关于我国民航客运量的统计分析
摘要：民航的客运量对于国家的经济发展有非常重要的作用，在本次统计分析中，本人在网搜集资料，调查国民收入，消费额，铁路客运量，民航航线里程，来华旅游入境人数，通过运用统计学中的spss软件对这些变量进行相关分析和回归分析，了解这些变量之间的相关关系和显著性检验。
关键词：民航客运量成因多元线性回归：
1.引言
中国民航业在国民经济中的地位正在不断提高，发挥的作用也进一步增强和扩大。
首先，民航是国民经济现代化的基础构架。交通运输是国民经济的基础，民航业拥有高速长途运输的功能，不仅是国民经济的基础，而且是实现国民经济现代化的基础，又是现代化的标志和综合国力的直接体现。因此，随着国民经济发展及其现代化水平的提高，必须不断加强航空运输建设，以适应和促进国民经济发展三步走战略目标的实现。
其次，民航业是以高新技术装备起来的现代化运输方式，具有快捷性、舒适性、机动性、安全性和国际性的特点，对旅客运输的占有率不断提高，在综合运输体系中的地位已经由改革开放前的从属地位和运输辅助力量，成长为旅客运输的主力之一，特别是长途客运和国际运输最主要的运输方式，也是某些其他运输工具不能通达地区和特殊需要的主要运输方式。
第三，改革开放是我国的基本国策，中国经济与世界经济接轨，融入世界经济体系，必须有航空运输作为支撑，发展航空运输对把外国企业“请进来”都有重要的促进和支撑作用。因此，随着我国开放度的加大，航空运输必须有一个更快的发展。
我国幅员辽阔，人口众多，资源丰富，适合发展快捷便利的航空运输。经济持续快速增长，改革开放不断深入，人民生活逐步提高，都将促进航空运输发展;对外交往增多，旅游外贸发展，将对航空运输产生更大需求。我国民航的发展前景十分广阔。民航在发展和改革中已经取得了令人瞩目的成就，但在一定程度上还不能适应国民经济和社会发展的需要。面对新世纪的挑战，当前民航业存在若干需要解决的重要问题。因此，研究民航客运量的发展趋势是非常必要的。
2，数据来源及其说明
中国民航客运量的回归模型。为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因,我们以民航客运量作为因变量y,以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。y—民航客运量(万人),x1—国民收入(亿元),x2—消费额(亿元),x3—铁路客运量(万人),x4—民航航线里程(万公里),x5—来华旅游入境人数(万人)。根据《1994年统计摘要》获得1978-1993年统计数据,见表1
年份y x1x2x3x4x5
1978231301018888149114.89180.92
1979298335021958638916.00420.39
1980343368825319220419.53570.25
1981401394127999530021.82776.71
1982445425830549992223.27792.43
19833914736335810604422.91947.70
3. 利用spss做统计分析
3.1题目分析
首先，提出因变量与自变量，并查找相关的资料。在这个实际问题中，我们将民航客运量作为因变量y，其他变量是依据影响民航客运量的相关因素的，比如：x1是国民收入，x2是消费额，x3是铁路客运量，x4是民航航线里程等等。那么国民收入究竟是什么样的水平呢？我们来看一下下面的材料：
( 1) 农村居民收入
2011年全国农村居民人均纯收入6977元，比上年增加1058元，增长17.9%。剔除价格因素影响，实际增长11.4%，增速同比提高0.5个百分点。其中：
人均工资性收入2963元，同比增加532元，增长21.9%。工资性收入对全年农村居民增收的贡献率达50.3%。工资性收入占农村居民纯收入的比重达42.5%，同比提高1.4个百分点。工资性收入快速增长主要是由于农民工工资水平上涨较多。
