多元统计分析课程论文.docx

- . z ?应用多元统计分析?期末论文 农村居民生活消费分析 ——2021年我国农村居民消费分析 目录TOC \o 1-3 \h \u 摘要 3 一、引言 3 二、因子分析法 3 2.1统计思想 3 2.2因子确实定 3 2.3分析过程 3 根本分析 3 因子载荷矩阵 3 因子得分 3 三、聚类分析法 3 3.1系统聚类法的思想 3 3.2系统聚类 3 四、影响农村居民消费因素 3 4.1收入影响 3 4.2消费环境影响 3 4.3消费观念影响 3 五、参考文献 3 六、附录： 3 农村居民生活消费分析 ——2021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,先进展因子分析, 再用因子分析的结果进展聚类分析。在2021 年农村居民消费构造的数据根底上, 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)方法进展聚类, 最后将城市分为三层，对整体进展综合评价和说明。 关键词：因子分析；聚类分析；综合评价 2021年我国农村居民消费分析 引言 由于我国国土辽阔,自然条件差异很大,经济开展极不平衡,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立小康社会的主要问题。因此,笔者就我国农村居民生活消费构造进展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 2.1、统计思想 因子分析的根本思想是通过对变量相关系数矩阵部构造的研究，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。每组代表一个根本构造，这个根本构造成为公共因子。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。 2.2、因子确实定 利用2021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(2021 )?做因子相关性分析得： 表一、相关矩阵表 相关矩阵a 食品 衣着 居住 家庭设备及效劳 交通和通讯 文娱用品及效劳 医疗保健 其他商品和效劳 相关 食品 1.000 .669 .831 .789 .759 .356 .462 .818 衣着 .669 1.000 .760 .729 .871 .499 .722 .755 居住 .831 .760 1.000 .872 .814 .547 .645 .767 家庭设备及效劳 .789 .729 .872 1.000 .764 .466 .516 .694 交通和通讯 .759 .871 .814 .764 1.000 .580 .698 .763 文娱用品及效劳 .356 .499 .547 .466 .580 1.000 .691 .505 医疗保健 .462 .722 .645 .516 .698 .691 1.000 .613 其他商品和效劳 .818 .755 .767 .694 .763 .505 .613 1.000 Sig.〔单侧〕 食品 .000 .000 .000 .000 .027 .005 .000 衣着 .000 .000 .000 .000 .003 .000 .000 居住 .000 .000 .000 .000 .001 .000 .000 家庭设备及效劳 .000 .000 .000 .000 .005 .002 .000 交通和通讯 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 文娱用品及效劳 .027 .003 .001 .005 .000 .000 .002 医疗保健 .005 .000 .000 .002 .000 .000 .000 其他商品和效劳 .000 .000 .000 .000 .000 .002 .000 a. 行列式 = .000 因子相关相关矩阵反映我国农村居民消费构造的各指标之间存在较高的相关性,而变量间存在较为明显的相关关系是应用因子分析提取主因子，并以此为依据构造评价体系的根底。因此存在可以采用因子分析进展分析的可能。 2.3 分析过程 、根本分析 共同度描述的是变量Ｘi(i=1,2,?,m)对m个因子的依赖程度，也就是用m个因子描述变量的有效性。本文用因子分析法，选取特征值r1的变