基于聚类分析的论文
多元统计聚类分析论文_多元统计分析论文
多元统计聚类分析论文_多元统计分析论文多元统计分析论文篇1多元统计分析课程教学探讨摘要：多元统计分析是统计学的一个重要分支，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。
利用多元统计分析方法分析和处理实际数据、解决实际问题是统计学专业学生必备的基本能力，因此，如何进行多元统计分析课程的教学具有相当重要的意义。
本文从教学实践出发，对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，提出了一些教学方法。
关键词：以人为本;案例教学;软件编程;考试改革;创新教学多元统计分析是统计学中内容极其丰富、应用极其广泛的一个重要分支。
随着计算机和统计学的发展，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域中的应用越来越广泛，它已成为进行多元数据分析与处理的非常重要的工具之一。
随着社会的发展，我们常需要处理较为复杂的多维数据以及高维或超高维数据，特别地，对于统计学专业的学生，利用多元统计分析方法分析和处理日常生活中的多维数据是他们应该具备的基本能力。
因此，如何让学生很好地掌握一些基本的多元分析方法并能在实践中加以应用是我们统计学专业的教师应该思考的重要问题。
通过多年的实践教学，我们对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，主要在以下几个方面进行了探索和尝试。
一、转变教育观念，树立“以人为本”的教学理念教育的对象是大学生，教育的目的是以学生的终身发展为基础的。
在教学过程中，我们教师首先应转变教育观念，处处体现以学生为本的人文关怀与教育。
关注学生的思想、学生的需要以及在当今时代下学生所面临的挑战与机遇，争取成为学生的良师益友，建立良好的师生关系;通过案例教学、启发式教学等等多种教学方法，鼓励和促使学生积极参与课堂教学，变被动学习为主动学习，使学生成为课堂的主体;正视学生之间的个体差异，不歧视差生也不偏爱优等生，实施因材施教，使每个学生都得到不同程度的提高与进步。
二、注重案例教学，培养“学以致用”的学习意识三、结合软件教学，提高学生编程和数据处理能力多元分析方法分析和处理的数据是多维数据，通常维数较多，而且观测数据也较多，计算量都比较大，通常需要计算机才能实现。
聚类判别分析论文
聚类判别分析论文SAS与现代经济统计分析结课论文姓名:叶文甫学好:089114321班级:统计082基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值分析——关于中小企业版的初步研究摘要:随着市场投资理念逐步转向价值投资，上市公司基本面的变化将更收关注。
中小企业板作为新兴的资本市场板块，具有重要的研究意义。
利用38家中小企业版上市公司的2004年会计和财务数据，运用聚类分析和判别分析方法对其盈利，成长和扩张能力进行定量分析研究，并据此归结出整个板块股票的分类及其特点，为投资者和市场各参与主体有效把握中小企业上市公司及其成长趋势提供借鉴。
关键词:股票;投资价值;聚类分析;判别分析一研究背景:自2004年6月25日深交所推出中小企业版以来，其基本面的变化与市场表现都受到了市场参与各方的极大关注。
到目前为止，已有50家公司在深圳中小企业版发行上市，成为中小企业融资的一个重要渠道，也为建立多层次的资本市场提供了广阔的前景。
但相对于主板市场的研究，这方面的研究大多停留在定性的研究和对这个股的分析上，缺少对整个中小企业板态势的把握。
我利用多元统计分析中的聚类分析对选定的各中小企业版股票进行初步聚类，在此基础上，在应用判别分析对分类情况进行校验且得到一组有用的判别函数，从而达到对中小企业版量化分析的目的，并且得到对市场各方的有指导意义的结论。
二、方法(一)聚类分析所谓聚类分析就是根据样品或指标的“相似”特征进行分类的一种多远统计分析方法，这里离的类就是“相似”元素的集合。
进行聚类分析需要知道待分类的若干样品及其指标值;然后通过聚类分析将对象的数据特征按一定规则把分类对象分成若干类，通过每一类指标数据的分析，进一步对各个结构进行优化。
聚类分析法的基本理想是定义样品之间的距离(或相似系数)和类与类之间的距离。
一开始将n个样品各自自成一类，这时类间的距离与样品间的距离是一致的，然后将距离最近的两个类进行合并形成一个新类，并计算新类与其他类之间的距离，再按距离最小准则并类。
如何运用聚类分析法进行毕业论文的实证研究
如何运用聚类分析法进行毕业论文的实证研究毕业论文是大学生完成学业的重要环节，对于毕业论文的选题和研究方法的选择有着至关重要的影响。
本文将介绍如何运用聚类分析法进行毕业论文的实证研究。
一、引言在引言部分，应介绍毕业论文的背景和意义，以及本研究的目的和重要性。
同时，可以提出研究问题，并解释为什么选择聚类分析法来进行研究。
二、聚类分析法的概述在这一部分，可以对聚类分析法进行详细的介绍。
包括聚类分析的定义、原理和步骤。
同时，可以介绍几种常用的聚类分析方法，如k-means和层次聚类等。
三、毕业论文研究设计在这一部分，应详细说明毕业论文的研究设计，包括研究对象、数据来源、变量选择等。
对于聚类分析法的应用，需要明确研究的目标和研究的样本，并解释为什么选择这些样本进行聚类分析。
四、数据收集和准备在这一部分，需要说明如何收集数据并对数据进行预处理。
对于聚类分析而言，需要选择适当的数据集，并对数据进行清洗和转换，以便于后续分析。
五、聚类分析方法的应用在这一部分，应详细介绍如何运用聚类分析方法进行数据分析。
可以先介绍如何选择聚类数目，然后展示聚类结果。
同时，可以对簇进行解释和解读，以便于对研究问题进行分析和讨论。
六、结果与分析在这一部分，应对聚类分析的结果进行深入的分析和讨论。
可以从不同角度对簇进行比较，并对研究问题给出解答。
同时，可以引用相关的文献和理论加以支持。
七、结论在结论部分，应总结研究的主要发现，并提出对未来研究的建议。
同时，可以再次强调聚类分析法在毕业论文研究中的重要性和应用前景。
八、参考文献在最后，列出本研究所引用的参考文献。
要求参考文献的格式准确无误，符合学术规范。
通过以上的论述，我们可以清晰地了解如何运用聚类分析法进行毕业论文的实证研究。
聚类分析方法可以帮助研究者对数据进行分类和归类，有助于提取数据的潜在规律和特征。
因此，在选择研究方法时，可以考虑运用聚类分析法来进行实证研究。
最后，需要提醒的是，在进行实证研究时，需要充分了解聚类分析方法的原理和步骤，并结合具体的研究问题进行分析和讨论。
基于聚类分析法空气质量分析论文
基于聚类分析法的空气质量分析摘要：本文利用聚类分析法研究深圳市各区的空气质量问题，就主要污染物so2、no2、pm10、co和o3等进行分析，得到各污染物含量之间的关系，以及其相关性程度，从中找到污染程度相当的主要地区，结合其地理位置，从而判断其主要污染源，对同一类地区用相同的方法进行集中治理。
关键词：聚类分析空气质量集中治理污染源based on clustering analysis of air quality analysiswang shuai(college of mechanical engineering, south east university, nanjing, 211189)abstract: this paper make use of cluster analysis method to study the district shenzhen city air quality problem, the main pollutant so2, no2 and pm10 readings - which were taken, co and o3 undertake an analysis, get the relationship between the content of each pollutant, and the correlation degree, find the main area is polluted, combined with its geographical position to judge the main pollution sources, to the same kind of area with the same method for centralized management.keywords: clustering analysis; air quality; centralized management; pollution sources;中图分类号：q938.1+4文献标识码： a 文章编号：由于空气的扩散作用，导致对空气环境的治理有一定的盲目性，不能做到对症下药，导致效果不佳。
