浙江各城市教育情况分析

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1、学年论文桂林理工大学理学院统计学专业指导老师：黄海午学生：吴谷祥专业班级：统计11-1班学号：201159215224学年论文关于浙江省各城市教育科技水平的分析摘要：通过因子分析，相关分析，聚类分析对浙江省11个省的教育科技水平进行分析。然后得出综合排名，以及对各方面的素质进行评定。关键词：教育科技水平，因子分析，聚类分析。Abstract：Thisarticlefirsttofactoranalysisofcollecteddata,thencalculatethecomprehensivefactorscoreandcitieseachranks

2、core,thedistributionof3dscatterplotanalysisreasonforthedifferencebetweenthemunicipaltourismeconomyinguangxi.Theuseofclusteranalysis,furtherverifytheresultsobtainedfromthefactoranalysis,makestheconclusionmoresufficientandcrediblebasis.Keywords:Educationofscienceandtechnologyleve

3、l,Factoranalysis,Clusteringanalysis1.引言浙江是中国东部沿海的一个经济大省,改革开放二十几年,社会经济发展取得了巨大的成就。可以说浙江省是全国经济发展最为均衡的省份，然而教育科技方面却发展各异，在经济发展的同时，对此类方面的关注也至关重要，因为21世纪是人材和科技的比拼。而教育则是人材和科技的源动力。了解整体发展情况有利于我们对各个城市之间的优势和劣势有一个更直观地了解。对今后发展方向有一定参考作用。2.变量框架表2.1变量细分表一级指标二级指标三级指标城市教育科技水平各类学校在校人数X1-高等学校占总人口比X2-

4、中等职业学校占总人口比X3-普通中学占总人口比X4-小学占总人口比专利数量X5-专利申请受理量X6-专利申请授权量X7-发明教育公共设施X8-公共图书馆藏书量教育支出X9-教育支出9学年论文1.研究和分析方法的理论本文先对所搜集的数据进行是否能进行因子分析的检验，检验合适后，求出因子载荷矩阵，进行因子旋转，最后得出因子得分。再用聚类分析，进一步验证因子分析所得出的结果，使得结论依据更充分、可信。3.1因子分析因子分析根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性高，而不同组的变量间的相关性则较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的

5、综合变量表示，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的某一具体问题，原始变量可分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。因子分析可以看成主成分分析的推广，它也是多元统计分析中常用的一种降维方式，把方差划归为不同的起因因子，可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更具优势。3.2聚类分析聚类分析是一种能将属于不同类别的样本点尽可能地区分开来的多元统计统计方法。聚类分析根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间的相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程

6、度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另外一类……关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类，知道把所有样品（或指标）都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统。最后再把整个分类系统画成一张分群图（又称谱系图），用它把所有的样品（或指标）间的亲疏关系表示出来。3.3问题研究分析过程3.3.1因子分析逻辑框图及步骤图3.1因子分析逻辑框图3.3.1.1因子分析步骤步骤1：对原始数据进行标准化处理；9学年论文步骤2：计算相关系数矩阵，分析变量之间的相关性；步骤3：

7、求解初始公共因子及因子载荷矩阵；计算相关系数矩阵R的特征值，及对应的特征向量，其中，初等载荷矩阵步骤4：选择个主因子，进行因子旋转；根据初等载荷矩阵，计算各个公共因子的贡献率，并选择个主因子。对提取的因子载荷矩阵进行旋转，得到矩阵（其中为的前列，为正交矩阵），构造因子模型：步骤5：计算因子得分，其中，为因子载荷矩阵，为相关系数矩,为原始变量向量。3.3.2聚类分析种类构架步骤图3.2聚类分析种类构架图3.3.2.1聚类分析步骤步骤1：分析所需要研究的问题，确定聚类分析所需要的多元变量；步骤2：选择对样品聚类还是对指标聚类；步骤3：选择合适的聚类方法；

8、步骤4：输出结果，最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准或不同的分类原则，得出不同的分类结果。9学年论文1