基于主成分分析的浙江省居民消费结构综合评价研究
主成分分析用于多指标评价的方法研究主成分评价
主成分分析用于多指标评价的方法研究主成分评价一、本文概述本文旨在探讨主成分分析（PCA）在多指标评价中的应用及其方法研究。
主成分分析作为一种广泛使用的统计分析工具，其主要目的是通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个独立的综合指标，即主成分，以便更好地揭示数据的内在结构和规律。
在多指标评价体系中，由于指标间可能存在的信息重叠和相关性，直接分析往往难以得出清晰的结论。
因此，利用主成分分析进行降维处理，提取出关键的主成分，对于简化评价过程、提高评价效率和准确性具有重要意义。
本文首先介绍主成分分析的基本原理和步骤，包括数据标准化、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量、确定主成分个数以及计算主成分得分等。
然后，结合具体案例，详细阐述主成分分析在多指标评价中的应用过程，包括评价指标的选择、数据的预处理、主成分的计算和解释等。
对主成分分析方法的优缺点进行讨论，并提出相应的改进建议，以期为多指标评价领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究，旨在加深对主成分分析在多指标评价中应用的理解，提高评价方法的科学性和实用性，为相关领域的研究和实践提供有益的启示和帮助。
二、主成分分析的基本原理和方法主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种广泛应用于多变量数据分析的统计方法。
其基本原理是通过正交变换将原始数据转换为一系列线性不相关的变量，即主成分。
这些主成分按照其解释的原始数据方差的大小进行排序，第一个主成分解释的方差最大，之后的主成分依次递减。
通过这种方式，主成分分析可以在不损失过多信息的前提下，降低数据的维度，从而简化复杂的多变量系统。
数据标准化：需要对原始数据进行标准化处理，以消除量纲和数量级的影响。
标准化后的数据均值为0，标准差为1。
计算协方差矩阵：然后，计算标准化后的数据的协方差矩阵，以捕捉变量之间的相关性。
计算特征值和特征向量：接下来，求解协方差矩阵的特征值和特征向量。
浙江居民消费与经济增长关系实证研究[文献综述]
![浙江居民消费与经济增长关系实证研究[文献综述]](https://img.taocdn.com/s3/m/33759fb210661ed9ad51f3e5.png)
毕业论文文献综述统计学浙江居民消费与经济增长关系实证研究一、前言部分浙江省地处中国东南沿海长江三角洲南翼，东临东海，南接福建，西与江西、安徽相连，北与上海、江苏接壤，是我国经济最为活跃、发展最迅速的省份之一。
改革开放30多年来，浙江省的社会经济发展取得了巨大成就，每个地区都取得了较快的发展。
消费需求是经济增长的最终动力。
社会再生产中生产是起点，分配和交换是纽带，消费是目的。
党的十七大报告提出，要促进经济增长由主要依靠投资、出口拉动向依靠消费、投资、出口协调拉动转变。
提高我省居民消费水平，扩大消费市场，有利于加快转变全省经济发展方式，有利于促进经济的发展和社会的进步。
本文写作的目的就是希望通过计量的协整检验方法来分析浙江居民消费与经济增长的关系，从而找出提高居民消费水平的方法，进而促进浙江省的经济发展。
协整检验：在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。
综述范围：本文通过运用SPSS和SAS等统计软件对浙江省的各个市或区域的经济发展状况与居民消费情况进行综合评述与研究，并选取多项指标构建指标体系，利用计量的相关检验方法（E-G两步法、协整检验、Granger因果检验等）来得出相关结论，根据结论提出相关的政策建议，希望为政策的制定者提供理论依据。
二、主题部分历史背景：传统的计划经济理论认为，经济增长带来消费的增加，增长对消费起着决定性作用。
经济增长了才能适当增加消费，消费基金的过快增长会影响和妨碍经济发展，并以此为依据安排经济建设和制定宏观发展计划。
在计划经济向市场经济转变的过程中，我们不但取得了制度上的变革，也获得了认识和理论上的突破，那就是不仅增长决定着消费，同时消费对增长具有拉动作用，消费拉动作用在一定条件下可以超过投资的影响作用，决定着经济增长速度的快慢和质量的高低。
在我国目前的经济运行体制环境中，经济增长速度的高低与居民消费水平变化有密切关系。
多元统计分析报告大作业—基于某因子分析报告地各省份城镇居民消费结构研究
2014～ 2015学年第二学期期末考试论文题目基于因子分析的各省份城镇居民消费结构研究课程名称多元统计分析任课教师学号姓名学院专业考试时间基于因子分析的各省份城镇居民消费结构研究【摘要】经济发展的差异导致了我国各省份的居民消费结构的不同。
搜集了全国31个省市某年城镇居民月平均消费数据，采用因子分析法对数据进行分析，得出各省市居民消费结构的差异，北京、广东、上海已经处于较高消费水平，各方面消费能力都较高，消费重心已经从购买商品支出转变为享受型的非商品支出;而天津、江苏、浙江等6省（市）处于中等消费水平，生存型得分较低，发展型消费因子得分较高，消费结构有很大优化空间；最后剩余的22个省（市）处于低消费水平，生存型消费因子得分最低，消费结构还没有脱离传统模式，结构较单一，并在此基础上对改善我国城镇居民消费结构提出了几点建议。
【关键词】因子分析消费结构城镇居民随着居民生活水平的不断提高以及经济发展方式的转变，居民的消费结构也在逐步转变。
现如今国内经济将主要以内需为主，最终体现出消费率提升和内需消费市场的活跃。
因此，居民的消费水平是内需的主要来源，消费结构也会影响到各地区经济的持续稳定快速发展以及经济结构的突出转变，只有看清楚各地区居民的消费水平结构，合理进行规划，才能推动经济发展和经济结构向合理方式的转变［1］。
本文在这个大前提下，为了减小各个省份在诸多方面的差异，选取各地区城镇居民家庭全年人均的消费性支出作为研究数据，根据某年31个省、市、自治区城镇居民月平均消费数据的统计数据结果，运用因子分析法对全国居民消费结构进行分析。
1.因子分析简介1.1 因子分析的基本原理因子分析是将多个实测变量转换为少数几个新的不可观测的而且相互无关的综合指标( 因子)的多元统计分析方法。
这些少量的综合指标涵盖了原始指标带有的绝大部分信息，并且根据相关性的大小把原始指标重新分组，使得同组内的指标之间相关性较高，但不同组的指标相关性较低。
