下载文档原格式
基于主成分分析和聚类分析的各地区医疗水平状况研究作者：李季来源：《软件》2020年第06期摘要：为了研究全国各地区医疗发展状况，本文以31个地区为主要研究对象，选取了医疗卫生机构数、三级医院数、卫生人员数、医疗卫生机构床位数、卫生总费用等10个指标，数据均来自2019中国卫生健康统计年鉴，基于主成分分析（PCA）和聚类分析，运用SPSS软件对评价指标进行标准化，降维和去相关，同时对多元数据进行合理的分类，最后对各地区的医疗建设和发展水平进行评价。
关键词：医疗水平;SPSS软件;主成分分析;聚类分析中图分类号： TP391.41 文献标识码： A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.050本文著录格式：李季. 基于主成分分析和聚类分析的各地区医疗水平状况研究[J]. 软件，2020，41（06）：242246【Abstract】： In order to study the situation of medical development in various regions of the country， this paper takes 31 regions as the main research objects， and selects 10 indicators such as the number of medical and health institutions， the number of tertiary hospitals， the number of health personnel， the number of beds in medical and health institutions， and the total health expenditure. The data is extracted from the 2019 China Health Statistics Yearbook. Based on principal component analysis （PCA） and cluster analysis， SPSS software is used to standardize the evaluation indicators， reduce the dimensions and decorrelate. At the same time， the multivariate data is reasonably classified. Finally， evaluation of the level of medical construction and development in different regions in China is carried out.【Key words】： Medical level; SPSS software; Principal component analysis; Cluster analysis0 引言醫疗卫生事业关系到人民群众的身体健康和生老病死，与人民群众切身利益密切相关，是社会高度关注的热点。
基于聚类分析的中国各省份居民家庭消费地区特征研究
基于聚类分析的中国各省份居民家庭消费地区特征研究张媛[1]
【期刊名称】《《信息周刊》》
【年(卷),期】2019(000)014
【摘要】通过运用聚类分析方法,本文对2017年全国31个省、直辖市、自治区的居民人均消费支出进行分析,根据食品烟酒支出、衣着支出、居住支出、生活用品及服务支出、交通通信支出、教育文化娱乐支出、医疗保险支出、其他用品及服务支出共7项指标,将我国居民家庭地区消费模式划分为三类,在此基础上分析我国居民家庭消费状况并给出政策建议。
【总页数】2页(1-2)
【关键词】聚类分析; 居民家庭消费; 发展政策
【作者】张媛[1]
【作者单位】[1]天津外国语大学
【正文语种】中文
【中图分类】G
【相关文献】
1.主成分分析和聚类分析在地区综合消费水平评价中的应用——基于中国31个省市城镇居民家庭消费性支出的研究[J], 刘德芬; 纪礼文; 安文娟
2.主成分分析和聚类分析在地区综合消费水平评价中的应用——基于中国31个省市城镇居民家庭消费性支出的研究[J], 刘德芬; 纪礼文; 安文娟
3.聚类分析在分析湖北农村居民消费水平中的应用——基于2009年中国31个省市居民家庭平均收入和消费支出的研究 [J], 周小芳。
聚类分析在我国各地农村居民家庭生活水平的应用[摘要]本文旨在通过spss软件中的聚类分析对我国2010年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出进行分析，首先对数据进行指标选取，然后用软件进行标准化处理，聚类分析中分别选择了3类4类5类进行分析，最后根据分类结果得出结论把中国31个省市分为四类，并对一些地方人民生活水平的提高提出了一些建议。
