多元统计分析论文Word文档下载推荐.docx

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100

94.7

108.4

97.4

55.5

上海

92.3

95.1

92.7

112

95.4

57.5

天津

87.9

93.4

88.7

98

90

62.7

浙江

80.9

89.4

85.1

78.5

86.6

58

广东

79.2

90.4

86.9

65.9

86.5

59.4

江苏

77.8

82.1

74.8

81.2

75.9

74.6

辽宁

76.3

85.8

65.7

93.1

68.1

69.6

福建

72.4

83.4

71.7

67.7

76

60.4

山东

70.8

67

75.7

70.2

77.2

黑龙江

70.1

78.1

55.7

67.6

71

吉林

67.9

81.1

51.8

56.8

湖北

73.5

48.7

79.9

56

79

陕西

71.5

48.2

81.9

51.7

河北

65

60.1

52.4

75.6

66.4

76.6

山西

64.1

73.2

41

73

57.3

87.8

海南

71.6

46.2

61.8

54.5

重庆

64

69.7

41.9

76.2

63.2

77.9

内蒙古

42.2

78.2

50.2

81.4

湖南

60.9

60.5

40.3

73.9

56.4

84.4

青海

59.9

73.8

43.7

63.9

47

80.1

四川

59.3

60.7

43.5

71.9

50.6

宁夏

58.2

45.9

67.1

46.7

61.6

新疆

64.7

71.2

57.2

75.1

64.6

安徽

56.7

61.3

41.2

63.5

52.5

72.6

云南

49.8

59.8

48.1

72.3

甘肃

56.6

66

36.6

66.2

45.8

79.4

广西

56.1

63.8

37.1

64.4

66.6

江西

54.7

33.3

45.6

77.5

河南

51.6

42.1

63.3

55

66.9

贵州

51.1

61.9

31.5

西藏

50.9

59.7

50.1

29.9

62.4

二，根据上面的图表进行主成分分析

编写SAS程序如下

dataxiaokang;

inputstate$x1-x6;

labelx1='

综合指数'

x2='

社会结构'

x3='

经济与技术发展'

x4='

人口素质'

x5='

生活质量'

x6='

法制与治安'

;

cards;

北京93.20100.0094.70108.4097.4055.50

上海92.3095.1092.70112.0095.4057.50

天津87.9093.4088.7098.0090.0062.70

浙江80.9089.4085.1078.5086.6058.00

广东79.2090.4086.9065.9086.5059.40

江苏77.8082.1074.8081.2075.9074.60

辽宁76.3085.8065.7093.1068.1069.60

福建72.4083.4071.7067.7076.0060.40

山东71.7070.8067.0075.7070.2077.20

黑龙江70.1078.1055.7082.1067.6071.00

吉林67.9081.1051.8085.8056.8068.10

湖北65.9073.5048.7079.9056.0079.00

陕西65.9071.5048.2081.9051.7085.80

河北65.0060.1052.4075.6066.4076.60

山西64.1073.2041.0073.0057.3087.80

海南64.1071.6046.2061.8054.50100.00

重庆64.0069.7041.9076.2063.2077.90

内蒙古63.2073.5042.2078.2050.2081.40

湖南60.9060.5040.3073.9056.4084.40

青海59.9073.8043.7063.9047.0080.10

四川59.3060.7043.5071.9050.6078.50

宁夏58.2073.5045.9067.1046.7061.60

新疆64.7071.2057.2075.1057.3064.60

安徽56.7061.3041.2063.5052.5072.60

云南56.7059.4049.8059.8048.1072.30

甘肃56.6066.0036.6066.2045.8079.40

广西56.1063.8037.1064.4056.1066.60

江西54.7066.4033.3061.6045.6077.50

河南54.5051.6042.1063.3055.0066.90

贵州51.1061.9031.5056.0041.0075.60

西藏50.9059.7050.1056.7029.9062.40

procprincompdata=xiaokangout=xiaokangprin;

varx1-x6;

run;

结果如下

表1

表2

表3

结果共产生了5张表，表1显示了数据集中观测和变量的信息，第二张表给出了各个变量的简单统计量，包括均值和标准差。

表3则计算了变量的相关系数矩阵

表4给出了相关系数矩阵的特征值，程序计算了全部6个特征值，第一列显示了计算的特征值，第二列计算了相邻的特征值之差，第三列给出了每个主成分的方差贡献率，第四列是主成分的累计方差贡献率。