多元统计分析报告大作业—基于某因子分析报告地各省份城镇居民消费结构研究
2014～ 2015学年第二学期期末考试论文题目基于因子分析的各省份城镇居民消费结构研究课程名称多元统计分析任课教师学号姓名学院专业考试时间基于因子分析的各省份城镇居民消费结构研究【摘要】经济发展的差异导致了我国各省份的居民消费结构的不同。
搜集了全国31个省市某年城镇居民月平均消费数据，采用因子分析法对数据进行分析，得出各省市居民消费结构的差异，北京、广东、上海已经处于较高消费水平，各方面消费能力都较高，消费重心已经从购买商品支出转变为享受型的非商品支出;而天津、江苏、浙江等6省（市）处于中等消费水平，生存型得分较低，发展型消费因子得分较高，消费结构有很大优化空间；最后剩余的22个省（市）处于低消费水平，生存型消费因子得分最低，消费结构还没有脱离传统模式，结构较单一，并在此基础上对改善我国城镇居民消费结构提出了几点建议。
【关键词】因子分析消费结构城镇居民随着居民生活水平的不断提高以及经济发展方式的转变，居民的消费结构也在逐步转变。
现如今国内经济将主要以内需为主，最终体现出消费率提升和内需消费市场的活跃。
因此，居民的消费水平是内需的主要来源，消费结构也会影响到各地区经济的持续稳定快速发展以及经济结构的突出转变，只有看清楚各地区居民的消费水平结构，合理进行规划，才能推动经济发展和经济结构向合理方式的转变［1］。
本文在这个大前提下，为了减小各个省份在诸多方面的差异，选取各地区城镇居民家庭全年人均的消费性支出作为研究数据，根据某年31个省、市、自治区城镇居民月平均消费数据的统计数据结果，运用因子分析法对全国居民消费结构进行分析。
1.因子分析简介1.1 因子分析的基本原理因子分析是将多个实测变量转换为少数几个新的不可观测的而且相互无关的综合指标( 因子)的多元统计分析方法。
这些少量的综合指标涵盖了原始指标带有的绝大部分信息，并且根据相关性的大小把原始指标重新分组，使得同组内的指标之间相关性较高，但不同组的指标相关性较低。
《2024年基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》范文
《基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展，环境问题日益凸显，环境质量综合评价成为了一个重要的研究领域。
环境质量综合指数作为一种重要的评价工具，可以全面、客观地反映环境质量的综合状况。
本文将利用主成分分析法，对环境质量综合指数进行研究，以期为环境管理和政策制定提供科学依据。
二、研究背景及意义环境质量综合指数是一种集成了多种环境因素的综合性评价指标，它可以全面、客观地反映一个地区的环境质量状况。
然而，由于环境因素的复杂性和多样性，如何科学、合理地构建环境质量综合指数成为一个亟待解决的问题。
主成分分析法作为一种多元统计分析方法，可以有效地提取数据中的主要信息，降低数据的维度，同时保留原始数据中的大部分信息。
因此，基于主成分分析法的环境质量综合指数研究具有重要的理论和实践意义。
三、研究方法与数据来源本文采用主成分分析法，以某一地区的环境质量数据为基础，构建环境质量综合指数。
数据来源包括该地区的空气质量、水质、土壤质量、生态环境等多方面的环境监测数据。
在数据处理过程中，首先对数据进行标准化处理，然后利用主成分分析法提取主要信息，构建主成分，最后根据主成分的贡献率和累计贡献率，确定各主成分的权重，进而计算环境质量综合指数。
四、实证研究1. 数据处理首先，对收集到的环境质量数据进行标准化处理，消除量纲和量级的影响。
然后，利用主成分分析法提取主要信息，得到若干个主成分。
通过分析各主成分的贡献率和累计贡献率，确定各主成分的权重。
2. 主成分分析通过主成分分析，我们可以得到几个主成分，每个主成分都包含了原始数据中的一部分信息。
这些主成分可以很好地解释原始数据中的变化趋势和主要特征。
在本文中，我们选取了几个具有代表性的主成分，如空气质量主成分、水质主成分、土壤质量主成分等。
3. 环境质量综合指数的计算根据各主成分的权重和得分，我们可以计算出一个地区的环境质量综合指数。
该指数可以全面、客观地反映一个地区的环境质量状况，为环境管理和政策制定提供科学依据。
浙江农村居民收入变化对消费结构影响的实证分析[开题报告]
![浙江农村居民收入变化对消费结构影响的实证分析[开题报告]](https://img.taocdn.com/s3/m/fdd8f55f227916888486d74d.png)
毕业论文开题报告题目：《浙江农村居民收入变化对消费结构影响的实证分析》一、选题的背景、意义（一）背景改革开放以来，浙江省农村经济的快速增长令人瞩目，浙江地处沿海发达地区，其中小企业的数量在全国居于首位，而近年来浙江省的特色农业以及与农业相关产业的兴起，浙江省国民经济和社会发展统计公报显示，自1985年以来农村居民收入一直仅次于上海、北京，位居全国省区第一。
根据第二次农业普查资料，浙江农村中在农村居住1年以上的家庭户有889．46万个，常住人口3052．3万人，是全省常住人口总数的61.3％。
而据统计数据研究表明：浙江省农村居民人均生活消费性支出占全省人均生产总值的比率持续下降，由1978年的47.4％下降到2008年的16.8％，相对于投资和出口需求，消费需求明显不足。
从以上的分析中我们可以看出浙江拥有庞大的农村消费群体，农村市场有很大的潜力，如果能使农村居民收入水平提高，进而推动农村居民消费需求增长、消费结构升级，那么将对整个经济发展形成巨大而持久的拉动作用。
（二）意义改革开放以来,我国居民的收入水平在不断提高,居民消费情况也有明显变化。
在居民总体收入逐渐增加的同时,居民的收入差距也有所扩大,形成了高、中、低不同阶层的收入与消费群体。
根据国家统计局的调查资料显示,不同消费群体之间的消费与投资倾向已有很大差异,受此影响,社会消费结构也已发生了较大变化。
因此,了解目前各收入与消费阶层的构成、消费心理和行为以及投资去向如何,对于把握国内不同群体消费需求的变化、指导生产、引导消费、开拓市场,有很大的意义。
二、相关研究的最新成果及动态（一）研究热点消费结构升级，消费结构升级表现为随着经济的发展，居民消费结构从较低生活质量标准向较高生活质量标准演变的过程。
目前我国正在进行的新一轮消费结构升级，对于建立和谐稳定的社会结构、转变经济增长模式、优化和升级产业结构等具有重要的意义。
杨莉（2006）收入增长推动消费结构升级。
浙江省城镇居民消费影响因素实证
Forum学术论坛 2012年9月239浙江省城镇居民消费影响因素实证分析嘉兴学院商学院 商颖 李燕摘 要：改革开放以来，浙江省城镇居民收入与消费水平不断提高,城镇居民消费结构转换和消费需求扩张成为浙江省经济高速增长的主要动力。