人均家庭经营第一产业纯收入2520元，增加289元，增长12.9%。其中，人均农业纯收入1897元，增加173元，增长10.0%。收成好、价格高是农业收入保持较快增长的主要原因。据测算，2011年农村居民出售农产品增加的收入中，六成来自于价格上涨因素，四成来自于出售数量增加因素。人均牧业纯收入463元，增加107元，牧业收入在2009年和2010年出现连续下降后，增速大幅度回升至 30.1%。这主要是牧业产品价格上涨，尤其是生猪价格大幅上涨所致。
人均家庭经营二三产业纯收入702元，增加101元，增长16.7%。其中，人均第二产业纯收入193元，增加11元，增长5.8%；人均第三产业纯收入509元，增加90元，增长21.4%。
人均财产性收入229元，增加26元，增长13.0%。
人均转移性收入563元，增加110元，增长24.4%。受农村养老保险等政策全面推进的影响，转移性收入快速增长，增速比上年提高10.6个百分点。其中，人均离退休金和养老金收入190元，增加77元，增长68.6%。
(2) 城镇居民收入
2011年城镇居民人均总收入23979元，其中，人均可支配收入21810元，比上年增加2701元，增长14.1%。剔除价格因素影响，城镇居民人均可支配收入实际增长8.4%，增速同比提高0.6个百分点。人均总收入各分项增长情况如下：
人均工资性收入15412元，增长12.4%。主要是绝大多数地区提高最低工资标准，部分地区继续规范落实津补贴制度，部分企业提高了职工工资及奖金。
人均经营净收入2210元，增长29.0%。一是全年经济运行总体良好，个体经营者人数增加；二是个体工商户增值税和营业税起征点提高，税赋降低。
人均财产性收入649元，增长24.7%。主要是受出租房房租涨幅较大影响，城镇居民人均出租房屋收入增长较快。
人均转移性收入5709元，增长12.1%。主要是企业退休人员基本养老金水平和最低生活保障标准提高。【参考文献2】
因此，国民收入对民航客运量是有一定的影响的。
其次，我们对这些数据的民航客运量和国民收入做散点图，如下：
表 2国民收入与民航客运量的散点图
表 3消费额与民航客运量的散点图
表 5航线里程民航与民航客运量的散点图
从上面的散点图中我们可以看出：
国民收入和消费额对民航客运量的影响非常明显，成正相关，并且，铁路客运量对民航客运量没有直接的关联。
3.2做相关分析，设定理论模型。
用SPSS软件计算增广相关阵，自变量的偏相关阵，输出结果如下：
表7偏相关阵
民航客运量国民收
入
消费
额
铁路客运
量
民航航线
里程
来华旅游入境
人数
民航客运量Pearson
Correlation
1.989**.985**.227.987**.924** Sig. (2-tailed).000.000.398.000.000 N161616161616
国民收入Pearson
Correlation
.989**1.999**.258.984**.930** Sig. (2-tailed).000.000.335.000.000 N161616161616
消费额Pearson
Correlation
.985**.999**1.289.978**.942**
与y高度线性相关，用y与自变量做多元线性回归是适合的。Y与x3的相关系数偏小，说明铁路客运量与民航客运量无显著影响。一般认为铁路客运量与民航客运量之间呈负相关，铁路与民航共同拥有旅客，乘了火车就乘不了飞机，但就中国的实际情况来分析，我国居民的收入还很低，一般人出差都乘火车。因此，铁路客运量与民航客运量之间的关系不密切是很正常的。
3.3线性回归分析
用SPSS软件对这些数据进行处理，得出了下面的结果：
表8是模型拟合度检验，其中的R是复相关系数，它的值为0.999，以及R Square为决定系数，其值为0、998，那么，这可以看出回归方程高度显著。
表9为方差分析表，F=1128.303，p值为0.000，表明回归方程高度显著，说明所有自变量整体上对y有高度显著的线性影响。
表10为回归分析结果表，是回归系数的显著性检验。从表9中我们可以得出回归方程为y=450.9+0.354*x1-0.561*x2-0.0073*x3+21.578*x4+0.435*x5.