基于聚类分析的网络异常流量入侵检测方法
TECHNOLOGY AND INFORMATION科学与信息化2023年1月下 65基于聚类分析的网络异常流量入侵检测方法陈晓燕濮阳市公安局情报指挥中心 河南 濮阳 457000摘 要 为了提高网络异常流量入侵检测方法的检测速度和检测准确率，满足现阶段网络流量检测的需求，本文基于聚类分析算法，对网络异常流量入侵检测方法展开研究。
具体做法是将流量进行采集和分类，基于聚类分析计算相似度，检测入侵的网络流量。
通过实验可知，文中提出的FART K-means聚类分析网络异常流量检测方法与传统方法相比，准确率提高了12.6%，运行速度提高了4.3s，能够满足设计需求，具有较好的实际应用效果。
关键词 聚类分析；网络流量；异常流量；入侵检测Network Anomalous Traffic Intrusion Detection Method Based on Cluster Analysis Chen Xiao-yanPuyang City Public Security Bureau intelligence command center, Puyang 457000, Henan Province, ChinaAbstract In order to improve the detection speed and accuracy of the network anomalous traffic intrusion detection method and meet the needs of network traffic detection at the present stage, this paper studies the network anomalous traffic intrusion detection method based on the cluster analysis algorithm. Specifically, traffic is collected and classified, the similarity is calculated based on cluster analysis, and network traffic intrusion is detected. It can be seen from experiments that the FART K-means cluster analysis network anomalous traffic detection method proposed in this paper improves the accuracy by 12.6% and the running speed by 4.3 s compared with the traditional method, which can meet the design requirements and has good practical application effects.Key words cluster analysis; network traffic; anomalous traffic; intrusion detection引言网络互动已经越来越成为人类生活中必不可少的部分。
聚类分析论文
聚类分析论文简介聚类分析是一种常用的数据分析技术，它将数据集中的对象划分为具有相似特征的群组。
这些群组通常称为“簇”，聚类分析可以帮助我们发现数据中的共性和相似性，从而提取有意义的信息和洞见。
本文将介绍聚类分析的基本概念、算法原理以及在实际应用中的一些案例。
聚类分析的基本原理聚类分析的目标是将数据集中的对象划分为若干个“紧密”群组，使得同一群组内的对象之间具有较高的相似性，而不同群组之间的对象相似度较低。
常用的聚类分析算法有层次聚类、K均值聚类和DBSCAN等。
层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它从每个对象作为一个单独的群组开始，然后将对象逐步合并，直到所有对象都属于同一个群组。
层次聚类可分为凝聚（自底向上）和分裂（自顶向下）两种类型。
凝聚层次聚类从单个对象开始，然后将最相似的对象合并为一个群组，直到所有对象都合并在一起。
分裂层次聚类则从所有对象开始，然后逐步分裂为多个子群组，直到每个对象都成为一个单独的群组。
K均值聚类K均值聚类是一种迭代的聚类算法，它将数据集划分为K个不重叠的群组，其中K是用户指定的参数。
算法的基本思想是通过迭代计算，将每个对象分配给其最接近的质心，然后根据分配结果更新质心的位置，直到达到一定的收敛条件。
DBSCANDBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将数据集划分为具有相似密度的群组。
算法的基本思想是通过定义领域半径和邻近点数量的方式，将对象分为核心对象、边界对象和噪声对象。
DBSCAN算法具有自动确定群组数量的优点，并且对数据中的噪声相对稳健。
聚类分析的应用案例客户分群聚类分析在市场营销领域广泛应用，特别是在客户分析和客户细分方面。
通过对市场数据进行聚类分析，可以将客户划分为不同的群组，从而更好地理解和满足客户的需求。
例如，一家电商公司可以根据购买行为、兴趣爱好和消费水平等指标将用户分为高价值客户、潜在客户和低价值客户，以针对性地提供个性化的服务和推荐。
社交网络分析聚类分析可以应用于社交网络中的节点（如用户或组织）分析，帮助揭示社交网络中的社群结构和节点之间的相互关系。
聚类分析论文
聚类分析论文
对于聚类分析的论文，有许多不同的话题可以选择。
以下是一些常见的聚类分析论文的主题：
1. 聚类算法的比较和评估：这种论文比较不同的聚类算法，如k均值聚类、层次聚类、DBSCAN等，分析它们在不同数据集上的性能和优缺点。
2. 聚类在社交网络分析中的应用：这种论文研究如何使用聚类分析来识别社交网络中的群体和社区，找到具有相似特征和行为模式的用户群。
3. 聚类在图像处理中的应用：这种论文探讨如何使用聚类分析来识别图像中的模式和结构，如图像分割、目标检测和图像识别等方面的应用。
4. 聚类在市场分析中的应用：这种论文研究如何使用聚类分析来识别市场中的不同消费群体和消费行为模式，帮助企业更好地了解自己的目标市场。
5. 聚类在医学领域中的应用：这种论文探讨如何使用聚类分析来识别疾病的不同亚型和患者的分类，以及如何根据患者的特征和病历数据进行个性化治疗。
当选择聚类分析的论文主题时，应确保主题有足够的研究资料和可行的研究方法，以便进行实证研究。
同时，还应考虑论文的重要性和实际意义，以及对相关领域和未来研究的贡献。
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周 口 市 16-+ +---------------------------------------+商 丘 市 14-+---+||驻 马 店 市17-++---+|信 阳 市 15-----+ |鹤 壁 市 6-+---+ |济 源 市 18-++---------+|漯河 市 11-+-+ |||三 门 峡 市12-+ +-+||焦 作 市 8-+-+ ||濮 阳 市 9-+ ||新 乡 市 7-+ +---------------------------------+许 昌 市 10-+ |平 顶 山 市 4-+ |安 阳 市 5-+-+ |开 封 市 2-+ +-------+|洛 阳 市 3---+ +---+郑 州 市 1-----------+