一方面，随着市场经济逐步建立和买方市场的出现，消费需求增长对经济增长的影响逐渐增强；另一方面浙江省城镇居民消费领域也出现了一些可能影响经济发展全局的隐忧。
因此分析浙江省城镇居民消费的影响因素对于及时把握浙江省经济发展格局中城镇居民消费需求变动趋势，制定符合浙江省现阶段情况的城镇居民消费政策，提高浙江省经济增长的速度和质量都有十分重要的意义。
关键词：浙江 城镇居民消费 影响因素中图分类号：F207 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)09(a)-239-021 概述1.1 城镇居民及其消费的界定城镇居民是指在城镇居住、生活的人，也指有城镇户口,享有粮食配给、招工等权利的居民。
城镇居民的消费项目主要包括杂项商品与服务、居住、文教娱乐及服务、交通通讯、医疗保健、家庭设备用品、衣着、食品等。
1.2 浙江省城镇居民消费现状自1995年以来，随着浙江经济的快速发展，浙江省城镇居民收入显著增加，消费支出呈现平稳上升趋势，消费种类更显多样化。
图1 1995年~2011年浙江省城镇居民消费支出发展趋势结构图!!1.2.1 总量分析浙江省城镇居民消费支出总量从1995年的5263元增长到2011年的17930元，近20年间增长3.4倍，消费水平有了显著提高。
同时浙江省城镇居民家庭恩格尔系数从1995年的47%下降为2011年的36.3%，下降幅度超过10%，表明基础消费占总消费支出的比重下降，城镇居民生活水平有所提高。
1.2.2 结构分析浙江省城镇居民在各方面的消费支出均呈现上升趋势。
但从图1可以看出，食品支出占总支出的比例呈现下降趋势。
同时由于住房、医疗、教育及社会保障制度改革的加快，城镇居民在医疗、交通、文教及居住方面的消费支出比重上升，消费结构得到改善。
（完整）中国城镇居民消费结构分析
（完整）中国城镇居民消费结构分析中国城镇居民消费结构分析【摘要】随着我国经济的发展和收⼊的不断提⾼，⼈们的消费⽔平也在显著地提⾼。
因此⼈们将更多的关注点投放在了“消费结构”的优化上。
消费结构的变动受到多种因素影响，为研究影响我国城镇居民消费结构的实际因素，本⽂通过⽐较分析2012年我国31个省(直辖市、⾃治区)的城镇居民消费结构的相关数据，在充分运⽤Excel软件和SPSS软件的前提下。
运⽤描述分析、多元统计分析（具体指聚类分析和主成分分析）、计量分析（具体指相关分析和回归分析）三种分析⽅法，⼒求在以2012年全国城镇居民消费的实际数据为前提的条件下，分析中国城镇居民消费结构具体情况，同时探讨我国各区域之间城镇居民消费结构的差异，以期能为各地⽅政府的消费结构的优化提供⼀定的参考价值与依据，为当地的经济的发展提出更加有价值的建议。
【关键词】城镇居民消费结构聚类分析主成分分析回归分析⼀．引⾔“消费”是⼈类⽣活中的主要且必须的活动，任何⼈在任何时候都离不开消费。
简⽽⾔之：⼈类的⼀切经济⾏为都是围绕着消费⽽进⾏的。
因为⽣产的⽬的是为了满⾜消费；扩⼤消费市场是资本增值的前提；企业之间的各类资源的竞争，最终都表现为消费市场份额的竞争。
因⽽，当今社会，每个⼈都在努⼒学习和⼯作以期能够获得更⾼的个⼈收⼊，深究其⽬的也是为了提⾼个⼈的消费⽔平。
所以说“消费”已成为当下最炙⼿可热的经济词汇。
经济的发展是为了满⾜⼈类不断扩⼤的经济需求，⽽各国经济发展是以提⾼整体国民的福利⽔平为⽬的，主要就是提⾼国民当前乃⾄未来的消费⽔平。
所以说，⼀个国家宏观经济的正常运⾏，有赖于国民整体的消费状况，消费结构是否合理是前提，同时消费结构的优化则是提⾼国民经济必不可少的经济⼿段。
消费结构1(consumption structure)具体是在⼀定的社会经济条件下，⼈们（包括各种不同类型的消费者和社会集团）在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料(包括劳务)的⽐例关系。
基于主成分分析的综合评价
基于主成分分析的综合评价作者：戚淑兰来源：《商》2016年第24期摘要：研究综合评价研究问题关于社会、环境、经济等很多领域，是将事物的时效性，准确性，经济性以及满意性等方面进行评价的过程。
这要经过一定的途径将许多评价指标值合成一个综合性的评价指标值，从而进行综合评价。
主成分分析是一种重要的统计分析方法，它不仅可以想办法把原来很多具有一定相关关系的指标重新组合成一组新的且相互之间没有关系的指标，而且还能显示出比较客观的权重。
关键词：主成分分析；综合评价；环境污染；工业发展；spss.一、引言评价是一个综合咨询、计算和观测等方法的一个综合分析的过程。
但是这个过程需要评价者做出相应的指示。
综合评价就是将事物的准确性，时效性，经济性以及满意性等方面进行评价的过程。
但是评价者在评价这个过程中很容易主关干预，造成评价的结果偏离原来的结果。
多元统计分析是探讨多维变量总体，总体的每一个个体都可用p项指标来表示，虽然指标多能够描述详尽，显示细腻的一方面；但由于指标很多就较易造成分不清主次，对研究的对象很难做一个直接清楚的判断。
而主成分分析作为综合分析的一种统计方法，能够比较好的保证评价的结果是客观的。
主成分分析作为了一种比较科学的、客观的评价方法。
使综合评价的结果更加的科学，更加的实效。
二、研究背景人类的生产及生活过程与环境资源和生态环境有着很强的关系。
随着科学技术与经济的发展，人民生活水平的提高，工业的发达，废弃废料的排放造成很大程度的环境破坏和环境污染。
中国作为一个发展中国家，随着改革开放和经济的高速发展，环境污染也随之呈加剧之势。
经济发展与环境污染已经成为一个越来越重要的话题。
现在我们国家处于经济转型期，要把经济效益、环境保护以及产业结构相结合起来，形成经济新常态。
运用主成分分析综合评价的方法，寻找各省市经济发展、工业产值与环境污染状况之间的关系，而且对评价结论进行了解释。
三、主要思路经过探讨指标体系里面的结构关系就可以把许多个指标转换为相互之间没有关系的、含有初始指标的大部分内容的少数的几个综合性指标，运每个主成分的方差贡献率对那些指标加权得到综合评价得分。
基于主成分分析的综合评价模型
基于主成分分析的综合评价模型在数据分析领域中，主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的降维技术，它能够将高维的数据转化为较低维的数据，并保留数据的主要信息。
基于主成分分析的综合评价模型则是在PCA的基础上，对多个评价指标进行综合评价的模型。
