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中国产经CHINESE INDUSTRY &ECONOMY中国产经Chinese Industry &Economy摘要：近年来，我国经济快速发展，人民生活幸福感也不断提高，但不同地域的人民幸福感仍有较大差别。
经济的发展状况与人民幸福指数相关联，因此认清目前我国各省的经济发展状况显得尤为重要。
本文通过变量聚类法将搜集到的11个指标聚为知足充裕体验指数、公共服务体验指数和社会信心体验指数。
通过IML 计算3个类成分得分，对各省在3个类成分上分别排名，运用类成分进行系统聚类，将我国各省的经济发展水平划分为4类。
济发展水平最高的北京、上海归属第一类；经济发展水平较高的河北、天津等24个省份为第二类；经济发展水平一般的内蒙古、新疆等4个省为第三类；发展水平较低的西藏为第四类。
本文基于研究结果提出了相应的对策及建议，为进一步提高各省经济发展水平，提高人民幸福指数提供理论依据。
关键词：变量聚类；系统聚类；幸福指数一、问题背景（一）选题背景自改革开放至今，虽然我国的经济有了快速健康的发展，但各地区仍存有发展不平衡的态势。
党在十七大报告中明确指出：“逐步提高居民收入在国民收入分配中的比重，整顿分配秩序，逐步扭转收入分配差距扩大超势。
”为此，我们根据居民收入的不同种类，将收入状况趋同的地区进行了系统地分类，以找到解决当前面临的增加居民收入问题的突破口。
（二）选题意义为了更好地提高我国城乡居民的幸福感，清楚地认识我国各省的经济发展状况。
本文采用聚类分析法，对2017年我国31个省、市、自治区的经济发展状况进行了系统性的研究。
通过变量聚类法对我国各省的居民的可支配收入情况进行聚类。
通过选择合理的反应幸福指数的变量用主成分分析法进行排名，并用聚类分析法将幸福指数划分为生活质量与幸福、社会环境与幸福和自然环境与幸福三部分，合理地透视我国经济发展的区域性差异。
并基于研究结果，提出了相应的建议，为进一步提高人民生活幸福指数提供理论依据。
2014～ 2015学年第二学期期末考试论文题目基于因子分析的各省份城镇居民消费结构研究课程名称多元统计分析任课教师学号姓名学院专业考试时间基于因子分析的各省份城镇居民消费结构研究【摘要】经济发展的差异导致了我国各省份的居民消费结构的不同。
搜集了全国31个省市某年城镇居民月平均消费数据，采用因子分析法对数据进行分析，得出各省市居民消费结构的差异，北京、广东、上海已经处于较高消费水平，各方面消费能力都较高，消费重心已经从购买商品支出转变为享受型的非商品支出;而天津、江苏、浙江等6省（市）处于中等消费水平，生存型得分较低，发展型消费因子得分较高，消费结构有很大优化空间；最后剩余的22个省（市）处于低消费水平，生存型消费因子得分最低，消费结构还没有脱离传统模式，结构较单一，并在此基础上对改善我国城镇居民消费结构提出了几点建议。
【关键词】因子分析消费结构城镇居民随着居民生活水平的不断提高以及经济发展方式的转变，居民的消费结构也在逐步转变。
现如今国内经济将主要以内需为主，最终体现出消费率提升和内需消费市场的活跃。
因此，居民的消费水平是内需的主要来源，消费结构也会影响到各地区经济的持续稳定快速发展以及经济结构的突出转变，只有看清楚各地区居民的消费水平结构，合理进行规划，才能推动经济发展和经济结构向合理方式的转变［1］。
本文在这个大前提下，为了减小各个省份在诸多方面的差异，选取各地区城镇居民家庭全年人均的消费性支出作为研究数据，根据某年31个省、市、自治区城镇居民月平均消费数据的统计数据结果，运用因子分析法对全国居民消费结构进行分析。
1.因子分析简介1.1 因子分析的基本原理因子分析是将多个实测变量转换为少数几个新的不可观测的而且相互无关的综合指标( 因子)的多元统计分析方法。
这些少量的综合指标涵盖了原始指标带有的绝大部分信息，并且根据相关性的大小把原始指标重新分组，使得同组内的指标之间相关性较高，但不同组的指标相关性较低。
基于因子分析和聚类分析对全国地区的经济发展水平的评估学院：理学院专业：统计学学号：姓名：指导老师：2013年4月25日摘要中国正处于经济发展的时期，但仍有部分经济发展速度过慢的地区，为了提出相关政策对这些地区的经济发展水平进行改善，通过因子分析，聚类分析对全国所有地区的经济发展水平，进行分类，针对属于不同类的地区实行不同的相关经济政策。
为国家制定相关政策提供了数据依据。
关键字：城市经济发展水平；因子分析；聚类分析；分类；引言：全国经济发展是由各地区的经济发展一起带动起来的，因此各地的经济发展水平的速度是与国家的发展水平成正比的，而对于全国各地区经济发展水平研究的比较少，通过经验以及一些试验可以知道经济发展水平基本与人均进出口总额，人均财政收入，各个产业的发展，环境保护，教育支出，废物处理比率，人均日生活用水量，各地区人均GDP ，地区生产总值，地区生产总指数，居民消费总指数这些数据有关，使用spss 对这些数据进行因子分析与聚类分析。