方法，用音差平方和法(Ward法)计算欧几里得(Eudlidean)距离。聚类分析依据的基本原则是：直接比较样本中各事物之间的性质，,将性质相近的归为一类，而将性质差别比较大的分在不同类。也就是说，同类事物之间的性质差异小，类与类之间的事物性质相差较大。其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：
3. 实例分析
本文以河南省各地区三次产业就业人员数(201X年)为研究对象，运用聚类分
析方法对产业分布情况进行评价。
各市区按三次产业分就业人员数 (201X年底)
聚类平均联结（组之间）来自树状图C A S E 05 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 南 阳 市 13-+-------+
基于聚类分析的订单分批优化方法研究
摘要电子商务的快速发展使得传统零售的销售模式逐渐从B2C转化为C2M模式。
因此，带来的大量小件订单对仓储物流的运营能力提出了更高的要求。
在以“人到货”为作业方式的仓储企业中，分拣时间占整个仓储作业时间的45%。
所以，拣选作为仓储物流业务的关键环节，其工作效率对电子商务企业运营和服务水平具有重要影响，从提高拣选作业的效率出发进行货位分配与订单分批的研究显得尤为重要。
仓储集中化是目前电商物流提高仓储物流的常用库存管理模式。
在仓储集中化管理中，研究有效的分区策略，更能利用仓储集中化的优势。
论文分析选择了并行分区运营模式，建立了以误工率最小为目标的货位分配模型，结合关联规则计算出货品的关联度，进行货位分配的优化方案设计。
针对并行分区分拣系统缩短拣货时长的需求，研究了订单分拣策略，以分批策略为指导完成订单拣选作业流程。
针对不同分区拣货完成时长的巨大差异导致的订单处理时间过长的实际问题，构建基于定量订单集的、以处理时间为目标函数、以订单分割、设备资源等为约束条件的订单分批数学模型。
针对分批模型中对工作量的均衡要求，将DBSCAN算法和到K-Means算法结合对分批模型进行求解，得到最佳的订单分批结果，将结果代入建立的订单分批优化数学模型求解得出最短用时的订单集。
基于真实环境和实例数据对建立的订单分配分批模型进行了验证，对并行分区货位优化分配策略和随机策略的货位分配对订单分批的影响进行了比较分析，评价分析了基于密度的K-Means聚类和传统K-Means算法对订单分批的结果。
实验结果表明针对并行分区分拣系统，在大数据集的情况下，基于密度的K-Means聚类算法能够减少拣选设备、人员以及分批数目，同时使订单拣选完成时间更短，综合利用储位优化策略的基础上有效缩短拣货行走距离和时间，并平衡各拣货分区工作时长，提高仓储物流运作效率。
关键词：并行分区，聚类算法，货位优化，订单分批AbstractWith the rapid development of e-commerce, the sales model of traditional retail is gradually transformed from B2C to C2M. The size of the orders becomes small, but the number is huge. What puts forward higher requirements for the operational capacity of warehousing logistics. In the warehousing enterprises with manual work, the sorting time accounts for 45% of the whole operation time. The ratio indicates that as the key process of warehousing logistics, sorting efficiency has an important impact on the operation and service level of an e-commerce enterprise. Therefore, it is particularly important to study the storage assignment and the order batching to improve the efficiency of the picking operation.Warehousing centralization is a common inventory management mode to improve warehousing logistics. Under the condition, the research and analysis of effective zoning strategy make the warehousing centralization more effective. This paper chooses the parallel zoning operation mode, establishes the allocation model of goods location with the objective of minimizing the rate of tardy job, calculates the degree of association of goods by using association rules, and realizes the optimal design scheme of storage assignment.The order batching strategy is studied under parallel partition sorting. Aiming at the actual problem of long order processing time caused by the huge difference of picking completion time in different zones, a mathematical model of order allocation based on quantitative order was constructed. The model takes processing time as objective function, and taking order segmentation and equipment resources as constraints. Aiming at the problem of workload balance in batch model, DBSCAN algorithm and K-Means algorithm are combined to solve the batch model, and the optimal batch result is obtained. The result is substituted into the mathematical model of order allocation and the optimized order set with the shortest time.The model of order allocation and batching is validated based on real environment and case data. The effects of parallel partition optimal allocation strategy and random strategy on order batching are compared and analyzed. The results of density-based K-Means clustering and traditional K-Means algorithm on order batching are evaluatedand analyzed. The experimental results show that the parallel partition sorting system is