本文将介绍基于主成分分析的综合评价模型的原理和应用。
一、主成分分析（PCA）简介主成分分析是一种通过线性变换将原始数据转化为低维空间的技术。
它通过找到数据中的主要方向，将数据投影到新的坐标系中，使得投影后的数据具有更好的可解释性和区分性。
主成分分析的基本步骤包括特征值分解、选择主成分和投影计算。
二、综合评价模型的构建方法基于主成分分析的综合评价模型的构建方法包括数据准备、特征值分解、主成分选择和综合评价计算。
首先，需要收集和整理待评价的指标数据，并进行归一化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。
然后，对归一化后的指标数据进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
接下来，选择主成分，可以根据特征值的大小顺序，选择前几个特征值对应的特征向量作为主成分。
最后，利用选定的主成分对原始指标数据进行投影，得到综合评价结果。
三、基于主成分分析的综合评价模型的应用举例以某酒店为例，我们希望对其服务质量进行综合评价。
我们收集了以下几个指标作为评价依据：员工态度、服务速度、设施条件和价格水平。
首先，对这些指标进行归一化处理，然后进行特征值分解。
假设得到的特征值分别为λ1、λ2、λ3、λ4，对应的特征向量分别为v1、v2、v3、v4。
根据特征值的大小顺序，我们选择前两个特征值对应的特征向量作为主成分。
然后，我们利用选定的主成分对原始指标数据进行投影计算，得到综合评价结果。
假设原始指标数据为X1、X2、X3、X4，对应的投影结果为Y1、Y2。
最后，通过采用某种评分方法，将投影结果转化为能够描述酒店服务质量的综合评价得分。
四、基于主成分分析的综合评价模型的优势与不足基于主成分分析的综合评价模型具有以下优势：首先，可以将多个指标融合为一个综合指标，简化评价过程；其次，可以消除不同指标之间的量纲差异，减小指标权重确定的困难。
主成分分析及其在综合评价系统中的应用
主成分分析及其在统计综合评价系统中的应用一. 文献综述主成分分析法是在对于复杂系统进行统计分析时十分有效的一种方法。
本文主要是对主成分分析法进行详细介绍，并分析其在统计综合评价中的应用[1]。
突出介绍主成分分析法在学生综合成绩分析[2]、企业业绩分析[3]及景区游客服务满意度测评[4]这三个综合评价系统中的应用。
并在文末，对主成分分析法进行了一定的改进[5]，使得主成分分析法更加合理并贴近实际，且在一定程度上减小了统计分析过程中“线性化”产生的误差。
二.相关知识在我们进行系统分析时，多变量问题是经常会遇到的。
变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。
因此，我们就会很自然地想到，能否在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息？事实上，这种想法是可以实现的，本文介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。
（一）主成分分析方法的原理主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。
假定有n个样本，每个样本共有p个变量描述，这样可构成一个n×p阶的数据矩阵。
如何从这么多变量的数据中抓住事物的内在规律性呢？要解决这一问题，自然要在p维空间中加以考察，这是比较麻烦的。
为了克服这一困难，就需要进行降维处理，即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。
那么，这些综合指标（即新变量)应如何选取呢？显然，其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合，适当调整组合系数，使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。
如果记原来的变量指标为，它们的综合指标——新变量指标为，（m≤p)。
则在（1)式中，系数由下列原则来决定：（1)与相互无关；（2)是的一切线性组合中方差最大者；是与不相关的的所有线性组合中方差最大者；……；是与都不相关的的所有线性组合中方差最大者。
基于主成分分析法对各地区居民消费价格指数的分析
≥ ≥０ ，然后分别求 出对应于特征值 的
ａ ｘ＋ ｆ ＋ ｕ Ｉ …＋ ，
特征 向量 ｅ（ １ ， ｐ 。 ｉ ， …， ） ２
（４ ）写 出 主 成 分
ｉ １２ … ， 。 ＝ ，， Ｐ
作 ， ， 的线性组合 即综合指标 ，记新变 …，
量指标为Ｚ， ： Ｚ ｌ ， ｐ。则 Ｚ …，
方差 贡 献 率 ：３ ． ８ ％ ５０ ０ ４ 第 二 主 成 分 分析
＝
＿ｏ５ ８ 一Ｏ．６５ ｘ —０ １ ８ ｘ ２９ ￣ ５ ５ ２ ３ ６ ｊ一０．０ ｘ４ ４２ ｘ ２ ５３ —０２ ２ ５＋０．３ ｘ ＋Ｏ４１ ８ ７＋０Ｏ１ ８ ｓ ３ ２５ ６ ０Ｘ ５ ｘ
方 差 贡 献 率 ：２ ２ ２ ％ ２．３ ８
第三主成分分析 ：
＝
同 的类型 ，家庭设 备用 品和 衣着 占大 的交通和通信 占 的相对 较少 ，基本成 反 比。这反 映 了城镇 与农村 的对
比。
００ ５ ￣ ９ ２ｘ ＋Ｏ．６ 一０ ４ ０ ３ ０ ３ ９ ｘ ４ ７ｌ ６３ ｘ — ７ ５ ４＋０．４ ｘ ＋ ０ ５ ９ ｘ １ ４３ ５ ３ ６ ６＋０ ０ ９ ７ ０． ５ ｘ ５５ ｘ ＋ ３１ ０ ８
关的 ， ， 的所 有线性组合 中方差最 大者。这 …，
样决定 的新 变量指标 Ｚ ， ２ ｚ 分别称 为原 变量指标 ｌ ， Ｚ …，
， ，… ，
的第 一 ，第 二 ，… ，第Ｐ 成 分 。 主
２ 计算步骤 ．２
通过上述对 主成分分 析方法的基本思 想及 数学模 型 的介 绍 ，我们 可 以把主成 分分析 方法 的计算步骤 归
（１） 将原始数据资料阵标准 化。 （２） 计算 变量的相关系数矩 阵 ：Ｒ＝（ ， ）
主成分进行综合评价 综合评价主成分分析方法与因子分析方法的比较
主成分进行综合评价综合评价主成分分析方法与因子分析方法的比较统计研究主成分分析方法和因子分析方法都是寻求从高维空间到低维空间的映射的方法，其目的是起到降维的效果，以便于用几个较少的综合指标来综合所研究总体各方面的信息，且这几个指标所代表的信息不重叠，也就是说从高维空间到低维空间的映射仍保持高维空间的“序”的结构。
但这两种综合评价方法往往易混淆，本文从这两种方法的统计依据、数学模型、计算方法、综合指标的选取等方面比较它们的异同，以供初学者参考。
