主成分分析应用实例

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1、应用实例对全国30个省市自治区经济发展基本情况的8项指标作主成分分析,数据见程序中。其中八个指标依次为GDP、居民消费水平、固定资产投资、职工平均工资、货物周转量、居民消费价格指数、商品零售价格指数、工业总产值。SAS程序如下:dataa1;inputdiqu$x1-x8;cards;北京1394.892505519.018144373.9117.3112.6843.43天津920.112720345.466501342.8115.2110.6582.51河北2849.521258704.8748392033.3115.

2、2115.81234.85山西1092.481250290.94721717.3116.9115.6697.25内蒙832.881387250.234134781.7117.5116.8419.39辽宁2793.372397387.9949111371.1116.11141840.55吉林1129.21872320.454430497.4115.2114.2762.47黑龙江2014.532334435.734145824.8116.1114.31240.37上海2462.575343996.489279207.4118

3、.71131642.95江苏5155.2519261434.9559431025.5115.8114.32026.64浙江3524.7922491006.396619754.4116.6113.5916.59安徽2003.5812544744609908.3114.8112.7824.14福建2160.522320553.975857609.3115.2114.4433.67江西1205.111182282.844211411.7116.9115.9571.84山东5002.3415271229.5551451196.6

4、117.6114.22207.69河南3002.741034670.3543441574.4116.5114.91367.92湖北2391.421527571.684685849120116.61220.72湖南2195.71408422.6147971011.8119115.5843.83广东5381.7226991639.838250656.5114111.61396.35广西1606.151314382.595150556118.4116.4554.97海南364.171814198.355340232.1113.

5、5111.364.33四川35341261822.544645902.3118.51171431.81贵州630.07942150.844475301.1121.4117.2324.72云南1206.6812613345149310.4121.3118.1716.65西藏55.98111017.8773824.2117.3114.95.57陕西1000.031208300.274396500.9119117600.98甘肃553.351007114.815493507119.8116.5468.79青海165.31144

6、547.76575361.6118116.3105.8宁夏169.75135561.985079121.8117.1115.3114.4新疆834.571469376.965348339119.7116.7428.76;procprincompdata=a1n=4out=w1outstat=w2;varx1-x8;procsortdata=w1;bydescendingprin1;procprintdata=w1;run;结果分析:(1)相关系数矩阵由相关系数矩阵可以看出,有较强相关性的变量依次为:GDP(x1)与固定资

7、产投资(x2)之间的相关系数为0.9506;GDP(x1)与工业总产值(x8)之间的相关系数为:0.8734;固定资产投资(x3)与工业总产值(x8)之间的相关系数为0.7919;居民消费价格指数(x6)与商品零售价格指数(x7)之间的相关系数为0.7628;货物周转量(x5)与工业总产值(x8)之间的相关系数为0.6586。(2)相关系数矩阵特征值相关系数矩阵的特征值即各主成分的方差,由它可以看出,第一主成分对方差的贡献率为46.93%,第二主成分对方差的贡献率为27.6%,第三主成分对方差的贡献率为15.19%,第四

8、主成分对方差的贡献率为5.03%。因前三个主成分的累积贡献率为89.58%,故用前三个主成分就可以很好的概括此组数据。(3)特征向量由此可写出前三个主成分的表达式:Prin1=Prin2=Prin3=可见,第一主成分中的系数较大;第二主成分中具有较大的正系数,则具有较大的负系数;第三主成分中的系数最大,远远超过其他指

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