effective. In the case of large data sets, K-Means clustering algorithm based on density can make full use of picking equipment and personnel to reduce the number of batches, shorten the order picking completion time, and effectively shorten the picking distance and time on the basis of comprehensive utilization of storage location optimization strategy, improve the operational efficiency of warehousing logistics.Key words:parallel partitioning, clustering algorithm, storage assignment, order batching目 录第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 货位分配研究现状 (2)1.2.2 订单分批策略与智能算法应用现状 (3)1.3 论文研究主要内容及结构 (6)1.3.1 主要研究内容 (6)1.3.2 技术路线及组织架构 (6)第2章订单拣选及聚类分析相关理论 (9)2.1 拣选作业流程 (9)2.1.1 分区拣选策略 (9)2.1.2 订单分批策略 (11)2.1.3 拣选路径优化 (12)2.2 货位优化与关联规则算法 (14)2.2.1 货位优化 (14)2.2.2 关联规则算法 (15)2.3 聚类算法理论及分析 (16)2.3.1 DBSCAN算法 (17)2.3.2 K-Means算法 (19)2.4 本章小结 (20)第3章基于关联规则的并行分区货位优化研究 (21)3.1 货位分配背景 (21)3.2 货位优化数学模型 (23)3.3 基于关联规则的货位分配 (24)3.3.1 构造频繁模式树FP-Tree (25)3.3.2 品项储位分配 (26)3.4 货位优化评价指标 (27)3.5 本章小结 (28)第4章基于融合算法的订单分批优化建模与求解 (29)4.1 订单分批问题描述 (29)4.2 并行分区订单分批模型构建 (30)4.2.1 模型假设 (30)4.2.2 拣选时长及各分区工作量分析 (31)4.2.3 基于返回策略的拣选路径计算 (35)4.3 基于密度的K-Means聚类算法设计 (36)4.3.1 批次数目和初始聚类点选择 (38)4.3.2 改进的K-Means算法聚类 (40)4.4 本章小结 (41)第5章基于实例的订单分批优化仿真与分析 (42)5.1 数据来源 (42)5.2 基于关联规则的储位优化 (43)5.3 采用随机储位分配策略的分批拣选 (45)5.4 考虑工作量均衡的分批拣选 (49)5.5 本章小结 (51)第6章总结与展望 (52)6.1 总结 (52)6.2 展望 (52)致谢 (54)参考文献 (55)攻读硕士学位期间的科研工作情况 (58)第1章绪论1.1课题研究背景及意义全球物流行业的蓬勃发展有效促进了电子商务的服务水平的提升，为消费者带来更加便捷安全的多样性消费体验，在此背景下配送中心或仓库的订单逐渐趋于高频小批量。
聚类分析毕业论文
聚类分析毕业论文聚类分析毕业论文在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一环。
无论是商业决策、医学研究还是社会调查，数据分析都扮演着重要的角色。
而聚类分析作为一种常用的数据分析方法，也在各个领域中得到了广泛的应用。
本篇文章将围绕聚类分析在毕业论文中的应用展开讨论。
聚类分析是一种无监督学习的方法，其目的是将数据集中的对象划分为不同的群组，使得同一群组内的对象相似度较高，不同群组之间的相似度较低。
在毕业论文中，聚类分析可以用来对研究对象进行分类，从而更好地理解和解释数据。
首先，在社会科学领域的毕业论文中，聚类分析可以帮助研究者对调查样本进行分类。
以教育领域为例，研究者可能对不同学校的学生进行调查，以了解他们的学习动机、学习成绩等因素。
通过聚类分析，可以将学生划分为不同的群组，比如高成绩组、低成绩组、高动机组、低动机组等。
这样，研究者可以更好地理解不同群组之间的差异，从而提出相应的教育政策建议。
其次，在商业领域的毕业论文中，聚类分析可以帮助研究者对市场进行细分。
以市场营销为例，研究者可能对某种产品的消费者进行调查，以了解他们的购买偏好、消费行为等因素。
通过聚类分析，可以将消费者划分为不同的群组，比如高价值客户、低价值客户、忠诚客户、潜在客户等。
这样，研究者可以有针对性地制定营销策略，提高市场竞争力。
此外，在医学领域的毕业论文中，聚类分析可以帮助研究者对疾病进行分类。
以癌症研究为例，研究者可能对患者的基因表达数据进行分析，以了解不同基因的表达模式与疾病的关系。
通过聚类分析，可以将患者划分为不同的群组，比如不同亚型的癌症患者。
这样，研究者可以更好地理解不同亚型之间的差异，从而为个性化治疗提供依据。
最后，在自然科学领域的毕业论文中，聚类分析可以帮助研究者对实验数据进行分类。
以生态学研究为例，研究者可能对不同地区的生物多样性进行调查，以了解不同物种的分布规律。
通过聚类分析，可以将不同地区划分为不同的群组，比如高物种多样性地区、低物种多样性地区等。
聚类分析论文
聚类分析及其在新疆经济研究中的应用孙鹿梅（伊犁师范学院数学与统计学院新疆伊宁 835000）摘要：本文论述聚类分析的基础理论和研究方法，包括系统聚类法和K-均值法，并以新疆十四个地州市2009的地区生产总值、人均地区生产总值等十项综合经济指标为样本，利用SPSS软件，对他们的综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析.关键词：聚类分析；SPSS软件；综合经济指标；新疆经济区划分一、引言聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似.聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及经济学等各个领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.聚类分析可用于对某省各地区经济发展划分为各个经济区、也可用于市场细分、目标客户定位、业绩评估等多方面.在社会经济研究中，经常需要对所研究的区域进行经济区划分，以便进行分类指导.如何进行经济区划分呢？利用世界著名统计软件SPSS（Statistical Program for Social Science）的聚类分析功能，效果比较理想.聚类分析包含的内容很广泛，可以有系统聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报等多种方法，其中应用最为广泛的是系统聚类法和K-均值法.由于西部发开发战略的实施和援疆工作的展开，新疆经济的发展迅速，但由于新疆地广，各地区之间的经济差异很大，要让新疆经济均衡发展，就要对新疆各地区的不同实施不同的经济政策.我分别用了SPSS的聚类分析中的系统聚类法和K-均值法对新疆各地区的进行经济区划分，以对新疆各地区实施不同的经济政策做依据.二、基础知识2.1聚类分析的基本思想由于所研究的样品或变量之间存在着程度不同的相似性，故根据一批样品的多个观测变量，找出能够度量样品或变量之间相似程度的统计量，并以此为根据，采用某种聚类法，将所有的样品或变量分别聚合到不同的类中，使同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大.2.2聚类分析的种类聚类分析的目的是将所研究对象进行分类.它是在事先不知道类别的情况下对数据进行分类的分析方法.聚类分析不仅可以对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类.对样品的分类常称为Q 型聚类分析，对变量的分类常称为R 型聚类分析. 