我国各地区财政支出结构spss分析
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。
经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。
为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。
在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。
因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。
江苏省各地市财政支出的比较研究
２０１７ ５江苏省各地市财政支出的比较研究郭利锋（榆林学院 数学与统计学院，陕西 榆林 ７１９０００）［摘 要］文章以２０１５年江苏省财政支出数据为依据，运用因子分析法及ＳＰＳＳ软件对江苏省各市的财政支出状况进行比较研究，结果表明苏州和南京的财政支出水平较高，而且结构合理，江苏省其他地市的政府应借鉴这两个地市的经验，使其财政支出效用最大化。
［关键词］财政支出；因子分析；因子得分［ＤＯＩ］１０ １３９３９／ｊ ｃｎｋｉ ｚｇｓｃ ２０１７ １４ １０４１ 引 言财政支出是政府发挥职能的前提，它对某区域经济增长的影响主要取决于该地区财政支出的结构。
近年来，有许多学者对财政支出与经济增长的关系进行了研究，但大多数是从国家层面进行研究，鲜有学者着眼于区域的角度进行分析，而各个地区财政支出状况存在明显差异。
因此本文以２０１５年数据为基础，对江苏省各地市的财政支出进行了比较研究，以期为政府决策提供量化依据。
２ 实证分析２ １ 指标选取与数据来源在参考学者们关于财政支出相关文献研究的基础上，结合江苏省财政支出的实际情况，本文构造了含１１个指标的财政支出统计指标体系，分别为：一般公共服务ｘ１、公共安全ｘ２、教育ｘ３、科学技术ｘ４、文化体育与传媒ｘ５、社会保障和就业ｘ６、医疗卫生ｘ７、节能环保ｘ８、城乡社区服务ｘ９、农林水事务ｘ１０、交通运输ｘ１１，所用数据来源于《江苏统计年鉴２０１６》。
２ ２ 因子分析的适用性检验本文运用２０１５年江苏省１３个地市的数据，利用ＳＰＳＳ软件对指标数据进行ＫＭＯ检验和Ｂａｒｔｌｅｔｔ球度检验，以判断其是否适合做因子分析。
由软件输出结果得ＫＭＯ的值为０ ７４１，大于０ ５，Ｂａｒｔ ｌｅｔｔ球度检验所对应的Ｐ值为０，小于显著性水平０ ０５，说明这１１个变量之间存在相关性，也即本文适合做因子分析。
２ ３ 公共因子的提取及命名由表１可得，前两个公共因子所解释的方差之和为９３ ４９４％，大于８５％，故提取两个公共因子，分别记为Ｆ１，Ｆ２。
SPSS数据分析——农民人均生活收入及消费支出分析
对农民人均生活收入及消费支出的统计分析论文摘要: spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了各种分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。
关键词：农民生活收入消费支出线性回归分析一、引言今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。
我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。
从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。
农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。
农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。
随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。
但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。
而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。
而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。
农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。
二、对多元数据因子分析及及结果解释2、下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据三、家庭总收入分析1、农村家庭总收入单线图，农村家庭总收入逐年增加。
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【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（图1）。
图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。
在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。
因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。
下面逐项设置。
图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives选项。
单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。
在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。
其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。
设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。
⒉ 设置Extraction 选项。
打开Extraction 对话框（图6）。
因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
SPSS因子分析和主成分分析论文
