多元统计分析我国城镇居民消费性支出.docx
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多元统计分析我国城镇居民消费性支出
理学院?
应用多元统计分析?
课程论文
论文题目:
多元统计分析中国城镇居民人均消费水平
专业:
统计学
班级:
112班
姓名:
晓丹学号
指导教师:
明职称教授
2021年12月12日
摘要
本文通过选取2021年我国31个省市自治区城镇居民在食品、衣着、居住、家庭设备用品及效劳、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐效劳及其他商品和效劳等方面的人均消费性支出,运用聚类分析及主成分分析对各地区进展比较和分析。
用聚类分析将各地区进展分类,对分类的地区进展比较,用主成分分析根据所选主要成分将各地区排名。
找出各地区城镇居民在消费性支出方面存在的差异,并提出相应缩小差异的建议。
除了地区间的比较,将结果同前一年比较,明确地区经济开展变化。
关键字:
人均消费性支出聚类分析主成分分析
1绪论
1.1选题背景和研究现状
近年来,我国国民经济得到了迅速开展,人民生活水平进一步提高,物质文明建立到达了前所未有的水平。
但由于我国各地区经济开展水平不均衡,加之各地人口、资源、政策等各方面存在的差异,使各地区居民人均消费水平参差不齐,不同的地区具有不同的特点。
在这一背景下,研究我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况,比较地区间的差异和差距,通过与前几年结果作比照,进而明确促进和抑制我国城镇居民人均消费性支出开展的影响因素。
1.2研究目的
消费构造可以反映居民的生活质量和经济开展水平。
一般来说,经济越兴旺的地区,其消费构造就越趋向于追求安逸享受的消费构造。
在这样的消费构造中,教育文化娱乐效劳支出所占的比例就会较大。
反之,在经济较不兴旺的地区中,生活必需品消费支出所占的比例就会较大。
随着社会主义市场经济体制的逐步完善,我国的社会生产力不断日益加快开展,经济总量和综合实力迅速上升,城镇居民的生活水平显著提高。
相对过去而言,居民食品方面的消费支出比重在逐渐下降,而在交通通讯、文化娱乐等方面的消费支出比重越来越大。
消费构造的变化,反映居民需求的变化。
研究我国城镇居民消费性支出情况及其影响因素,对建立合理的消费构造,扩大需,搞活社会主义市场经济,制定产业政策,促进国民经济的开展都有着极其重要的意义。
2容
2.1数据收集
表1我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况【1】
地区
食品
衣着
居住
家庭设备
医疗保健
交通和通信
教育文化
其他商品
6905.51
1612.12
1923.71
1562.55
1523.32
3521.20
3306.82
975.37
天津
6663.31
1274.91
1763.44
1174.62
1415.39
2699.53
2116.01
836.82
3927.26
1020.03
1372.25
809.85
955.95
1526.60
1203.99
387.40
3558.04
1094.58
1327.78
832.74
851.30
1487.66
1419.43
415.44
4962.40
1859.84
1418.60
1162.87
1239.36
2003.54
1812.07
765.13
5254.96
1295.08
1385.62
929.37
1208.30
1899.06
1614.52
643.15
4252.85
1272.43
1468.29
839.31
1108.51
1541.37
1468.34
562.48
4348.45
1194.59
1185.96
723.58
1082.96
1363.62
1190.87
476.89
8905.95
1558.24
2225.68
1826.22
1140.82
3808.41
3746.38
1394.86
6060.91
1338.75
1187.74
1193.81
962.45
2262.19
2695.52
647.06
7066.22
1658.21
1518.06
1109.42
1248.90
3728.23
2816.12
811.51
5246.76
954.30
1501.39
690.66
907.58
1365.01
1631.28
467.77
6534.94
1167.05
1661.84
1179.84
773.26
2470.18
1879.02
667.00
4675.16
978.76
1114.49
914.88
641.23
1310.21
1429.30
389.06
4827.61
1463.71
1510.84
1013.82
938.86
2203.99
1538.44
518.27
4212.76
1265.53
1087.08
977.52
919.83
1573.64
1373.94
484.76
5363.68
1259.76
1172.11
814.81
915.72
1382.20
1489.67
347.68
4943.89
1123.49
1292.55
940.79
790.76
1975.50
1526.10
434.25
7471.88
1065.71
2005.15
1370.28
948.18
3630.62
2647.94