[关键词]聚类分析；指标选取；标准化中图分类号：f326.6 文献标识码：a 文章编号：1009-914x（2013）12-0138-01一、引言通过对人们消费支出的分类来定义人们生活水平的高低，通常把食物、衣着、住房、家庭设备等参数作为分类指标。
聚类分析是一种根据样本或指标进行分类的多元统计方法。
它将性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。
将该方法应用于各地农村人们生活水平的分类中，可以综合考虑多种分类指标，合理确定各地人们生活水平的不同，可以使人们和社会更多的关注那些生活水平较低的地区。
本文采用聚类分析方法，使用spss统计软件将2010年全国各地区农村生活水平按照不同方面消费支出的指标进行了分类。
以期能在经济不断发展的今天，找出一定的消费规律性，由此得出一些结论[1]。
二、数据的收集与整理（一）数据来源——《中国统计年鉴─2011》《中国统计年鉴—2011》系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2010年经济、社会各方面的统计数据，以及多个重要历史年份和近年全国主要统计数据，是一部全面反映中华人民共和国经济和社会发展情况的资料性年刊。
（二）指标体系的选取由于反映一个地区居民家庭生活水平的消费支出指标很多，而分析时只能考虑有限个指标对主要食品消费量，因此所选的指标不仅要有普遍性，可比较性，而且能比较显著的反映地区农村居民家庭生活水平高低的情况，基于上面考虑，又根据《中国统计年鉴》的统计数据，选取了以下8个指标，分别是食物（x1），衣着（x2），居住（x3），家庭设备与服务（x4），交通和通讯（x5），文教娱乐用品及服务（x6），医疗保健（x7），其他商品及服务（x8）。
基于主成分分析和聚类分析的农业信息化发展水平研究张纪华摘要：以31个省市农业信息化相关数据为依据，建立起一套指标评价体系，包括1个一级指标、3个二级指标和10个三级指标。
并运用主成分分析和聚类分析法，对全国31个省市的农业信息化发展水平进行评价，结果表明，（1）从信息化发展水平的得分和排序来看，各地区的农业信息化发展水平差异明显。
（2）我国农业信息化发展水平可以划分为“全国领先地区”、“较高地区”、“初具规模地区”和“较低地区”这四类。
关键词：主成分分析；聚类分析；农业信息化；发展水平；评价农业是国之根本，是人类赖以生存的基础。
农业的发展状况直接影响到我国经济、政治的稳定。
在“十三五”期间，农业部提出要将农业的生产、经营、管理和服务与信息技术深度融合。
深入实施互联网+现代农业行动计划。
物联网、大数据、云计算和移动互联等信息技术正在渗透到农业的各个领域，转变着传统农业发展方式。
信息技术已然成为创新驱动我国现代农业发展的重要手段。
加快我国农业信息化的发展步伐，有利于改变农业的落后现状，提高农业生产效率；有利于实现农业信息资源的共享，避免出现“信息孤岛”现象；有利于优化资源配置，减少资源浪费；有利于实现“按需生产”，避免农产品受到市场波动所带来的影响。
解决“三农”问题是我国的首要任务，农业信息化对于促进农业增长、农村生产力提高，农民收入增长具有着重要的发展意义。
国内研究农业信息化发展水平用的计量分析方法主要有以下几种方法：（1）采用波拉特法对我国农业信息化水平进行测算。
通过信息部门所创造的财富占GDP的比重、信息部门就业人数占总就业人数的比重和信息部门从业者的收入占国民总收入的比重三个指标来评价社会信息化水平。
王爽英等对2000-2004年我国农业信息化水平进行测算，分别为10.36%，11.33%，11.67%，12.96%，13.81%。
]1[梁春阳等运用波拉特法中国民生产总值比重法和劳动力结构比重法两个重要指标，客观评价了宁夏信息化发展水平。
基于地市区域的吉林省农村居民消费特征研究作者：刘子玉，肖静，李静来源：《农学学报》 2015年第5期刘子玉1，肖静2，李静1（1吉林交通职业技术学院，长春130012；2长春大学管理学院，长春130022）摘要：首先对研究吉林省地市区域的农村居民消费特征的必要性进行了分析，利用空间经济学模型对1986—2012 年吉林省9 个地市的面板数据进行分析，并得出结论，即不同地市的农村居民消费呈现空间集聚现象，9 个地市的农村居民消费具有空间自相关性，在此基础上，提出各级政府在制定促进吉林省农村居民消费时，要考虑消费引导的空间作用机制等建议。
关键词：地市区域；农村居民消费；空间自相关检验模型中图分类号：F126 文献标志码：A 论文编号：2014-0938基金项目：吉林省教育厅项目“吉林省农村居民消费不足问题研究”（吉教科文合字[2013]第382 号）；吉林省教育厅项目“居民收入分配差距对吉林省经济增长影响研究”（吉教科文合字[2013]第505 号）；吉林省教育科学“十二五”规划课题“吉林省高等教育投入与经济发展协调研究”(ZC12092)；吉林省社会科学基金项目“吉林省农业机械化发展的系统分析与对策研究”(2012B324)。