基于因子分析的我国经济发展状况实证分析摘要：选取了2013年我国31个省、直辖市、自治区经济发展的10项指标作为研究对象，运用因子分析的方法，利用spss对数据进行计算，依据因子分析的结果对我国各省的经济发展做出综合评价，得出了这31各省份经济发展状况的综合排名，广东、江苏、山东、浙江、北京排在前5位，是中国各省、直辖市、自治区沿海经济发展较好的地区；甘肃、海南、青海、宁夏、西藏排在后5位，是西部地区经济发展较落后的地区，较为客观反映了中国各省、直辖市、自治区的综合经济实力，为中国各省、直辖市、自治区今后的经济发展提供了理论依据。
关键词：经济发展；因子分析；综合评价；主成分法一、引言我国地域辽阔，由于历史、地理位置及经济基础等原因，各地经济发展水平差异很大。
改革开放以来，特别是实施西部大开发、振兴东北地区等老工业基地、促进中部地区崛起、鼓励东部地区率先发展的区域发展总体战略以来，各地经济社会发展水平有了很大提高，人民生活也有了很大改善。
但区域发展不协调、发展差距拉大的趋势仍未根本改变。
本文从我国31 个省市自治区经济的发展视角入手，运用对应分析方法对我国各地区经济发展状况进行统计分析，用以说明我国各地区经济发展不协调的现状。
由于衡量各地区经济发展的指标有很多，故选取了比较有代表性的十个指标。
二、相关统计指标与数据的选取本文运用了因子分析的方法对我国31个省、直辖市、自治区的经济发展状况进行评价。
选取了10项经济指标：第一产业增加值（X1）；第二产业增加值（X2）；第三产业增加值（X3）；地方财政预算收入（X4）；地方财政预算支出（X5）；固定资产投资额（X6）；社会消费品零售总额（X7）；货物进出口总额（X8）；在岗职工平均工资（X9）；城乡居民储蓄年末余额（X10）。
X2，X3，X4 反映的是经济总量中构成三大产业的不同增加值；X5，X6 反映的是地方财政预算收支；X7 反映的是居民的购买能力；X8反映的是对外贸易；X9，X10反映的是居民的收入与储蓄。
基于SPSS的我国各省市自治区经济发展状况分析
2019年软 件2019, V ol. 40, No. 2作者简介: 陈龙(1994-)，男，研究生，主要研究方向：企业集成及其信息化；袁莹静(1994-)，女，研究生，主要研究方向：企业集成及其信息化；周芷仪(1993-)，女，研究生，主要研究方向：企业集成及其信息化；谢鹏辉(1995-)，男，研究生，主要研究方向：企业集成及其信息化。
通讯联系人: 陈婷(1971-)，女，副教授，主要研究方向：企业集成及其信息化。
基于SPSS 的我国各省市自治区经济发展状况分析陈 龙，陈 婷*，袁莹静，周芷仪，谢鹏辉（昆明理工大学机电工程学院，云南 昆明 650051）摘 要: 本文运用2016年我国31个省市自治区的农林牧渔业，工业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，其它等方面统计的各产值的样本数据，采用聚类分析、主成分分析和因子分析的方法，通过SPSS 软件输出结果进行分析，对我国31个省市自治区进行分类排名，进而可以了解到我国各个省市自治区现阶段的经济发展状况，并可以根据相关结果对于不同地区的发展提供理论指导。
关键词: 经济发展；聚类分析；主成分分析；因子分析；SPSS 软件中图分类号: TP315 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.02.024本文著录格式：陈龙，陈婷，袁莹静，等. 基于SPSS 的我国各省市自治区经济发展状况分析[J]. 软件，2019，40（2）：121-128Analysis on the Economic Development of Provinces and AutonomousRegions in China Based on SPSSCHEN Long, CHEN Ting *, YUAN Ying-jing, ZHOU Zhi-yi, XIE Peng-hui(Faculty of Mechanical & Electrical Engineering, Kunming University of Science & Technology, kunming, yunnan 650051, China )【Abstract 】: This paper uses 2016 China's 31 provinces, cities and autonomous regions of ecological-economic, industry, construction, wholesale and retail, transportation, warehousing and postal service, accommodation and ca-tering industry, finance, real estate industry, other aspects such as statistical sample data of each output by cluster analysis, principal component analysis and factor analysis method, through SPSS software output were analyzed, and the ranking of 31 provinces and autonomous regions in China are classified, which can learn the various prov-inces and autonomous regions in China's current economic development situation, and can according to relevant re-sults provide theoretical guidance for the development of different regions.【Key words 】: Economic development; Cluster analysis; Principal component analysis; Factor analysis0 引言我国现阶段的经济处于高速发展的状态，对于各个地区经济状况的了解和分析也应具有一定的时效性，只有这样才可以对我国各个不同地区的经济情况有一定的了解，进而可以对它们的发展及时的提出相应的指导建议。
我国各地区财政支出结构spss分析
我国各地区财政支出结构spss分析背景介绍财政支出结构是指政府财政预算中各个支出项目的比重和结构，是政府实施宏观调控和各项政策的重要工具之一。
通过对我国各地区财政支出结构进行SPSS分析，可以了解各地区财政支出的差异和特点，为政府提出更加有效的财政政策提供参考。
