多元统计分析论文.pdf

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1、多元统计分析课程论文本科生课程论文课程名称：多元统计分析题目：关于房价的分析研究专业班级：统计姓名：李学号：完成时间：2014年11月25日多元统计分析课程论文关于房价的分析研究摘要为了进一步研究中国房价上涨的原因，我选取了房地产开发投资额、商品房销售面积、国内生产总值、城乡居民储蓄年末余款、地方财政预算内收入、年末总人口数以及在岗职员平均工资这七个指标对这个问题进行分析。由于各个指标的单位不一致，故先将各指标数据进行标准化。然后就这七个指标对35个省份进行聚类分析，得出各地房价的差异性。继而对这七个指标进行主成分

2、分析，分析这七个变量之间的相关关系，找出两个可以代表全局的主成分。最后再进行因子分析，根据相关性的大小把原始变量分组，从而找出少数几个主要因子。以下是通过SPSS软件分析房价问题的起因，针对2012年各省份关于房地产的的数据，进一步深入探究房价出现种种问题的根源所在，了解房价上涨的内在原因。关键词：房价上涨，SPSS软件，聚类分析，主成分分析，因子分析1多元统计分析课程论文1绪论1.1课题研究背景及目的2000年以来进入本世纪，中国大陆房地产市场改革在新的一波房地产投资热潮的推动下迅速升温。2001年房地产投资62

3、45亿元，占全社会总投资36898亿元的16.9%，到2004年房地产投资升高到14480.75亿元，占社会总投资58620.28亿元的24.7%（2005年上半年房地产业投资6193亿元，总投资32895亿元，占比18。8%)。与此同时，政府也出台多项优惠政策，以期望房地产业成为新兴的支柱产业。使用的方法包括，退还个人所得税，降低交易契税，放宽银行贷款条件，加大房地产业扶持力度等等。在这种背景下，房价开始迅速窜升。针对2012年天价房地产的的现状，进一步深入探究房价出现种种问题的根源所在，加强对当前我国房价的认识

4、，我就房价问题展开了深入的分析研究。1.2研究现状目前国内有很多关于房价上涨的报道，其原因也多种多样。自进入21世纪以来，房价问题的社会关注度不断提高，不断攀升的房价让越来越多的民众叫苦不迭，买房难成了社会上的普遍问题。尽管如此，地方政府的抬价，开发商的炒作，媒体的肆意报道，买房投资者的推波助澜，让房价泡沫日趋增大。1.3研究方法利用SPSS软件，运用聚类分析、主成分分析以及因子分析的方法，对关于房价的数据进行分析，得出结论。采用2012年我国35个主要省份的房地产开发投资额、商品房销售面积、国内生产总值、城乡居民

5、储蓄年末余款、地方财政预算内收入、年末总人口数以及在岗职员平均工资这七个指标，来研究影响房价的因素。1.4研究内容研究35个省份的房价差异及其分组；将影响房价的七个指标降维，在损失很小的情况下，得出几个主成分，使问题得到简化，提高分析效率；因子分析可以提高对经济现象的分析和解释。2多元统计分析课程论文2聚类分析通过聚类分析，得出35个省份按房价综合指标的分类。我首先对原始变量标准化，采用组间的类平均法，距离计算选择平方欧氏距离，对样品进行聚类。聚类分析输出结果：表2-1聚类表群集组合首次出现阶群集阶群集1群集2系数

6、群集1群集2下一阶13233.12100321725.153001732632.18101174818.2030065435.20900106815.2464077830.34160118712.3520018939.369001410416.375501211814.407701312434.4211002013819.5621101914320.6159022151113.6450024162231.6800021171726.725232018721.751802419829.7821302120417.92

7、312172521822.98719162222381.221142127236281.3270030247111.4071815273多元统计分析课程论文25451.44820031262231.816003227372.012222429281102.1630034293242.6882703030363.54829233131344.56730253232235.570263133332278.51832034341214.000283304多元统计分析课程论文图2-2根据聚类分析的输出结果，35个省份根据这

8、七个指标可以分为四类。在距离为10的位置往下切，得到如下的分类结果：1：{北京，上海}；2：{重庆}；3：{天津，广州}；其他的省份分到第4类。从各个省份的实际指标值看，重庆在七项指标上都与其他省份存在显著差异，归为一类比较合适。北京和上海的经济比较发达，故其可分为一类。天津和广州差异很小，故单独归为一类。由此可看出，经济越发达的城市，房价水平越高，经济水平