所有自变量对y均有显著影响，其中x3铁路客运量的p值=0.006最大，但仍在1%的显著性水平上对y高度显著，这充分说明在多元线性回归中不能仅凭简单相关系数的大小而决定变量的取舍。
4.结论
通过这些分析和检验我们可以进一步了解民航客运量与哪些因素有关可以更好的对这些因素加以调节，更好的促进经济的发展。在今后的发展中我们可以依据这些结果，对我国的民航进行调整，进而促进国家的经济发展。在以后的学习中我们更要应用我们的知识，解决我们生活中的事，解决一些实际问题。有目的的学习，学习与实践相结合，那样才是真正的学习。
[参考文献]
[1]刘文卿，何晓.群应用回归分析[J].中国人民大学出版社，2001
[2]樊欣，卲谦谦.SAS 8.X经济统计[J].北京希望电子出版社，2003
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编号：201431120134 本科毕业论文 题目：方差分析在农业中的应用 院系：数学科学系 姓名：徐进辉 学号：1031120131 专业：信息与计算科学 年级：2011级 指导教师：陈敏 职称：助教 完成日期：2015年5月
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聚类分析论文 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-
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安徽工程大学本科 课程设计（论文） 专业： 题目：基于聚类分析方法的农村消费状况探索作者姓名： *** 指导老师： 成绩： 年月日
摘要 多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要，多元统计分析被广泛应用于自然学科和社会科学的各个学科，已经成为人们解决实际问题不可或缺的重要工具。我国是一个农业大国，农民约占全国总人口的70%以上，是最大的消费群体，进行研究时要处理大量的复杂信息，因此运用统计方法探索农村消费状况有着重要的实际意义。 本文首先从我国农村消费现状入手，采用聚类分析方法对我国各地区农村消费支出结构水平进行分类比较研究，以得出各因素对农村消费状况影响程度，进而得出了相应的结论并提出增加我国农村居民消费的对策：一是增加农村居民收入；二是提高消费者素质；三是改善农村居民的消费环境；四是完善农村社会保障；五是统筹协调发展。 本文所研究的农村消费状况就受多种因素支配，各种因素之间也常存在着一定的内在联系和相互制约。需要分析哪些是主要的，本质的，哪些是次要的，片面的，他们之间是什么样的关系等问题，多元统计分析正是解决这些问题的有力工具。因而利用统计方法中的聚类分析有着重要的应用价值。 关键词：农村；消费；聚类分析
引 言 经过改革开放三十年的风雨历程，在投资、消费和出口三驾马车的拉动下，我国经济飞速发展，人民生活水平日益提高，居民收入不断增长,全面建设小康社会取得重大进展，实现了人民生活由温饱不足向总体小康的历史性跨越。 十七届三中全会提出“到2020年，农村改革发展基本目标任务是：农村经济体制更加健全，城乡经济社会发展一体化体制机制基本建立；现代农业建设取得显著进展，农业综合生产能力明显提高，国家粮食安全和主要农产品供给得到有效保障；农民人均纯收入比2008年翻一番，消费水平大幅提升，绝对贫困现象基本消除[1]。”党中央正式把提升农村居民消费水平作为未来我国经济发展的目标，不仅体现了改革开放给农村居民生活所带来的显著变化，更体现了整个中国居民的整体消费水平的增长，借此稳定中国的经济基础，实现国民经济的可持续发展的长远规划。 随着党中央对农村消费的重视，社会各界对农村居民消费的关注程度不断增加，出现了大量对农村居民消费的研究成果。朱信凯、雷海章和王宏伟，采用了相对收入理论研究我国农村居民消费行为。刘建国和李锐、项海荣在弗里德曼的持久收入假说消费理论框架下，对我国农村居民消费倾向进行研究。汪宏驹、张慧莲从流动性约束角度剖析了我国农村居民消费行为。西方经济学的消费理论一般突出收入是影响消费的主要因素。凯恩斯的绝对收入假说认为，消费是由收入唯一决定的，消费和收入之间存在稳定的函数关系。杜森贝利的相对收入假说认为，消费者的消费支出水平不仅受当前收入水平的影响。也受自己历史上曾经实现的消费水平的影响，这种现象被称为消费的“不可逆性”。毫无疑问，国内有关此类问题的研究还处于理论阶段，与国外相比仍有很大差距，有待进一步扩展和深入。 评价指标的选取：探索农村消费状况,必须建立适当的指标体系。但由于消费指标的复杂性和多样性,各指标的选取要遵循以下原则: (1) 选取的指标能客观地反映农村消费状况主要方面；(2) 指标之间基本上相互独立； (3) 尽量选取相对指标。本文选取了食品（1X ）、衣着（2X ）、居住（3X ）、家庭设备及服务（4X ）、交通和通讯（5X ）、文教娱乐用品及服务（6X ）、医疗保健（7X ）、其他商品及服务（8X ）[2]。
基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析 摘要：近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍 存在较大差别。文章选用8个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平 方和法，对我国31个省、直辖市及自治区的2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和 比较研究。这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国 各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。 关键词：消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议； 一、引言 近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台 住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济 政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变 化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。但是，由于各地区的经济发展不平衡及 原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。为了进一步改善消费结 构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区 城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握 各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和 谐增长提供决策依据。 二、消费结构的数据分析 消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替 代、制约的关系。就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费 支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需 求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。 （一）数据来源 为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用2013年全国数据（如表1所示）， 对全国31个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析采用选用了城镇居民食品、衣着、 居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和 服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。 表1 各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出 (2013年)