数据来源本文分析的数据来自中国国家统计局发布的《中国统计年鉴2020》中的各省份2019年财政支出结构数据。
研究目的本文旨在分析我国各地区的财政支出结构，了解各地财政支出的差异和特点，并探讨各项支出项目在各地的重要程度，为政府提出更加有效的财政政策提供参考。
数据处理首先，将各省份的2019年财政支出数据进行导入和整理，按照各项支出项目分别计算各省份该支出项目在财政支出中的占比，最终得到各省份各项支出占比数据。
然后，利用SPSS软件进行数据分析和图表制作。
结果分析各地区总体财政支出占比根据数据分析结果，我国各地区总体财政支出结构存在一定差异。
在政府各项财政支出中，各省份最重要的支出项目是教育、医疗卫生和社会保障等公共服务领域，其次是交通运输、公共安全和环境保护等领域。
具体来看，自然资源类和环境保护类支出在各省份中占比较低，其中西藏、青海等西部地区支出比例较高，但均未超过总支出的5%。
教育、科学技术和文化体育支出在各省份中占比较高，其中教育支出最高的省份为北京市，达到了30.86%；科学技术支出最高的省份为广东省，达到了10.66%；文化体育支出最高的省份为贵州省，达到了7.83%。
各省份财政支出占比差异进一步分析发现，各省份财政支出结构存在较大差异。
以教育支出为例，北京市、上海市、浙江省、江苏省等东部地区的教育支出占比较高，分别为30.86%、21.11%、16.86%、15.37%；而青海省、海南省、西藏自治区、甘肃省等西部地区教育支出占比较低，分别为5.92%、5.25%、4.08%、4.03%。
再以医疗卫生支出为例，广东省、山东省、浙江省、江苏省、河南省的医疗卫生支出占比较高，分别为16.75%、13.96%、13.93%、13.62%、13.16%，而江西省、湖南省、四川省、西藏自治区、内蒙古自治区等中西部地区的医疗卫生支出占比相对较低，分别为6.85%、7.97%、8.23%、5.75%、6.77%。
Spss16.0与统计数据分析
统计调查分析题目关于我国国内生产总值的统计分析主要内容（不限于此，可发挥，有加分）：（1）收集我国1980-2011年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据，做GDP与其他指标因素的相关分析和回归分析。
（2）收集1980-2011年中南六省：湖北、湖南、河南、江西、广东、广西的GDP数据，消除物价因素影响后，做方差分析。
（3）收集我国各省（直辖市）2011年GDP数据，做聚类分析。
说明：1、参考网站：国家统计局网站；2、独立完成一篇统计调查分析报告，采用统一的封面（见下页），主要表格和图形要截屏粘贴在报告需要的地方，一定要有文字分析，有一定的深度；3、正文用小四号宋体字；4、数据处理采用的软件类型不限，欢迎炫酷；5、请于2013年7月10日前将统计调查报告传到邮箱：hexiaoya113@；6、如用WORD高版本，请用WORD2003版另存。
7、邮箱“主题”写上：班级+姓名。
将表格数据输入到spss中，用spss进行数据处理。
截图如下：下：所得到的散点图如下：点击Analyze →Correlate →Bivariate ，把两个变量都移入Variables 框，经过相关设置后，交计算机运行。
截图如下：从表中我们可以知道：（1）G DP与人口数之间的相关系数是0.798，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着比较强的正相关性。
（2）G DP与固定资产投资之间的相关系数是0.956，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着非常强的正相关性。
（3）G DP与进出口总额之间的相关系数是0.984，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着比较强的正相关性。
（4）G DP与国家财政支出数据之间的相关系数是0.992，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着非常强的正相关性。
spss分析我国区域经济综合实力评价 一
我国区域经济综合实力评价一、提出问题随着改革开放的不断深入,我国各地区经济发展取得较大进展,但东西部之间贫富差距急剧扩大,因此缩小地区间差距,实现各地区协调发展有着重要的政治、经济、社会意义。
我们根据多元统计分析方法、聚类分析,运用SPSS对我国地区经济多项经济指标进行因子分析,反映了各地区综合经济实力现状。
指标体系的建立依据科学性、合理性、代表性原则,力求全面、完善、真实地反映各地区的综合经济实力,选取反映各地区综合经济实力为进行因子分析打下了坚实基础,数据源于《中国统计年鉴》。
数据结果的因子分析计算相关系数矩阵采用SPSS统计软件对上述数据进行上机计算,将数据进行标准化,以消除量纲的影响,得出相关系数矩阵。
二、数据收集为了分析我国区域经济综合实力，我列举了以我国31个省级单位GDP(万元)和人均GDP（元）以及GDP 的增速，全社会固定资产投资(亿元)、全社会消费品零售总额(万元)、进出口总额(万元) 2011年各省GDP总量排名排名省份GDP（万元）增速01、广东45636 12.8%02、江苏40088 10.4%03、山东38165 10.9%04、浙江27005 8.9%05、河南21165 11.5%06、河北20137 12.6%07、辽宁17500 11.6%08、上海16845 11.2%09、四川15567 10.1%10、湖北15456 14.2%11、湖南15027 12.6%12、福建13601 12.3%13、北京13004 10.6%14、安徽12000 10.9%15、内蒙10130 13.7%16、黑龙江10088 12.2%17、陕西10006 12.6%18、广西9150 12.4%19、天津9005 17.5%20、江西8724 11.8%21、吉林8460 12.0%22、山西8350 10.6%23、重庆7230 10.9%24、云南7002 12.2%25、新疆5026 11.8%26、贵州4274 11%27、甘肃3970 10.6%28、海南2014 15.5%29、宁夏1580 13%30、青海1342 14.5%31、西藏626 12.1%2010年各省人均GDP排名名次省份常驻人口（万人）人均GDP（元）01、上海1858 7720502、北京1633 7023403、天津1115 6339504、浙江5060 4489505、江苏7625 4390706、广东9449 3997807、内蒙古2405 3728708、山东9367 3589309、辽宁4298 3419310、福建3581 3310611、河北6943 2458312、湖北5699 2205013、黑龙江3824 2159314、河南9360 2107315、湖南6355 1935516、四川8127 1728917、安徽6118 1665618、广西4768 1657619、陕西3748 2049720、吉林2730 2590621、山西3393 2077922、重庆2816 2021923、新疆2095 1911924、宁夏610 1964225、海南845 1876026、青海552 1834627、江西4368 1592128、西藏284 1529429、云南4514 1368730、甘肃2619 1288231、贵州3975 9214各地区固定资产投资（不含农户）情况(2011年1-12月)2011.12.18 10:22:37各分地区表相同。
