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1、实用文档《应用多元统计分析》期末论文农村居民生活消费分析——2014年我国农村居民消费分析文案大全实用文档目录摘要3一、引言4二、因子分析法42.1统计思想42.2因子的确定52.3分析过程62.3.1基本分析62.3.2因子载荷矩阵72.3.3因子得分9三、聚类分析法123.1系统聚类法的思想123.2系统聚类12文案大全实用文档四、影响农村居民消费因素134.1收入影响134.2消费环境影响134.3消费观念影响14五、参考文献14六、附录：14农村居民生活消费分析——2014年我国农村居民消费分析摘要：本文综合了因子分析与
2、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。在2014年农村居民消费结构的数据基础上,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,最后将城市分为三层，对整体进行综合评价和说明。关键词：因子分析；聚类分析；综合评价文案大全实用文档2014年我国农村居民消费分析一、引言文案大全实用文档由于我国国土辽阔,自然条件差异很大,经济发展极不平衡,一些地区、一些乡村、一些居民群体的生
3、活目前与小康指标仍有差距,有的甚至还没有解决温饱问题。我国现有65%的人口在农村,农村居民的生活问题是全面建设小康社会的主要问题。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。二、因子分析法2.1、统计思想因子分析的基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所以变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，并依据相关性的大小将变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组代表一个基本结构，这个基本结构成为公
4、共因子。对于所研究的问题试图用最小个数的不可观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测的每一个变量。2.2、因子的确定利用2014年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出资料。摘自《中国统计年鉴(2015)》做因子相关性分析得：表一、相关矩阵表相关矩阵a食品衣着居住家庭设备及服务交通和通讯文娱用品及服务医疗保健其他商品和服务相关食品1.000.669.831.789.759.356.462.818衣着.6691.000.760.729.871.499.722.755居住.831.7601.000.872.814.
5、547.645.767家庭设备及服务.789.729.8721.000.764.466.516.694文案大全实用文档交通和通讯.759.871.814.7641.000.580.698.763文娱用品及服务.356.499.547.466.5801.000.691.505医疗保健.462.722.645.516.698.6911.000.613其他商品和服务.818.755.767.694.763.505.6131.000Sig.（单侧）食品.000.000.000.000.027.005.000衣着.000.000.000.
6、000.003.000.000居住.000.000.000.000.001.000.000家庭设备及服务.000.000.000.000.005.002.000交通和通讯.000.000.000.000.000.000.000文娱用品及服务.027.003.001.005.000.000.002医疗保健.005.000.000.002.000.000.000其他商品和服务.000.000.000.000.000.002.000a.行列式=.000因子相关相关矩阵反映我国农村居民消费结构的各指标之间存在较高的相关性,而变量间存在较
7、为明显的相关关系是应用因子分析提取主因子，并以此为依据构造评价体系的基础。因此存在可以采用因子分析进行分析的可能。2.3分析过程2.3.1、基本分析文案大全实用文档共同度描述的是变量Ｘi(i=1,2,„,m)对m个因子的依赖程度，也就是用m个因子描述变量的有效性。本文用因子分析法，选取特征值r>1的变量作为主因子并计算其共同度。表二、公因子方差表公因子方差初始提取食品1.000.939衣着1.000.961居住1.000.941家庭设备及服务1.000.948交通和通讯1.000.929文娱用品及服务1.000.997医疗保健1
8、.000.992其他商品和服务1.000.958提取方法：主成份分析。由表二可以看出，主因子对每个变量指标有很强的解释力。表三、解释的总方差表解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%15.693
