我國(guó)農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)分析(參考版)
2025-01-21 00:21本頁(yè)面
【正文】 通過(guò)分成這五個(gè)具有代表性的大類(lèi), 可以做一個(gè)很明顯的對(duì)比, 原來(lái)的指標(biāo)數(shù)達(dá)到了31個(gè), 如果一個(gè)一個(gè)的來(lái)分析, 計(jì)算量將會(huì)非常大, 而且代表性也是相對(duì)來(lái)說(shuō)比較差的, 說(shuō)明不了什么問(wèn)題。 第四類(lèi)包括浙江。 第二類(lèi)包括內(nèi)蒙古、黑龍江、新疆。Cluster）. 如果兩個(gè)案例在所有的變量上的值都相同, 這兩個(gè)點(diǎn)在m維空間中應(yīng)該重合, 而一個(gè)絕對(duì)值比較大的載荷則表明公因子在很大程度上解釋了的變化. 這樣如果任一原始變量都與某些公共因子存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系, 而與另外的公因子之間幾乎不相關(guān)的話, 公共因子的實(shí)際意義就會(huì)比較容易確定.3. 因子得分. 當(dāng)因子模型建立起來(lái)之后, 因子得分是考察每一個(gè)樣品的性質(zhì)及樣品之間的相互關(guān)系. 是公共因子在每一個(gè)樣品點(diǎn)上的得分. 這需要我們給出公共因子用原始變量表示的線性表達(dá)式, 這樣的表達(dá)式一旦能夠得到, 就可以很方便的把原始變量的取值代入到表達(dá)式中求出各因子的得分值. 在因子模型中, 公共因子的個(gè)數(shù)少于原始變量的個(gè)數(shù), 且公共因子是不可觀測(cè)的隱變量, 載荷矩陣不可逆, 因而不能直接求得公因子用原始變量表示的精確線性組合. 一個(gè)解決該問(wèn)題的方法是用回歸的思想求出線性組合系數(shù)的估計(jì)值, 即建立如下以公因子為因變量, 原始變量為自變量的回歸方程： ,此處因?yàn)樵甲兞颗c公因子變量均為標(biāo)準(zhǔn)化變量, 因此回歸模型中不存在常數(shù)項(xiàng). 在最小二乘意義下, 可以得到的估計(jì)式: .為因子載荷矩陣, 為原始變量的相關(guān)陣, 為原始變量向量. 數(shù)據(jù)及結(jié)果來(lái)源于2012年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒1310 農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值 (年底數(shù)).本表為農(nóng)村住戶抽樣調(diào)查資料（單位: 元/戶）年 份農(nóng) 業(yè)工 業(yè)建筑業(yè)交通運(yùn)輸及郵電業(yè)批發(fā)零售貿(mào)易及餐飲業(yè)社會(huì)服務(wù)業(yè)文教衛(wèi)生業(yè)200020012002200320042005200620072008200920102011我們知道, 在構(gòu)建的指標(biāo)體系中, 往往許多指標(biāo)或因素之間是有密切聯(lián)系的, 即相關(guān)性較強(qiáng), 這也是建立因子分析模型的基本前提. 因而, 在建立因子分析模型之前必須進(jìn)行合理性檢驗(yàn), 即因子分析模型的合理性相關(guān)分析、KMO 檢驗(yàn)和 Bartlett 球性檢驗(yàn).1. 進(jìn)行相關(guān)分析:通過(guò) SPSS 軟件的計(jì)算, 得到能用因子分析的依據(jù): 相關(guān)系數(shù)的相關(guān)顯著性檢驗(yàn)矩陣中有大量的小于 , 這些都說(shuō)明變量之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)性（顯著）, 具有進(jìn)行因子分析的必要性。 層次聚類(lèi)分析 目 錄摘 要 Ⅰ引 言 11. 因子分析 3 3 2 7 7 8 82. 我國(guó)農(nóng)村家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的層析聚類(lèi)分析 11 11 123. 結(jié)論 15參考文獻(xiàn) 17附表1 數(shù)據(jù)附表2 樹(shù)狀圖引 言自1978年改革開(kāi)放以來(lái), 中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了全面快速的發(fā)展軌道, 人民生活不斷提高, 特別是城市居民的大幅度增加, 加速了我國(guó)的城市化進(jìn)程. 綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力是一個(gè)地區(qū)賴(lài)以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)和基本條件, 是一個(gè)地區(qū)在一定時(shí)期經(jīng)濟(jì)建設(shè)和整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能力但隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展, 我國(guó)城市中的農(nóng)村發(fā)生了非常顯著性的變化當(dāng)前, 許多專(zhuān)家, 學(xué)者從經(jīng)濟(jì)體制方面、政治制度方面、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)模式等諸多方面進(jìn)行了大量的研究, 但得出的結(jié)果千差萬(wàn)別. 本文在前人的研究的基礎(chǔ)上, 應(yīng)用自己所學(xué)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí), 借助與SPSS這款十分優(yōu)秀的軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析, 來(lái)探討農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的變化, 分析研究收入分配對(duì)城市階級(jí)的相關(guān)影響.正是由于綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的基礎(chǔ)性作用, 一般來(lái)說(shuō), 某個(gè)地區(qū)的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力比較強(qiáng)的話, 那么該地區(qū)的社會(huì)、文化發(fā)展水平也比較高. 農(nóng)村家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)在其中占有很大的比重, 較高的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力為地區(qū)的各方面的發(fā)展提供了一個(gè)良好的平臺(tái), 促進(jìn)了其他各方面因素作用的發(fā)揮, 比較容易形成一個(gè)良性循環(huán), 帶動(dòng)其他各方面因素的發(fā)展, 形成互相促進(jìn), 互相激勵(lì)的動(dòng)力. 本文從農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)方面出發(fā), 選取了7個(gè)具有代表性的家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)進(jìn)行分析. 文中采用因子分析對(duì)我國(guó)農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)進(jìn)行了綜合分析, 得出了兩類(lèi)因子, 其中第一個(gè)因子在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸及郵件業(yè)、批發(fā)零售貿(mào)易及餐飲業(yè)、社會(huì)服務(wù)業(yè)、文教衛(wèi)生業(yè)有較大的載荷, 而第二因子在建筑業(yè)及交通運(yùn)輸及郵電業(yè)有較大載荷. 本文還采用層次聚類(lèi)分析的方法對(duì)各個(gè)城市的農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)進(jìn)行分類(lèi).1. 因子分析 因子分析模型因子分析中的公共因子是不可直接觀測(cè)但又客觀存在
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