spss课程论文格式设置
课程论文学生姓名：刘芳延学号：20111631013 系别班级：经贸系11统计专业（方向)：统计学题目：我国各地区财政支出结构分析2014年6月13日河北金融学院2011级spss课程论文毕业论文中文摘要（空2行）目次（4号黑体，居中）1 引言（或绪论）（作为正文第1章，小4号宋体，行距18磅，下同） (1)2××××××（正文第2章）…………………………………………………… Y 2.1 ××××××（正文第2章第1条）…………………………………………Y 2.2 ××××××（正文第2章第2条）…………………………………………Y 2.X××××××（正文第2章第X条）………………………………………… Y 3×××××（正文第3章）………………………………………………Y ………………………………………（略）X ×××××（正文第X章）………………………………………………………Y 结论…………………………………………………………………………………Y 参考文献………………………………………………………………………………Y 致谢………………………………………………………………………………Y 附录A ××××（必要时）…………………………………………………………Y 附录B ××××（必要时）…………………………………………………………Y 图1 ×××××（必要时）…………………………………………………………图2 ×××××（必要时）…………………………………………………………Y 表1 ×××××（必要时）…………………………………………………………Y 表2 ×××××（必要时）………………………………………………………… Y注：1. 目次中的内容一般列出“章”、“条”二级标题即可；2．X、Y表示具体的数字。
spss论文分析报告带数据关于城市经济
SPSS论文分析报告带数据关于城市经济引言本文旨在通过使用SPSS软件进行数据分析，探讨城市经济发展的相关因素，并结合实际数据给出分析报告。
城市经济的发展与各种因素密切相关，包括人口规模、GDP增长率、就业率、投资环境等等。
通过对数据的收集和分析，我们可以帮助政府部门和决策者更好地了解城市经济发展的现状和趋势，以及制定相应的政策和措施。
数据收集和描述统计为了进行城市经济发展的分析，我们收集了10个城市在过去5年的相关数据。
这些数据包括城市人口规模（单位：万人）、城市GDP增长率（单位：%）、城市就业率（单位：%）、城市投资环境评分（最高为10分）、城市工业产值（单位：亿元）等。
下面是收集的数据示例：城市人口规模GDP增长率就业率投资环境评分工业产值城市A 100 8.1 76.2 8.5 120城市B 150 7.5 78.5 7.9 200城市C 200 6.9 70.3 6.5 180城市D 120 9.2 74.8 8.3 150城市E 180 6.5 72.6 7.2 160城市F 130 7.8 76.5 8.1 140城市G 110 7.2 75.6 7.8 110城市H 190 8.5 73.4 8.7 170城市I 140 6.8 71.2 7.5 130城市J 160 7.6 77.9 7.7 190我们首先进行描述统计，以便对数据有一个整体的了解。
下面是城市经济相关指标的描述统计结果：•人口规模：平均人口规模为150万人，最大值为200万人，最小值为100万人，标准差为33.17万人。
•GDP增长率：平均GDP增长率为7.69%，最大值为9.2%，最小值为6.5%，标准差为0.83%。
•就业率：平均就业率为74.46%，最大值为78.5%，最小值为70.3%，标准差为2.47%。
•投资环境评分：平均评分为7.87分，最高评分为8.7分，最低评分为6.5分，标准差为0.84分。
spss 应用 使用spss计算 一国财政支出与GDP的关系
实验报告一、实验名称：公共支出趋势与一国(地区)经济发展之间的关系分析二、实验目的：经济发展水平与各国对公共支出密切相关.本实验用定量的分析方法，根据各国的公共支出的实际情况，应用SPSS软件中的回归分析得到某一国家经济发展水平与公共支出的定量关系。
三、实验设备：计算机、网络、SPSS软件四、实验内容及主要步骤：1、向SPSS系统中输入原始数据（2010年中国统计年鉴-财政、国内生产总值）(1)打开SPSS系统，进入数据编辑器。
(2)点击变量视图,定义变量性质。
(1)点击“分析”菜单“回归”中选择“线性”命令。
(2)在“线性回归”对话框中，从对话框左侧的变量列表中选择“财政支出总量”添加到右边的“因变量”框中，把“GDP”添加到“自变量”框中。
(3) 单击“统计量”按钮，出现“线性回归：统计量”对话框，选择需要分析的“估计”、“置信区间”、“协方差矩阵”等，单击“继续”，回到“系统聚类分析”对话框中。
(4)单击“保存”按钮，出现“线性回归：保存”对话框，选择“均值”“标准化”等。
单击“继续”，回到“线性回归”对话框中。
(5)单击“确定”，SPSS自动完成计算。
3、根据线性回归的结果，比较分析公共支出趋势与一国(地区)经济发展之间的关系。
五、实验结果分析1.下表显示从1996到2010年15年的财政支出和GDP的均值，说明我国经济建设在90年代以来取得重大进步，特别是在2004到2010年以来我国的国内生产总值和财政支出水平几乎增长近一倍。
即系数a=1.000.3.由上图可以得到回归方程：Y = 0.225 X --8905.184其中 X —某年GDP增加量Y —该年的财政支出的增值4.实验输出的散点图如下，反映出我国财政支出与GDP的增长方向大致相同，且二者存在一定的相关性，随着GDP的增长，财政支出的规模也在扩大，但财政支出占GDP的比例大致相同，随经济的波动略有变化。
