多元统计论文 (1)
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。
多元统计分析 课程论文.doc
HUNAN UNIVERSITY 课程论文论文题目：有关我国居民消费因素的分析指导老师：学生名字：学生学号：专业班级：经济统计学院名称： xxx学院目录概述 (1)一、引言 (2)二、数据概述系 (2)三、分析方法 (3)四、数据分析 (3)（一）相关分析 (3)（二）因子分析 (10)（三）聚类分析 (15)五、分析与建议 (18)六、心得体会 (19)参考文献 (20)有关我国居民消费因素的分析概述生活离不开消费，随着社会发展，生活水平提高，消费也在逐渐变化，并且随着经济发展，各个地区的发展水平的差异，消费也产生了不同的变化，此篇论文主要目的是利用多元统计的方法，借助spss软件，对我国31个地区的居民消费情况进行分析。
了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。
并且通过因子得分，计算并排列出消费因素的综合得分，最后通过聚类分析，对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类，进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。
一.引言消费在宏观经济学中，指某时期一人或一国用于消费品的总支出。
与经济活动有着密不可分的关系，消费作为社会再生产的最终阶段，是生产者生产产品的目的和导向。
如果没有了消费，生产的存在也会变得毫无意义，消费促进了生产，给生产带来了源动力。
消费者的消费需求，也推动了生产的发展。
并且消费促进了货币流通，提供了就业岗位，降低失业率，拉动了经济增长，最终有助于提高人民的生活水平。
消费是国民经济保持增长的动力，只有拉动消费需求的增长，才能促进投资，促进产业结构的调整、宏观经济的增长，满足人民的物质生活的需求，实现生活水平的提高。
故消费和生活水平有着密切的关系，从而，通过对我国居民消费水平的分析，不但可以直观了解到我国总的消费趋向，各地区不同的消费主导因素，还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。
统计年鉴中的八项指标：食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。
多元统计分析论文
基于主成分分析的我国地区经济指标研究09统计班徐晓旺【摘要】地区经济的发展对我国现代化进程形成巨大的推动作用，而经济指标是评判地区发展水平的重要标志。
根据搜集的相应数据建立数据库，基于主成分分析、同时运用聚类分析以及判别分析的多元统计方法，对全国各地区的经济状况进行综合指标分析。
研究各省经济发展在全国的分布特征、筛选出具备可对比性的指标，进而探究造成差异的原因，同时具有针对性地提出相关建议。
【关键词】主成分分析；聚类分析；判别分析；地区经济指标一、引言随着社会的不断进步，经济发展的车轮将会继续滚动。
在整体水平提升的同时不难发现：我国各地区间发展势必存留着一定的差距，了解其具体的分布特征注定会是一个非常值得深入挖掘的信息。
结合对进出口总额、居民消费水平等9个经济指标的研究，致力于分析各地区硬件发展水平、人民生活状况的异同与经济发展的相关性。
本文将对中国31个省份地区的经济指标进行分析。
首先，应用主成分分析的方法对众多指标做降维处理并赋予各主成分以实际意义以获取综合性指标；进而，基于主成分分析结果通过聚类分析法把我国的31个地区分类；最后，根据聚类的结果建立判别函数同时运用判别分析将新疆、广东两个省份归类。
二、主成分分析搜集到的经济指标为：进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量、公交车运营数、居民平均工资和居民消费水平这九项指标。
在运用SPSS软件对以上数据开始分析前首先进行标准化处理，接着通过SPSS的操作，得到了如下的总方差分解结果（见表一）：表一由表一中结果可以看到保留2个主成分为宜，这2个主成分集中了原始9个变量信息的88.392%，可见效果比较好，这样原来的9个指标就可以通过这2个综合指标来反映。
此时，这2个主成分就起到了降维的作用。
通过SPSS进一步的操作还可以得到如下的主成分系数矩阵（见表二）：表二由表二可以得出前2个主成分的线性组合为：Y1 = 0.852 X1 + 0.979 X2 + 0.821 X3 + 0.957 X4 + 0.885 X5 + 0.742 X6 + 0.967 X7 +0.226 X8 + 0.513 X9Y2 = 0.393 X1 - 0.113 X2 - 0.419 X3 - 0.032 X4 - 0.233 X5 - 0.483 X6 + 0.109 X7 +0.915 X8 + 0.786 X9通过对上述线性组合的观察，我们可以得出：在主成分1中进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量和公交车运营数这几项指标的系数明显比主成分2的系数大，可以将Y1归类为地区经济发展中的硬件基础指标；在主成分2中平均工资和消费水平指标的系数最大，可以将Y2归类为地区经济发展中的居民生活指标。
