1999年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出.docx

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1、1999年城镇居民家庭平均每人全年消费性支出KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.809Bartlett的球形度检验近似卡方209.154df28Sig..000kmo接近于1，适合做因子分析，sig小于0.05说明变量间存在相关关系，即适合做因子分析。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%15.09863.72163.7215.09863.72163.7214.67058.36958.36921.35216.9

2、0380.6251.35216.90380.6251.78022.25680.6253.5757.18487.8094.4065.07992.8875.2813.51696.4036.1221.52897.9327.0931.15899.0908.073.910100.000提取方法：主成份分析。只有前两个因子的特征值>1,且累计占80.625%，因此提取前两个作为主因子通过图可以看出，主因子的斜率较陡，剩余因子较为平缓，因此选择前两个因子作为主因子。公因子方差初始提取食品1.000.828衣着1.000.848家庭设备用品及服

3、务1.000.723医疗保健1.000.683交通和通讯1.000.839娱乐教育文化服务1.000.841居住1.000.875杂项商品和服务1.000.813提取方法：主成份分析。主成分分析提取信息，可以看出居住的最多，医疗保健的损失率最低。成份矩阵a成份12食品.905-.090衣着.298.871家庭设备用品及服务.847.076医疗保健.722.401交通和通讯.876-.270娱乐教育文化服务.916.032居住.737-.577杂项商品和服务.895.112提取方法:主成份。a.已提取了2个成份。第一个主成分的函数

4、表达式：Y=0.401*食品+0.131*衣着+0.375*家庭+0.319*医疗+0.388*交通+0.406*娱乐+0.326*居住+0.396*杂项第二个主成分的函数表达式：Y=-0.077*食品+0.749*衣着+0.065*家庭+0.345*医疗-0.232*交通+0.028*娱乐-0.496*居住+0.096*杂项由图可得北京，上海，广东的消费水平最高。