析法、聚类分析法。将全国31个省、市、自治区进行分类和排序，并与人们实际观察到的情况进行比较。 1.1主成分分析 主成分分析是将分量相关的原始变量, 借助于一个正交变换转化为不相关的新变量, 并以方差作为信息量的测度, 对新变量进行降维, 取累计贡献率大的若干成分作为主成分。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息, 它们通常表示为原始变量的某种线性组合。
1.2聚类分析 聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类的分析技术。 在市场研究领域，聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体，运用这项研究技术，我们可以划分出产品的细分市场，并且可以描述出各细分市场的人群特征，以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响，合理地开展工作 2、数据来源及处理 2.1统计思想 主成分因子分析的基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所以变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，并依据相关性的大小将变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组代表一个基本结构，这个基本结构成为公共因子。对于所研究的问题试图用最小个数的不可观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测的每一个变量。 下表是要进行处理的31个省市的城镇居民人均消费支出的相关原始数据，数据来源于《2011中国统计年鉴》。 X1：食品x2：衣着x3：居住x4：家庭用品x5：交通通信x6：文教娱乐x7：医疗保健 表1
应用多元统计分析毕业论文已过查重-优秀毕业论文
应用多元统计分析毕业论文已过查重-优秀毕业论文
内蒙古财经大学 应用多元统计分析 期末论文 作者李慧斌 系别统计与数学学院 专业信息与计算科学 年级2012级 学号122093118 指导教师刘勇 导师职称讲师
目录 我国地区经济发展浅析 (2) 摘要 (2) 一、引言 (2) 二、聚类分析 (2) 1.参与聚类的样本总量表 (3) 2.样品聚为3类时的样品归类表 (3) 3.所有样品的聚类树形图 (5) 三、主成分分析 (6) 1.单变量描述统计量表 (6) 2.各变量相关矩阵图 (7) 3.总方差分解图 (8) 4.旋转前的因子载荷矩阵图 (9) 5.利用因子载荷矩阵图计算出的特征向量表 (9) 三、因子分析 (10) 1.旋转后的因子载荷矩阵 (10) 2.因子得分系数矩阵 (11) 3.各样品因子得分 (11) 四、结论 (13) 附表一 (14)
我国地区经济发展浅析 摘要：以聚类分析法、主成分分析法、因子分析法三种多元统计分析方法为主，对2011年我国31个省、市、自治区的地区经济发展状况以及影响地区经济发展的主要因素（指标）相结合进行剖析。根据不同分类方法得出不同的分析结果，从不同角度分析我国各地区经济发展存在的主要差异以及导致这些差异出现的原因，并最终就三种统计分析方法的结果对我国目前地区经济发展状况进行客观的综合概述。 关键字：地区发展水平聚类分析法主成分分析法因子分析法 一、引言 在日常生活过程中，我们常常遇到一些计算量大，分析工作复杂度高的数 据分析工作，为了能够更加简便地进行数据分析，在此给大家介绍几种多元统 计分析的方法。本文主要运用了聚类分析法，主成分分析法和因子分析法对2011 年我国31个省市自治区地区经济发展水平以及影响地区经济发展的几项重要指 标进行了统计分析。 二、聚类分析 聚类分析是应用最广泛的一种分类技术，它把性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。聚类分析的职能是建立一种分类方法，它是将一批样品或变量，按照它们在性质上的相似程度进行分类。通常我们用距离来度量样品之间的相似程度，用相似系数来度量变量之间的相似程度。
运筹学期末论文01837
运筹学基础及应用 论文 学校： XXX 班级：XXX 姓名：XXX 学号：XXX
运筹学在实际生活中的应用 ——运输问题的表上作业法 【摘要】运筹学，是应用数学和形式科学的跨领域研究，利用像 是统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。运输问题可以用求解线性规划的方法来解决。但是一般来说，运输问题用普通的线性 方法求解更麻烦得多，而表上作业法则是一种简单方便的方法。 【关键词】运筹学、最佳解答、改善优化、表上作业法 一、理论依据 运输问题的表上作业法步骤 1、制作初始平衡表 用“西北最大运量，然后，每增加角方法”：即在左上角先给予最大运量，然后，每增加一个运量都使一个发量或手里饱。如果所有运量的数字少于()1-+n m ，则补0使之正好()1-+n m 个。 注:补零时不能使这些书构成圈。 2、判断初始方案是否最优 （1）求位势表：对运价表加一行一列，圈出运价表中相应
于有运量的项，在增加的行列上分别添上数，使这些元素之和等于圈内的元素。这些元素称为位势数。 （2）求检验数：()分别表示行、列位势,j i ij j i ij B A C B A -+=λ 从而得到检验数表。 结论：若对任意的0,,≤ij j i λ，则方案最优，否则转3进行调整。 3、调整 （1）找回路：在0>ij λ（若有多个0>ij λ选大者）对应的运量表上对应元素为起点，沿横向或纵向前进，如遇到有运量的点即转向，直至起点，可得到一个回路。 （2）找调整量：沿上述找到的回路，从起点开始，在该回路上奇数步数字的最小者作为调整量0ε。 （3）调整方式：在该回路上奇数步-0ε，偶数步+0ε，得到新回路。 重复上述步骤，使所有0≤ij λ，即得最优方案。 二、背景 1.1鉴于市场竞争日益激烈，消费者需求渐趋多样，工厂作为市场消费品的产出源头，唯有对这种趋势深刻理解、深入分析，同事具体的应用于实际中，才能使自身手艺，断发展壮大，不被新新行业所淘汰。对于今天的重点研究对象食品工厂而言，由于在不同产品在原料使用、物料损耗、市场价格等方面均存在各种差异，如何确定各产
多元统计分析论文1
U 浙江财经学院东方学院《多元统计分析》课程论文 论文题目：2011年我国农村居民生活消费分析 学生姓名徐妙学期2013年第二学期分院信息专业统计 班级10统计1班学号1020430112 教师彭武珍成绩 2013年6月17日
