多元統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告-在線瀏覽
2024-09-15 05:03本頁面
【正文】 進(jìn)。 問題闡述 基于以上背景，我們決定利用主成分分析法對(duì)我國31個(gè)省市、自治區(qū)的居民生活質(zhì)量狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。通過對(duì)以上指標(biāo)進(jìn)行分析，從而對(duì)我國的居民生活質(zhì)量狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。該方法是利用降維的思想, 把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。 第二變量的方差次大, 并且和第一變量不相關(guān), 稱為第二主成分。通過主成分分析方法, 可以根據(jù)專業(yè)知識(shí)和指標(biāo)所反映的獨(dú)特含義對(duì)提取的主成分因子給予新的命名, 從而得到合理的解釋性變量。2. 2主成分分析法綜合評(píng)價(jià)模型的基本步驟 基于主成分分析法的綜合評(píng)價(jià)是根據(jù)評(píng)價(jià)等級(jí)中各因子的參數(shù), 通過主成分分析法的計(jì)算, 得出基于主成分分析法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn), 再將待評(píng)價(jià)的事物按照主成分分析法, 得出主成分值及綜合分值, 對(duì)照評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn), 得出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。其中，（3）建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣:式中，是指標(biāo)與指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。其中, 特征根為主成分的方差, 方差越大, 則對(duì)總方差的貢獻(xiàn)越大。 ②選擇主成分的個(gè)數(shù)取決于主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率當(dāng)前面?zhèn)€主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率大于以上, 基本上保留了原來因子 的信息, 由此因子數(shù)將由 個(gè)減少為 個(gè), 從而起到篩選因子的作用。3主成分分析法在我國居民生活質(zhì)量狀況綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用3．1原始數(shù)據(jù)：表一 31個(gè)地區(qū)八項(xiàng)指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)地 區(qū)X1X2X3X4X5X6X7X8 北 京 天 津 河 北 山 西 內(nèi)蒙古 遼 寧 吉 林 黑龍江 上 海 江 蘇 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 東 河 南 湖 北 湖 南 廣 東 廣 西 海 南 重 慶 四 川 貴 州 云 南 西 藏 陜 西 甘 肅 青 海 寧 夏 新 疆 來源：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2013》對(duì)表一中31個(gè)地區(qū)八項(xiàng)指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, 把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)正態(tài)分布，見表二：表二 31個(gè)地區(qū)八項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)注：正值表示該項(xiàng)指標(biāo)位于平均值以上，零表示該項(xiàng)指標(biāo)與平均值持平；負(fù)值表示位于平均值以 下?？梢? 前面 4個(gè)主成分基本上包含了全部指標(biāo)具有的信息,因此本報(bào)告用前面4個(gè)主成分作新的指標(biāo)代替原來的8項(xiàng)指標(biāo)。 指31個(gè)省市生活質(zhì)量狀況的第二主成分值。 指31個(gè)省市生活質(zhì)量狀況的第四主成分值。第一主成分在人均居住面積，城市人口用水普及量，城市煤氣普及量，批發(fā)零售貿(mào)易商品銷售總額上的系數(shù)絕對(duì)值比較大，說明第一主成分代表了我國居民生活質(zhì)量狀況中的居民基本生活保障設(shè)施。第三主成分在人均擁有道路面積，人均綠地公共面積，旅游外匯收入的系數(shù)的絕對(duì)值比較大，說明第三主成分代表了我國居民生活質(zhì)量狀況中城市建設(shè)以及風(fēng)景區(qū)的規(guī)劃。 表六 31個(gè)省市居民生活質(zhì)量狀況在第二主成分（）上的得分北 京 天 津 河 北 山 西 內(nèi)蒙古 遼 寧 吉 林 黑龍江 上 海 江 蘇 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 東 河 南
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