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基于SPSS因子分析法的公共服务水平评价侯瑞【期刊名称】《《科技与创新》》【年(卷),期】2019(000)006【总页数】3页(P35-37)【关键词】公共服务; 设施水平; 指标数据; 因子分析【作者】侯瑞【作者单位】[1]南京航空航天大学金城学院江苏南京211156【正文语种】中文【中图分类】D630目前，国内针对农村地区公共服务体系及其评价的分析研究多是结合现行政策导向，以现状、成因与对策型的描述性分析为主，缺乏科学的定量分析，因此，在某种程度上，其科学性与参考性均没有实际价值。
本文以甘肃榆中县村镇为基本单元，从公共服务体系指标的主成分因子、村镇公共服务与设施水平差异性着手，虽然指标选取具有一定的主观性，但经过数理统计方法处理后，这些指标将成为一些独立的变量，能够完整地反映出该地区公共服务体系的真实程度。
1 方法原理及指标选取1.1 因子分析因子分析模型是根据变量间的相关性大小，根据同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低这一原理对变量进行分组，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子[1]。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：上式中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为0、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量。
m＜p，表示成矩阵形式为X=AF+aε.其中，F=（ F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子，ε=（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子，F 与ε均为不可观测的随机变量。
A=（aij）p×m 为因子载荷矩阵，在模型中，特殊因子表示了原有变量不能被因子变量所解释的部分，相当于残差的作用。
1.2 评价系数选择以甘肃省榆中县建制乡镇作为分析的基本单元，采用多元统计分析方法[2]对县域23 个乡镇基本公共服务设施的状况进行分析。
评价系数选择涉及乡镇人口规模（年末常住人口）、就业情况（从业人员数）等公共服务体系的7 个评价因子，具体如表1 所示。
《基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》篇一
一、引言
随着工业化的快速发展和人口的不断增长，环境问题已经成为全球关注的焦点。
环境质量的综合评价是衡量一个地区或国家环境状况的重要手段，也是制定环境保护政策的重要依据。
本文旨在利用主成分分析法，构建一个有效的环境质量综合指数，为环境保护提供科学的决策支持。
二、研究方法
主成分分析法是一种强大的统计工具，能够有效地从大量数据中提取出主要的信息成分。
本文将采用主成分分析法，从多个环境质量指标中提取出主要的环境质量因子，进而构建环境质量综合指数。
三、数据来源与处理
本研究的数据来源于某地区近几年的环境质量监测数据，包括空气质量、水质、噪声、土壤质量等多个方面的指标。
在数据处理过程中，我们首先对数据进行标准化处理，以消除量纲和数量级的影响。
然后，利用主成分分析法，提取出主要的环境质量因子。
四、主成分分析法的应用
我们将多个环境质量指标作为变量，通过主成分分析法的计算，得出各个主成分的贡献率和累计贡献率。
其中，前几个主成分的累计贡献率达到了85%。
1.(10分)数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么?在多元线性回归分析中,因为涉及多个自变量,自变量的单位往往不同,会给分析带来一定的困难,又由于涉及的数据量很大,就可能会以舍入误差而使得计算结果不理想.1.中心化处理后可以减少一个未知参数,减少了计算的工作量,对手工计算尤为重要.2.标准化处理后有利于消除量纲不同和数量级的差异所带来的影响,避免不必要的误差.2.(10分)在实际问题中运用多元线性回归应注意哪些问题?在实际问题中,人们用复相关系数R来表示回归方程对原有数据拟合程度的好坏,但是拟合优度并不是检验模型优劣的唯一标准,有时为了使模型从结构上有较合理的经济解释,R2等于0.7左右也给回归模型以肯定的态度.在多元线性回归分析中,我们并不看重简单相关系数,而认为偏相关系数才是真正反映因变量y与自变量x i以及自变量x i与x j的相关性的数量.用相关系数R2大小来衡量模型的拟合优度,不能仅由R2值很大来推断模型优劣.在实际应用回归方程进行控制和预测时,给定的x0值不能偏离样本均值太大,如果太大,用回归方程无论是作因素分析还是经济预测,效果都不会理想.得到实际问题的经验回归方程后,还不能马上用它去作分析和预测,还需运用统计方法对回归方程进行检验.3.(15分)主成分分析与因子分析的主要方法和思想是什么?两者有何联系与区别?求解主成分的方法:从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发(相关阵R 已知),采用的方法只有主成分法。