2.3聚类分析的原理聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法.基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类.常见的聚类分析方法有系统聚类法、K -均值法和模糊聚类法等. 2.3.1聚类要素的数据处理假设有m 个聚类的对象，每一个聚类对象都有多个要素构成.一般都有不同的量纲，不同的数量级单位，不同的取值范围，为了使不同量纲，不同取值范围的数据能够放在一起比较，通常需要对数据进行变换处理.在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种.① 总和标准化),2,1,,,2,1(1'n j m i xx x mi ijijij===∑=),2,1(11'n j x mi ij ==∑=且. ② 标准差标准化),,2,1,,,2,1('n j m i s x x x jjij ij==-=，∑==m i ijj x m x 1'1，∑=-=m i j ij j x x m s 12'')(1 .011'==∑=m i ij j x m x 且，1)(112''=-=∑=m i j ij j x x m s .变换后的数据，每个变量的样本均值为0，极差为1，且1*<ij x ，在以后的分析计算中可以减少误差的产生；同时变换后的数据也是无量纲的量. ③ 极大值标准化{}()n j m i x x x ij iijij ,,2,1,,,2,1max '===.经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，其余各数值小于1. ④ 极差的标准化{}{}{}()n j m i x x x x x ij iij iij i ijij ,,2,1,,2,1min max min ===.经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间.2.3.2样品间的距离和相似系数 （1）距离的计算描述样品间的亲疏程度最常用的是距离，设观测数据),,1;,,2,1(m j n i x xj ==列成下列X 矩阵的形式.设有n 个样品，每个样品测得p 个变量，原始资料阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=np n n p p x x x x x x x x x X 212222111211,其中ij x 为i 个样品的第j 个变量的观测数据.用ij d 表示第i 个样品的第j 个样品之间的距离，其值越小表示两个样品接近程度越大. 距离的一般要求：① ;0;,,0)()(j i ij ij X X d j i d =⇔=≥当对一切 ② ;,,j i d d ji ij 对一切=③ ).(,,,三角不等式对一切k j i d d d kj ik ij +≤常用的距离有以下几种：1）闵氏距离qpk qjk ik ij X X q d 11)()(∑=-=,其中常用的距离有绝对距离和欧氏距离.绝对距离)()1(1∑=-=pk jk ik ij X X d .欧氏距离2112)()2(∑=-=pk jk ik ij X X d .欧氏距离是常用的距离，但它也有不足之处，一是它没有考虑到总体的变异对“距离”远近的影响，显然一个变异程度大的总体可能与更多样品近些，即使它们的欧氏距离不一定最近；另外，欧氏距离受变量的量纲影响，这对多元数据的处理是不利的.通常我们需要先对数据近些标准化处理，然后用标准化后的数据计算距离.2）马氏距离设i X 与j X 是来自均值向量为μ，协方差为()∑>0的总体G 中的p 维样品，则两个样品间的马氏距离为)()()(1'2j i j i ij X X X X M d --=∑-.马氏距离又称为广义欧几里得距离，显然马氏距离与上述各种距离的主要不同就是考虑到了观测变量之间的相关性.如果各变量之间相互独立，即观测变量的协方差矩阵是对角矩阵，对马氏距离就退化为用各个观测指标的标准差的倒数作为权数的加权欧几里得距离.马氏距离还考虑了观测变量之间的变异性，不再受各指标变量的影响，将原始数据作线性变换后，马氏距离不变.选择不同的距离，聚类结果会有所差异.在地理分区和分类研究中，往往采用几种距离进行计算、对比，选择一种较为合适的距离进行聚类. （2）相似系数在对多元数据进行分析时，相对于数据的大小，我们更好地对变量的变化趋势或方向感兴趣.因此，变量间的相似性，我们可以从它们的方向趋同性或“相关性”进行考察，我们用相似系数用来测量变量之间的距离，常用的相似系数有以下两种：1）夹角余角变量i X 与j X 是来自均值向量为μ，协方差为()∑>0x 的总体G 在的p 维空间的两个向量，则这两个向量间的夹角余弦可表示为))((cos 12121∑∑∑====pk jk pk ikpk jkikij X X X Xθ.2）相关系数相关系数经常用来试题变量间的相似性.变量i X 与j X 的相关系数定义为∑∑==----=pk j jk i ikpk j jk i ikij X X X XX X X Xr 1221)()())((.在实际问题中，对样品分类常用距离，对变量分类常用相似系数，即Q 型聚类分析常用距离，R 型聚类分析常用相似系数. 2.4聚类分析方法 系统聚类法开始将样品或变量各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最近的类加以合并，再计算新类与其他类之间的相似程度，并选择最相似的加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直至所有样品（或变量）合并为一类.系统聚类分析方法方法包括最短距离法、最长聚类法、类平均法、重心法、ward 法等八种不同的方法. K -均值将给定的样本划分为K 类，K 预先指定，基于使聚类性能指标最小化，所用的聚类准则函数是聚类集中每一个样本点到该类中心的距离平方之和，并使其最小化.比较两种算法，系统聚类是事先并不知道分为几类，根据算法可以直接数据实际情况得出来，K -均值聚类法虽然比较方便迅速，但必须事先定好分类数.两种算法各有优缺点，所以用哪种算法，还要考虑到实际情况.各算法的具体过程在下列实例中有介绍，此处就不做介绍了. 三、实例例 表1 2009年给出能反映新疆十四个地州市综合经济的十项指标分别为：X1 地区生产总值（亿元），X2人均地区生产总值（元），X3第二产业比重（%），X4第三产业比重（%），X5 人口(万人)，X6固定资产投资（亿元），X7规模以上工业总产值（亿元），X8 地方财政一般预算收入（万元），X9 地方财政一般财政支出（万元），X10在岗职工平均货币支出（元）.利用数据对新疆十四个地州市进行综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析.表1以 2010年新疆统计局出版的《新疆统计年鉴》（2009年度的数据）为数据来源，运用上述10项指标(表1) 借助于统计分析软件包SPSS17.0进行聚类分析计算.3.1 系统聚类算法对数据进行聚类分析方法选取上，分别用组间联接、最短距离法和和离差平方和(ward)法得出分析结果的聚类图.组间联接法得到的结果和ward方法一致，但，就类和类的之间区别程度而言，组间法的效果没有ward法的好.最短距离法的结果跟ward的不一致，且，就类和类的之间区别程度而言，其效果远差于ward法和质心法.我们也尝试了使用类平均法、最长距离法及中间距离法.他们的聚类图结果类似于ward法，这里为了简洁起见就没有呈现.计算过程如下：①用标准差标准化方法对10项指标的原始数据进行处理.②采用欧氏距离测度个15个地州市之间的样本间距离.③选用组ward法计算类间的距离，并对样本进行归类.经过上述聚类方法，由分析-描述统计-描述，进行数据的标准化，得到下列标准化后的数据.表2表2表示为标准化的数据，由于我我所选的是反映新疆经济综合指标，这些变量在数量级和计量单位上的差别，要让这些不同单位的变量具有可比性.这是就必须采用某种方法对各变量数值进行标准化处理，或者叫无量纲处理，解决各数值不具综合性的问题.SPSS提供了很方便的数据标准化方法，这里我用的是Z标准化方法.