１、统计依据不同。
主成分分析方法的统计问题：依Ｐ个指标戈ｌ，ｘ２，Ａ，戈Ｐ的／７，个观察值矩阵Ｘ＝Ｇ０帅，能否找到能较好地综合反映这个Ｐ、二指标的线性函数Ｙ＝乞ａｔｘｔ，即ｉ＝１找到这个主成分的方法就是主成分分析方法。
因子分析方法的统计问题仍口由Ｐ个指标戈。
，戈：，Ａ，却的几个观钱道察信息阵Ｘ＝ＧＦ）忡，用有限个不翠可观测的潜在变量来解释原始变量间的相关性或协方差关系，寻求这几个公因子的方法就是因子缉含汗价士气分析劣珐乡图分奸劣珐的火仪分析法。
它的原理源于已知信息的指标向量戈＝０。
，戈：，Ａ，菇Ｐ）’，总存在正交变换戈＝Ｑｙ使得记ｘ＝Ａｚ，这里正交阵Ｑ是Ｘ＝Ｇ０。
巾的协方差阵ｙ的特征向量排成的，ｙ的各分量是不相关的，若茹的方差集中在少数几个变量三，，Ａ，缸上，即ｙ的特征值Ａ，，Ａ，Ａ。
较大，后几个特征值Ａ㈨，Ａ，Ａ。
很小几乎为零，于是就有因子模型算＝４厂＋ｓ。
寻求公因子、厂及因子载荷阵Ａ的方法就是因子分析法。
，２、数学模型不同。
主成分分析的数学模型：Ｙ＝Ｅａｔ、、ｒｉ，１＝１即主成分是原始指标的线性函数。
因子分析的数学模型：戈＝４厂＋￡，Ａ为因子载荷阵。
厂为公因子向量，￡为随机误差项，Ｖｎｒｏｑ＝Ｉ。
，Ｖａｒ＝ｏ，ＶａｒＩ３０圈羹堑绻过丝Ｑ丝生皇塑万方数据＝Ｄ。
从形式上看二者的模型不同，但主成分分析又为因子分析中因子的寻求提供了一个有效的途径。
主成分分析与因子分析法最易混淆的地方在于，将主成分分析方法与因子分析方法中估计公因子及因子载荷阵的主分量法混为一谈。
基于主成分分析和聚类分析的我国各省市经济效益研究
基于主成分分析和聚类分析的我国各省市经济效益研究近年来，我国各省市经济效益差异逐渐凸显。
为了深入了解和研究各省市的经济效益，可以采用主成分分析和聚类分析的方法来进行研究。
主成分分析可以用来降维和提取数据特征，聚类分析可以用来发现数据之间的相似性和差异性。
首先，我们需要收集一些数据，例如各省市的GDP、人均收入、产业结构、消费水平、教育水平等指标，这些指标可以用来反映各省市的经济效益情况。
然后，我们可以利用主成分分析来降维和提取数据特征。
主成分分析是一种常用的降维方法，通过线性变换将原始数据映射到一个低维空间中，同时尽量保留原始数据的信息。
在这个过程中，我们可以得到一些主成分，主成分代表了原始数据中的一部分变异性。
通过主成分分析，我们可以将原始数据从多个指标中压缩为少数几个主成分。
通过主成分分析后，我们得到了一些主成分，每个主成分代表了原始数据中的一部分变异性。
接下来，我们可以利用聚类分析来发现数据之间的相似性和差异性。
聚类分析的目的是将数据集中的样本划分为不同的组别，每个组别内的样本应该尽可能相似，而不同组别之间的样本应该尽可能不相似。
在这个过程中，我们可以使用一些相似度或距离度量方法，例如欧氏距离或相关系数等。
通过聚类分析，我们可以将各省市划分为不同的类别，每个类别代表了一组经济效益相似的省市。
这样可以帮助我们更好地理解和分析各省市之间的经济效益差异，并挖掘出其中的规律和问题。
例如，我们可以找出经济效益较高的省市的共同特征，进而分析这些特征对经济效益的影响因素。
最后，我们可以通过可视化的方式展示各省市的经济效益研究结果。
例如，可以使用散点图来展示各省市在主成分空间中的分布情况，以及不同类别的省市的分布情况。
这样可以更直观地展示各省市之间的经济效益差异和相似性。
总之，基于主成分分析和聚类分析的研究可以帮助我们深入了解和分析我国各省市的经济效益。
通过这种研究方法，可以有效地发现各省市的经济效益差异以及其中的规律和问题，为相关决策提供科学的依据和参考。
主成分分析案例
Y2得分
-2.06481 2.32993 -1.47145 0.66326 -0.87181 1.25757 -1.40987 -0.36439 0.04577 -2.04139 -0.42078 0.33126 0.07660 0.86909 0.45974 -0.83575
主成分分析在 市场研究中的应用
1——5 组表示男性，6——10 组表示女性 1——5， 6——10 年龄从小到大排序
假若你是该食品加工业决策部 门的高级顾问，为了对食品生 产作出合理决策，请你对以上 的调查资料进行分析，为决策 者提供建议。
特征向量
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
特征根 i
方差贡献率
女性喜欢
一般喜欢
孩子 咖喱饭
炸肉饼、火腿面包
成人 鸡蛋烩饭、炸猪排 酸汤、大头鱼
一般不喜欢 特别不喜欢
孩子 干咖喱、浓汤 成人 煮牛肉、生蛋
菜粥、清汤
饼干、带馅面包 酱面条、烧鱼
服装的定型分类问题
为了较好地满足市场的需要，服装生产厂 要了解所生产的一种服装究竟设计几种型号合 适？这些型号的服装应按怎样的比例分配生产 计划才能达到较好的经济效益？
4、取每一组的中心 ( y1*k , y2*k ) （k=1，2，…,g) 作为该组的 代表点。
相应原16个指标的尺寸：
x1' r11 y1*k r12 y2*k x2' r21 y1*k r22 y2*k
x1' 6 r16,1 y1*k r16,2 y2*k
5、各种型号的比例按 该组样品数/128 确定。
Y2
0.513225 0.203116 -0.182858 0.193618 0.217290 0.113642 -0.164527 -0.114637 -0.509240 -0.025832 0.083471 0.132592 0.105402 0.199407 -0.181330 -0.261367 -0.295756
基于主成分回归的居民消费价格指数分析
学术论坛科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald211居民消费价格指数也叫消费物价指数，简称C PI。
它是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。
居民消费价格指数一方面同人民群众的生活密切相关，同时在整个国民经济价格体系中也具有重要的地位。
它是进行经济分析和决策、价格总水平监测和调控及国民经济核算的重要指标。
该文主要运用主成分回归分析的方法，找出影响居民消费价格总指数的主要分类指数，进而提出控制物价指数的可行方案，为促进经济健康发展提供有益的参考。
1 变量的选取该文数据全部来自《中国统计年鉴一2013》，选取了1994—2012年全国31个地区的居民消费价格总指数及分类指数的相关数据。