也即是在因子分析的基础上进行聚类量化的评估。
找出这些地区的发展水平差距所在。
1 因子分析的基本思想1.1 因子分析的基本出发点将原始指标综合成较少的指标，这些指标能够反映原始指标的绝大部分信息（方差），这些综合指标之间没有相关性。
1.2 因子变量的特点（1）这些综合指标称为因子变量，是原变量的重造；（2）个数远远少于原变量个数，但可反映原变量的绝大部分方差； （3）不相关性； （4）可命名解释性。
1.3 因子分析的基本步骤（1）确认待分析的原始变量是否适合作因子分析； （2）构造因子变量；（3）利用旋转方法使因子变量具有可解释性； （4）计算每个样本的因子变量得分。
1.4 因子分析的数学模型数学模型（x i 为标准化的原始变量；F i 为因子变量；k<p ）111112213311221122223322331132233333112233..................k k k k k k p p p p pk k px a f a f a f a f x a f a f a f a f x a f a f a f a f x a f a f a f a f εεεε⎧=+++++⎪=+++++⎪⎪=+++++⎨⎪⎪=+++++⎪⎩ 也可以矩阵的形式表示为：X=AF+ε2、因子分析实验过程首先将数据导入spss中，进行Dimension Reduction中的Factor进行分析，选取所有需要分析的变量即是经济发展水平基本与人均进出口总额，人均财政收入，各个产业的发展，环境保护，教育支出，废物处理比率，人均日生活用水量，各地区人均GDP，地区生产总值，地区生产总指数，居民消费总指数进入Variables 窗口。
2010年12月河北经贸大学学报(综合版)D ec．2010第10卷第4期Journal ofbl ebei U ni ver si t yof E conom i c s ar i dB u si ne ss(Com pr eher L si v eE di t i on)V01．10N o．4 _●I_--__●●_●______■____-__-__-_--●_’-____-__-●_______-______-___-_______‘。
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●●●●__■■_-●__●____-___-●_●--●______--●-__-●____●●_一●经济学研究基于因子分析法的中国区域创新能力研究——3l省市2008年截面数据的实证分析王琦，柴亮(河北经贸大学数学与统计学学院，河北石家庄050061)摘要：区域创新能力是衡量区域创新系统状况的重要尺度，是增强地区竞争力、促进经济发展的重要手段。
运用SPS S统计软件中的因子分析方法，对2008年中国31个省市的区域创新能力进行了分析和比较发现，提升地区创新能力应加大科技投入，注重加强环境建设，从而促进地区经济又好又快发展。
关键词：区域刨新能力；因子分柝；实证研究中图分类号：F061．5文献标识码：A文章编号：1673—1573(2010)04—0078—03区域创新能力是指区域创新体系对提升区域经济发展水平的能力，或者指一个地区将知识转化为新产品、新工艺和新服务的过程【11。
由于不同地区有着不同的创新制约因素，造成区域创新体系的不同，动态而客观地评价地区的创新能力，有利于进行地区间的相互比较，以寻找最佳的促进区域创新的实践方法；有利于地方制定适合自己区域经济发展的政策，以提升自身的创新能力。
在中国，区域创新能力体系建设不但在改革开放中发挥着重要的作用，而且还是影响经济增长的最主要因素。
高级统计学课程论文题目: 基于主成分的因子分析统计方法对全国各省经济发展水平分析姓名: 马文涛学院: 工学院专业: 物流工程（硕）班级: 硕142学号: 2014812093指导教师: 瑜职称:2014 年 12 月28日农业大学教务处制基于主成分的因子分析统计方法对于全国各省经济发展水平的分析硕物流工程142 2014812093 马文涛指导老师：瑜摘要：本文首先对于统计学中基于主成分的因子分析方法做系统的介绍，由于目前评价各地区经济的指标繁杂，指标各不统一，对全国各地区的经济发展评价造成了一定的影响。
本文将先查找文献，总结出常用的衡量全国省市的经济指标体系中，GDP（X1)，居民消费水平（X2),固定资产水平（X3)，职工工资水平（X4)，货物周转量（X5),居民消费价格水平（X6),商品零售价格指数（X7)，工业总产值（X8)的八项指标，并利用基于主成分的因子分析方法利用SPSS软件对于衡量全国省市经济指标进行分析，提取主成分，解释公因子，找出衡量省市经济的主要因子，为建立衡量各省市经济的最佳指标和方法提供参考。