即每一变量与其平均值之差除以该变量的标准差.无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响.分析表中的数据，数据大于0的表示高于平均值，小于0的表示低于平均值.我们看从X1地区生产总值，高于平均地区有乌鲁木齐市、克拉玛依市、昌吉州、伊犁直属县市、巴州、阿克苏地区，低于平均值的地区有吐鲁番地区、哈密地区、塔城地区、阿勒泰地区、博州、克州、喀什地区、和田地区.依次再看X2地区人均生产总值，高于平均值的地区乌鲁木齐市、克拉玛依市、哈密地区、昌吉州、巴州.低于平均值的地区吐鲁番地区、伊犁直属县市、塔城地区、阿勒泰地区、博州、阿克苏地区、克州、喀什地区、和田地区.依次再看其他变量指标，哪些地区高于平均值，哪些地区低于平均值.经过上述聚类方法，由分析-分类-系统聚类，得出聚类表表3通过表3，我们可以看出聚类的过程，第一步看出6，11距离最近首先分为一类.也就是伊犁直属县市和阿克苏地区首先分为一类，下一阶表示下次要用到这一类是在第六步时，把6，11和13合并为一类，即把伊犁，阿克苏地区和喀什地区分为一类，第二步看出7，8分为一类，也就是塔城地区和阿勒泰地区分为一类，下一阶再把塔城地区、阿勒泰地区和博州分为一类.以此类推直至把所有的合并为一类.由于一共有十四个地区，所以至少要用十三步才能把它们都归于一类.也可以通过此表看出系统聚类的基本思想：开始将样品或变量各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最近的类加以合并，再计算新类与其他类之间的相似程度，并选择最相似的加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直至所有样品（或变量）合并为一类.图1图1为系统聚类分析得出的冰状图，从此图我们可以直观的看出，左边框的数字代表的是分类数，从下到上我们可以看出，先是将各地区各为一类到14类再到12类再到10类，依次下去，一直到所有地区合为一类.上边框上代表的是分类的各地区.根据新疆实际情况我们把这十五个地州市分为五类.第一类为强经济经济区{乌鲁木齐市}；第二类为较强经济区{克拉玛依市}；第三类为一般经济区{昌吉州、巴州、伊犁直属县市、喀什地区、阿克苏地区}；第四类为较弱经济地区{哈密地区、吐鲁番地区}；第五类为弱经济地区{塔城地区、阿勒泰地区、博州、和田地区、克州}.3.2 K-均值算法对数据进行聚类分析K-均值是一种基于划分的聚类算法，因为它有理论上可靠、算法简单、速度快等优点而被广泛使用.K-均值算法是一个迭代计算“质心”并根据样本和质心的距离把各样本指派到各个簇的过程.主要具体步骤如下：①确定初始质心生成K个质心，K由用户指定.②指派样本计算每一个样本到各个质心的距离，把样本指派给距离最小的簇.③更新质心根据每个簇当前所拥有的所有样本，重新计算每个簇的质心.④检查是否满足停止条件.表4通过表4，我们可以看出最终聚类中心间的的距离，第一类与第二类之间的距离为7.564，第一类和第三类之间的距离为7.463，依次可以看出各类之间的距离.表5根据表5可以看出第一类{乌鲁木齐}；第二类{克拉玛依市}；第三类{巴州、哈密地区、.吐鲁番地区}；第四类{和田地区、克州、博州、塔城地区、阿勒泰地区}；第五类{伊犁直属县市、阿克苏地区、昌吉州}.对所得结果进行差异性分析：乌鲁木齐作为新疆的政治、经济的中心，在经济上的发展上都高于其他各地州市，克拉玛依市由于其石油资源优势和大型央企的进入，使其也获得了较好的发展机遇，具有较强的经济竞争优势.由于政府政策，如进一步加强喀什霍尔果斯两大经济开发区、南疆三地州片区扶贫规划以及其它重点区域战略发展规划的编制和落实执行，积极贯彻落实已出台的区域规划和政策文件，充分发挥重点地区对区域经济的辐射带动作用，培育新的经济增长极.加快制定天山北坡经济带和南坡产业带的发展战略，积极完善扶持南疆三地州、高寒沿边地区加快发展的政策措施，强化的自我发展能力.所以伊犁州，喀什地区，以及阿克苏地区的经济也发展迅速，昌吉州由于受乌鲁木齐经济的带动经济.它们几个地区经济水平都在迅速发展.博州由于人口少，自然资源也少，南疆的克州和和田地区则由于地理原因和经济社会相对落后的发展状态，呈现出较低水平.所以SPSS分类结果较为合理.参考文献[1]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京:大学出版社,2005.[2]郝黎仁.SPSS 实用统计分析[M].北京:中国水利水电出版社,2002.[3]李双杰,顾六宝.用聚类分析法评估区域经济[J].中国农村观察,2001(3),52-56.[4]李世伟,丁胜.聚类分析在经济学当中的一个应用[J].商场现代化,2009(3),23-25.[5]卢文岱.SPSS for windows 统计分析[M].北京：电子工业出版社,2002.[6]罗积玉,邢瑛.经济统计分析方法及预测[M].北京:清华大学出版社,1987.[7]Richard A.Johnson，Dean W.Wichern.实用多元统计分析(第四版)[M].北京:清华大学出版社,2001.[8]苏金明.统计软件SPSS系列应用实战篇[M].北京:电子工业出社，2002.[9]吴明隆.SPSS 统计应用实务[M].北京：科学出版社,2003.[10]赵喜仓,吴梦云.江苏城市社会经济发展状况实证分析[J].统计研究,2003(3),32-34.[11]新疆维吾尔自治区统计局,新疆统计年鉴[M],北京：中国统计出版社,2010..伊犁师范学院数学与统计学院毕业设计（论文）报告纸第 12 页共 12 页Clustering Analysis and Its Application to Economic ResearchSUN Lu-mei(School of mathematics and statistics, Ils Normal University,Yining 835000 ,Xinjiang,China)Abstract: This paper discuss the basic theory of cluster analysis and research methods, including cluster analysis and K-means method and prefectures in Xinjiang fourteen 2009 GDP;per capita GDP and other the comprehensive economic indicators as a sample, using SPSS software for their overall development level differences by type and degree of analysis.Keyword: cluster analysis; SPSS software; comprehensive economic indicators; XIinjiang’’s economic zoning。
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。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
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。
多元统计分析聚类分析多元统计聚类分析论文
多元统计分析聚类分析多元统计聚类分析论文多元统计分析论文—论科研经费与效益的关系[摘要]研究多元统计分析的理论，利用主成分分析和聚类分析的方法对区域经济指标体系进行分析和综合，找出实质体的数量特征和内在统计规律性。
通过实际的历史数据进行演算，证实与当时的客观实际情况相吻合，为决策部门衡量本地区的经济发展，制定科学决策提供了有利的支持。
