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《主成分分析法评价吐鲁番物流业发展水平》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、吐鲁番地区2005年-2012年物流业发展水平主成分分析年份公路货物周转量(万吨公里)GDP(亿元)社会消费品零售总额(亿元)工业总产值(亿元)GDP年增长率(%)批发零售总额(亿元)200593873119.815.2107.112.412.3200684111145.817.2139.414.414.120079312417217.8178.91114.2200888349206.721210.95.816.9200911719215823.8170.6-3.119.42010131895185.328.3273.15.824.520111
2、43329217.526.3396.76.323.32012160031243.929.4530.49.9526.1相关矩阵公路货物周转量(万吨公里)GDP(亿元)社会消费品零售总额(亿元)工业总产值(亿元)GDP年增长率(%)批发零售总额(亿元)相关公路货物周转量(万吨公里)1.000.712.910.902-.294.936GDP(亿元).7121.000.787.905-.175.791社会消费品零售总额(亿元).910.7871.000.834-.472.995工业总产值(亿元).902.905.8341.000-.061.868GDP
3、年增长率(%)-.294-.175-.472-.0611.000-.400批发零售总额(亿元).936.791.995.868-.4001.000图一图一给出的是六个变量之间的相关系数矩阵,可以看出这六个变量之间的相关系数很高,因此有必要进行主成分分析。结果图二给出了主成分分析从每个原始变量中提取信息的多少,可以看出,提取的成分包含了原始变量至少90%的信息。公因子方差初始提取公路货物周转量(万吨公里)1.000.894GDP(亿元)1.000.815社会消费品零售总额(亿元)1.000.968工业总产值(亿元)1.000.980GDP年增长率
4、(%)1.000.976批发零售总额(亿元)1.000.966提取方法:主成份分析。图二结果图三显示了个主成分解释变量原始变量总方差的情况。可以看出它保留了两个主成分,第一个主成分的对应的特征值入1为4.573,也就是说第一个主成分描述了原始变量总变差6中的4.573,第一个主成分解释了8个原始变量信息的76.215%;第二个主成分对应的特征值入2为1.025,第二个主成分解释了6个原始变量信息的17.083。前两个主成分集中了原始6个变量信息的93.298%,说明两个主成分提供了原始变量的足够信息,主成分分析的效果是比较好的。解释的总方差成份
5、初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%14.57376.21576.2154.57376.21576.21521.02517.08393.2981.02517.08393.2983.3035.05598.3534.0951.58399.9365.003.05199.9876.001.013100.000图四图四是主成分碎石图,由特征值的变化趋势由陡峭开始趋于平稳的转折点,可以看出它保留两个主成分为宜。成份矩阵a成份12公路货物周转量(万吨公里).945.040GDP(亿元).874.227社会消费品零售总额(亿元).973
6、-.144工业总产值(亿元).932.334GDP年增长率(%)-.375.914批发零售总额(亿元).980-.066提取方法:主成分分析法。a.已提取了2个成份。图五图五输出的是第一主成分·第二主成分与原始变量的关系。而两个主成分对应的特征根入1=4.573,入2=1.025,可得入1,入2的平方根为2.138,1.012,用其除以图五中的第二列和第三列可以得到主成分表达式的系数,由此可以写出各主成分表达式
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