多元统计分析课程论文
HUNAN UNIVERSITY 课程论文论文题目：有关我国居民消费因素的分析指导老师：学生名字：学生学号：专业班级：经济统计学院名称：xxx学院目录12...2.. .3. .. (3).. 310.15.18....19....20....有关我国居民消费因素的分析概述生活离不开消费，随着社会发展，生活水平提高，消费也在逐渐变化，并且随着经济发展，各个地区的发展水平的差异，消费也产生了不同的变化，此篇论文主要目的是利用多元统计的方法，借助spss软件，对我国31 个地区的居民消费情况进行分析。
了解我国31 个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等 8 个指标之间的一些联系。
并且通过因子得分，计算并排列出消费因素的综合得分，最后通过聚类分析，对我国31 个地区的居民消费情况做一个大致分类，进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。
一 .引言消费在宏观经济学中，指某时期一人或一国用于消费品的总支出。
与经济活动有着密不可分的关系，消费作为社会再生产的最终阶段，是生产者生产产品的目的和导向。
如果没有了消费，生产的存在也会变得毫无意义，消费促进了生产，给生产带来了源动力。
消费者的消费需求，也推动了生产的发展。
并且消费促进了货币流通，提供了就业岗位，降低失业率，拉动了经济增长，最终有助于提高人民的生活水平。
消费是国民经济保持增长的动力，只有拉动消费需求的增长，才能促进投资，促进产业结构的调整、宏观经济的增长，满足人民的物质生活的需求，实现生活水平的提高。
故消费和生活水平有着密切的关系，从而，通过对我国居民消费水平的分析，不但可以直观了解到我国总的消费趋向，各地区不同的消费主导因素，还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。
统计年鉴中的八项指标：食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。
囊括了居民消费的全部项目，居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。
多元统计分析论文范文精选3篇(全文)
多元统计分析论文范文精选3篇多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法，它的理论内容包含了多个方面的理论方法，每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用，应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论，再应用到实际经济生活中。
1聚类分析在证券投资中的应用（1）定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。
（2）在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。
证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。
1）弥补影响股票价格波动因素的不确定性证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的进展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。
聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础进展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。
影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。
2）聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。
而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司进展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的进展历史和未来进展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。