[关键词]多元统计分析；主成分分析；聚类分析；因子分析；Study on the theory of multivariate statistical analysis, using the methods of principal component analysis and cluster analysis on the index system of regional economyFor analysis and synthesis, to find out the essence of the number of features and the internal statistical regularity. Through the historical data of calculus, that is consistent with the actual circumstances, to measure the local area for the decision-making department of economic development, and provide beneficial support to make scientific decision.1.引言在日常生活中，我们常常遇到一些计算量大，分析工作复杂度高的数据分析工作，为了能够更加简便的进行数据分析，在此给大家介绍几种多元统计分析的方法。
本文主要运用了聚类分析法，因子分析法，主成分分析法对科研经费与效益的关系进行统计分析。
应用多元分析论文——聚类分析;判别分析;因子分析;主成分分析
对中国各地区农村居民人均消费支出的测评分析————基于SPSS分析12统计学1217020072 韦** 摘要：本文对中国各地区农村居民人均消费支出进行测评分析，以31个地区2013年的8项指标数据为样本。
以聚类分析和判别分析相结合对地区农村居民人均消费支出类型进行分析，利用因子分析对描述各地区的农村居民人均消费支出各项指标变量进行分析，再利用各指标变量间的相关性进行分析，得出结论，我国农村居民消费水平严重不平衡。
关键词：农村居民人均消费支出；聚类分析；判别分析；因子分析；主成分分析一、前言随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，我国农村居民人均消费支出数额不断提高，从总体上来说，大部分农村居民实现消费水平上达到了小康水平，并且有向更高层次提升趋势。
消费作为主要宏观经济变量，是社会总需求最重要的组成部分，国民经济的增长速度和质量受到居民的消费增长的影响，因此农村居民消费越来越受到重视。
我国由地域的不同分为东部地区、中部地区和西部地区，由于地区不同，长期以来我国一直存在着严重的地区发展不平衡问题，这一问题在农村居民消费上也表现得十分明显。
农村居民新的消费水平和消费性支出存在着很大的差异，因此需要对农村居民消费水平进行客观、准确、有效的评价[1]。
二、数据说明各地区农村居民人均消费支出各指标变量：x1:食品 x2:衣着x3:居住 x4:家庭设备及用品x5:交通通信 x6:文教娱乐x7:医疗保健 x8:其他原始数据来源：《中国统计年鉴——2014》本文所引用数据如下：三、聚类分析3.1聚类分析的基本思想聚类分析又称群分析，是分类学的一种基本方法，所谓“类”，通俗的讲，就是由相似性的元素构成的集合。
聚类分析是一种探索性的分析，也是多元统计学中应用极为广泛的一种重要方法。
在应用中，聚类分析是通过将一批个案或者变量的诸多特征，按照关系的远近程度进行分析。
关系远近程度的定量描述方式不一样，利用聚类方法也不一样，可以产生有差别的聚类结果。
基于聚类分析的论文
基于聚类分析的论文标题：基于聚类分析的文本分类研究综述摘要：本文通过对基于聚类分析的文本分类方法进行综述，探讨了其在实际应用中的优势和不足。
首先介绍了文本分类的概念和意义，然后对常用的聚类算法进行了介绍，并对其在文本分类中的应用进行了详细说明。
接着讨论了聚类算法在文本分类中的优势，包括无监督学习、可拓展性等；同时也提出了聚类算法的不足之处，如聚类结果的难以解释、对数据分布假设的依赖性等。
最后，本文对未来基于聚类分析的文本分类方法的发展前景进行了展望。
关键词：聚类分析，文本分类，聚类算法，无监督学习，可拓展性1.引言文本分类是信息检索和自然语言处理等领域的重要研究方向，其应用场景广泛，包括情感分析、文本聚类等。
随着大数据时代的到来，海量的文本数据给文本分类带来了更多的挑战和机遇。
为了提高文本分类的效果，研究人员提出了多种方法，其中基于聚类分析的方法成为研究热点。
本文将综述基于聚类分析的文本分类方法，并探讨其优势和不足。
2.基于聚类分析的文本分类方法2.1聚类算法概述常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。
K-means算法是一种迭代优化算法，可以将数据集划分为K个簇；层次聚类是基于树形结构的聚类方法，可以根据相似性度量将数据集划分为不同层次的簇；DBSCAN算法是一种基于密度的聚类方法，可以识别出任意形状的簇。
2.2基于聚类分析的文本分类方法3.基于聚类分析的文本分类方法的优势3.1无监督学习3.2可拓展性聚类算法可以很好地处理大规模数据集，在处理大量文本数据时具有较好的可扩展性。
通过分布式计算和并行处理等技术，可以提高文本分类的效率。
4.基于聚类分析的文本分类方法的不足4.1聚类结果难以解释聚类算法得到的结果通常是一组簇，难以直接解释每个簇对应的具体类别。
对于使用聚类算法进行文本分类的应用场景来说，解释聚类结果是一个重要的问题。
4.2对数据分布假设的依赖性聚类算法对数据分布的假设对聚类结果有很大的影响。
毕业设计论文PPT答辩-基于聚类分析的图像分割的研究和应用
研究动态
对图像分割的方法，可分为四类:
• 基于邻域的方法 • 基于直方图的方法 • 颜色聚类的方法 • 结合特定理论工具的方法
研究的主要内容
• 了解数据挖掘的相关概念，熟悉聚类分析的思想和 算法，特别掌握K-means算法，实现图像分割系统
• 将图像分割系统应用于遥感图像分割，并对分割结 果进行分析
陈述内容
• 研究背景和意义 • 研究动态 • 研究的主要内容 • 图像分割系统实现 • 分割系统的应用 • 总结与展望
研究背景和意义
•图像分割是图像理解、模式识别和计算机视觉领域 中一个十分重要的问题 •图像分割是计算机视觉技术中首要的关键步骤 •聚类分析把数据按照相似性归纳成若干类别，使同 一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异
图像分割系统的实现
聚类分析模块 （本模块主要用K-means算法实现聚类分析） 其算法描述如下： • 任意选择k个对象作为初始的簇中心
• Repeat • 根据簇中对象的平均值，将每个对象重新赋给最类
似的簇 • 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值 • Until各簇的中心点不再发生变化
图像分割系统的实现
原图
实例验证
在RGB颜色空间下当K=4、5、6时的效果图如下所示：
原图
K=4
K=5
K=6
实例验证
在HSV颜色空间下当K=4、5、6时的效果图如下所示：
原图
K=4
K=5
K=6
分割系统的应用
图片特性：遥感图像 地 区：东营 大 小：162×151 分 辨 率: 30米分辨, 5, 6时的效果图如下所示：
综上所述，HSV空间能更好的满足图像分割要求
总结与展望
• 利用聚类分析中的K-means算法实现图像分割系统 • 实现HSV颜色空间下的分割系统 • 完成对遥感图像的应用
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关于我国民航客运量的统计分析
摘要：民航的客运量对于国家的经济发展有非常重要的作用，在本次统计分析中，本人在网搜集资料，调查国民收入，消费额，铁路客运量，民航航线里程，来华旅游入境人数，通过运用统计学中的spss软件对这些变量进行相关分析和回归分析，了解这些变量之间的相关关系和显著性检验。
关键词：民航客运量成因多元线性回归：
1.引言
中国民航业在国民经济中的地位正在不断提高，发挥的作用也进一步增强和扩大。
首先，民航是国民经济现代化的基础构架。
交通运输是国民经济的基础，民航业拥有高速长途运输的功能，不仅是国民经济的基础，而且是实现国民经济现代化的基础，又是现代化的标志和综合国力的直接体现。
因此，随着国民经济发展及其现代化水平的提高，必须不断加强航空运输建设，以适应和促进国民经济发展三步走战略目标的实现。