第一作者简介：刘子玉，男，1969 年出生，吉林蛟河人，副教授，博士后，研究方向：居民消费。
通信地址：130012 长春市新电台街63 号吉林交通职业技术学院管理工程分院，E-mail：lzy9818@。
通讯作者：肖静，女，1974 年出生，吉林长春人，副教授，博士后，研究方向：物流和消费。
通信地址：130022 长春市卫星路6543 号长春大学管理学院物流系，E-mail：jingxiao662006@。
收稿日期：2014-09-25，修回日期：2014-11-27。
The Research about Characteristics of the Rural Residents’C onsumptionBased on City Area in Jilin ProvinceLiu Ziyu1, Xiao Jing2, Li Jing1(1Changchun University Management School, Changchun 130012, Jilin, China2Changchun University Management School, Changchun 130022, Jilin, China)Abstract: This paper firstly analyzes the necessity of the research about characteristics of the ruralresidents’consumption based on city region in Jilin Province, and then it uses the spatial econometric model to analyzethe panel data about 9 cities from 1986 to 2012 in Jilin provin ce, and draws a conclusion that the rural residents’consumption appears the phenomenon of the spatial concentration in different cities, and has spatial correlationin 9 country-side. Based on this foundation, the government should consider the mechanism of the spatialfunction guided by consumption, when it puts forward to the strategy about promoting and developing thestandard of rural resident s’consumption in Jilin Province.Key words: City Area; The Rural Residents’Consumption; The Test Model ofSpatial Autocorrelation0 引言近年来，国际经济形势受到欧债危机和全球经济低迷等一系列因素影响，中国或多或少的受到了冲击，吉林省作为中国的农业大省，也不同程度感受到全球需求暴跌的冲击，就业压力加剧，这些都直接影响到吉林省民众的生活。
基于聚类分析和判别分析的吉林省各县市社会经济基本情况评价一、引言自1978 年改革开放以来, 中国经济体制改革逐渐深入,社会生产力较以前有了很大的提高。
一些省份找到了合适的发展方向, 在主导产业或者支柱产业的带领下, 经济发展走上了健康高速的道路, 人民生活水平有了极大的提高。
吉林省作为中国东北三省之一, 在改革开放的过程中走出了一条具有自身特色的发展之路, 取得了巨大成就。
当然, 在前进的道路上, 有成功也有失败, 有利益就有风险。
吉林省在发展过程中也遇到了很多瓶颈, 有的问题已经解决, 有的仍需完善。
本文仅在区域经济发展水平方面, 根据2010年吉林省各县市社会经济基本情况的主要指标, 首先利用系统聚类的Ward，s Method（最小离差平方和），然后在具体的方法中选取Squared Euclidean distance（欧式距离的平方）对吉林省36个县市进行分类,在利用聚类分析对样品进行分类之后，我们在对其进行判别分析，从而对吉林省各县市的社会经济基本情况进行考察和了解，对其发展状况进行分析, 希望能对进一步提升吉林省区域经济的发展提供决策参考，以便使吉林省各县市经济能够平衡、快速、健康的发展。
二、指标体系的选取反映一个地区的经济发展水平的指标很多, 为了能客观、全面地反映各县市经济发展水平, 必须建立适当的指标体系。