并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，猎取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。
多元统计分析论文1
U浙江财经学院东方学院《多元统计分析》课程论文论文题目：2011年我国农村居民生活消费分析学生姓名徐妙学期2013年第二学期分院信息专业统计班级10统计1班学号1020430112教师彭武珍成绩2013年6月17日2011年我国农村居民生活消费分析摘要：改革开放以来，我国广大地区农村居民生活水平普遍有所提高，价值观念也发生了许多变化，但是，他们的消费水平与城镇居民相比仍然偏低。
本文综合了因子分析与聚类分析,先进行因子分析, 再用因子分析的结果进行聚类分析，本文较多运用了31个省份的因子得分,计算出单因子情况下31个省份的得分和31个省份在八项消费产生的3个因子上的综合得分, 再把该得分作为31个省份的属性, 采用离差平方和(ward)方法进行聚类, 最后将城市分为四层，对整体进行综合评价和说明。
关键词：因子分析；聚类分析；综合评价1引言当前我国农村居民的消费结构主要是偏重物质生活消费，精神生活消费的比例较低。
商品消费主要集中于食品、居住以及日常生活物质消费等方面。
而交通通讯、文教娱乐用品及服务等精神生活消费品消费比例较小。
旅游休闲、家用汽车、耐用消费品等消费在绝大多数农村地区还处于未开发状态。
因此,笔者就我国农村居民生活消费结构进行因子分析和聚类分析,以期对农村居民生活消费的问题作一研究,并以此寻求合理的解决思路。
2因子分析2.1因子分析统计思想因子分析模型是主成分分析的推广。
它也是利用降维德思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
其基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量间相关性较高，而不同组的变量的相关性则较低。
因子分析不仅可以用来研究变量之间的相关关系，还可以用来研究样品之间的相关关系。
2.2因子的确定利用2011年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出资料(见附表一，摘自《中国统计年鉴(2012)》),做因子相关性分析得：表1 相关矩阵表食品衣着居住家庭设备及用品文教娱乐交通通信医疗保健其他相关食品 1.000 .760 .796 .831 .839 .923 .786 .919 衣着.760 1.000 .789 .778 .848 .883 .845 .793居住.796 .789 1.000 .888 .814 .843 .846 .846家庭设备及用品.831 .778 .888 1.000 .840 .855 .811 .825 文教娱乐.839 .848 .814 .840 1.000 .896 .883 .892交通通信.923 .883 .843 .855 .896 1.000 .874 .879医疗保健.786 .845 .846 .811 .883 .874 1.000 .862其他.919 .793 .846 .825 .892 .879 .862 1.000 Sig.（单侧）食品.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 衣着.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000居住.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000家庭设备及用品.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 文教娱乐.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000交通通信.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000医疗保健.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000其他.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 由上面的结果可知，原始变量之间有较强的相关性，进行因子分析是合适的。
