基于各地区各类商品消费性支出的统计分析.pdf

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1、应用多元统计分析期末论文论文题目:基于各地区各类商品消费性支出的统计分析作者:殷云剑学号:0810120001完成日期:2011年1月23号评语:论文成绩:-0-摘要消费性支出从来就是公共财政基本的和主要的支出内容,本论文使用国家统计局网站上给的2008年各地区的八类商品的消费性支出的数据,先利用系统聚类法对各地区的消费性支出做一个分类,分别找出消费性高和低的地区。另外,考虑到食品、衣着、居住是人们的基本生活物质需求,所以我们将这三类商品分成一类,另外五类商品分成一类,猜测这两组商品之间的消费性支出存在很强的相关性,并通过简单的数据观测和强有力的典型相关来证实这一想法。在得到两组变量

2、的第一典型变量存在很强的相关之后,建立两者之间的线性模型,并通过线性回归来证实这一模型是显著的,并利用最小二乘法求出模型中的参数。关键词:消费价格指数系统聚类法典型相关线性相关-1-目录1引言.....................................................................32消费性支出的聚类......................................................32.1各观测之间的距离的定义.............................................32.2类平

3、均法分类.........................................................42.3WARD离差平方和法分类.............................................52.4两种分类结果的简单比较说明........................................63两组变量的相关性分析.................................................83.1简单的初步分析............................................

4、..........83.2两组变量的典型相关.................................................93.2.1典型相关系数的显著性检验.........................................93.2.2典型相关系数的求解...............................................103.3典型变量的进一步讨论...............................................114最终的结论分析..............................

5、..........................135报告的评价..............................................................145.1报告的优点.........................................................145.2报告的缺点.........................................................145.3可以进一步研究的问题.............................................146附录

6、.....................................................................15.6.1数据................................................................156.2SAS程序............................................................167参考文献................................................................18-2-§1引言消费性支

7、出是指政府以消费者身份在市场上购买所需商品和劳务所发生的支出,同人们切身利益,眼前利益密切相关,是衡量居民生活水平的一个重要指标,因此对这项指标的研究有着重要意义。我们使用国家统计局给出的2008年全国31个地区(27个省及4个直辖市)的八类商品的消费性支出,包括食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化及娱乐服务、杂项商品和服务,对全国的这31个地区的做一个分类,使用的方法是系统聚类法中的类平均法和WARD离差平方和法,分别找出

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