多元统计分析我国城镇居民消费性支出Word文档格式.docx

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6905.51

1612.12

1923.71

1562.55

1523.32

3521.20

3306.82

975.37

天津

6663.31

1274.91

1763.44

1174.62

1415.39

2699.53

2116.01

836.82

3927.26

1020.03

1372.25

809.85

955.95

1526.60

1203.99

387.40

3558.04

1094.58

1327.78

832.74

851.30

1487.66

1419.43

415.44

4962.40

1859.84

1418.60

1162.87

1239.36

2003.54

1812.07

765.13

5254.96

1295.08

1385.62

929.37

1208.30

1899.06

1614.52

643.15

4252.85

1272.43

1468.29

839.31

1108.51

1541.37

1468.34

562.48

4348.45

1194.59

1185.96

723.58

1082.96

1363.62

1190.87

476.89

8905.95

1558.24

2225.68

1826.22

1140.82

3808.41

3746.38

1394.86

6060.91

1338.75

1187.74

1193.81

962.45

2262.19

2695.52

647.06

7066.22

1658.21

1518.06

1109.42

1248.90

3728.23

2816.12

811.51

5246.76

954.30

1501.39

690.66

907.58

1365.01

1631.28

467.77

6534.94

1167.05

1661.84

1179.84

773.26

2470.18

1879.02

667.00

4675.16

978.76

1114.49

914.88

641.23

1310.21

1429.30

389.06

4827.61

1463.71

1510.84

1013.82

938.86

2203.99

1538.44

518.27

4212.76

1265.53

1087.08

977.52

919.83

1573.64

1373.94

484.76

5363.68

1259.76

1172.11

814.81

915.72

1382.20

1489.67

347.68

4943.89

1123.49

1292.55

940.79

790.76

1975.50

1526.10

434.25

7471.88

1065.71

2005.15

1370.28

948.18

3630.62

2647.94

773.17

广西

5074.49

778.29

1237.91

884.85

779.08

2000.57

1502.65

349.48

5673.65

615.59

1342.29

729.86

783.34

1830.80

1141.81

360.91

5847.90

1516.13

1205.66

1079.27

1050.62

1718.73

1474.88

540.63

5571.69

1099.76

1226.14

1020.16

735.26

1757.52

1369.47

532.52

4565.85

853.39

1102.99

857.55

578.33

1395.28

1331.43

311.57

4802.26

1127.95

827.84

570.46

822.41

1905.86

1350.65

381.38

5184.18

873.83

781.12

428.03

424.10

1278.00

514.44

527.74

5040.47

1224.95

914.26

1100.51

1502.44

1857.60

500.42

4182.47

1049.68

1139.85

660.48

874.05

1289.80

1158.30

413.37

4260.27

1026.26

1055.15

723.23

854.25

1293.45

967.90

406.93

4483.44

1265.75

1247.14

885.36

978.12

1637.61

1441.18

521.47

新疆

4537.46

1209.04

888.16

791.43

912.99

1377.67

1122.18

493.56

单位：

元

——资料来源：

2021年?

中国统计年鉴?

2.2聚类分析

运用R对表1数据进展Q型聚类分析。

得到聚类图如下

从上图可以看出

a）如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为2类，结果为：

第一类：

第二类：

其他地区

这样分类不能突出城市之间的差距，只能说明市经济在我国最为兴旺。

b）如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为3类，结果为：

，天津，，，，、

第三类：

这样分类只显示了经济较为兴旺地区，而没有对其他地区进展细分。

c）如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为5类，结果为：

第二类：

第四类：

第五类：

，天津，，，，。

是国际大都市，经济最为兴旺。

有其特殊的政治背景和特殊的地理位置。

位于我国北部边疆，地理位置较为特殊，故单独归为一类。

，天津，，，，这些城市经济都比较兴旺，人均消费性支出高。

这样分类较为合理。

2.3主成分分析

〔1〕计算相关矩阵：

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

1

0.359

0.735

0.784

0.383

0.874

0.827

0.826

0.39

0.603

0.734

0.489

0.578

0.648

0.829

0.583

0.807

0.802

0.57

0.83

0.904

0.854

0.537

0.623

0.892

0.828

0.853

〔2〕求相关矩阵的特征值

Comp.1

Comp.2

Comp.3

Comp.4

Comp.5

Comp.6

Comp.7

Comp.8

主成分的标准差

2.441

1.006

0.616

0.477

0.414

0.343

0.283

0.236

特征值

5.957

1.012

0.379

0.227

0.1715

0.118

0.0803

0.0555

方差奉献率

0.745

0.126

0.047

0.028

0.021

0.015

0.01

0.007

方差累计奉献率

0.871

0.918

0.947

0.968

0.983

0.993

〔3〕确定主成分

由所得结果可以看出前两个特征值的累计奉献率已到达87.1%，这说明前两个主成分已根本包含了全部指标具有的信息。

因此，我们提取2个特征值。

碎石图

碎石图表现出从第三个主成分开场折线变得平坦，这与提取两个主成分相符。

〔4〕主成分得分

Comp.2

Comp.3

Comp.6

Comp.8

-5.579

-0.765

-0.549

-0.1299

-0.4656

0.24

-0.172

-0.1896

-2.971

-0.323

-1.033

-0.7241

0.51763

0.2143

0.2199

-0.3201

1.5422

-0.243

-0.983