一、主成分分析的基本思想在对某一事物进行实证研究中,为了更全面、准确地反映出事物的特征及其发展规律,人们往往要考虑与其有关系的多个指标,这些指标在多元统计中也称为变量。
这样就产生了如下问题:一方面人们为了避免遗漏重要的信息而考虑尽可能多的指标,而另一方面随着考虑指标的增多增加了问题的复杂性,同时由于各指标均是对同一事物的反映,不可避免地造成信息的大量重叠,这种信息的重叠有时甚至会抹杀事物的真正特征与内在规律。
基于SPSS的主成分分析与因子分析的辨析主成分分析和因子分析是两种常用的多元统计分析方法，用于处理多个变量之间的关系和结构。
尽管它们在一些方面相似，但它们有着不同的目标、假设和应用领域。
主成分分析（PCA）是一种降维技术，旨在将多个相关的变量转化为较少数量的互相无关的新变量，称为主成分。
主成分是原始变量线性组合的结果，它们按照方差的大小递减排序，第一个主成分解释了尽可能多的方差，第二个主成分解释了剩余的方差，依此类推。
主成分分析的目标是找到最重要的成分，以减少数据维度并保留尽可能多的信息。
因子分析（FA）是一种探索性分析方法，旨在找到观察到的变量背后潜在的隐藏因子及其之间的关系。
它假设每个观察到的变量受到几个潜在因子的影响，并通过解释方差-共方差矩阵来确定这些因子。
因子分析的目标是解释数据的系统结构，并识别变量之间的潜在关系。
下面是主成分分析和因子分析的几个区别：1.假设：主成分分析假设所有的变量都是线性相关的，而因子分析假设变量之间存在潜在的隐藏因子。
2.目标：主成分分析的目标是减少数据的维度，使用少量的主成分来解释尽可能多的方差。
因子分析的目标是找出潜在因子，并解释数据的结构。
3.变量解释：在主成分分析中，每个主成分解释了数据中的方差，而在因子分析中，每个因子代表了一个潜在原因，描述了观察到的变量之间的共同性。
4.变换：在主成分分析中，通过线性组合原始变量来创建主成分。
在因子分析中，每个观察到的变量都被假设为由潜在因子和特定的误差项组合而成。
5.前提要求：主成分分析对变量之间的线性关系没有特定的要求，可以处理混合类型的数据。
因子分析假设线性关系是必需的，且数据应满足正态分布。
尽管主成分分析和因子分析在一些方面不同，但它们也有一些共同之处。
它们都可以用于数据降维和构建新的变量，以更好地解释和理解数据。
此外，它们都是无监督学习方法，不需要以前的假设。
在实际应用中，选择主成分分析还是因子分析取决于具体的研究目标和数据属性。
基于STIRPAT模型的土地扩张驱动力研究——以皖江城市带承接产业转移示范区为例陆冉【摘要】对皖江城市带承接产业转移示范区(以下简称皖江示范区)开发区土地面积进行测算分析,然后应用STIRPAT模型和SPSS软件对人口总量、区域生产总值、第二产业产值、第三产业产值、人口城镇化率、城镇居民人均可支配收入这6个驱动因子进行定量分析.结果表明,皖江示范区开发区在2009-2015年土地面积增加了1.82倍.人口总量、区域生产总值、第二产业产值、第三产业产值、人口城镇化率、城镇居民人均可支配收入的增加是皖江示范区土地扩张量增长的主要原因.当这6个驱动因子每增加1％时,皖江示范区土地面积将分别会增加0.303％、0.064％、0.054％、0.089％、0.124％和0.184％.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2018(057)019【总页数】6页(P67-71,120)【关键词】土地扩张;驱动力;皖江示范区;STIRPAT模型【作者】陆冉【作者单位】河海大学公共管理学院,南京210098【正文语种】中文【中图分类】F293.2自20世纪80年代以来，中国各省市城镇化进程不断加快，经济也有了突飞猛进的发展，这些发展必然伴随着城市规模的扩大。
而城市规模扩大的主要表现就是土地的扩张。
国务院颁布《皖江城市带承接产业示范区规划》后，皖江示范区经济高速增长，2015年生产总值就达14 948.00亿元。