773.17
广西
5074.49
778.29
1237.91
884.85
779.08
2000.57
1502.65
349.48
5673.65
615.59
1342.29
729.86
783.34
1830.80
1141.81
360.91
5847.90
1516.13
1205.66
1079.27
1050.62
1718.73
1474.88
540.63
5571.69
1099.76
1226.14
1020.16
735.26
1757.52
1369.47
532.52
4565.85
853.39
1102.99
857.55
578.33
1395.28
1331.43
311.57
4802.26
1127.95
827.84
570.46
822.41
1905.86
1350.65
381.38
5184.18
873.83
781.12
428.03
424.10
1278.00
514.44
527.74
5040.47
1224.95
1193.81
914.26
1100.51
1502.44
1857.60
500.42
4182.47
1049.68
1139.85
660.48
874.05
1289.80
1158.30
413.37
4260.27
1026.26
1055.15
723.23
854.25
1293.45
967.90
406.93
4483.44
1265.75
1247.14
885.36
978.12
1637.61
1441.18
521.47
新疆
4537.46
1209.04
888.16
791.43
912.99
1377.67
1122.18
493.56
单位:
元
——资料来源:
2021年?
中国统计年鉴?
2.2聚类分析
运用R对表1数据进展Q型聚类分析。
得到聚类图如下
从上图可以看出
a)如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为2类,结果为:
第一类:
第二类:
其他地区
这样分类不能突出城市之间的差距,只能说明市经济在我国最为兴旺。
b)如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为3类,结果为:
第一类:
第二类:
,天津,,,,、
第三类:
其他地区
这样分类只显示了经济较为兴旺地区,而没有对其他地区进展细分。
c)如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为5类,结果为:
第一类:
第二类:
第三类:
其他地区
第四类:
第五类:
,天津,,,,。
是国际大都市,经济最为兴旺。
有其特殊的政治背景和特殊的地理位置。
位于我国北部边疆,地理位置较为特殊,故单独归为一类。
,天津,,,,这些城市经济都比较兴旺,人均消费性支出高。
这样分类较为合理。
2.3主成分分析
〔1〕计算相关矩阵:
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x1
1
0.359
0.735
0.784
0.383
0.874
0.827
0.826
x2
0.359
1
0.39
0.603
0.734
0.489
0.578
0.648
x3
0.735
0.39
1
0.829
0.583
0.807
0.802
0.784
x4
0.784
0.603
0.829
1
0.57
0.83
0.904
0.854
x5
0.383
0.734
0.583
0.57
1
0.537
0.623
0.623
x6
0.874
0.489
0.807
0.83
0.537
1
0.892
0.828
x7
0.827
0.578
0.802
0.904
0.623
0.892
1
0.853
x8
0.826
0.648
0.784
0.854
0.623
0.828
0.853
1
〔2〕求相关矩阵的特征值
Comp.1
Comp.2
Comp.3
Comp.4
Comp.5
Comp.6
Comp.7
Comp.8
主成分的标准差
2.441
1.006
0.616
0.477
0.414
0.343
0.283
0.236
特征值
5.957
1.012
0.379
0.227
0.1715
0.118
0.0803
0.0555
方差奉献率
0.745
0.126
0.047
0.028
0.021
0.015
0.01
0.007
方差累计奉献率
0.745
0.871
0.918
0.947
0.968
0.983
0.993
1
〔3〕确定主成分
由所得结果可以看出前两个特征值的累计奉献率已到达87.1%,这说明前两个主成分已根本包含了全部指标具有的信息。
因此,我们提取2个特征值。
碎石图
碎石图表现出从第三个主成分开场折线变得平坦,这与提取两个主成分相符。
〔4〕主成分得分
Comp.1
Comp.2
Comp.3
Comp.4
Comp.5
Comp.6
Comp.7
Comp.8
-5.579
-0.765
-0.549
-0.1299
-0.4656
0.24
-0.172
-0.1896
天津
-2.971
-0.323
-1.033
-0.7241
0.51763
0.2143
0.2199
-0.3201
1.5422
-0.243
-0.983
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