以居民消费价格总指数y 为因变量，分类指数食品x1、烟酒及用品x2、居住x3、交通通讯x4、医疗保健个人用品x 5、衣着x6、家庭设备及维修服务x7、娱乐教育文化用品及服务x8为自变量，来建立模型。
2 实证分析2.1 相关分析对因变量与所有自变量作相关分析，由S P S S 软件计算得因变量与自变量的相关系数依次为0.942，0.970，0.935，0.946，0.884，0.796，0.766，0.899，说明所选自变量与因变量均高度线性相关，适合作线性回归。
2.2 共线性诊断由于自变量的个数较多，自变量间可能存在多重共线性，这样在建立模型时就会出现严重的共线性。
下面使用特征根判定法中的条件数法来诊断变量之间是否存在多重共线性，用SP S S软件计算出特征根与条件数的结果见表1。
从表1可看到，最大的条件数是800.479，说明自变量间存在严重共线性，表1中第九行x1，x2，x3的系数分别为0.62,0.96,0.65，说明x1，x2，x3之间存在严重多重共线性。
该文采用主成分回归分析法来消除变量间的多重共线性。
2.3 主成分回归建模先将原始数据标准化，标准化的变量用zy,1,2,,8zx zx zx 表示。
基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析毕业论文
大学研究生课程论文论文题目基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析课程名称多元统计分析与spss 软件应用毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
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作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
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作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300 字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1 万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2 万字。
基于主成分分析的全国30个省市自治区经济综合评价
基于主成分分析的全国30个省市自治区经济综合评价实例及分析结果利用全国30个省自治区经济发展基本情况的八项指标的原始数据，将8个指标进行标准化处理，计算指标之间的相关系数矩阵R如下：表一相关系数矩阵R相关矩阵GDP 居民消费水平固定资产投资职工平均工资货物周转量居民消费价格指数商品零售价格指数工业总产值相关GDP 1.000 .267 .951 .191 .617 -.273 -.264 .874 居民消费水平.267 1.000 .426 .718 -.151 -.235 -.593 .363固定资产投资.951 .426 1.000 .400 .431 -.280 -.359 .792职工平均工资.191 .718 .400 1.000 -.356 -.135 -.539 .104 货物周转量.617 -.151 .431 -.356 1.000 -.253 .022 .659 居民消费价格指数-.273 -.235 -.280 -.135 -.253 1.000 .763 -.125商品零售价格指数-.264 -.593 -.359 -.539 .022 .763 1.000 -.192 工业总产值.874 .363 .792 .104 .659 -.125 -.192 1.000基于SPSS 软件利用上述主成分分析方法计算得到主成分特征值及贡献率。
根据主成分分析法主成分的确定原则，得到3个主成分( 表2) 及3 个主成分的载荷( 表3) 。
由表2 可知，3个主成分贡献率依次为46.939%、27.459%、15.186%，到到第三主成分时累计贡献率为89.594%，满足累计贡献率大于85%的要求。
表二主成分特征值及贡献率表由表二可知，GDP、固定资产投资、工业总产值在第一主成分中有较大载荷，第二主成分中占较大载荷的是货物周转量，第三主成分中居民消费价格指数占较大载荷。
根据主成分的荷载，可进一步求取各省份对应的主成分的得分，为了更好的反应一个省自治区的经济综合实力，采用计算因子加权总分的方法，以 3 个主成分各自的贡献率占累计贡献率的比例确定得到3 个主成分的权重依次为0.5240、0.3065 、0．1695，利用公式( 1) 进行加权求和，得到各省自治区综合得分，按得分高低排序，即对各个省自治区的综合实力进行排名( 表3) 。
浙江省各地区经济发展水平的综合评价[文献综述]
![浙江省各地区经济发展水平的综合评价[文献综述]](https://img.taocdn.com/s3/m/5f2f5ec08762caaedd33d4eb.png)
毕业论文文献综述统计学浙江省各地区经济发展水平的综合评价一、前言部分浙江省位于我国东部沿海开放带和沿江产业密集带。
其核心地区包括杭州，宁波，嘉兴，湖州，绍兴等城市，属长江三角洲最繁华的地带之一。
未来10年内，长江三角洲将有可能成为我国区域经济发展的重要增长和亚太地区经济发达地区之一，成为具有较强国际竞争能力的外向型经济示范区。
近年来浙江省由于其优越的地理位置和良好的经济发展政策，使其一直保持高速增长的态势，跃居成为我国经济最活跃，发展最迅速的省份之一。
越来越多的专家学者开始着手深入地研究并努力使其成为我国目前经济发展速度最快、经济总量规模最大、最具有发展潜力的城市，并通过良好的带动作用推动长江三角洲地区经济的发展。
改革开放30多年来，浙江省的社会经济发展取得了巨大的成就，各个行业均取得了较快的发展，但同时由于多种因素造成长期以来浙江省各行业经济发展的多层次性和不平衡性。
本文考察浙江各地区的经济发展水平，通过收集各项指标体系，对各地区经济发展水平做一个综合评价，并在此基础上提出相应的对策建议。
本文写作的目的就是希望通过采用主成分分析、因子分析和聚类分析方法综合评价浙江省各地区的经济发展水平，找出它们之间的相关关系，使得各地区的经济可以均衡的发展，为浙江经济更好的发展而努力。
有关概念:主成分分析[1] (Principal Component Analysis) 也称主分量分析, 是由Hotelling于1933年首先提出的利用降低维度的思想,在损失很少的信息前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。
