关于全国各省经济的聚类分析

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1、关于全国各省经济经济类型的聚类分析系：工商管理系专业：11统计学号：1103151010姓名：李良11摘要：3引言3一聚类分析3二聚类分析的优点3三聚类分析相比较于其他分析方法而言：3实验方案41.1数据统计41.2聚类分析4表12009年我国31个省、直辖市、自治区的各项经济指标数据统计41.3结果分析与讨论6表2描述统计量6表3案例处理7表4聚类表7表5平均联结8总结9小结10参考文献1011摘要：改革开放以来,中国各省市在经济发展方面都取得了显著的成绩。这篇论文利用SPSS软件对全国31个省

2、、直辖市、自治区(浙江、湖南、甘肃除外)的主要经济指标进行聚类分析，将其经济分成4种类型，并对浙江、湖南、甘肃进行类型判别分析。通过这两个方法对全国各省进行经济分类。本文选取了7项经济指标作为决定经济类型的影响因素，各项数据均来自2010年国家统计年鉴。分析结果表明：北京市和上海市为第一类经济类型；江苏省和山东省为第三类型；广东省为第四类经济；其他25个省、直辖市、自治区均属于第二类型。关键词：聚类分析、经济类型引言：一聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(

3、clusters)的统计分析技术。聚类分析区别于分类分析(classificationanalysis)，后者是有监督的学习。它直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。系统聚类分析又称集群分析，是聚类分析中应用最广的一种方法，它根据样本的多指标（变量）、多个观察数据，定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系，并据此连结这些样品或指标，归成大小类群，构成分类树状图或冰柱图。二聚类分析的优点:聚类分析简单、直观;主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多

4、个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析；不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解；聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。三聚类分析相比较于其他分析方法而言：(1)聚类分析一般寻求客观的分类方法，在进行聚类分析以前，对总体到底有几种类型并不知道。(2)两类方法的建立的模型不一样，因此在处理某些特定的问题时，就会得出不一样的结果，就本题

5、看来，出现了经济类型上的判别不一致的细微差异，但是作为分类方法来说，两种方法在大部分情况下都能取得一致的效果。(3)聚类分析与判别分析也是有联系的。11改革开放以来,中国取得了举世睹目的伟大成就,各省市在经济发展方面也取得了巨大的成绩。然而,基于地理位置、经济发展环境等各方面的原因,中国各省市的经济发展综合水平并不均衡，沿海地区发展较快，经济增长也较快，而中西部发展相对较慢。因此，基于这种现状，本文对全国各地区的经济进行聚类分析。首通过本文的分析研究，可以清楚地认识到我国经济类型构成，以及各地区的

6、发展差异，最终对国家以及各地区的发展及政策制定实施起到指导作用。本文采用多元统计分析方法，对全国31个省、直辖市、自治区的7项经济指标进行聚类分析，从而能够比较客观地反映了当前各地区的经济类型。实验方案1.1数据统计本文根据2010年国家统计年鉴，选取了2009年31个省、直辖市、自治区的7项经济指标[1]，如表1所示。其中包括：各省的国内生产总值X1、农业生产总值X2、工业生产总值X3、建筑业生产总值X4、进出口总值X5、批发企业销售额X6和餐饮业X7。1.2聚类分析先将2009年我国31个省、

7、直辖市、自治区的各项经济指标数据统计的各项数据输入的spss当中，对这些数据进行标准差标准化处理，其过程为：“Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives…”，然后对标准差标准化后的数据进行聚类分析(HierarchicalClusterAnalysis)。其过程为：依次选择“Analyze→Classify→HierarchicalCluster”，引入的变量是X1至X7，选用Q型聚类分析距离测量技术选择SquaredEuclideandistance，最

8、终得出聚类分析结果表12009年我国31个省、直辖市、自治区的各项经济指标数据统计单位：亿元地区国内生产总值(X1)农业生产总值(X2)工业生产总值(X3)建筑业生产总值(X4)进出口总值(X5)批发企业销售额(X6)餐饮业(X7)北京12153.03315.011039.1334297216533414822558.0341.7天津7521.85281.713083.631564191744880518599.562.6河北3640.913435582730.626.511172