第一章Microarray 介绍 1.1 生物信息处理 基于对生物体“硬件”和“软件”的认识 ,提出暂时地撇开生物的物理属性 ,着重研究其信息属性 ,从而进入到生物信息处理 (关于生命硬件的信息和软件的信息 ,即生理信息和生命信息 )的一个分支 ,生物信息学。于是 ,为揭开生命之秘、揭示与生命现象相关的复杂系统的运作机制打开一条新的途径。 什么是生物信息处理 生物信息处理的英文是Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ。 1994年初 ,诺贝尔医学奖获得者美国教授Ｍ·罗德贝尔发表一篇评论 ,题为《生物信息处理 :评估环境卫生的新方法》。他认为生物信息处理是在基因数据库基础上 ,计算机驱动的能快速获得表达基因部分序列的方法。通过ＭＥＤＬＩＮＥ数据库 ,可以查阅到很多与生物信息处理 (Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ)有关的记录，其中ＪＦＡｉｔｏｎ认为生物信息处理是基于计算机的数据库和信息服务;ＲＰＭｕｒｒａｙ认为生物信息处理包括两方面：第一是大量现存数据的自动化处理 ,第二是新的信息资源的生成；ＤＢｅｎｔｏｎ在题为《生物信息处理———一个新的多学科工具的原理和潜力》的文章中说 ,生物信息处理的材料是生物学数据 ,其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。近年来 ,生物学数据在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求。
§7.5聚类分析的SPSS实现 一、系统聚类法的SPSS实现 例7.5.1利用全国30个省市自治区经济发展基本情况的八项指标数据（见数据集wyzb6_5.），用系统聚类法对这30个省市自治区作一初步的分类，并说明各类地区经济发展的特点。 操作 分析（Analyze）?分类（Classify）?系统聚类（Hierarchical Cluster）打开系统聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）对话框 1．变量（V ariable(s)）列表框设置分析变量。 2．标志个案（Label Cases by）框设置分析对象的标志变量。3．分群（Cluster）单选择框设置聚类分析的类型。 4．输出（Display）复选择框设置聚类分析的输出结果，统计量和图都是默认选项。 5．统计量（Statistics）按钮设置输出的统计量。 合并进程表（Agglomeration schedule）默认选项，输出聚类分析的凝聚状态表； 相似性矩阵（Proximitymatrix）为复选项，输出各样品的距离矩阵。 聚类成员（Cluster Menbership）选择框： 无（None）选项：不显示类的样品构成； 单一方案（Single solution）选项：选择此项，并输入一个确定的分类数n，并输出聚成n个类时各个类的样品构成 情况。 方案范围（Range of solutions）：选择此项，并输入两个数n1，n2，将显示指定聚成n1类到n2类时各个类的样品构成 情况。
6．Plots按钮设置输出图形：树状图冰状图 7．Method按钮设置聚类分析的具体方法。 聚类方法： 组间连接：类间平均法 组内连接：类内平均法 最近临元素：最短距离法 最远临元素：最长距离法 质心聚类法：重心法 中位数聚类法：中位数法 Ward法：离差平方和法 度量方法选择框：选择计算样品距离的方法转换值选择框：选择原始数据标准化的方法Z得分，最常用的方法
毕业设计（论文）外文文献翻译 文献、资料中文题目：聚类分析 文献、资料英文题目：clustering 文献、资料来源： 文献、资料发表（出版）日期： 院（部）： 专业：自动化 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 翻译日期： 2017.02.14
外文翻译 英文名称：Data mining-clustering 译文名称：数据挖掘—聚类分析 专业：自动化 姓名：**** 班级学号：**** 指导教师：****** 译文出处：Data mining：Ian H.Witten, Eibe Frank 著
Clustering 5.1 INTRODUCTION Clustering is similar to classification in that data are grouped. However, unlike classification, the groups are not predefined. Instead, the grouping is accomplished by finding similarities between data according to characteristics found in the actual data. The groups are called clusters. Some authors view clustering as a special type of classification. In this text, however, we follow a more conventional view in that the two are different. Many definitions for clusters have been proposed: ●Set of like elements. Elements from different clusters are not alike. ●The distance between points in a cluster is less than the distance between a point in the cluster and any point outside it. A term similar to clustering is database segmentation, where like tuple (record) in a database are grouped together. This is done to partition or segment the database into components that then give the user a more general view of the data. In this case text, we do not differentiate between segmentation and clustering. A simple example of clustering is found in Example 