本文经济指标的选取遵循如下原则:1. 要体现吉林省各市经济协调发展的战略；2. 要反映吉林省各市的特征, 不同市的指标值具有明显差异；3. 不同市的指标不能高度相关；4. 选择的指标体系要全面、综合、公平；5. 数据的可得性。
基于以上原则文中将将根据吉林省统计年鉴中反映2010年全省各县市社会经济基本情况的主要指标：各县市生产总值（X1）、财政总收入（X2）、出口总额（X3）、城镇新增固定资产（X4）、城镇工资总额（X5）这五项指标对全省选取的36个县市的社会经济基本情况进行聚类分析和判别分析。
摘要 本文利用主成分分析对题中给出的十六个地区的农民在某年支出情况的抽样调查数据进行了分析，通过六个关键的综合指标对各地区农民生活水平进行主成分分析，并以主成分得分为基础，对各地区农民生活水平进行分类。
关键词 农民生活水平 主成分分析1、 问题的重述表1-1是我国16个地区农民在某年支出情况的抽样调查数据的汇总资料，每个地区都调查了反映每人平均生活消费支出情况的六个指标。
（1）试对调查资料中的16个地区的农民生活水平进行主成分分析，（2）并利用前两个主成分对16个地区的农民生活水平进行分类表1-1 16个地区的农民生活水平的调查数据 （单位：元）地区食品 （1X ）衣着 （2X ） 燃料 （3X ） 住房 （4X ） 生活用品及其它 （5X ） 文化生活服务 （6X ） 北京 190.33 43.77 9.73 60.54 49.01 9.04 天津 135.20 36.40 10.47 44.16 36.49 3.94 河北 95.21 22.83 9.30 22.44 22.81 2.80 山西 104.78 25.11 6.40 9.89 18.17 3.25 内蒙古 128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27 辽宁 145.68 32.83 17.79 27.29 39.09 3.47 吉林 159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.22 黑龙江 116.22 29.57 13.24 13.76 21.75 6.04 上海 221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 江苏 144.98 29.12 11.67 42.60 27.30 5.74 浙江 169.92 32.75 12.72 47.12 34.35 5.00 安徽 153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39 福建 144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73 江西 140.54 21.50 17.64 19.19 15.97 4.94 山东115.8430.2612.2033.6133.773.85河南 101.18 23.26 8.46 20.20 20.50 4.302、模型的假设及符号说明2、1 模型的假设（1）各地区的农民生活水平是互为独立的，各指标之间也互为独立。
主成分分析示例——对县级市进行聚类设计如下实验：收集不同省份的共计16个县级市的宏观经济数据，这些县级市的实际经济发展水平具有较大差异，在SAS软件上利用主成分分析方法对这16个县级市进行聚类分析。
作为判断指标的宏观数据包括GDP、第一产业GDP、第二产业GDP、第三产业GDP、社会消费品零售总额、人均GDP、第一产业GDP占比、第二产业GDP占比、第三产业GDP占比、平均消费倾向。
显然这些指标变量之间存在多重共线性。
下面我们要看看能否通过主成分分析方法消除多重共线性从而获得比较准确的分类结果。
原始数据如下：完成以下工作：（1）选取累积贡献率>90%的前几个主成分，分别计算得分。
主要输出结果为：由上表可知，第一主成分的贡献率为69.6%，第二主成分的累计贡献率为87.87%，第三主成分的累计贡献率为93.34%。
因此只需前三个主成分就能很好地概括这组数据。
各主成分分别是原来的10个变量的线性组合，其对应的系数如下表：（2）对各县级市的宏观经济进行综合评价并排序；结果如下：上表第二列（City）x1-x16分别代表原来的16个城市；y是根据前三个主成分的综合得分，也就是前三个主成分得分的加权平均，权重即各主成分的贡献率；v1-v10对应原来的10个变量。
显示结果为根据综合得分(y值)从小到大进行排序。
（3）利用选取的主成分得分，借助聚类分析过程对16个县级市进行分类。
由上表可知，聚类分析结果是分为3类。
第一类：贵州习水县、四川甘洛县、四川旺苍县、广西融水县、四川通江县；第二类：贵州册亨县、贵州印江县、贵州雷山县、广西田林县、广西金秀县；第三类：江苏沭阳县、江苏东台市、江苏海安县、福建福清市、福建南安市、浙江温岭市。
根据实际情况，我们知道，第一类的5个县是贫困县，第二类的4个县是一般贫困县，第三类是富裕县。
