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
多元统计分析论文关于各地区固定资产投资价格指数的分析摘要：本文主要通过主成分分析、聚类分析和判别分析对全国30多个省的固定资产投资指数、建筑安装工程指数、设备工器具购置指数、其他费用指数进行分析。
关键词：主成分分析、欧氏距离、系统聚类分析、判别分析Summary：This article mainly through the principal components analysis, the cluster analysis and the distinction analysis to the national more than 30 province investment in the fixed assets indices, construction and installation the project index, the equipment labor appliance purchase index, other expense index carries on the analysis.Keywords：Principal Components Analysis、Euclidean distance、Discriminant analysis一、导言：注意微量信息引起的巨变，蝴蝶效应就是微量信息在一定条件下发生作用的过程。
在我们的经济活动中，每天的信息是大量的，这就要求我们从中发现那些对经济能产生最大影响的信息，有些是微量信息，有些是次级别的信息，本文的各地区固定资产投资价格指数就是一个非常值得深入发觉的信息。
该指数可以准确地反映固定资产投资中涉及的各类投资品和取费项目价格变动趋势和变动幅度，消除按现价计算的固定资产投资指标中的价格变动因素，真实地反映固定资产投资的规模、速度、结构和效益，为国家科学地制定、检查固定资产投资计划并提高宏观调控水平，为完善国民经济核算体系提供科学的、可靠的依据。
多元统计分析课程论文
主消费因子 F1 得分前五名地区依次是上海、广东、浙江、北京、福建，其中 上海的得分为3.44500，广东的得分为2.3833，远远高于其他地区，说明上海、 广东主要消费支出远远高于其他地区， 与实际情况比较接近。 主消费因子 F1 最后 五名地区依次是新疆、河南、青海、甘肃、黑龙江，这些地区经济发展相对落后， 人均消费支出低，其主要消费支出也低，但与实际情况还存在差距，贵州城镇居 民消费应比黑龙江消费要低，黑龙江不应划为最低人均消费地区。 次消费因子 F2 得分前五名地区依次是北京、内蒙古、吉林、天津、黑龙江； 次消费因子 F2 最后五名地区依次是福建、贵州、广西、西藏、海南，衣着和医 疗器械人均消费，在实际消费过程中，人们不容易观察到，这个结论还缺乏一定 依据；综合得分 F 前五名地区依次是上海、北京、广东、浙江、天津；这五个地 区经济都发达，人均收入和消费支出都高，将这些地区分为一类比较切合实际。 综合得分 F 最后五名地区依次是新疆、云南、甘肃、贵州、青海， 这些地区 人口稀少，经济发达相当落后，人民收入和消费水平均处于全国最低水平，与人 们观察到的实际情况比较接近， 将这些地区分为一类， 其他地区则分为另外一类， 这样一来就可以将31个省、市、自治区就分为三类，第一类为因子综合得分前五 名地区，第三类为因子综合得分最后五名地区，其余地区则划分为第二类。这种 分类结果比较切合实际情况。 分类结果如下表： 类别 地区 第一类 上海、北京、广东、浙江、天津 第二类 其余地区（福建、山东、湖南等） 第三类 新疆、云南、甘肃、贵州、青海
以各因子的方差贡献率占两个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总， 算出各地区的综合得分 F ，即 F (56.182 F1 27.662 F2 ) / 83.845 ，结果如下表：
多元统计分析毕业论文
2041模型及方程20411cev模型20412hjb方程2142指数效用函数对应的最优策略23421最优策略及其值函数23燕山大学本科生毕业论文iv422数值计算及其经济分析2543幂效用函数对应的最优策略28431最优策略及其值函数28432数值计算及其经济分析3044对数效用函数对应的最优策略34441最优策略及其值函数35442数值计算及其经济分析3645本章小结38结论39参考文献ii致谢错误
Abstract
Ill order to obtain more benefits and in response to insurance supervision，better risk-averse, the pursuit of greater profits, insurance companies not only on its reinsurance arrangement the hosting business, there will be suiplus to invest,. In reality, insurers1losses fiom undeiwriting compensation and investment aspects, such as earthquakes, air accidents caused by huge payments, investment losses from the financial crisis. In this case, the analysis of optimal reinsurance and investment strategy, has veiy important significance for the insurance・
如何运用多元统计方法进行毕业论文的实证研究
如何运用多元统计方法进行毕业论文的实证研究在毕业论文的实证研究中，多元统计方法是一种重要工具，可以帮助研究者提取和分析大量的数据。
本文将介绍如何运用多元统计方法进行毕业论文的实证研究，以帮助读者更好地理解和应用这种方法。
一、背景介绍在开始介绍多元统计方法之前，首先需要对研究背景进行介绍。
例如，如果毕业论文是关于消费者偏好的研究，可以从市场竞争激烈、消费者需求多样化等方面进行背景介绍，以准确描述研究的动机和重要性。
二、研究目的和假设在研究目的和假设部分，需要明确论文的目标和研究者的预期结果。
例如，在消费者偏好的研究中，研究目的可能是探究不同因素对消费者偏好的影响，假设则可以是价格因素、品牌知名度等对消费者偏好具有显著影响。
三、数据收集与样本选择在进行毕业论文的实证研究时，需要收集相关的数据并选择适当的样本。
可以使用问卷调查、实验设计等方法来收集数据，并基于明确的研究目的进行样本选择。
同时，需要确保数据的可靠性和有效性。
四、数据分析方法多元统计方法包括多元方差分析、逐步回归分析、主成分分析等。
在数据分析方法部分，需要根据研究目的选择合适的多元统计方法，并说明其原理和应用。
例如，如果研究的目的是探究不同因素对消费者偏好的影响，可以使用逐步回归分析来确定各因素的权重和显著性。