“十三五”规划提出推动长江经济带发展，推进新型城镇化，党的十八大报告也指出，全面建成小康社会要促进新型城镇化发展。
而城镇化是我们不可逾越的历史过程，《2014年皖江城市带承接产业转移示范区发展报告》针对城镇化率较低的皖江示范区提出“产城一体化”的发展思路［1］，旨在吸引城市人口集聚，推进城镇化。
在“产城一体化”过程中必然对土地有着更多需求，所以研究皖江示范区土地扩张驱动力，对促进安徽省、皖江城市带的新型城镇化有着现实意义。
主成分分析：利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（主成分),用综合指标来解释多变量的方差—协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90％以上的信息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的综合指标即为主成分。
求解主成分的方法：从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发（相关阵R已知）.（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的,必须通过样本数据来估计）注意事项：1. 由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法；2。
对于度量单位或是取值范围在同量级的数据，可直接求协方差阵；对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，应考虑将数据标准化，再由协方差阵求主成分；3。
主成分分析不要求数据来源于正态分布；4. 在选取初始变量进入分析时应该特别注意原始变量是否存在多重共线性的问题（最小特征根接近于零，说明存在多重共线性问题）.优点:首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。
其次它通过计算综合主成分函数得分,对客观经济现象进行科学评价.再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价.缺点：当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。
命名清晰性低。
聚类分析：将个体（样品)或者对象（变量)按相似程度（距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强.目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。
其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。
常用聚类方法：系统聚类法,K—均值法，模糊聚类法,有序样品的聚类，分解法，加入法。
注意事项：1。
系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K—均值法只能对记录进行分类；2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类;3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。
甘肃省榆中县地形地貌对土地利用影响研究甘肃省榆中县位于中国西北地区，是一个多山地区，地形地貌复杂多样。
其地形地貌对土地利用有着深远的影响。
本文将从地貌特征、土地利用现状以及影响因素等方面进行研究探讨。
一、地貌特征甘肃省榆中县地形起伏较大，山地和丘陵地区占主导，同时还存在河谷、平原等地貌类型。
山地起伏较大、地势陡峭，大部分山脉呈南北走向，其中有诸如马鬃山、三闾山等山系。
丘陵地区地势相对平缓，呈台地状，植被丰富，适合农业发展。
河谷地区由于存在山水脉络，河流纵横交错，形成了一片片肥沃的河谷地。
二、土地利用现状由于地形地貌影响，榆中县的土地利用相对分散。
山地主要用于林业资源的保护和发展，丘陵地区则是农业发展的重点区域，以种植小麦、玉米、黄豆等为主。
河谷地区土地肥沃，主要用于水稻种植和果树园林。
此外，榆中县还有少量的城市用地和工业用地。
三、影响因素1. 地形地貌对土地利用的影响地形地貌对土地利用起着制约作用。
山地地形地貌陡峭，土地垂直利用较困难，只能进行山地林业和草地养殖。
丘陵地区虽有一定的耕地，但受限于土地坡度、水土流失等问题。
河谷地区由于地势平坦，水土肥沃，适合种植作物。
2. 气候条件的影响榆中县属于典型的西北干旱气候，降水稀少，气温变化大。