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下文是店铺为大家整理的关于多元统计的论文的范文，欢迎大家阅读参考!关于多元统计的论文篇1基于多元统计的汽车性能评价[摘要]本文将汽车六项主要指标作为原始数据，包括经济性(A)，服务(B)，设计(C)，运动型汽车(D)，安全性(E)，易操作性(F)。
对不同型号汽车的定性变量进行分析。
利用主成分分析法提取了三个主成分，第一主成分代表汽车机动性和稳定性，在服务、设计、运动、安全这四个变量上的载荷值很大。
第二主成分反应操控性。
第三主成分体现了汽车的经济性。
通过聚类分析法将汽车品牌从非常好到非常差分为六档。
汽车性能的定量化，使得客户能更深入地了解汽车，继而有针对性地购买产品。
另一方面，为企业制定营销策略给出了建议。
[关键词]主成分分析;聚类分析;汽车性能1、引言近年来，随着我国经济的迅速发展，人民生活水平的不断提高，汽车市场也得到了快速的发展。
企业为争夺汽车销售市场，需要以客户为中心，对不同品牌汽车性能定量化，使得人们更深入的了解汽车。
本文针对汽车各项指标进行了研究，为汽车行业的营销进一步提升提供理论上的支持。
2、原始数据来源及记号汽车指标数据来自Wolfgang Hardle和Leopold Simar著的，陈诗一译的《应用多元统计分析》(第二版)附录B7。
这些数据是40个人所拥有的24种类型的汽车的平均指标数据。
这些指标从1(非常好)到6(非常差)分为6档。
变量A表示经济性，B表示服务，C表示设计，D表示运动型汽车，E是安全性，F是易操作性。
3、评价方法的选取使用SAS(9.3)软件作为统计分析工具，利用其自有的数据标准化功能，对6个指标的原始数据进行标准化处理。
采用“主成分聚类分析法”对汽车种类进行定量化的综合评价，即先做主成分分析，再取若干主成分对样品进行聚类分析，结合综合主成分得分排序对样品进行分类排名。
多元统计分析论文
河北联合大学多元统计课程论文论文题目：对中国各地区综合实力测评学院：理学院专业：统计学班级：统计1班姓名：侯雅琴学号：指导教师：高艳目录摘要、关键字、引言 (1)1 数据说明 (2)2 因子分析 (2)3 聚类分析 (7)4 判别分析 (9)5 结果分析 (12)6 参考文献 (13)附表 (14)对中国各地区综合实力测评【摘要】本文对中国各地区综合实力进行测评，以31个地区2010年的10项指标数据为样本，采用因子分析对描述各地区的实力的各项指标变量进行分析，以聚类分析和判别分析相结合对地区发展类型进行分析，再利用各指标变量间的相关性进行分析，得出相关结论以分析各地区的发展情况。
【关键词】各地区综合实力测评因子分析聚类分析判别分析引言：在这样一个信息时代，只有全面的可持续的发展才是衡量一个地区综合实力的指标，仅仅是经济发展情况不再能全面具体的体现一个地区的综合实力，经济发展水平、科技发展水平、能源储量和利用率、基础设施建设、文化发展水平等等，这些综合的因素才是体现一个地区真正的面貌，单纯的GDP指标并不能完全反映一个地区的经济发展水平，为了克服单纯GDP指标的缺陷，我们在GDP指标的基础上，综合考虑其他各方面的发展指数，本文就外商投资进出口总额、地区生产总值、地区运输路线总长度、医疗卫生室数量、创新产品项目数、创新经费、高校数目、等10个指标变量对31地区的综合实力进行测评，通过因子分析、聚类分析、等多元统计方法对各指标变量以及各地区进行统筹分析，以总结促进各地区和谐可持续发展的原因。
一、数据说明对各地区进行综合测评的各指标变量：原始数据来源：《中国统计年鉴——2010》原始数据见附录表-1二、因子分析：1.考察原有指标变量是否适合因子分析（原有变量之间是否存在一定的线性关系）：借助变量的相关系数矩阵，KMO和巴特利特球度检验，进行分析。
表—2由相关矩阵可以看出外商投资进出口总额与地区生产总值、创新产品项目数、创新经费、社会服务设施数的相关系数较高（相关系数值均大于0.5），五个变量间呈现较强的线性关系，农业用地面积和林地面积高度相关，医疗卫生室数量和运输路线长度也具有较高的相关性，都可从中提取公共因子，进行因子分析。
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主成分分析的应用摘要：改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，人们生活水平质量大幅提高，经济指标成为行业兴旺重要指针，本文是在课程《实用多元统计分析》基础知识为基石，从青海德令哈市工业部门13个行业的8项重要经济指标着手，运用主成分分析的方法，对这些年份的生活能源消费量进行比较．我们首先用SPSS16.0软件对初始数据进行计算，并对输出的结果分析得到两个主成分，然后分析了，并从实际出发提出相应的对策和建议。
关键词：，多元统计分析 生活能源消费量，我国能源消费现状，主成分分析一、理论知识基础我们在罗文强老师课堂上讨论了主成分计算从协方差矩阵Σ出发的，其结果受变量单位的影响。
