統(tǒng)計論文基于各省份農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計分析-文庫吧資料
2025-06-15 02:52本頁面
【正文】 31,2,1))(/),(1/(1),( ???? iZM A DZZdZZPD ii 其 中 )( ,ZZd i 為定義的加權(quán)歐氏距離，即 ]^2)^([),(,2 1 kjkik ki yyZZd ?? ?? ? 其中 kiy, 為樣本 iz 在因子 kf 上的得分， k? 為第 k個 因子的方差貢獻(xiàn)率，而 }31,2,1),({)( ??? iZZdm e di anZM A D i 即數(shù)列 )},({ ZZd i 的中位數(shù) [4]。統(tǒng)計深度函數(shù)為多維數(shù)據(jù)提供了一種從深度中心向外的排序方法，有深度函數(shù)的性質(zhì)可知，靠近中心的數(shù)據(jù)深度較大，遠(yuǎn)離中心的數(shù)據(jù)深度較小。西藏，貴州，云南，甘肅和海南農(nóng)村居民消費水平遠(yuǎn)低于它們的平均消費水平。消費額也較大。 結(jié)論分析： 觀察“ RF”一列，可以看出，北京、上海 ，浙江 ，是綜合實力得分 超過 1 的城市。 因子后續(xù)分析 (1)當(dāng)我們獲得了各城市在 兩 個公因子的得分后，就可以利用因子得分進(jìn)行分類和排序。圖 2也可以說明此分類比較合理 。第一個因子在衣著，醫(yī)療保健，文教育樂，其他，交通通訊上有較大的載荷，這些指標(biāo)反映的是農(nóng)村居民通常滿足家庭基本消費后才考慮的消費方式，因此命名為生活附加因子。 表 6 成分矩陣 表 7 旋轉(zhuǎn)成分矩陣 （ 7） 這樣每個因子就很明確了。 前兩 個公因子的方差總和占所有主成分方差的 %，可見選取前 兩 個因子已足夠替代原來的變量。 “ 抽取選項設(shè)置 ”對話框 表 3 初 始共同度 表 4 共同度 表 5 解釋總方差 （ 4） 有表 3表 5 知，提取兩個因子效果較好。故把“抽取選項設(shè)置”對話框中特征值大于 1選項改為要提取的因子為 2。 表 2 初 始解釋總方差 圖 1 碎石圖 （ 3） 由表 2知，只有一個因子特征值大于 1，用一個因子來解釋原始變量效果不太理想。 表 1 KMO 和 Bartlett 的檢驗結(jié)果 （ 1） 利用 SPSS 軟件，先對 15 個指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，已消除量綱和數(shù)量
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