5.1. This example illustrates the fact that that determining how to do the clustering is not straightforward. As illustrated in Figure 5.1, a given set of data may be clustered on different attributes. Here a group of homes in a geographic area is shown. The first floor type of clustering is based on the location of the home. Homes that are geographically close to each other are clustered together. In the second clustering, homes are grouped based on the size of the house. Clustering has been used in many application domains, including biology, medicine, anthropology, marketing, and economics. Clustering applications include plant and animal classification, disease classification, image processing, pattern recognition, and document retrieval. One of the first domains in which clustering was used was biological taxonomy. Recent uses include examining Web log data to detect usage patterns. When clustering is applied to a real-world database, many interesting problems occur: ●Outlier handling is difficult. Here the elements do not naturally fall into any cluster. They can be viewed as solitary clusters. However, if a clustering algorithm attempts to find larger clusters, these outliers will be forced to be placed in some cluster. This process may result in the creation
数据挖掘论文聚类分析论文 摘要：结合数据挖掘技术的分析，对基于数据挖掘的道路交通流分布模式问题进行了探讨，最后进行了实验并得出结果。 关键词：数据挖掘；聚类分析；交通流 road traffic flow distribution mode research based on data mining chen yuan (hunan vocational and technical college,changsha410004,china) abstract:combinded with the analysis of data mining technology,the distirbution model of traffic flow is discussed,and an experiment is carried out and its related conclusions are made in this paper. keywords:data mining;clustering analysis;traffic flow 道路网络上不同空间上的交通流具有相异的空间分布 模式，如“线”性模式主要代表有城市主干道，“面”状模式主要出现在繁华地段等。本文设计了一个道路交通流空间聚类算法以挖掘道路交通流分布模式，在真实数据和模拟数据上的实验表明spanbre算法具有良好的性能。
数据挖掘（datamining），也称数据库的知识发现（knowledgediseoveryindatabase）是指从随机、模糊的受到一定影响的大容量实际应用数据样本中，获取其中隐含的事前未被人们所知具有潜在价值的信息和知识的过程。 数据挖掘非独立概念，它涉及很多学科领域和方法，如有人工智能、数据统计、可视化并行计算等。数据挖掘的分类有很多，以挖掘任务为区别点，可以划分为模型发现、聚类、关联规则发现、序列分析、偏差分析、数据可视化等类型。 一、基于数据挖掘的道路交通流分布模式问题分析 类似化整为零各个击破的思想，交通区域划分通常会将整个交通网络分为若干个相互联系的子区域，再通过协调子区域各监测点交通信号配时方案，对个区域内运行的交通流在整体上进行管理与控制，从而达到优化整个道路网络的交通流。但是人为划定子区域的方案在实时改变因缺少自学习与自组织功能而导致整体方案出现滞后性。所以要加强路网通行能力，必须寻找突破人为划分、有效获取道路网络上交通流的空间分布模式的方法，以实现根据交通流的空间分布特点，合理划分路网交通区域，缓解交通拥挤的现状的目标。 在智能交通系统中应用最广泛的交通流信息采集方法 是电磁感应技术支撑的环形感应线圈检测器。这种流行甚广
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊ 聚类分析及其在新疆经济研究中的应用 孙鹿梅 （伊犁师范学院数学与统计学院新疆伊宁 835000） 摘要：本文论述聚类分析的基础理论和研究方法，包括系统聚类法和K-均值法，并以新疆十四个地州市2009的地区生产总值、人均地区生产总值等十项综合经济指标为样本，利用SPSS软件，对他们的综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析. 关键词：聚类分析；SPSS软件；综合经济指标；新疆经济区划分 一、引言 聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似.聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及经济学等各个领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.聚类分析可用于对某省各地区经济发展划分为各个经济区、也可用于市场细分、目标客户定位、业绩评估等多方面. 在社会经济研究中，经常需要对所研究的区域进行经济区划分，以便进行分类指导.如何进行经济区划分呢？利用世界著名统计软件SPSS（Statistical Program for Social Science）的聚类分析功能，效果比较理想.聚类分析包含的内容很广泛，可以有系统聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报等多种方法，其中应用最为广泛的是系统聚类法和K-均值法. 由于西部发开发战略的实施和援疆工作的展开，新疆经济的发展迅速，但由于新疆地广，各地区之间的经济差异很大，要让新疆经济均衡发展，就要对新疆各地区的不同实施不同的经济政策.我分别用了SPSS的聚类分析中的系统聚类法和K-均值法对新疆各地区的进行经济区划分，以对新疆各地区实施不同的经济政策做依据.