五、结果分析与讨论在多元统计方法的结果分析与讨论部分，需要对分析结果进行逐步解读和讨论。
例如，在消费者偏好的研究中，可以根据回归分析结果得出不同因素对消费者偏好的相对影响程度，并结合实际情况进行深入分析。
此外，还可以对研究假设进行验证，并对研究结果的局限性和未来的研究方向进行讨论。
六、结论与建议在结论与建议部分，需要对整个研究的结果进行总结，并提出对实践和未来研究的建议。
例如，在消费者偏好的研究中，可以总结各因素对消费者偏好的影响程度，并提出营销策略上的建议，如提升品牌知名度、调整价格策略等。
七、参考文献最后，在参考文献部分，需要按照学术规范列出所使用的文献，以便读者查证和了解相关研究。
多元统计分析期末论文
吉林财经大学2012-2013学年第一学期多元统计分析期末论文学院：工商管理专业：人力资源管理年级：1012学号：0802101218姓名：齐婧妍我国地区经济发展浅析摘要：本文主要运用聚类分析法，主成分分析法，因子分析法三种多元统计分析方法对2011年我国31个省、市、自治区的地区经济发展状况以及影响地区经济发展的主要因素（指标）相结合进行剖析。
根据不同分类方法得出不同的分析结果，从而从不同角度分析我国各地区经济发展存在的主要差异以及导致这些差异出现的原因，并最终就三种统计分析方法的结果对我国目前地区经济发展状况进行客观的综合概述。
关键字：地区发展水平聚类分析法主成分分析法因子分析法一、引言在日常生活过程中，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，为了能够更加简便地进行数据分析，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，主成分分析法和因子分析法对2011年我国31个省市自治区地区经济发展水平以及影响地区经济发展的几项重要指标进行了统计分析。
二、聚类分析聚类分析是研究“物以类聚”的一种方法。
聚类分析是应用最广泛的一种分类技术，它把性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。
聚类分析的职能是建立一种分类方法，它是将一批样品或变量，按照它们在性质上的相似程度进行分类。
通常我们用距离来度量样品之间的相似程度，用相似系数来度量变量之间的相似程度。
1.参与聚类的样本总量表通过观察上表，我们可以看出，在整个聚类过程中，描述我国所有省、市、自治区经济发展状况的31个样品都参与了聚类分析过程，没有遗失或未参与的样品。
这充分说明此次聚类分析已经对全部31个样品的各项指标进行了相似聚类，不需要再利用判别分析再进行二度聚类。
2.样品聚为3类时的样品归类表3.所有样品的聚类树形图（1）结合以上样品归类情况表和聚类树形图，分别给出了将2011年我国31个省、市、自治区经济发展状况作为样品聚类分为三类时的各样品所属类别。
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。
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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 X9
Y2 = 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。
这样就将繁冗的9个指标归结为上述2个，这两项指标相互作用，共同反映地区经济发展情况。
主成分得分如下（见表三）：
表三
三、聚类分析
在SPSS软件上根据主成分得分应用聚类分析中的类平均法得到如下树状图（见表四）：
表四
表四反映了全部31个省份地区聚类的情况，从中可以看到当取15左右范围的值时可以得到分类数为3的分类结果。
四、判别分析
将上述通过系统聚类的结果和两组待判别的数据导入SPSS，依次点击分析—分类—判别进行判别分析得到如下图表（见表五）：
Casewise Statistics
Highest Group
P(D>d | G=g) Case Number
Actual Group Predicted Group p df
Original 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
1
1
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
ungrouped
ungrouped
1
1
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2
3
.847
.847
.570
.490
.215
.407
.905
.994
.145
.938
.969
.471
.451
.679
.134
.753
.622
.818
.334
.980
.296
.472
.671
.157
.982
.378
.293
.373
.002
.000
.691
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2 表五
从表五结果我们可以看出第30组（广东）归为第2类，第31组（新疆）归为第3类，其他原属分类保持不变。
五、结果分析与问题探讨
全国各地区经济发展指标分类分布特征：以基于主成分分析法得到的两类综合指标对31个地区进行分类，从结果上看体现为：第一类（经济最发达）：北京、上海；第二类（经济较发达）：江苏、浙江、山东、广东；第三类（经济欠发达）：江西、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、福建、河南、湖北、湖南、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、青海、宁夏、新疆、甘肃。
由此可以看出我国经济发展在地域上呈现东强西弱、沿海优于内陆的渐变特征；其次层次感比较强、包含极端现象（如：北京、上海）。
全国各地区经济发展水平差异性分析：根据以上三类分析得知，“硬件基础”指标在衡量地区经济发展水平中处于首要决定条件，其次“居民生活”指标也在其中扮演着重要角色。
对各层次地区进行交互性比较分析可以发现：发达地区相较于较发达地区在居民平均工资、消费水平这两项经济指标上的优势很明显，分别有70.3%和87.9%的赶超额；而较发达地区与欠发达地区无论在硬件基础还是居民生活方面都存在着较大差距。
对此提出以下两点建议：
①通过上述分析，地区经济发展的硬件基础反映了该地65.083%的信息，所以把这个要素放在发展首位是最有效的推动力，它也是有力提升地区竞争力的重要保障。
所以要大力发展地区经济建设的硬件水平。
相应的可以采取增加进出口，加大固定资产投资，重视邮电、交通建设等措施。
②地区的经济发展同样离不开当地居民的贡献，他们是地方的建设者。
因此要努力改善当地居民的经济生活，提高他们的工资水平、刺激居民消费依此形成经济增长的良性循环。
参考文献：
【1】中国国家统计局中国统计年鉴 2010。
【2】何晓群编著多元统计分析（第三版）中国人民大学出版社。
附表：
标准化的九项经济指标数据。