资源描述：
《安徽省各市经济发展的聚类分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、安徽省各市经济发展的聚类分析段凤君(安徽师范大学，芜湖市241000)关键词：区域差异；主成分分析；指标体系；聚类分析摘要：本文着力于实现对安徽省各市按其经济发展水平进行聚类，以本省17个市为研究对象，选取衡量地区经济发展状况的经济规模、经济结构、居民生活水平、对外经济贸易及科学教育水平5个方面共14项指标，建立相应的统计指标体系。首先，为遵循选取指标体系时的无重复性原则，本文对14项指标进行了主成分分析，得出14项指标中可以提取出3个主成分，其累积方差贡献率达93.486%。其次，借助主成分函数给出了综合评价函数，对本省17个市进行了
2、综合评价，并给出了排序。最后，借助各市的主成分得分、依据多元统计分析中的聚类分析方法，对17个市进行了聚类分析，最终将17个市分成5类地区，并结合分类结果提出了一些促进本省经济发展、缩小省内市间发展差异的建议。TheClusterAnalysisoftheEconomicGrowthofEachCityinAnhuiProvinceFengjunDuan(AnhuiNormalUniversity,Wuhu241000)Keywords:Regionaldifferences;PrincipalComponentAnalysis;Ind
3、exSystem;ClusterAnalysisAbstract:ThispaperfocusesontherealizationofclusteringofthecitiesinAnhuiprovinceaccordingtotheirlevelofeconomicdevelopment,makingthe17cityintheprovincebetheresearchobject,selecting14indicatorsin5aspectsincludingeconomicscale,economicstructure,theli
4、vingstandardsofresidents,foreigneconomictradeandscienceeducationlevelasfullmeasureofregionaleconomicdevelopmenttoestablishthecorrespondingstatisticalindexsystem.Firstofall,inordertofollowtheprinciplewithoutrepeatabilitywhenselecttheindexsystem,thispapergoesonprincipalcom
5、ponentanalysiswith14indicators,gettingtheresult14indicatorscanextract3principalcomponents,andtheircumulativevariancecontributionratereaches93.486%.Secondly,thispapergivesthecomprehensiveevaluationfunctionbymeansoftheprincipalcomponentfunctions,makingcomprehensiveevaluati
6、onof17citiesintheprovince,andgivingthesort.Finally,17cities’clusteranalysiswascarriedoutwiththeprincipalcomponentscoresofcities,basingontheclusteranalysismethodinmultivariatestatisticalanalysis,gettingtheresults17citiesaredividedinto5areas,andthepaperputsforwardsomesugge
7、stionstopromotetheeconomicdevelopmentandnarrowthedevelopmentdifferencebetweenthecitiescombinedwiththeclassificationresults.1引言1.1研究背景与研究意义1.1.1选题的背景[1]最近十几年来，安徽省经济的总体水平不断提高，经济实力不断增强，居民生活水平日益提高。尽管如此，其发展仍存在以下两个方面的问题。一方面，与其他发达省份相比，安徽省的发展情况仍处于弱势地位。首先，省内经济总量相对而言不大，人均量较低。根据201
8、1年安徽省统计年鉴数据，2010年里本省的生产总值为12359.33亿元，位于全国第14位，而国内较为发达的省份广东、江苏、山东、浙江的生产总值分别达到了45472.83亿元、40903.34亿元、3941
