【正文】 ................................... 14 回歸分析 .......................................................................................................... 15 確定性關(guān)系和非確定性關(guān)系 .................................................................... 15 回歸分析基本概念 .................................................................................. 15 曲線估計的基本概念 .............................................................................. 16 曲線估計的統(tǒng)計原理 .............................................................................. 16 分析步驟 ................................................................................................ 16 第四章 區(qū)域經(jīng)濟評價指標體系 ........................... 17 評價指標體系的建立原則 .................................................................................. 17 區(qū)域經(jīng)濟評價指標體系的建立 ........................................................................... 17 第五章 天津市各區(qū)縣經(jīng)濟發(fā)展分析 ........................ 19 主成分分析 ....................................................................................................... 19 特征值級和方差貢獻表 ........................................................................... 19 主成分的碎石圖 ..................................................................................... 20 旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣 ........................................................................... 20 主成分特征向量矩陣（主成分表達式的系數(shù)） ........................................ 21 主成分得分和綜合得分 ........................................................................... 22 因子分析 .......................................................................................................... 23 特征值和方差貢獻表 .............................................................................. 23 旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣 ........................................................................... 24 旋轉(zhuǎn)后的因子載 荷矩陣 ........................................................................... 25 因子轉(zhuǎn)換矩陣表 ..................................................................................... 25 因子得分和綜合得分 .............................................................................. 26 多變量協(xié)和系數(shù) Kendall 協(xié)同系數(shù)檢驗 ............................................................. 26 聚類分析 .......................................................................................................... 27 凝聚順序表 ............................................................................................ 28 系統(tǒng)聚類的冰柱圖 .................................................................................. 29 系統(tǒng)聚類的樹狀圖 .................................................................................. 30 聚類結(jié)果 ................................................................................................ 30 回歸分析 .......................................................................................................... 31 散點圖 ................................................................................................... 32 三次曲線模型擬合效果的檢驗表 ............................................................. 33 方差分析表 ............................................................................................ 