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《基于因子分析的我国城市的经济竞争力的分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、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:魏瑜职称:2014年12月28日南京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1422014812093马文涛指导老师：魏瑜摘要：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
2、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；AnalysisfortheeconomicallevelsbasedonfactorfactoranalysismethodLogisticEngineering142MawentaoTutorWeiYuAbstract:At the
3、begining of this article, it introduces systematically about Factor analysis method which based on main component.As the diversity of evaluation as well index on different regions,it has a certain influence to evaluate the development across the nation.In this article,it puts on quite a few referenc
4、e literature to summary some conventional index as GDP(X1),consumption level of residents(X2),fixed assets level(X3),level of wage(X4),turnover of freight traffic(X5),CPI(X6),Commodity retail price index(X7),gross industrial output value(X8), and take advantage of factor analysis method based on mai
5、n component and using SPSS software to analysis economic index of all nation main component,explain common factor,finding best method and index 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。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。在用统计方法研究多变量问题时
6、，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具1.1.2主成分分析方法的原理在统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。主成分分析法是一种降维的统计方法，在损失很少信息的前提下把多
7、个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。表达式如下：且满足下面的条件:（1）每个主成分的系数平方和为1；（2）主成分之间相互独立，即无重叠信息。即i,j=1,2,3....p(3)主成分的方差依次递减，重要性依次递减即通常把转化生成的综合指标称之为主成分，其中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，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，使