一般情况下，将转化后生成的综合指标称为主成分，其中每一个主成分都是原始变量的线性组合，并且各个主成分之间是线性无关的，这样就使得主成分比原始变量具有更优越的性能，这样就使得在研究复杂问题时可以只考虑少数几个主要成分而不至于损失太多的信息，从而更容易抓住主要的矛盾，揭示事物内部变量之间的联系和规律，同时将问题得到简化，提高分析的效率。
基于主成分分析的居民消费影响因素研究
二 、 献 综 述 文
１西方经济学对 于消费问题 的研 究 已经较为充分。 中 ， ． 其 较 国内学者对 我 国居 民消费水 平偏低 的状况 做 了很 多 的分 弗里德曼 的持 久收 析， 概括起来 主要有两个 方 向 ： 是通过 纯理论 的推 导和与 国 为有影 响力的理论有凯 恩斯 的收入决定论 、 一 莫迪 利安尼的生命周期 函数 以及杜森贝利 的短期 消费 外 的对照 ，指 出影 响我 国居 民消费水平 的主 因。例 如贺方 明 入假说 、 居 （０ ６ 指 出我 国住房 、 育 、 ２０ ） 教 医疗 、 老等费用 较高 ， 民不得 函数等 。凯恩斯认为 ， 民消 费包 括 自发消费和引致 消费两部 养 居 自发 消费是 维持人基 本生存 的刚性需 求 ， 引致 消费则 取 而 不进 行储蓄 ， 因而抑制 了消费 。姜宝华 （０ ） 为收入分配不 分 ， ２１ 认 １
基 于主 成 分 分 析 的居 民消 费影 响 因素 研 究
梁 宝升
（ 汉 理 工 大学 经 济 学 院 ， 北 武 汉 ４ ０ ７ ） 武 湖 ３０ ０
【 摘 要 】 在 复杂的国际经济形势下 ， 大内需特别 是居民的消费需求是促使我 国经济稳定增长 的重要途径。根 扩 据经典理论和 我国实际情况， 可选择相应 变量表征 我国居民消费的影响 因素 ， 而通过 对其时间序列平稳性的检验 以及 进 主成分分析 ， 出可支配收入 、 得 存款余额 、 第三产业发展 水平与我 国居 民消费呈显著 的正相关 ， 而利率与之呈显著负相关 的结论 。因此应扩 大居民收入 ， 完善税 收制度 ， 合理利用货 币政策并 大力推进 第三产业发展 。 【 键 词 】 居 民消费； 关 单位根检验 ； 主成分分析 ； 主成分 回归
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基于主成分分析的浙江省居民消费结构综合评价研究篇一：基于主成分分析的天水市居民消费结构综合评价分析.doc毕业论文题目基于主成分分析的天水市城镇居民消费结构综合评价研究学院数学与统计学院姓名张亮专业班级12统计一班学号20XX1050152指导教师张凡弟讲师提交日期原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的论文是在指导教师的指导下独立进行研究所取得的成果.学位论文中凡是引用他人已经发表或未经发表的成果、数据、观点等均已明确注明出处.除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果.本声明的法律责任由本人承担.论文作者签名：年月日论文指导教师签名：年月日目录1引言.................................................................................................................. .. (1)2数据的来源及研究方法 (1)2.1数据的来源.................................................................................................................. .12.2研究方法—主成分分析 (2)2.2.1主成分分析的基本思想 (2)3天水市城镇居民消费结构的分析与研究 (2)3.1建立数学模型 (2)3.1.1假设指标变量 (2)3.2主成分分析 (3)3.2.1确定主成分 (3)3.2.2主成分分析 (3)4天水市城镇居民消费结构图表分析 (4)5结论和建议.................................................................................................................. . (4)基于主成分分析的天水市城镇居民消费结构综合评价研究张亮(天水师范学院数学与统计学院，甘肃天水741000)摘要随着经济的腾飞和社会的发展，人们对消费的需求也日新月异.本文以甘肃省天水市城镇居民消费结构为依据，利用SPSS软件对居民消费结构进行主成分分析，对比分析了天水市城镇居民消费的基本需求、消费成分对支出的贡献率、消费结构现状及变化特征.结果表明：天水市城镇居民消费结构处于从基本生存型向享受型阶段过渡.受收入水平的影响，在居民消费结构中，食品支出依然是最主要的成分.关键词天水;消费结构;贡献率;主成分分析. comprehensiveevaluationofconsumptionstructureofurbanresidentsinTians huibasedonprincipalcomponentanalysisLiangzhang (Schoolofmathematicsandstatistics,TianshuinormalUniversity,Gansu,7410 00) abstractalongwiththeeconomicgrowthandsocialdevelopment,people' sdemandofconsumptionisalsochanging.Thispapertotheconsumptionstructu reofurbanresidentsinTianshuicity,GansuProvinceasthebasis,principalcomp onentanalysisofresidentsconsumptionstructurebyusingSPSSsoftware,base dontheanalysisandcomparisonofthebasicneedsofconsumptionofurbanresid entsinTianshuicity,consumptioncompositionofexpenditurecontributionrate ,consumptionstructureofthestatusquoandcharacteristics.Theresultsshowtha t:Tianshuicityconsumptionstructureofurbanresidentsinfrombasicsubsisten cetoenjoythetypeofphasetransition.influencedbyincomelevel,intheresident s'consumptionstructure,foodexpenditureisstillthemaincomponent. KeywordsTianshui,consumptionstructure,contributionrate,principalcompo nentanalysis.