33 回歸系數(shù)表 ............................................................................................ 33 擬合效果圖 ............................................................................................ 34 第六章 結(jié)論綜述 ....................................... 35 參考文獻 ............................................. 37 摘 要 區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的評價結(jié)果是政府評判地區(qū)目前 的經(jīng)濟水平和制定相關(guān)政策的重要依據(jù) [1]。為了進一步創(chuàng)造價值，提高人民幸福感，有必要對天津市的各區(qū)縣的經(jīng)濟狀況進行深入研究，從而對政策的指定有著良好的指引作用 [2]。其中多元統(tǒng)計分析在區(qū)域經(jīng)濟評價中的具體方法有因子分析、判別分析、對應(yīng)分析、聚類分析和回歸分析。 研究內(nèi)容 本文首先對主成分分析、因子分析、聚類分析、回歸分析的基本理論進行了深入的研究，然后根據(jù)全面性、前瞻性、代表性、科學(xué)性、正確性、特色性等原則 [5]，從經(jīng)濟增長、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟關(guān)系、經(jīng)濟制度、經(jīng)濟協(xié)調(diào)和可持續(xù)發(fā)展等方面選取了眾多經(jīng)濟指標，構(gòu)建了天津市各區(qū)縣經(jīng)濟發(fā)展的評價指標，利用 SPSS 。回歸分析用于對各區(qū)縣未來的經(jīng)濟發(fā)展進行預(yù)測。 主成分分析的基本思想 主成分分析（ PCA）就是把相關(guān)的變量通過線性變換轉(zhuǎn)變成一組按照方差遞減的另外一組變量。 主成分的性質(zhì) 性質(zhì) 1 主成分的協(xié)方差矩陣是對角陣 [1]。 因子分析 因子分析的基本概念 因子分析是一種利用顯在變量測評潛在變量，用具體指標測評抽象因子的分析方法，最早是心理學(xué)家 Chales Spearman 于 1904 年提出的，其基本思想是用實測的多個指標，用少數(shù)幾個的潛在指標（因子）線性組合表示 [9]。 因子旋轉(zhuǎn) 由原始變量的相關(guān)矩陣的特征值和特征向量直接計算出的因子載荷矩陣的各主因子不能突出一定的變量 [11]。 聚類分析方法 (1).二階聚類 二階聚類（ TwoStep Cluster）（也稱為兩步聚類）為一個探索性的分析工具，是為揭示自然的分類或分組而設(shè)計的，是數(shù)據(jù)集內(nèi)部的而不是外觀上的分類；是一種新型的分層聚類算法（ Hierarchical Algorithms） ,當(dāng)前主要應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘（ Data Mining）與多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計的交叉領(lǐng)域（模式分類）中 [14]。根據(jù)組成每一類的觀測量來計算每 個變量的均值，每一類中的 n 個均值在 n 維空間當(dāng)中又形成了 k 個點，這就是第二次迭代的類中心。衡量樣本數(shù)據(jù)和小類、小類和小類之間的親疏程度的度量方法主要有：最短距離法、類間平均鏈鎖法、最長距離法、類內(nèi)平均鏈鎖法、重心法、中間距離法、離差平方和法 [14]。當(dāng)自變量只有一個時，叫做一元線性回歸，當(dāng)自變量有多個時，叫做多元線性回歸。 分析步驟 (1)在還不能明確究竟哪一種模型更接近樣本數(shù)據(jù)時，可以在上述多種可選擇的模型中來選擇幾種模型； (2)SPSS 會自動完成模型參數(shù)的估計，并且輸出回歸方程的顯著性檢驗的 F 值與概率 p 值、決定系 ??2等統(tǒng)計量； (3)以判定系數(shù)為主要依據(jù)來選擇其中的最優(yōu)模型，并且進行預(yù)測分析等。在選取指標滿足全面性的同時，更應(yīng)注重代表性。設(shè)計的規(guī)劃指標體系應(yīng)該反映天津市作為直轄市和我國北方第一個自貿(mào)區(qū)的政策優(yōu)勢，同時體現(xiàn)天津市作為吞 吐量世界第四的綜合性港口 的交通優(yōu)勢，并結(jié)合天津市本身的良好的自然生態(tài)環(huán)境等諸多特色 [19]。 a. 已提取了 3 個成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。 多變量協(xié)和系數(shù) Kendall 協(xié)同系數(shù)檢驗 在 SPSS 中，輸入主成分分析的綜合得分“ Z”和因子分析的綜合得分“ F” ,對其結(jié)果進行一致性檢驗，得到如下分析結(jié)果： 區(qū)名 F A C 1 _ 1 F A C 2 _ 1 F A C 3 _ 1 F 綜合排序和平區(qū) 0 .1 7 7 1 .0 1 1 2 7 0 .8 1 2 1 1 3 0 .1 8 8 5 6 12河?xùn)|區(qū) 0 .2 3 4 6 9 0 .6 8 9 2 6 0 .1 0 0 7 3 9 0 .2 6 8 8 1 13河西區(qū) 0 .6 5 3 6 9 0 .3 0 3 4 2 2 .3 3 9 1 5 4 0 .0 7 2 2 2 4南開區(qū) 0 .5 8 6 8 0 .3 8 5 5 1 1 .7 2 3 8 0 2 0 .1 4 9 6 2 10河北區(qū) 0 .2 3 7 2 0 .6 8 6 8 1 0 .0 3 8 3 2 3 0 .2 7 9 8 5 15紅橋區(qū) 0 .2 4 2 2 1 1 .0 7 6 1 5 0 .3 0 8 0 2 0 .4 2 1 6 2 16東麗區(qū) 0 .3 3 0 4 3 2 0 .7 5 3 6 7 0 .9 3 7 9 6 0 .1 1 7 1 9 7西青區(qū) 0 .3 8 5 9 9 8 0 .7 6 4 2 6 0 .8 0 6 5 4 0 .0 6 5 4 8 3津南區(qū) 0 .0 7 2 3 0 4 0 .3 4 7 0 6 0 .7 2 2 6 4 0 .1 4 7 9 5 9北辰區(qū) 0 .3 1 1 7 6 0 .6 4 7 6 4 1 .0 5 8 3 9 0 .1 2 5 0 5 8武清區(qū) 0 .5 0 0 9 8 1 .6 9 6 8 6 0 .2 8 5 3 6 6 0 .1 1 2 1 9 2 2寶坻區(qū) 0 .4 8 7 8 7 0 .8 2 0 2 0 1 0 .3 1 4 5 1 0 .1 6 3 6 11濱海新區(qū) 3 .4 9 2 4 1 3 0 .8 9 7 7 8 3 0 .8 4 9 2 2 6 2 .3 8 6 3 1 8 1寧河區(qū) 0 .1 8 3 7 8 0 .0 5 2 7 2 3 1 .0 7 3 3 5 0 .2 7 0 3 4