模糊数学实验报告 题目：模糊聚类分析在交通事故分析中的 应用 姓名xxxxxxxxx 学号xxxxxxxxxxxx 年级专业xxxxxxxxxxxxx 指导教师xxxxxxxx 20xx年x月xx日
模糊聚类分析在交通事故分析中的应用 姓名：xx 班级：xxxxxxxxx 学号：xxxxxxxxx xxxxxxxxxx 摘要：在模糊集理论及模糊聚类分析方法的四个步骤基础上，深入研究了模糊聚类分析法步骤在交通事故分析中的应用。通过对1999 年我国交通事故相关数据进行统计，运用模糊聚类分析方法中两种不同的方法得出相似关系矩阵，应用平方法计算传递闭包，最终作出模糊聚类分析，并对两种方法进行比较。通过对交通事故进行分类，对掌握交通安全情况有很大的帮助。 关键词：模糊相似矩阵；传递闭包；模糊聚类分析；交通事故 随着经济的迅速发展，人民的生活得到了极大的改善，单位用车和私家车就越来越多，随之而来的是交通事故发生也越来越多，已引起人们和有关部门的关注和重视。 本文在模糊理论基础上，选取1999 年我国交通事故相关数据，进行分析统计，运用模糊聚类分析方法做出模糊聚类分析。希望通过对交通事故进行分类，对掌握交通安全情况有很大的帮助，特别在发现交通存在的问题后，分析结果可提供给相关部门参考，针对问题采取措施改善我国交通事故较多的现状。 1 选择统计指标 数据采自2002 年中国统计年鉴，分析我国交通现状，选取交通事故中具有代表性的几种情况——汽车、摩托车、拖拉机、自行车、行人乘车作为五个类及即五个单元，对5 种行驶方式安全程度分类。 设5 种行驶方式组成一个分类集合： 分别代表汽车、摩托车、拖拉机、自行车、行人乘车。每种行驶方式
关于我国民航客运量的统计分析 摘要：民航的客运量对于国家的经济发展有非常重要的作用，在本次统计分析中，本人在网搜集资料，调查国民收入，消费额，铁路客运量，民航航线里程，来华旅游入境人数，通过运用统计学中的spss软件对这些变量进行相关分析和回归分析，了解这些变量之间的相关关系和显著性检验。 关键词：民航客运量成因多元线性回归： 1.引言 中国民航业在国民经济中的地位正在不断提高，发挥的作用也进一步增强和扩大。 首先，民航是国民经济现代化的基础构架。交通运输是国民经济的基础，民航业拥有高速长途运输的功能，不仅是国民经济的基础，而且是实现国民经济现代化的基础，又是现代化的标志和综合国力的直接体现。因此，随着国民经济发展及其现代化水平的提高，必须不断加强航空运输建设，以适应和促进国民经济发展三步走战略目标的实现。 其次，民航业是以高新技术装备起来的现代化运输方式，具有快捷性、舒适性、机动性、安全性和国际性的特点，对旅客运输的占有率不断提高，在综合运输体系中的地位已经由改革开放前的从属地位和运输辅助力量，成长为旅客运输的主力之一，特别是长途客运和国际运输最主要的运输方式，也是某些其他运输工具不能通达地区和特殊需要的主要运输方式。 第三，改革开放是我国的基本国策，中国经济与世界经济接轨，融入世界经济体系，必须有航空运输作为支撑，发展航空运输对把外国企业“请进来”都有重要的促进和支撑作用。因此，随着我国开放度的加大，航空运输必须有一个更快的发展。 我国幅员辽阔，人口众多，资源丰富，适合发展快捷便利的航空运输。经济持续快速增长，改革开放不断深入，人民生活逐步提高，都将促进航空运输发展;对外交往增多，旅游外贸发展，将对航空运输产生更大需求。我国民航的发展前景十分广阔。民航在发展和改革中已经取得了令人瞩目的成就，但在一定程度上还不能适应国民经济和社会发展的需要。面对新世纪的挑战，当前民航业存在若干需要解决的重要问题。因此，研究民航客运量的发展趋势是非常必要的。 2，数据来源及其说明 中国民航客运量的回归模型。为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因,我们以民航客运量作为因变量y,以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。y—民航客运量(万人),x1—国民收入(亿元),x2—消费额(亿元),x3—铁路客运量(万人),x4—民航航线里程(万公里),x5—来华旅游入境人数(万人)。根据《1994年统计摘要》获得1978-1993年统计数据,见表1 年份y x1x2x3x4x5 1978231301018888149114.89180.92 1979298335021958638916.00420.39 1980343368825319220419.53570.25 1981401394127999530021.82776.71 1982445425830549992223.27792.43 19833914736335810604422.91947.70
