統(tǒng)計(jì)學(xué)因子分析論文-wenkub.com
2025-01-14 03:36 本頁面
【正文】 我們要在堅(jiān)持社會主義方向的前提下，根據(jù)合理消費(fèi)結(jié)構(gòu)的基本原則、主要標(biāo)準(zhǔn)，并針對農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)中存在的問題和原因，采取行之有效的對策，進(jìn)行引導(dǎo)和調(diào)節(jié)，促進(jìn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)合理化。因此，如果不對具有一定自發(fā)性的個人消費(fèi)從思想上、意識上進(jìn)行引導(dǎo)，不用社會主義的消費(fèi)觀、價值觀、幸福觀去引導(dǎo)，就不能抵制不健康思想的侵襲，就不能建立合理的、有利于社會主義物質(zhì)文明和精神文明的消費(fèi)結(jié)構(gòu)。因此，明確農(nóng)村居民消費(fèi)者自身組織活動政策是極其必要的。江蘇農(nóng)村消費(fèi)品市場由于長期處于短缺供應(yīng)狀況，消費(fèi)信用成了“被人遺忘”的金融業(yè)務(wù)。(2)、利用大眾化的傳播媒介進(jìn)行教育這里主要是指利用廣播、報刊、電視等。早在年，美國就建立了第一個消費(fèi)者教育機(jī)構(gòu)—消費(fèi)研究所。另一方面，農(nóng)產(chǎn)品要不斷提高自然質(zhì)量，并通過產(chǎn)后處理，進(jìn)而提高農(nóng)產(chǎn)品的總體質(zhì)量水平。優(yōu)化工農(nóng)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和質(zhì)量生產(chǎn)農(nóng)村居民受歡迎的產(chǎn)品，是擴(kuò)大消費(fèi)市場的前提條件。加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善消費(fèi)環(huán)境由于多年來，政府對農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入不足，農(nóng)村電、水、路、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施己不能適應(yīng)當(dāng)今農(nóng)村經(jīng)濟(jì)市場發(fā)展的需要。完善農(nóng)村社會保障體系，改變消費(fèi)預(yù)期長期以來，政府對農(nóng)村社會保障給予的財(cái)力支持不足，農(nóng)村五保戶供養(yǎng)、社會救濟(jì)、合作醫(yī)療等社會保障基本上由農(nóng)民互助互濟(jì)，改革開放前人民公社這一基層組織作為執(zhí)行載體。要理順工農(nóng)產(chǎn)品比價關(guān)系，建立動態(tài)平衡的工農(nóng)產(chǎn)品比價，確保農(nóng)民從出售農(nóng)產(chǎn)品中得到實(shí)際好處。要加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化，圍繞增收調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)綜合效益。對受到城市居民喜愛的微電子控制的全自動型洗衣機(jī)不感興趣，認(rèn)為技術(shù)太先進(jìn)，沒有必要，易出故障，不易維修。其次是要求省電、堅(jiān)固耐用。比如對彩電的要求除價格低外，還應(yīng)自帶天線、接收信號靈敏度高、工作電壓范圍廣、結(jié)構(gòu)可靠、功能實(shí)用。這已不是企業(yè)和居民自身能力能加以克服的困難。中西部貧困地區(qū)。樹立品牌形象是各家電廠商進(jìn)行綜合競爭的決勝手段。這個家電市場的特點(diǎn)是∶農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人均純收入高，市場需求明顯，消費(fèi)增長速度將快于一般城鎮(zhèn)。 計(jì)算各樣本的因子得分Component Score Coefficient Matrix因子得分系數(shù)矩陣Component1 2 3 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. 因子得分函數(shù)：F1=++++++F2=+++++F3=++++四、各省市自治區(qū)的綜合評價我國農(nóng)村地域遼闊，人口分布不均，尤其是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異巨大。使因子更具有命名可解釋性 Rotated Component Matrix(a) 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣Component1 2 3X10X3X2 X9 X1X8 X7 X6 X4 X5 Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a Rotation converged in 4 iterations. 從旋轉(zhuǎn)后的正交因子載荷陣得知：第一公共因子上的高載荷的指標(biāo)有XXXXX，,，；第二公共因子上高載荷的指標(biāo)有XX,第三公共因子上高載荷的指標(biāo)有X5。 Component Matrix(a) 初始因子載荷矩陣Component X3X10X2X9X1X8X6X7X4X5 1 .969 .953 .939 .927 .921 .918 .856 .758 .703 2 .137 .140 .384 .168 .968 3Extraction Method: Principal Component Analysis.a 3 ponents extracted.可知，10個變量在第一個因子的載荷值都很高。因此，本次因子提取的總體效果較理想。但XXX7三個變量的信息丟失較為嚴(yán)重（近32%）。 KMO and Bartlett’s Test ，相應(yīng)的概率P值接近0。這時需要將公共因子用變量的線性組合來表示，也即由地區(qū)經(jīng)濟(jì)的各項(xiàng)指標(biāo)值來估計(jì)它的因子得分。進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，就是要使因子載荷矩陣中因子載荷的平方值向0和1兩個方向分化，使大的載荷更大，小的載荷更小。如果將因子載荷矩陣A的所有g(shù)j2 ( j =1，2，?，m)都計(jì)算出來，使其按照大小排序，就可以依此提煉出最有影響力的公共因子。hi2大表明
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