其次，民航业是以高新技术装备起来的现代化运输方式，具有快捷性、舒适性、机动性、安全性和国际性的特点，对旅客运输的占有率不断提高，在综合运输体系中的地位已经由改革开放前的从属地位和运输辅助力量，成长为旅客运输的主力之一，特别是长途客运和国际运输最主要的运输方式，也是某些其他运输工具不能通达地区和特殊需要的主要运输方式。
第三，改革开放是我国的基本国策，中国经济与世界经济接轨，融入世界经济体系，必须有航空运输作为支撑，发展航空运输对把外国企业“请进来”都有重要的促进和支撑作用。
因此，随着我国开放度的加大，航空运输必须有一个更快的发展。
我国幅员辽阔，人口众多，资源丰富，适合发展快捷便利的航空运输。
经济持续快速增长，改革开放不断深入，人民生活逐步提高，都将促进航空运输发展;对外交往增多，旅游外贸发展，将对航空运输产生更大需求。
我国民航的发展前景十分广阔。
民航在发展和改革中已经取得了令人瞩目的成就，但在一定程度上还不能适应国民经济和社会发展的需要。
面对新世纪的挑战，当前民航业存在若干需要解决的重要问题。
因此，研究民航客运量的发展趋势是非常必要的。
2，数据来源及其说明
中国民航客运量的回归模型。
为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因,我们以民航客运量作为因变量y,以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。
y—民航客运量(万人),x1—国民收入(亿元),x2—消费额(亿元),x3—铁路客运量(万人),x4—民航航线里程(万公里),x5—来华旅游入境人数(万人)。
根据《1994年统计摘要》获得1978-1993年统计数据,见表1
年份y x1x2x3x4x5
1978231301018888149114.89180.92
1979298335021958638916.00420.39
1980343368825319220419.53570.25
1981401394127999530021.82776.71
1982445425830549992223.27792.43
19833914736335810604422.91947.70
3. 利用spss做统计分析
3.1题目分析
首先，提出因变量与自变量，并查找相关的资料。
在这个实际问题中，我们将民航客运量作为因变量y，其他变量是依据影响民航客运量的相关因素的，比如：x1是国民收入，x2是消费额，x3是铁路客运量，x4是民航航线里程等等。
那么国民收入究竟是什么样的水平呢？我们来看一下下面的材料：
( 1) 农村居民收入
2011年全国农村居民人均纯收入6977元，比上年增加1058元，增长17.9%。
剔除价格因素影响，实际增长11.4%，增速同比提高0.5个百分点。
其中：
人均工资性收入2963元，同比增加532元，增长21.9%。
工资性收入对全年农村居民增收的贡献率达50.3%。
工资性收入占农村居民纯收入的比重达42.5%，同比提高1.4个百分点。
工资性收入快速增长主要是由于农民工工资水平上涨较多。
人均家庭经营第一产业纯收入2520元，增加289元，增长12.9%。
其中，人均农业纯收入1897元，增加173元，增长10.0%。
收成好、价格高是农业收入保持较快增长的主要原因。
据测算，2011年农村居民出售农产品增加的收入中，六成来自于价格上涨因素，四成来自于出售数量增加因素。
人均牧业纯收入463元，增加107元，牧业收入在2009年和2010年出现连续下降后，增速大幅度回升至 30.1%。
这主要是牧业产品价格上涨，尤其是生猪价格大幅上涨所致。
人均家庭经营二三产业纯收入702元，增加101元，增长16.7%。
其中，人均第二产业纯收入193元，增加11元，增长5.8%；人均第三产业纯收入509元，增加90元，增长21.4%。
人均财产性收入229元，增加26元，增长13.0%。
人均转移性收入563元，增加110元，增长24.4%。
受农村养老保险等政策全面推进的影响，转移性收入快速增长，增速比上年提高10.6个百分点。
其中，人均离退休金和养老金收入190元，增加77元，增长68.6%。
(2) 城镇居民收入
2011年城镇居民人均总收入23979元，其中，人均可支配收入21810元，比上年增加2701元，增长14.1%。
剔除价格因素影响，城镇居民人均可支配收入实际增长8.4%，增速同比提高0.6个百分点。
人均总收入各分项增长情况如下：
人均工资性收入15412元，增长12.4%。
主要是绝大多数地区提高最低工资标准，部分地区继续规范落实津补贴制度，部分企业提高了职工工资及奖金。
人均经营净收入2210元，增长29.0%。
一是全年经济运行总体良好，个体经营者人数增加；二是个体工商户增值税和营业税起征点提高，税赋降低。
人均财产性收入649元，增长24.7%。
主要是受出租房房租涨幅较大影响，城镇居民人均出租房屋收入增长较快。
人均转移性收入5709元，增长12.1%。
主要是企业退休人员基本养老金水平和最低生活保障标准提高。
【参考文献2】
因此，国民收入对民航客运量是有一定的影响的。
其次，我们对这些数据的民航客运量和国民收入做散点图，如下：
表 2国民收入与民航客运量的散点图
表 3消费额与民航客运量的散点图
表 5航线里程民航与民航客运量的散点图
从上面的散点图中我们可以看出：
国民收入和消费额对民航客运量的影响非常明显，成正相关，并且，铁路客运量对民航客运量没有直接的关联。
3.2做相关分析，设定理论模型。
用SPSS软件计算增广相关阵，自变量的偏相关阵，输出结果如下：
表7偏相关阵
民航客运量国民收
入
消费
额
铁路客运
量
民航航线
里程
来华旅游入境
人数
民航客运量Pearson
Correlation
1.989**.985**.227.987**.924** Sig. (2-tailed).000.000.398.000.000 N161616161616
国民收入Pearson
Correlation
.989**1.999**.258.984**.930** Sig. (2-tailed).000.000.335.000.000 N161616161616
消费额Pearson
Correlation
.985**.999**1.289.978**.942**
与y高度线性相关，用y与自变量做多元线性回归是适合的。
Y与x3的相关系数偏小，说明铁路客运量与民航客运量无显著影响。
一般认为铁路客运量与民航客运量之间呈负相关，铁路与民航共同拥有旅客，乘了火车就乘不了飞机，但就中国的实际情况来分析，我国居民的收入还很低，一般人出差都乘火车。
因此，铁路客运量与民航客运量之间的关系不密切是很正常的。
3.3线性回归分析
用SPSS软件对这些数据进行处理，得出了下面的结果：
表8是模型拟合度检验，其中的R是复相关系数，它的值为0.999，以及R Square为决定系数，其值为0、998，那么，这可以看出回归方程高度显著。
表9为方差分析表，F=1128.303，p值为0.000，表明回归方程高度显著，说明所有自变量整体上对y有高度显著的线性影响。
表10为回归分析结果表，是回归系数的显著性检验。
从表9中我们可以得出回归方程为y=450.9+0.354*x1-0.561*x2-0.0073*x3+21.578*x4+0.435*x5.
所有自变量对y均有显著影响，其中x3铁路客运量的p值=0.006最大，但仍在1%的显著性水平上对y高度显著，这充分说明在多元线性回归中不能仅凭简单相关系数的大小而决定变量的取舍。
4.结论
通过这些分析和检验我们可以进一步了解民航客运量与哪些因素有关可以更好的对这些因素加以调节，更好的促进经济的发展。
在今后的发展中我们可以依据这些结果，对我国的民航进行调整，进而促进国家的经济发展。
在以后的学习中我们更要应用我们的知识，解决我们生活中的事，解决一些实际问题。
有目的的学习，学习与实践相结合，那样才是真正的学习。
[参考文献]
[1]刘文卿，何晓.群应用回归分析[J].中国人民大学出版社，2001
[2]樊欣，卲谦谦.SAS 8.X经济统计[J].北京希望电子出版社，2003
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