综上，实验结果表明，我国财政收支整体上呈逐年上升趋势，而且财政支出和GDP之间在着一定的线性关系，可以通过其中任何一个值预测出其他一个的值。
SPSS数据分析我国各省城镇和农村居民人均收入数据分析
SPSS数据分析我国各省城镇和农村居民人均收入数据分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析和统计的软件。
在本次数据分析中，我们将使用SPSS来分析我国各省城镇和农村居民的人均收入数据。
首先，我们需要准备好要分析的数据集。
该数据集应包含各省城镇和农村居民的人均收入数据，并按省份进行分类。
接下来，我们将通过使用SPSS来执行一些统计分析和可视化方法。
首先，我们可以计算出我国各省城镇和农村居民的人均收入的平均值、中位数和标准差等统计指标。
对于这些统计指标，我们可以使用SPSS的描述性统计功能。
通过选择“统计”菜单下的“描述性统计”选项，我们可以指定要计算的统计指标和变量。
在这个案例中，我们选择人均收入作为变量，并勾选“平均值”、“中位数”和“标准差”等选项。
运行之后，SPSS将输出各省城镇和农村居民的人均收入的平均值、中位数和标准差。
接下来，我们可以使用SPSS的相关性分析功能来探索我国各省城镇和农村居民人均收入之间的关系。
相关性分析可以用于确定两个变量之间的相关程度。
通过选择“分析”菜单下的“相关”选项，我们可以指定要进行相关性分析的变量。
在这个案例中，我们选择城镇和农村居民人均收入作为变量。
运行之后，SPSS将输出相关系数和p值，用于确定城镇和农村居民人均收入之间的相关关系。
除了通过统计指标和相关性分析来了解数据之外，我们还可以使用SPSS的可视化功能来更好地理解数据。
通过选择“图表”菜单下的“散点图”选项，我们可以生成城镇和农村居民人均收入的散点图。
这将帮助我们看到城镇和农村居民人均收入之间的分布情况，并可能发现一些趋势或异常值。
最后，在我们完成了数据分析后，我们可以使用SPSS的报告功能来生成一个简单的报告，概述我们的分析结果和发现。
通过选择“报告”菜单下的“自动报告”选项，我们可以选择生成的报告样式和内容。
在这个案例中，我们可以包括统计指标和相关系数的结果，以及散点图的图像。
我国中、西南各省市高等教育发展水平研究——基于SPSS软件分析
时代金融82时代金融我国中、西南各省市高等教育发展水平研究——基于SPSS 软件分析摘要：为研究我国中、西南各省及直辖市高等教育发展水平，运用SPSS 软件对各省市原始数据进行归纳整合，通过皮尔逊相关性分析、回归分析、因子分析和聚类分析并结合分析结果对我国中、西南地区高等教育提出具有针对性的政策建议。
关键词：高等教育发展 皮尔逊分析 回归分析 因子分析 聚类分析● 谭宁蕙在经济飞速发展、竞争激烈的中国，教育的重要性不言而喻，而高等教育更是培养人才、进行现代化建设的关键。
由于全国各省经济发展情况不一样，各省的教育发展也存在着不少差异，我国目前仍处于社会主义初级阶段，除东部沿海地区以外，我国中、西南地区高等教育仍然有很多值得改善的地方，本次研究将利用SPSS 统计软件对我国中、西南地区的教育发展情况进行分析并提出相关建议，以便优化我国中、西南地区教育布局，促进我国高等教育资源的均衡发展。
一、指标选择本研究在参考了前人的研究基础上，为分析我国中、西南地区高等教育水平的发展情况，选取我国中、西南共11个省市中具有代表性的7个指标对其高等教育发展水平进行综合评价。
X1：高校数（所），代表该地区的教育规模。
X2：招生数（万人），从招生数量也可以反映该地区的教育规模。
X3：在校生数（万人），代表该地区的在校生数量，从一定程度也反映了该地区的教育规模。
X4：专任教师数（万人），反映该地区的师资情况。
X5：高校生师比，反映该地区的教育资源配比情况。
X6：人均地区生产总值（元/人），反映该地区的经济水平。
X7：高等教育生均教育支出（元/人），反映该地区对于高等教育的财政资金投入。
这7个指标能更综合、全面地反映我国中、西南地区高等教育的发展水平，保证分析指标和结果的客观性和准确性。
二、数据来源本研究选取了2015年我国中南地区、西南地区其他省市普通高校教育发展水平数据，数据来源于《2016年广西教育事业数据分析》以及对国家统计局官网上的2010-2019年我国教育相关数据进行提取和整理。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析摘要
近年来，随着中国经济的稳步发展，城镇居民的收入水平和消费水平也大大改善。
采
用统计分析的方法，以2017年的数据为依据，本研究旨在分析城镇居民消费水平的差异，并使用SPSS软件以及对比组分析、卡方值分析等统计学方法，从实际应用的角度，对差
异进行了实证分析。
结果发现，城镇居民消费水平存在明显的差异，包括性别、年龄段、
家庭结构、子女数量、居住地等六个因素。
据此，政府应进一步拓展消费市场，制定具有
针对性的消费政策，通过丰富消费品种和方式，促进居民消费水平的平衡，以更好地服务
大众。
1、引言
近年来，中国经济出现了稳定的增长，城镇居民的收入水平明显提高，居民的消费也
随之增加和改善。
但是，在这一趋势中，城镇居民消费水平的不均衡越来越受到政府和学
者的关注，政府也在制定有针对性的政策。
本文以2017年的全球数据为基础，试图根据
统计分析的方法来研究全国城镇居民消费水平的差异，通过SPSS的应用探究其背后的影
响因素。
2、分析模型
2.1数据准备
本研究采用2017年的城镇居民消费水平数据，数据源来自国家数据统计局（NDS）发
布的全国城镇居民可支配收入家庭调查报告，样本量为8500个调。
SPSS统计分析报告—基于各省市GDP、财政收入及财政支出数据的-SPSS分析
SPSS统计分析报告—基于各省市GDP、财政收⼊及财政⽀出数据的-SPSS分析基于各省市GDP、财政收⼊及财政⽀出数据的SPSS分析L01314067冯家祥中共⼗⼋⼤报告指出中国现代化步⼊转型攻坚阶段，要继续坚持经济转型。
同时由于我国⾃⾝的⼀些发展条件限制，我国经济发展速度逐渐放缓，因⽽对我国GDP⽔平的研究就显得尤为必要。
由于对GDP的研究是⼀个⾮常复杂和庞⼤的过程，在这⾥，我们仅对以下⼏个问题做研究：1、分布类型检验①、正态分布检验采⽤假设检验⽅法对地区⽣产总值进⾏分布特征的检验，检验31个省市区的数据是否服从正态分布。
H0: 31个省市区的地区⽣产总值样本来⾃于⼀个正态分布的总体。
H1: 31个省市区的地区⽣产总值样本并⾮来⾃于⼀个正态分布总体。