本实验中主成分分析获得的分类结果完全正确。
主成分分析案例/聚类分析案例我国各地区行业结构分析摘要：近年来，我国各行各业得到了高速发展，许多新兴行业也伴随着人们的多样化需求而日益成熟。
文章利用主成分分析、聚类分析、典型相关分析和判别分析方法对我国各地区行业工资进行分析，探讨我国各区域之间行业结构的差异，从而为各地政府根据地区间的行业结构差异制定更加合理的引导性政策提供更加有效的决策依据。
关键词：行业结构主成分分析聚类分析典型相关分析判别分析1.相关经济指标及数据选取1.1相关经济指标本文以2013年我国各地区城镇私营单位就业人员平均工资为标准，选取了农、林、牧、渔业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业、居民服务、修理和其他服务行业，教育，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业作为标准，对我国各地区的行业结构进行分析。
1.2数据选取本文数据来自2014年中国统计年鉴，由于西藏人烟稀少，缺少数据，因此选取了30个省的部分数据。
表1-1 分地区按行业分城镇私营单位就业人员平均工资(2013年)地区农、林、制造业电力、热力、建筑业批发和零售交通运输、住宿和餐饮信息传输、北京32531 42809 41939 40942 40742 34213 34517 73626 天津41255 42765 34968 39704 40093 48095 38877 46580 河北24198 28983 27760 28852 25345 30108 24783 27827 山西21064 27348 27199 29185 25978 22411 20577 21177 内蒙古31246 33368 41316 35242 29201 40449 29899 33239 辽宁24194 29354 25658 33830 28330 31019 26197 30848 吉林18281 22915 19804 24389 25170 25836 22530 29716 黑龙江18992 24899 24063 27687 23335 22793 22768 26667 上海22722 30443 31231 32413 27420 36601 28119 58420 江苏32507 36188 36986 37051 34213 37625 32144 48032 浙江27932 33186 28185 39113 33766 38760 30096 46003安徽21159 31943 26903 35024 27437 38871 27810 21489 福建30234 35460 29918 39207 33192 40793 28951 46072 江西25854 26924 31275 32085 25652 29388 22678 30168 山东30394 34705 39881 35392 31817 35833 30311 37675 河南19869 23142 23711 27104 23086 24919 21798 22215 湖北17742 25696 26030 27611 23028 23379 23694 33526 湖南23363 27287 32001 29932 23271 25321 23264 35898 广东25709 35646 21670 37488 40866 41074 29401 61935 广西22762 29315 27879 30752 25026 28395 24300 26484 海南16593 27836 20408 33335 29126 37389 27086 29651 重庆27961 35398 34641 36539 32919 34703 27616 38615 四川25127 29652 30099 30850 29149 29386 26066 28671 贵州18034 27183 43575 26704 22260 23913 21155 35040 云南21580 24646 26405 27603 28732 28718 25552 25011 陕西22480 25582 25193 26140 24392 25359 23418 33454 甘肃19319 24212 24873 25256 26544 25435 18656 25994 青海18363 27676 33502 24730 27760 25290 24295 24681 宁夏24172 31638 32293 36178 28035 30101 28544 29269 新疆30308 32990 33911 41001 27373 37746 24646 312792.主成分分析2.1构造因子变量的前提主成分分析的目的是从众多原有变量中提炼少数具有代表性的因自变量。