不同的变量往往有不同的单位，对同一变量单位的改变会产生不同的主成分，主成分倾向于多归纳方差大的变量的信息，对于方差小的变量就可能体现得不够，也存在“大数吃小数”的问题。
为使主成分分析能够均等地对待每一个原始变量，消除由于单位的不同可能带来的影响，我们常常将各原始变量作标准化处理，即令*()()i i i i X E X X D X -=1,,i p = (6.25）显然，***1(,,)p X X '=X 的协方差矩阵就是X 的相关系数矩阵R 。
实际应用中，X 的相关系数矩阵R 可以通过（2.13）式，利用样本数据来估计。
这里我们需要进一步强调的是，从相关阵求得的主成分与协差阵求得的主成分一般情况是不相同的。
实际表明，这种差异有时很大。
我们认为，如果各指标之间的数量级相差悬殊，特别是各指标有不同的物理量纲的话，较为合理的做法是使用R 代替∑。
对于研究经济问题所涉及的变量单位大都不统一，采用R 代替∑后，可以看作是用标准化的数据做分析，这样使得主成分有现实经济意义，不仅便于剖析实际问题，又可以避免突出数值大的变量。
结合老师所讲总结了利用主成分分析处理实际问题的基本简要步骤主成分分析的具体步骤可以归纳为：(1) 将原始数据标准化； (2) 建立变量的相关系数阵；(3) 求R 的特征根为**10p λλ≥≥≥ ，相应的特征向量为***12,,,p T T T ；(4) 由累积方差贡献率确定主成分的个数（m ），并写出主成分为*()i i Y T '=X ， 1,2,,i m =SPSS 没有提供主成分分析的专用功能，只有因子分析的功能。
但是因子分析和主成分分析有着密切的联系。
因子分析的重要步骤——因子的提取最常用的方法就是“主成分法”。
利用因子分析的结果，可以很容易地实现主成分分析。
具体来讲，就是利用因子载荷阵和相关系数矩阵的特征根来计算特征向量。
即：ijij ja z λ=其中，ij z 为第j 个特征向量的第i 个元素；ij a 为因子载荷阵第i 行第j 列的元素；j λ为第j 个因子对应的特征根。
然后再利用计算出的特征向量来计算主成分。
二、利用理论分析实例德令哈市是蒙古语，意为“金色的世界”。
它位于举世闻名的柴达木盆地东北边缘，1988年4月，经国务院批准，德令哈市撤镇建市，德令哈的发展从此又翻开了新的一页。
经过全市各族人民的辛勤努力，一座高原新城巍然屹立于八百里瀚海戈壁上。
该市下辖蓄集、郭里木、宗务隆、戈壁、怀头他拉5个乡，全市总人口将近7万，共有19个民族，各兄弟民族团结和睦、携手共进，正用勤劳的双手描绘着这个民族大家庭光辉的蓝图。
在中国现今工业几乎是一个城市繁荣的最重要保证，通过网络获得了该区的工业部门8项重要经济指标的数据，现利用所学知识对其进行评价。
表1是青海德令哈市工业部门13个行业的8项重要经济指标的数据，这8项经济指标分别是： X1：年末固定资产净值，单位：万元； X2：职工人数据，单位：人； X3：工业总产值，单位：万元；X4：全员劳动生产率，单位：元/人年；X5：百元固定资产原值实现产值，单位：元； X6：资金利税率，单位：%； X7：标准燃料消费量，单位：吨；X8：能源利用效果，单位：万元/吨。
表1 青海德令哈市市工业部门13个行业8项指标X 1X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 冶金 90342 52455 101091 19272 82 16.1 197435 0.172 电力 4903 1973 2035 10313 34.2 7.1 592077 0.003 煤炭 6735 21139 3767 1780 36.1 8.2 726396 0.003 化学 49454 36241 81557 22504 98.1 25.9 348226 0.985 机器 139190 203505 215898 10609 93.2 12.6 139572 0.628 建材 12215 16219 10351 6382 62.5 8.7 145818 0.066 森工 2372 6572 8103 12329 184.4 22.2 20921 0.152 食品 11062 23078 54935 23804 370.4 41 65486 0.263 纺织 17111 23907 52108 21796 221.5 21.5 63806 0.276 缝纫 1206 3930 6126 15586 330.4 29.5 1840 0.437 皮革 2150 5704 6200 10870 184.2 12 8913 0.274 造纸 5251 6155 10383 16875 146.4 27.5 78796 0.151 文教1434113203193961469194.617.863541.574我们要考虑的是：如何从这些经济指标出发，对各工业部门进行综合评价与排序？从标准化数据出发我们先计算这些指标的主成分，然后通过主成分的大小进行排序。