多元统计分析论文—论科研经费与效益的关系 [摘要]研究多元统计分析的理论，利用主成分分析和聚类分析的方法对区域经济指标体系进行分析和综合，找出实质体的数量特征和内在统计规律性。通过实际的历史数据进行演算，证实与当时的客观实际情况相吻合，为决策部门衡量本地区的经济发展，制定科学决策提供了有利的支持。 [关键词]多元统计分析；主成分分析；聚类分析；因子分析； Study on the theory of multivariate statistical analysis, using the methods of principal component analysis and cluster analysis on the index system of regional economy For analysis and synthesis, to find out the essence of the number of features and the internal statistical regularity. Through the historical data of calculus, that is consistent with the actual circumstances, to measure the local area for the decision-making department of economic development, and provide beneficial support to make scientific decision. 1.引言 在日常生活中，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，为了能够更加简便的进行数据分析，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，因子分析法，主成分分析法对科研经费与效益的关系进行统计分析。 2.分析方法 因子分析是多元分析中的一个主要内容，而多元分析主要讨论如何把一元正态总体的统计理论和方法推广到多元正态总体。多元正态总体的分布由两组参量，即均值向量μ和协方差矩阵（简称协差阵）∑所决定，记为N p(μ,∑)(p为分布的维数,故又称p维正态分布或p 维正态总体)。设X1,X2,…,X n为来自正态总体N p(μ,∑)样本，则μ和∑的无偏估计分别是 和 分别称之为样本均值向量和样本协差阵，它们是在各种多元分析问题中常用的统计量。样本相关阵R也是一个重要的统计量，它的元素为 其中υij为样本协差阵S的元素。S的分布是维夏特分布，它是一元统计中的Ⅹ2分布的推广。 另一典型问题是：假定两个多维正态分布协差阵相同,检验其均值向量是否相同。设样本X1，X2，…，X n抽自正态总体N p（μ1，∑）,而Y1，Y2，…，Y m抽自N p（μ2，
一、广告 程序： proc reg data=a; model y=x1 x2/all; run; 输出结果： 、回归模型：y=83212+1.298x1+2.337x2 p值为0.0025，小于0.02，所以拒绝原假设。则该回归模型是显著的。其中，x1表示电视广告的费用，每增加一个单位，总收入将增加1.298个单位;x2表示报纸广告的费用，每增加一个单位，总收入将增加2.337个单位。 预测值与残差如下：
存在一个异常值，库克距离大于2，学生化标准差绝对值均小于3，所以无强影响点。回归模型的决定系数为0.9089，均方误差MSE为489690，均方根误差Root MSE为699.77873。 假设某周计划投入电视广告的费用x1=3500元，报纸广告的费用x2=2000元，则总收入是：98392.95元。 二、经济分析数据 程序： proc reg data=b; model y=x1-x3/all; run; proc reg data=b; model y=x1-x2/all; run; 输出结果： 表达式：y=-17.54+0.1856x1+1.26518x2
三、企业 程序： proc reg data=g; model y=x/all; output out=b p=yhat r=resid; run; proc univariate data=b normal; var resid; run; proc corr data=g spearman; var x y; run; 输出： （1）、回归模型是：y=14.44806+0.10536x 预测值和残差：
《统计软件》课程 期末论文 系（院）：理学院 专业：数学与应用数学 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师：耿兴波 开课时间：2012-2013 学年一学期
目录 题目： (2) 1.聚类分析 (2) 2.判别分析 (2) 要求： (2) SAS软件介绍 (2) 一、概述 (2) 二、SAS系统的特点 (3) 聚类分析 (4) 基本原理： (4) 使用的程序 (5) 运行结果 (5) 指令介绍 (8) 结果分析 (8) 判别分析 (9) 基本原理： (9) 使用的程序 (9) 运行结果 (10) 指令介绍 (20) 结果分析 (22) 总结 (22) 感谢 (22) 参考文献 (23) 1
