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应用多元统计分析论文 PAGE \* MERGEFORMAT PAGE \* MERGEFORMAT 4 《应用多元统计分析》期末论文 农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 目录TOC \o 1-3 \h \u HYPERLINK \l _Toc9852 摘要 PAGEREF _Toc9852 3 HYPERLINK \l _Toc19985 一、引言 PAGEREF _Toc19985 4 HYPERLINK \l _Toc11365 二、因子分析法 PAGEREF _Toc11365 4 HYPERLINK \l _Toc3041 2.1统计思想 PAGEREF _Toc3041 4 HYPERLINK \l _Toc20724 2.2因子的确定 PAGEREF _Toc20724 5 HYPERLINK \l _Toc7763 2.3分析过程 PAGEREF _Toc7763 6 HYPERLINK \l _Toc19168 2.3.1基本分析 PAGEREF _Toc19168 6 HYPERLINK \l _Toc2031 2.3.2因子载荷矩阵 PAGEREF _Toc2031 7 HYPERLINK \l _Toc18063 2.3.3因子得分 PAGEREF _Toc18063 9 HYPERLINK \l _Toc12155 三、聚类分析法 PAGEREF _Toc12155 12 HYPERLINK \l _Toc13249 3.1系统聚类法的思想 PAGEREF _Toc13249 12 HYPERLINK \l _Toc8576 3.2系统聚类 PAGEREF _Toc8576 12 HYPERLINK \l _Toc382 四、影响农村居民消费因素 PAGEREF _Toc382 13 HYPERLINK \l _Toc23297 4.1收入影响 PAGEREF _Toc23297 13 HYPERLINK \l _Toc17008 4.2消费环境影响 PAGEREF _Toc17008 13 HYPERLINK \l _Toc20203 4.3消费观念影响 PAGEREF _Toc20203 14 HYPERLINK \l _Toc17683 五、参考文献 PAGEREF _Toc17683 14 HYPERLINK \l _Toc9222 六、附录： PAGEREF _Toc9222 14 农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 摘要：本文综合了因子分析与聚类分析,先进行因子分析, 再用因子分析的结果进行聚类分析。在2014 年农村居民消费结构的数据基础上, 本文较多运用了31个省份的因子得分,计算出单因子情况下31个省份的得分和31个省份在八项消费产生的3个因子上的综合得分, 再把该得分作为31个省份的属性, 采用离差平方和(ward)方法进行聚类, 最后将城市分为三层，对整体进行综合评价和说明。 关键词：因子分析；聚类分析；综合评价 2014年我国农村居民消费分析 引言 由于我国国土辽阔,自然条件差异很大,经济发展极不平衡,一些地区、一些乡村、一些居民群体的生活目前与小康指标仍有差距,有的甚至还没有解决温饱问题。我国现有65%的人口在农村,农村居民的生活问题是全面建设小康社会的主要问题。因此,笔者就我国农村居民生活消费结构进行因子分析和聚类分析,以期对农村居民生活消费的问题作一研究,并以此寻求合理的解决思路。 二、因子分析法 2.1、统计思想 因子分析的基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所以变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，并依据相关性的大小将变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组代表一个基本结构，这个基本结构成为公共因子。对于所研究的问题试图用最小个数的不可观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测的每一个变量。 2.2、因子的确定 利用2014年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出资料。摘自《中国统计年鉴(2015)》做因子相关性分析得： 表一、相关矩阵表 相关矩阵a 食品 衣着 居住 家庭设备及服务 交通和通讯 文娱用品及服务 医疗保健 其他商品和服务 相关 食品 1.000 .669 .831 .789 .759 .356 .462 .818 衣着 .669 1.000 .760 .729 .871 .499 .722 .755 居住 .831 .760 1.000 .872 .814 .547 .645 .767 家庭设备及服务 .