表2和表3分别是特征根（累计贡献率）和特征向量的信息。
利用主成分得分进行综合评价时，从特征向量我们可以写出所有8个主成分的具体形式：****11234****56780.4760.4730.4240.2130.3880.3520.2150.055Y X X X X X X X X=++---++****21234****56780.2960.2780.3780.4510.3310.4030.3770.273Y X X X X X X X X=+++++-+……表2 特征根和累计贡献率序号特征根方差贡献率% 累计贡献率%1 3.1049 38.8114 38.81142 2.8974 36.2180 75.02943 0.9302 11.6277 86.65714 0.6421 8.0265 94.68365 0.3041 3.8011 98.48476 0.0866 1.0825 99.56727 0.0322 0.4023 99.96958 0.0024 0.0305 100.0000表3 特征向量特征向量1 特征向量2 特征向量3 特征向量4 特征向量5 特征向量6 特征向量7 特征向量81 0.477 0.296 0.104 0.045 -0.184 -0.066 0.758 0.2452 0.473 0.278 0.163 -0.174 0.305 -0.048 -0.518 0.5273 0.424 0.378 0.156 0.059 0.017 0.099 -0.174 -0.7814 -0.213 0.451 -0.009 0.516 -0.539 0.288 -0.249 0.2205 -0.388 0.331 0.321 -0.199 0.450 0.582 0.233 0.0316 -0.352 0.403 0.145 0.279 0.317 -0.714 0.056 -0.0427 0.215 -0.377 0.140 0.758 0.418 0.194 0.053 0.0418 0.055 0.273 -0.891 0.072 0.322 0.122 0.067 -0.003我们以特征根为权，对8个主成分进行加权综合，得出各工业部门的综合得分，从而对13个行业进行综合评价和排序：812888128111iiii i i Y Y Y Y λλλλλλ====+++∑∑∑表4 各行业主成分得分及排序行业 Y 1 Y 2 …… Y 8 综合得分排序冶金 1.475 0.759 …… 0.004 0.911 2 电力 0.498 -2.592 …… 0.067 -0.654 12 煤炭 1.056 -3.226 …… -0.024 -0.629 11 化学 0.460 1.184 …… -0.052 0.618 3 机器 4.528 2.262 …… 0.023 2.589 1 建材 0.330 -1.774 …… -0.067 -0.602 10 森工 -1.103 -0.318 …… -0.035 -0.573 9 食品 -2.195 2.244 …… -0.052 0.155 4 纺织 -0.841 0.896 …… -0.001 0.033 5 缝纫 -2.0320.825…… 0.073-0.476 8 皮革 -0.713 -0.756 …… -0.030 -0.659 13 造纸 -1.201 0.030 …… 0.079 -0.437 7 文教-0.2630.464……0.015-0.2766三、结果分析与实际建议从表4可以看出，机器行业在海德令哈市的综合评价排在第一，这一点在我们当今社会也是有目共识的，机器的出现可谓是人类发展史上最伟大的飞跃，就算在现在社会机器也是行业的领头羊，几乎任何行业都需要机器的推动。
利用SPSS 的主成分分析我们清晰地看见了，其在与其他行业的对比中占的优势，这一点原始数据也反映出机器行业存在明显的规模优势，另外从前两个主成分得分上看，该行业也排在第一位，同样存在效益优势。
特别是在青藏高原上坐落的一座一个小城市更显的重要；而排在最后三位的分别是皮革行业、电力行业和煤炭行业。
面对这样的结果，我们应该有些思考，在这个追求效益的时代一个地区要想有较快的速度发展，就必须重视机器的更新，与时代接轨。
这一点不仅能对机器这个行业有帮助，对于其他行业同样有着助推作用，其实此案例几个样本之间应该存在一些联系，但由于知识有限不能将其表征出来。
参考文献(1)向东进李宏伟刘小雅实用多元统计中国地质大学出版社2005年9月(2)朱建平应用多元统计分析。
北京科学出版社2010年8月(3)中华人民共和国统计年鉴（网上参考）(4)王力宏应用多元统计分析：模型，案例及SPSS应用北京经济科学出版2010年3月。