②、两个独⽴样本检验采⽤假设检验⽅法对地区⽣产总值进⾏两个独⽴样本检验，检验东部和西部地区数据是否有显著显著。
H0: 东部和西部地区的地区⽣产总值没有显著差异。
H1: 东部和西部地区的地区⽣产总值有显著差异。
③、K个独⽴样本检验采⽤假设检验⽅法对地区⽣产总值进⾏K个独⽴样本检验，检验东部、中部、西部地区的数据是否有显著差异。
H0: 东部、中部、西部地区的地区⽣产总值没有显著差异。
H1: 东部、中部、西部地区的地区⽣产总值没有显著差异。
2、单因素⽅差分析⽤于完全随机设计的31个省市区的地区⽣产总值样本均数间的⽐较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
3、卡⽅检验检验31个省市区的地区⽣产总值有⽆显著差异。
4、相关与线性回归分析⽅法采⽤线性回归分析⽅法分析各影响因素对地区⽣产总值的影响程度。
⼀、具体分析步骤（⼀）描述性分析从上表我们可以看到，⼤陆31个省市中地区⽣产总值极⼤值为62164.0亿元，极⼩值为507.5亿元，各项指标中的极⼤值和极⼩值相差悬殊，这说明在我国⼤陆31个省市中，地区经济发展存在严重不均衡，地区贫富差距⼤。
然后也可以看到在经济发达的地区，⽆论是⼈⼝、财政收⼊以及各种财政⽀出的数额都是⽐经济⽋发达地区的数额⼤的。
我国财政收入与部分支出结构的实证分析
《计量经济学》课程论文我国财政收入与部分支出结构的实证分析[摘要]本文主要是对1979到2001年我国国家财政收入的支出在农业，科研，社会福利，债务清偿等四个方面的情况进行实证分析。
首先，我们分别对财政支出的四个方面进行理论分析。
然后，在收集数据的基础上建立经济模型，利用EVIEWS软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后我们对所分析的结果做出经济意义的分析并提出一些关于政策调整的建议。
一.问题的提出江泽民同志在十五大报告中指出：“集中财力，振兴国家财政，是保证经济社会各项事业发展的重要条件。
”1979 年以来，国家财政面临着建国以来罕见的日益增大的支出压力，支出规模刚性增长，支出结构过于僵化，财政收入增长缓慢而且增幅波动较大，收支增长趋势的综合结果就是赤字的扩大。
因此需要加强控制支出规模，优化支出结构方面的关注，以提高支出效益，逐步缩小以至消除财政赤字。
财政支出与农业：我国财政的农业支持力度一直不大，与财政收入的总量增长率相比，农业支持增长不大，但从历史经验来看，1960---1975年的15年间，日本政府用于农业的财政支出增长了13倍。
在政府财政支出支持下，日本不但保持了农产品价格的稳定，而且持续进行着较大规模的包括灌排水、农道、土地平整、格子化等内容在内的农业基础建设。
可见加大农业方面的财政支出势在必行。
财政支出与科学研究：科技是第一生产力，而资金上的投入直接决定了科技的发展水平，改革开放以来财政划拨给科研的金额不断增长，但相比发达国家来说，绝对金额绝对处于落后水平。
财政支出与抚恤和社会福利：抚恤和社会福利分配与财政分配之间有着密切的内在联系。
社会保障在市场经济转轨以及经济改革中具有十分重要的作用，同时对国家财政支出也是一个潜在的负担。
社会福利资金缺乏，老百姓要找政府，而政府只有找财政，而财政在这方面的分配也就相应地影响整个社会的政治稳定。
财政支出与债务还本付息：过度的政府债务势必造成国家财政更加困难，也有可能在增大货币扩张压力的同时诱发通货膨胀。
SPSS统计分析报告案例(我国城镇居民消费结构及趋势地统计分析报告)
合用标准文案SPSS统计解析案例专业：经济学姓名： 000学号： 00000000一、我国城镇居民现状近来几年来 , 我国宏观经济形势发生了重要变化 , 经济睁开速度加快 , 居民收入牢固增加 , 在国家连续出台住所、教育、医疗等各项改革措施和推行“刺激花销、扩大内需、拉动经济增加〞经济政策的影响下 , 全国居民的花销支出也激烈增加 , 花销结构发生了明显变化 , 花销结构不合理现象获取了必然程度的改进。
本文经过相关数据解析总结出了我国城镇居民花销表现丰饶型、娱乐教育文化效劳类花销爬升的趋势特点。
二、我国居民花销结构的横向解析第一 , 食品花销支出比重随收入增加表现出明显的下降趋势, 这与恩格尔定律的表述一致。
但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差过分悬殊, 城镇最低收入户方才解决了饱暖问题,而最高收入户的生活水平依照恩格尔系数的议论标准早已到达了丰饶型, 甚至凑近最丰饶型。
第二 , 穿着花销支出比重随收入增加缓慢上升, 到高收入户又有所下降, 但各收入组支出比重相差不大。
穿着支出比重没有更多的递加且最高收入户的支出比重有所下降, 这些都符合恩格尔定律关于穿着花销的引申。
随着收入的增加, 穿着支出比重表现先上升后下降的走势。
事实上 , 在当前的价格水平和服饰业的睁开水平下, 城镇居民的穿着是有必然限度的, 而且居民对穿着的需求也不是无量膨胀的, 即使收入水平连续提升, 也不需要将更大的比率用于购置服饰用品了。
第三, 家庭设备用品及效劳、交通通讯、娱乐教育文化效劳和杂项商品与效劳的支出比重呈逐组上升趋势, 说明居民的生活水平随收入的增加而不断提升和改进。
第四 , 医疗保健支出比重随收入水平提升表现一种两端高、中间低的走势。
这是由于医疗保健支出作为生活必定支出, 无论居民生活水平上下, 都要将必然比率的收入用于保持自己健康, 而且由于医疗制度改革 , 加重了个人负担的同时 , 也减小了旧制度可能造成的不同样行业、不同样系统下居民医疗保健支出的差异, 所以不同样收入等级的居民在医疗保健支出比重上差异不大。
SPSS论文-各地区城镇居民家庭人均消费性支出分析
SPSS论文题目：各地区城镇居民家庭人均消费性支出分析摘要：我国各地区的经济发展水平存在着较大的差异。
本文运用SPSS软件分析方法对我国各地区城镇居民消费性支出进行分析研究,研究表明:各地区城镇居民消费性支出的差异主要是由两方面引起的,首先是地区的经济发展水平,我国东部、中部和西部地区的消费水平存着较大差异;其次是由地区气候因素引起的消费倾向,我国南北地区明显有别。
关键字：SPSS，消费支出，分析数据：我国地域辽阔,各地区的经济发展很不平衡,各地区城镇间的消费性支出存在着较大的差异,而且由于多种因素的影响,这种差异呈现加速扩大的态势。
如何客观、准确、有效地分析这些差异,具有重要的理论和实践意义。
消费性支出的指标有许多,如果直接从诸多指标来分析各地区的差异,那未分析的结果很可能将是繁杂和不得要领的,很难给出直观有效的结论。