关键词：主成分；因子分析；经济指标；发展水平；Analysis for the economical levels based on factor factor analysis methodLogistic Engineering 142 Ma wentaoTutor Wei YuAbstract:At the begining of this article, it introduces systematically about Factor analysis method which based on main component.As the d iversity of evaluation as well index on different regions,it has a certain influence to evaluate the development across the na tion.In this article,it puts on quite a few reference literature to summary some conventional index as GDP(X1),consumption level of residen ts(X2),fixed assets level(X3),level of wage(X4),turnover of freight traf fic(X5),CPI(X6),Commodity retail price index(X7),gross industrial output value(X8), and take advantage of factor analysis method based on main component and using SPSS software to analysis economic index of all nation main component,explain common factor,finding best method and i ndex to evaluate different province economic.1.主成份和因子分析方法介绍1.1主成分方法介绍1.1.1主成分主要解决的问题在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。
基于SPSS统计软件的因子分析法及实证分析一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数据分析已经成为众多领域决策和研究的核心工具。
其中，因子分析法作为一种降维技术，在提取和分析大量数据中的潜在结构、识别并解释关键变量间的关联性方面，展现出强大的实用性。
本文旨在探讨基于SPSS统计软件的因子分析法及其在实证分析中的应用。
我们将首先介绍因子分析法的基本原理及其在统计学中的地位，然后详细阐述在SPSS软件中实现因子分析的步骤和方法，最后通过实证分析案例来展示因子分析法在解决实际问题中的应用效果。
本文的目的不仅在于为读者提供一套系统的因子分析操作指南，更希望通过实证分析来揭示因子分析法在实际研究中的价值，为相关领域的学者和实践者提供有益的参考和启示。
二、因子分析法的理论基础因子分析法是一种多元统计分析方法，它的理论基础主要源自于数理统计学、线性代数以及心理测量学等领域。
该方法通过研究众多变量之间的内部依赖关系，找出控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量或因素之间的联系。
这些少数几个随机变量被称为“因子”或“潜在变量”，它们能够反映原有变量的大部分信息。
因子分析法的核心在于通过降维技术简化数据结构，即通过对原始变量的相关矩阵或协方差矩阵内部结构的研究，找出能够解释大部分变量变异的少数几个公共因子。
这些公共因子是原始变量的线性组合，彼此之间互不相关，并且每个原始变量都可以表示为这些公共因子的线性组合加上一个特殊因子。
特殊因子代表了原始变量中不能被公共因子解释的部分。
因子分析法的数学模型可以表示为： = AF + ε，其中是原始变量向量，A是因子载荷矩阵，F是公共因子向量，ε是特殊因子向量。
因子载荷矩阵A的元素j表示第i个原始变量在第j个公共因子上的载荷，即第i个原始变量与第j个公共因子之间的相关程度。
在因子分析过程中，通常需要进行几个关键步骤，包括：计算相关矩阵或协方差矩阵，估计因子载荷矩阵，进行因子旋转以改善因子的解释性，以及计算因子得分以便进行后续的统计分析。