数学与统计学院20XX届毕业论文基于主成分分析的天水市城镇居民消费结构综合评价研1引言居民消费结构的变化是社会发展和时代进步的具体表现，近年来城市化进程不断加剧，农村人口进城打工促进了城市经济的增长，改变了城市居民消费结构.居民消费结构不仅是一个地区经济发展水平的反应，更是对一个地区居民生活幸福状况的综合评价.因此，对城乡居民消费结构的结构变化、消费水平值得我们关注和研究，以便于投资者做出决策，消费者规划生活.本文以《甘肃统计年鉴20XX》中的数据为基础，用主成分分析法对甘肃居民消费结构进行分析，其主要目的在于探讨影响居民消费结构的主要因素，提出改善居民消费结构、提高居民消费水平的建议.2数据的来源及研究方法表1天水市城镇居民消费结构表家庭设备其它商用品及服交通和通教育文化品和服年份衣着居住务医疗保健讯娱乐服务务食品烟酒20XX589.68372.11258.91350.74463.55781.08181.61796.2720XX613.13 451.92297.56411.34522.5860.54219.481753.3420XX695.49474.15337.1 419.03673.01869.43268.632075.7420XX722.07490.33393.36491.04629. 87774.51237.472413.4720XX857.12465.45420.42559.63672.06791.362 36.912499.0720XX900.02520.76444.02618.05761.84866.67295.792756. 0920XX1024.3643.3482.5650.9980.5905306.8316520XX1157.38726.15 77.29786.51165.321024.82362.63483.0420XX1287.76914.54648.24833.081098.8 41185.3314.743803.8120XX1280.361982.6746.1968.271206.661317.333 10.283851.220XX1286248980910411407141028938812.1数据的来源研究数据来源于《甘肃统计年鉴.20XX》,主要从甘肃省城镇居民消费结构中的食品(X1)、衣着(X2)、居住(X3)、家庭设备用品及服务(X4)、交通通讯(X5)、文教娱乐用品及服务(X6)、医疗保健(X7)、其他商品务(X8)等8项指标研究了20XX年至20XX年我省城镇居民在各项指标中的人均消费支出情况.篇二：基于主成分分析的浙江省区域经济差异浅析基于主成分分析的浙江省区域经济差异浅析作者：叶津杨符加侬来源：《现代交际》20XX年第05期[摘要]区域经济不平衡增长已成为中国经济发展中的一个显著现象。
浙江在经济快速发展的同时，区域经济发展差异也尤为显著。
因此，本文利用主成分分析法对浙江省的区域经济差异进行一个分析。
[关键词]浙江区域经济差异主成分分析[中图分类号]F224[文献标识码]a[文章编号]1009-5349（20XX）05-0128-01一、研究区域与数据来源本文选取浙江省的11个地级市作为研究的基本地域单元，在时序段上，选择了20XX～20XX年10年的连续时间序列。
本文数据来源：《浙江省统计年鉴》。
二、浙江省区域经济的主成分分析（一）主成分指标选取根据邹慧鹏的观点，按照科学性与可比性相统一、系统性和层次性相统一、针对性和可操作性相统一的原则，本文选取了一下10个经济指标。
这10个经济指标分别是：X1，地区生产总值（亿元）。
X2，第一产业总产值（亿元）。
X3，第二产业总产值（亿元）。
X4，第三产业总产值（亿元）。
X5，全社会固定资产投资（亿元）。
X6，全社会零售总额（亿元）。
X7，财政总收入（亿元）。
X8，进出口总额（亿美元）。
X9，城镇居民人均可支配收入（元）。
X10，农村居民人均纯收入。
根据《浙江省统计年鉴》，得到20XX年末浙江省11个地区各项经济指标，如表1所示。
（二）主成分分析将标准化后的数据进行主成分分析后，得到特征值及主成分贡献率表，如表2所示。
由于前两特征值的累积贡献率已经达到94.837%，可以说前两个变量已经概括了大部分信息，因此提取前两个因子便能够对所分析的问题进行很好的解释，所以取前两个成分作为主成分。
根据因子得分系数矩阵和标准化后的数据可以计算出各个观测量的因子得分。
具体见表3。
三、结论分析和讨论根据主成分分析结果，浙江省中经济发展实力排在前5的是杭州、宁波、绍兴、嘉兴和温州，排在后6的是台州、金华、湖州、舟山、衢州、丽水。
杭州作为省会城市，有着较好的基础设施，政府的投入较多，政策优势明显。
而宁波利用其港口优势发展水平也位于前列。
温台地处浙西南沿海，虽然位于长江三角洲的边缘区域，地理位置相对不太理想，但这里有赫赫有名的“温州模式”，所以温台地区的经济发展也十分强劲。
金衢丽地处内陆，区位相对较差，交通运输相对落后，同时由于其对外合作较少，工业发展相对沿海要弱，其经济发展相对迟缓。
所以，浙江省的经济差异问题还是十分严重的。
通过对上述几个基本影响要素的主成分分析可知，尽管浙江省的经济在不断发展，但是区域内部经济发展差异较大。
因而，缩小区域经济差异是当前的一个重要问题。
【参考文献】[1]邹慧鹏.浙江省区域经济发展水平综合统计分析[J].现代商贸工业，20XX（14）：66-67.[2]叶华，陈修颖.近16年来浙江省区域经济发展差异分析[J].经济问题探索，20XX（02）：59-65.篇三：基于主成分分析的我国城镇居民生活消费支出的研究基于主成分分析的我国城镇居民生活消费支出的研究陈忠磊，吴川东，杨礼锚，邓雍，黄廷朗（20XX22110120XX,62,49，47，12）摘要：我国城镇居民的消费性支出在逐步提高的同时，不同地区之间的消费水平和支出结构仍存在较大差异。