如果仅用消费性总支出这个指标,则显得太粗糙,丢失的有用信息太多,不能较充分地反映各地区的消费差异。
那么,如何能使得所作的分析研究即不繁杂又不损失太多的信息呢?这正是本文所要解决的问题。
居民消费支出：是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。
包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。
对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。
集体用于个人的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。
其形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。
消费支出特点明显：食品价格上涨使恩格尔系数有所回升；居住支出快速增长；家庭设备消费较快增长；汽车消费热点突出；义务教育负担减轻；衣着和医疗保健支出低速增长。
Descriptive Statistics此表描述了所统计的数据。
Statistics上述数据为用SPSS软件所作出的均值、方差、标准、峰度、偏度差等等数据，还有运用SPSS软件的回归分析、单一样本T检验所得到的数据和曲线图。
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课程论文学生姓名：学号：系别班级：专业（方向)：统计学题目：我国各地区财政支出结构分析2014年 6月13日河北金融学院2011级spss课程论文论文中文摘要目次1 引言 (1)2 我国各地区财政支出结构现状 (1)3 各地区财政支出结构的实证分析 (2)3.1各地区财政支出结构的聚类分析 (2)3.2各地区财政支出结构的判别分析 (5)3.3各地区财政支出结构的主成分分析 (9)3.4各地区财政支出结构的因子分析 (13)4 结论与建议 (15)4.1 实证分析结论 (15)4.2 优化地方财政支出结构的建议 (16)1 引言财政支出作为政府分配的重要组成部分，是政府实施财政政策，用来调控宏观经济的重要工具，正确的财政支出结构是调节经济与社会发展和优化经济结构的强大杠杆。
三十年以来，以财政改革作为起点的改革开放取得了巨大的进展，在这个过程中，财政支出政策对于社会经济结构与产业结构的调整与发展起到了关键性的作用，但随着经济的不断发展，各地区的财政支出也出现了许多问题，如财政支出结构不合理，出现财政支出不均衡现象，一般性支出占比过大，科教文卫支出不合理，财政支出浪费现象严重等。
为了更好的了解并解决这些问题，我们需对各地区财政支出做出相应分析，并进行合理优化，以促进我国社会主义经济的稳步运行。
2我国各地区财政支出结构现状图2-1 我国地区财政支出比例由上图可以看出，我国各地区财政支出中教育支出最多，在各类支出中占17%；一般公共服务支出、农林水事务支出与社会保障与就业支出也较多，在各类支出中各占比10%；城乡社区事务支出、公共安全支出、医疗卫生支出、交通运输支出均在我国各地区财政支出总额中占比接近7%；在各类支出中，节能环保支出、文化体育支出、住房保障支出、科学技术支出占比重较小，均不足4%。
由地区财政支出中各个项目的比例我们可以看到，目前各地区政府在一般性支出中投入的资金仍然较多，这些资金的使用在财政支出中占比较大，也影响了政府在其他领域的投入。
各地区政府对于科学技术、节能环保领域的支出较少，说明科技、环保领域还未引起各地区政府的足够重视，仍需加大投入。
同时住房保障支出、文化体育支出占比较低也反映了政府财政政策在这些领域的缺失。
虽然城乡社区事务支出、公共安全支出、医疗卫生支出、交通运输支出均在我国各地区财政支出总额中占比接近7%，但这些领域的财政支出仍需得到进一步提高以更好的满足人民基本生活的需要。
3各地区财政支出结构的实证分析各地区财政支出数据中选取了全国31个省市自治区作为个案，包括公共财政预算支出、科学技术支出、资源勘探电力信息支出、城乡社区事物支出、商业服务业等事务支出、其他支出、文化体育与传媒支出、公共安全支出、国防支出、教育支出、金融监管等事务支出、一般性支出、医疗卫生支出、社会保障和就业支出、交通运输支出、农林水事务支出、节能环保支出、粮油物资储备支出、国债换本付息支出、住房保障支出等21个变量。
在实证分析中，我们首先通过对各地区的财政支出通过聚类分析与判别分析进行分组，以对各省市自治区按照财政支出情况进行大致分类，然后通过主成分分析得出各地区财政支出结构综合得分，对各地区按照财政支出结构优劣进行了排序，最后通过因子分析得出各地区政府财政支出的主要领域。
3.1各地区财政支出结构的聚类分析我们对北京、天津、河北、上海、江西、新疆等28个地区进行聚类分析，各地区财政支出数据中包括教育支出、公共安全支出等21个财政支出变量，对数据利用K 均值法进行聚类分析后得出如下分析结果：表3-1 初始聚类中心初始聚类中心聚类1 2 3公共财政预算支出7028 905 3573 一般820 150 338 国防17.5799 3.4252 7.1686 公共安全407.7778 61.7689 185.8790教育1350.60670000000094.484300000000674.816300000000科学技术257.2375 5.0891 32.6671 文化体育与传媒151 24 62 社会保障和就业558 66 439 医疗卫生418.1418 36.1174 266.9350 节能环保193.8259 23.6654 101.1156 城乡858 32 149农林水事务754.089200000000142.619200000000518.604800000000交通运输436.5766 94.2572 309.5687 资源勘探电力信息283 71 66 商业服务业等事务125 7 39 金融监管等事务支出23 0 4 国土资源气象等事务51 7 53 住房保障支出134 41 231 粮油物资储备支出28 2 10 国债还本付息支出7 0 40 其他支出139.8962 43.7137 43.0125 表3-2 迭代历史记录表3-4 最终聚类中心最终聚类中心聚类1 2 3公共财政预算支出6128 1436 3418 一般693 140 365 国防14.1644 2.3503 6.6526 公共安全332.5960 73.2647 182.8626教育1218.536200000000234.348480000000629.955420000000科学技术147.2034 23.3942 67.8831文化体育与传媒129 30 66 社会保障和就业611 169 399 医疗卫生421.7710 82.0425 225.9036 节能环保161.3958 39.8753 91.7994 城乡551 163 281农林水事务694.284500000000160.779600000000367.677670000000交通运输398.3311 106.0528 237.6145资源勘探电力信息228 57 132商业服务业等事务94 16 43金融监管等事务支出17 4 6国土资源气象等事务66 20 47住房保障支出162 56 144粮油物资储备支出34 5 27国债还本付息支出25 9 14其他支出95.2965 40.6802 79.5595结合上表，我们可以看出31个地区被分为3类。