2011年我国农村居民生活消费分析 摘要：改革开放以来，我国广大地区农村居民生活水平普遍有所提高，价值观念也发生了许多变化，但是，他们的消费水平与城镇居民相比仍然偏低。本文综合了因子分析与聚类分析,先进行因子分析, 再用因子分析的结果进行聚类分析，本文较多运用了31个省份的因子得分,计算出单因子情况下31个省份的得分和31个省份在八项消费产生的3个因子上的综合得分, 再把该得分作为31个省份的属性, 采用离差平方和(ward)方法进行聚类, 最后将城市分为四层，对整体进行综合评价和说明。 关键词：因子分析；聚类分析；综合评价 1引言 当前我国农村居民的消费结构主要是偏重物质生活消费，精神生活消费的比例较低。商品消费主要集中于食品、居住以及日常生活物质消费等方面。而交通通讯、文教娱乐用品及服务等精神生活消费品消费比例较小。旅游休闲、家用汽车、耐用消费品等消费在绝大多数农村地区还处于未开发状态。因此,笔者就我国农村居民生活消费结构进行因子分析和聚类分析,以期对农村居民生活消费的问题作一研究,并以此寻求合理的解决思路。 2因子分析 2.1因子分析统计思想 因子分析模型是主成分分析的推广。它也是利用降维德思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量间相关性较高，而不同组的变量的相关性则较低。因子分析不仅可以用来研究变量之间的相关关系，还可以用来研究样品之间的相关关系。 2.2因子的确定
多元统计分析论文
多元统计分析论文标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
关于各地区固定资产投资价格指数的分析 摘要：本文主要通过主成分分析、聚类分析和判别分析对全国30多个省的固定资产投资指数、建筑安装工程指数、设备工器具购置指数、其他费用指数进行分析。 关键词：主成分分析、欧氏距离、系统聚类分析、判别分析 Summary：This article mainly through the principal components analysis, the cluster analysis and the distinction analysis to the national more than 30 province investment in the fixed assets indices, construction and installation the project index, the equipment labor appliance purchase index, other expense index carries on the analysis. Keywords：Principal Components Analysis、Euclidean distance、Discriminant analysis 一、导言： 注意微量信息引起的巨变，蝴蝶效应就是微量信息在一定条件下发生作用的过程。在我们的经济活动中，每天的信息是大量的，这就要求我们从中发现那些对经济能产生最大影响的信息，有些是微量信息，有些是次级别的信息，本文的各地区固定资产投资价格指数就是一个非常值得深入发觉的信息。该指数可以准确地反映固定资产投资中涉及的各类投资品和取费项目价格变动趋势和变动幅度，消除按现价计算的固定资产投资指标中的价格变动因素，真实地反映固定资产投资的规模、速度、结构和效益，为国家科学地制定、检查固定资产投资计划并提高宏观调控水平，为完善国民经济核算体系提供科学的、可靠的依据。
武汉理工大学多元统计分析课程设计论文
湖北省各地区经济差异的多元统计分析 摘要 本文通过多元统计分析的方法，对湖北省各地区主要的经济指标进行因子分析和方差分析，进而可以得出湖北省12个城市的经济发展水平的差异，由因子分析的结果可知，这12个城市的综合经济实力从大到小的排名依次为武汉、宜昌、襄樊、黄石、荆州、十堰、鄂州、荆门、随州、孝感、黄冈、咸宁。由方差分析的结果可知，以武汉为中心，根据地理位置将这12个城市划分为四个地区：武汉以东的地区（黄石、鄂州、黄冈）、武汉以南的地区（孝感、荆州）、武汉以西的地区（宜昌、荆门、随州）、武汉以北的地区（十堰、襄樊、咸宁）这四个地区的经济发展趋于稳定。根据分析的结果我们可以为湖北省经济的稳步发展出一份薄力。 关键词经济指标；因子分析；方差分析 multivariate statistical analysis of Hubei regional economic disparities Abstract By multivariate statistical analysis method Hubei region of the main economic indicators for factor analysis and analysis of variance.thus can reach12cities in Hubei Province in the level of economic development,ranging from factor analysis of the results,This12cities in the overall economic strength of the smallest order of the rankings Wuhan,Yichang,Xiangfan,Huangshi,Jingzhou,Shiyan,Ezhou,Jingmen, Suizhou,Xiaogan,Huanggang,Xianning.By analysis of variance to the results,with Wuhan at the center,according to this location12cities is divided into four areas:the area to the east of Wuhan(Huangshi,Ezhou,Huanggang),in the area south of Wuhan (Xiaogan,Jingzhou)Wuhan west of the region(Yichang,Jingmen,Suizhou),the area to the north of Wuhan(Shiyan,Xiangfan,Xianning)The four areas of economic development has become stable.According to the results of the analysis we will be able to Hubei's steady economic development of a thin edge. Key words：Economic indicators；Factor analysis；Analysis of variance