高山地区由于海拔较高，气温较低，降水相对较多，农作物种植受到限制；丘陵和河谷地区气候较为适宜，有利于农作物的生长发育和农业的发展。
3. 经济发展和社会因素的影响榆中县的经济主要以农业为主，农业发展对土地利用和土地质量要求较高。
近年来，随着经济的发展，农业结构也发生了变化，农民逐渐从传统的种粮为主转向发展特色农业和休闲农业。
与此同时，城市用地和工业用地的不断扩张，也对农田的使用带来压力。
四、土地利用优化建议1. 合理利用山地资源，加强林业保护和开发，发展观光林业和林下经济。
2. 优化农田结构，减少山地农田的耕种面积，提高利用效率。
3. 加强河谷地区的水利建设，完善排灌设施，保证水稻等作物的灌溉需求。
山西省城市土地利用潜力评价——基于主成分分析摘要为加快山西省城市发展和构建高质量的城市土地利用体系，提高山西省城市土地利用潜力对于实现城市土地的可持续协调发展具有重要意义。
本文将山西省11个地市2017年有关的城市土地数据作为原始数据，并建立相应的城市土地利用潜力指标体系，通过主成分分析，提取了两个重要的因子，并计算11个地市在这两个因子上的得分，同时得出11个地市的总得分和排序，根据结果对城市土地利用潜力进行分析。
在此基础上，本文以提高土地利用潜力，实现城市土地协调发展，构建高质量、高效率的城市土地利用体系为目标，提出了优化城市土地利用结构、加强土地经济效益、改善土地生态环境等相关政策的建议。
关键词: 城市土地利用潜力；城市土地利用结构；主成分分析1、引言长期以来，我省依靠得天独厚的煤炭资源获得了经济发展，尤其是钢铁等重工业的发展，但同时带来了一系列的问题。
在强调绿色、健康、可持续发展的现代社会，高投入、低产出的粗放型经济增长模式严重制约了我省的经济发展；第三产业，如旅游业，没有挖掘其发展潜力。
近年来，山西作为资源大省，肩负着能源革命的重大使命，“示范区”“排头兵”“新高地”这三大目标是山西省在新时代要坚决打赢的攻坚之战，这对于山西省全面建成小康社会具有推波助澜的作用。
山西作为资源型经济转型的重点省份，其经济发展与城市建设有着巨大的潜力。
土地是城市发展的一个重要资源，是必不可少的要素，关于土地的问题应该重视起来。
我国几十年来经济迅速发展，同时伴随着城镇化水平不断提高，但与此同时带来许多问题，如城市土地过度开发、土地闲置、用地比例不合理、经济效益低下、生态遭到破坏等，这些问题会给城市的经济发展带来严重影响。
山西省也存在诸如以上的问题：由于城市中人口增多，重化工产业的大力发展，城市土地变得相对稀缺，导致城市周边的农用地被划转为城市建设用地，盲目地快速划转土地带来了一系列问题。
闲置的土地、不合理的用地比例，低效的土地开发利用等问题严重影响到城市的土地利用潜力。
区域经济-214-农村经济与科技2021年第32卷第9期（总第509期）1 研究背景当前针对农业发展水平的研究总体上可分为三个方面：一是农业产值的影响因素研究，如李佳家，起建凌，朱润云（2020）认为耕地面积、灌溉面积、乡村人口、农业机械总动力是农业产值比较重要的4个影响因素。
张美田（2020）则认为农作物播种面积对农业总产值的影响最为明显，机械用量和化肥使用量的影响较小；二是农业经济增长影响因素分析，张帆（2020）指出应细化“三农”政策，促进我国农业经济进一步发展。
孙长东,陈酉宜（2020）认为农业科技创新能力、政策扶持、产业集群、效率导向、产学研一体化、广域合作、培育宣传等是当前我国农业科技创新能力提升的主要方向。
刘超,刘蓉,朱满德（2020）认为当前农业政策有由价格支持向直接补贴转变趋势，农业生产者是其农业政策支持的重点。
多样化的补贴政策工具是保证农业目标调整，农业政策精细化落实的重要保障；三是农业产业化发展研究，如张喜才,孔祥智（2020）认为，要创新农业管理体制建立全国性价值链服务体系及集聚示范区。
陈林生,鲍鑫培（2020）认为要提高农业产业融合主体规模，培育新型农业经营主体，建设涉农金融保险体系。
2 数据来源与指标体系农业发展水平是一个综合评价指标，需要多方面指标变量。
本文采用主成分分析法，运用SPSS 23对云南省16个地区2019年的农、林、牧、渔业总产值X1，农、林、牧、渔业中间消耗值X2、耕地灌溉面积X3、总播种面积X4、农用地面积X5、化肥施用量X6、农用塑料薄膜X7、农药使用量X8、乡村就业人员X9、农村用电量X10、农村常住居民人均可支配收入X11、水库总库容X12、拖拉机拥有量X13、第一产业法人单位数X14的情况进行分析，构建云南省农业发展水平评价指标体系，数据来源为2020年云南省统计年鉴。
3 实证分析3.1 数据相关性分析主成分分析适用于变量间存在较强相关性的数据，应用主成分分析能取得较好的降维效果，所得的各个主成分浓缩原始变量信息的能力差异性较好。