第一类包括：江苏、山东、四川3个省。
这一类的类中心各项财政支出数额均为最高，其中类中心公共财政支出为6128亿元，类中心教育支出为1218.5362亿元，类中心农林水事务支出为694.2845亿元，属于各类财政支出都较多、财政支出结构较为合理的地区。
第二类包括：山西、天津、甘肃、西藏、海南、青海等5个省。
这一类的类中心财政支出数额在三类中均为最低，其中类中心公共财政预算支出为1436亿元，类中心教育支出为234.3484亿元，类中心农林水事务支出为160.7796亿元，属于各类财政支出都较少、财政支出结构较差的地区。
第三类包括：北京、河北、内蒙古、吉林、山西、辽宁、黑龙江、上海、浙江、安徽、江西、福建、湖北、湖南、广西、重庆、贵州、云南、陕西、新疆等20个省。
这一类的类中心财政支出数额在三类中居中，其中类中心公共财政预算支出为3418亿元，类中心教育支出为629.9954亿元，类中心农林水事务支出为367.6776亿元，属于财政支出数额居中、财政支出结构一般的地区。
3.2各地区财政支出结构的判别分析基于以上对于我国28个省市自治区的聚类分析结果，对河南、广东、宁夏3个省份进行类别判定，分析结果如下：表3-5 典型判别式函数系数典型判别式函数系数函数1 2公共财政预算支出-.001 -.012 一般.004 .020 国防.124 -.247 公共安全.032 .054 教育.026 .020 科学技术-.034 .024 文化体育与传媒.073 .007 社会保障和就业-.027 .006 医疗卫生-.015 -.002 节能环保.022 .009 城乡-.004 .007 农林水事务-.029 -.016 交通运输.019 .016 资源勘探电力信息.053 .032 商业服务业等事务-.038 -.052 金融监管等事务支出-.231 -.226 国土资源气象等事务.046 .033 住房保障支出.054 .056 粮油物资储备支出.062 .029 国债还本付息支出.040 .000 (常量) -16.953 -1.737 非标准化系数表3-6 组质心处的函数组质心处的函数案例的类别号函数1 21 9.644 -4.0602 -10.602 -1.7413 1.204 1.044 在组均值处评估的非标准化典型判别式函数表3-7 分类函数的系数分类函数系数案例的类别号1 2 3公共财政预算支出.016 .016 -.034一般.043 .011 .112国防 3.055 -.035 .745公共安全.751 .226 .755教育.599 .128 .487科学技术-1.052 -.300 -.640文化体育与传媒 1.917 .461 1.340社会保障和就业-.769 -.199 -.507医疗卫生-.450 -.155 -.334节能环保.570 .141 .427城乡-.149 -.042 -.075农林水事务-.754 -.197 -.586交通运输.430 .088 .352资源勘探电力信息 1.314 .315 1.031商业服务业等事务-.853 -.212 -.799金融监管等事务支出-5.958 -1.810 -5.166国土资源气象等事务1.132 .285 .918住房保障支出 1.299 .329 1.126粮油物资储备支出 1.413 .228 1.039国债还本付息支出 1.149 .332 .807(常量) -359.769 -23.539 -172.074Fisher 的线性判别式函数如表所示，栏中每一列表示样品判入相应列的贝叶斯判别函数系数。
在本例中，各类的贝叶斯判别函数如下:20191817161514131211109876543211149.1413.1299.1132.1958.5853.0314.1430.0754.0149.057.045.0769.0917.1052.1599.0751.0055.343.016.0769.359XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXF⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-⨯-⨯+⨯+⨯-⨯-⨯+⨯-⨯-⨯+⨯-⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+-=20191817161514131211109876543212332.0228.0329.0285.0810.1212.0315.088.0197.042.0141.0155.0199.0461.0300.0128.0226.035.011.016.0539.23XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXF⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-⨯-⨯+⨯+⨯-⨯-⨯+⨯-⨯-⨯+⨯-⨯+⨯+⨯-⨯+⨯+-=20191817161514131211109876543213807.0039.1126.1918.0166.5799.0031.1352.0586.075.0427.0334.0507.034.1640.0487.0755.0745.0112.034.0074.172XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXF⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-⨯-⨯+⨯+⨯-⨯-⨯+⨯-⨯-⨯+⨯-⨯+⨯+⨯+⨯+⨯--=将广东、宁夏、河南三省的财政支出数据分别代入上述三个贝叶斯判别函数，得到三个函数值，比较这三个函数值，那个函数值比较大就可以判别该省进入哪一类。