题目： 1.聚类分析 某网站键鼠频道为广大职业玩家及游戏爱好者策划了一次全面的游戏鼠标横向测试，通过专家和消费者打分的形式，收集到了13款游戏鼠标的重要参数，即外观及手感、芯片及微动、功能及驱动、兼容性、游戏性等数据，（数据见Mouse_Cluster.sas7bdat）。要求以这些指标为依据对所收集的样本进行聚类分析。 2.判别分析 在上述聚类分析中，取Ward法聚类结果把13个鼠标分为3类。假定这13个鼠标的样本来自于已有类别的总体（即已知具体鼠标类别的训练样本）。现又有两款鼠标的测评数据（Mouce_Discrim.sas7bdat），试利用判别分析的方法把两款鼠标归入对应的类别。要求： 1．介绍SAS软件。 2．介绍聚类分析的基本原理 3．介绍使用了哪些命令。 4．介绍题目，结果及最后的分析。 SAS软件介绍 一、概述 SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。 SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS 模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。 SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。 SAS软件的宗旨是为所有需要进行数据处理、数据分析的计算机或者非计算机工作人员提供一种易学易用、完整可靠的软件系统。SAS语言本身是一种非过程语言（第四代语言）， 2
中原工学院理学院本科毕业论文 调研报告 一、调查目的和手段： 调研目的：随着我国经济的进一步发展，信用经济正在也占据着越来越重要的地位，上市公司信用等级也日益受到投资人的重视，由此，信用评价环节也逐渐成为信用关系建立前的必要环节，准确有效的信用调查是上市公司从股民手中获取资金的基本保障，也是整个社会资金链的重要一步。建立一个良好的、有效的上市公司信用评价制度业对于投资人根据企业的盈利状况进行合理选择，以及上市公司的公平竞争，甚至整个市场经济的发展大局，都起着十分重要的作用，它可以使投资人在对企业融资的过程中，尽量减少因信息不对称造成的风险，促进证券市场资本的合理配置，实现企业与投资人的双赢。本次调研旨在利用图书文献资料，了解聚类分析的使用方法及其在企业信用方向的应用信息，为接下来的论文写作打下基础。 调研方法：利用知网等相关网站收集聚类分析方法应用于企业信用等级评价的相关论文与书籍资料，对聚类分析中的系统聚类、模糊聚类等方法进行深入掌握。 二、调研内容简述： 调研内容：首先收集若干家上市公司财务报表中净利润、净利润增长率、加权净资产收益率等数据信息，并找出这些数据与企业信用分类评价的联系。首先，信用评级是根据科学的指标体系对被评级公司履行经济责任的能力及其可信任程度进行客观公正评价的过程。信用评级可分为外部信用评级和内部信用评级两种模式。外部信用评级主要由专门的评级机构做出，并给出相
应的信用统计信息。内部信用评级则是由银行或者企业根据内部模型给出，其中建立内部模型是新巴塞尔资本协议的核心内容之一，该协议正式允许金融机构使用其内部模型管理风险。从国际著名银行的风险管理方式来看，内部信用评级在信用风险管理中的作用日益增强。早期建立的内部信用评级方法是多元判别分析法。1968年，Altman率先将判别分析法应用于财务危机、公司破产及违约风险的分析，建立了著名的Z-score模型和改进的ZETA模型。1977年，Martin放松判别分析法中的正态分布假设，建立了Logistic回归模型，改善了公司财务数据在不满足正态分布的情况下判别方法的正确率。此外，还有几种常见的用于信用风险分析的统计方法：k―邻近法、主成份分析法、聚类分析法和分类树法等。进入20世纪90年代，神经网络引入了银行业，用于信用风险识别和预测。2000年，West建立五种不同的神经网络模型：多层感知器、专家混合系统、径向基函数、学习向量量子化和模糊自适应共振，用来研究商业银行信用评价的准确性。 国内对内部信用评级体系的研究方面起步较晚，目前主要是采用财务数据建立内部信用评级体系，取得了一定的成果。张玲(2004)利用Z值模型对我国上市公司进行信用评级，并分析了我国上市公司资信品质的一些特点。本文从最为常用的财务指标出发，采用上市公司的年报数据建立样本集合，并利用因子分析达到降维目的，把多个指标变量进行综合，以得出若干个能充分反映中国企业信用风险特征的主因子，然后把这些主因子作为聚类分析的变量，对样品进行聚类分析，最后通过分析微观因子的经济意义并结合S&P评级体系确定最后的企业的评级结果。 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法。聚类