可以得到第一主成分的方差贡献率为0.7820，第二主成分的方差贡献率为0.1270，两个主成分的累计方差贡献率为0.9090。

所以，可以选择前两个主成分就能够较好地反映数据的信息。

表4

表5给出了有相关系数矩阵计算的特征向量，由表5可以看出显示了所有6个变量。

根据特征向量，我们可以写出由标准化后的变量所表达的第一主成分为

y=0.453509x1+0.425846x2+0.440814x3+0.386965x4+0.435961x5-0.280828x6

第二主成分为

y=0.198228x1+0.113709x2-0.139239x3+0.372841x4+0.063428x5+0.886202x6

第一主成分主要反映了综合指数，社会结构，社会与经济技术发展，人口素质，生活质量。

而在法制与治安上的系数为负值。

第二主成分中法制与治安（值为0.886202）和人口素质（值为0.372841）系数值明显大于其他系数值，因此主要反映了法制与治安的情况。

表5

查看资源管理器窗口，可以看到各个主成分的得分

可以根据主成分得分对各省市小康水平作出评价，编写SAS程序如下

procsortdata=xiaokangprinout=xiaokangprin1;

bydescendingprin1;

procprintdata=xiaokangprin1;

varstateprin1;

procsortdata=xiaokangprinout=xiaokangprin2;

bydescendingprin2;

procprintdata=xiaokangprin2;

varstateprin2;

运行结果如下

由prin1表分析可知，北京，上海，天津，浙江，广东排在前五位，说明这五个省市的小康综合水平较高。

江西，西藏，贵州排在后三位，说明这三个省份的小康水平相对较低

下面再看表prin2

由表prin2可以分析得到，海南，陕西，山西三省份的法制与治安水平和人口素质在全国范围内最高，说明三省份的发展较为稳定。

而西藏地区的情况相对较差，综合两表分析，小康发展水平与地区人口素质，治安与法制是相关联的。

三，对小康指数进行聚类分析

根据上文所给的小康指标数据进行聚类分析，编写SAS程序如下

dataxiaokang1;

inputstate$x1-x6;

procclusterdata=xiaokang1method=aveouttree=otstandardpseudoccc;

idstate;

proctreedata=othorizontal;

运行结果如下；

（1）下表给出的是相关系数矩阵的特征值信息。

（2）表2给出的是整个系统聚类过程的信息，包括合并类的步骤及相关统计量。

由表2可以看出系统聚类总共进行了30步。

（3）表3就是TREE过程绘制的谱系图，该图可以直观了解整个系统聚类的过程，清晰的知道各省市在不同小康水平下的分类

表3

（4）以下是具体分析

由表2可知

统计量随着分类个数的减少而减少，并有3类合并为2类时，

的统计量减少的较快（从0.700减少到0.425），因此从

统计量分析来看分为3类较为合适。

分析半偏

统计量可以看到当NCL=1时，半偏

值为0.4252，当NCL=2时，半偏

值为0.2744。

可以看到这两步合并的效果并不好，应该采取上一步的的分类，大致可分为2类或3类。

继续看伪F统计量，大致呈递减规律，但当NCL=20，15，13，9，8，6，4，3时，伪F呈局部增加趋势，根据伪F统计量准则认为可分为20，15，13，9，8，6，4，3类。

最后看

统计量，当NCL=20,15,14,13,9,8,6,4,3,2时，

值出现了局部增大，应采取上一步分类，从伪

统计量看可分为21,16,15,14,10,9,7,5,4,3类。

综合以上分析，可以得到最终分为3类效果比较合适，则这三类的结果是

第一类：

北京上海天津

第二类：

浙江广东福建江苏辽宁山东黑龙江吉林

第三类：

湖北内蒙古山西陕西重庆河北湖南四川青海甘肃江西贵州安徽

云南广西河南宁夏新疆西藏海南

从分类的结果可以看出北京，上海，天津三个城市小康水平最高，浙江，广东，福建，江苏，辽宁，山东，黑龙江，吉林小康水平处在第二类，其余省市小康水平相对较低，国家在指定经济发展政策时，为实现共同富裕的理想应多关注第三类省市的经济建设。

总结

　胡锦涛在报告中指出，根据我国经济社会发展实际，要在十六大、十七大确立的全面建设小康社会目标的基础上努力实现新的要求。

　　经济持续健康发展。

转变经济发展方式取得重大进展，在发展平衡性、协调性、可持续性明显增强的基础上，实现国内生产总值和城乡居民人均收入比二0一0年翻一番。

科技进步对经济增长的贡献率大幅上升，进入创新型国家行列。

工业化基本实现，信息化水平大幅提升，城镇化质量明显提高，农业现代化和社会主义新农村建设成效显著，区域协调发展机制基本形成。

对外开放水平进一步提高，国际竞争力明显增强。

目前，可以肯定的是我国并未实现普遍意义上的小康社会，综合论文得出的结论，只有实现我国社会各方面建设的进步，统筹规划城乡经济发展，经济发展战略向欠发展地区转移，实现真正意义上的小康社会。

参考资料党课教育文献（XX）《SAS统计软件分析与应用》（王芳编著）