多元统计上机报告—因子分析

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1、HUNANUNIVERSITY论文题目多元统计上机报告—因子分析学生姓名汤义成学生学号20101910113专业班级统计一班学院名称金融与统计学院2013年1月6日西南地区十二省份10项重要经济指标综合评价研究摘要：西部大开发10周年之际,我们分析西部各省份10项经济效益具有重要的意义。描述了主成分分析法的原理,并借助SPSS19.0统计软件,对西部大开发中12省份的10项经济效益进行评估,同时揭示主成分分析法在经济效益评估体系应用中的优越性。关键词：西部12省份10项经济指标因子分析综合评价目前,对经济效益或发展能力的判断,多采用层次分析法、模糊排序法、神经网络法等

2、。但这些方法在确定影响目标因素的权重时,受人的主观因素影响较大,而因子分析法在将原始变量转变为主成分过程中,同时形成反映主成分的权数以计算综合评估价值,客观反映各指标因素间的现实关系。本文选取西南地区12省份的10项重要经济指标进行分析，通过因子分析法得出西南地区12省份的经济发展综合评价。一．资料及方法1.资料来源资料来自《中国统计年鉴2008年3月》2.指标确立用《西南地区10项主要经济指标》中的指标，选取了能够反映西南12省经济发展程度的10个指标，分别为：x1:地区生产总值（亿元）,x2:工业增加值（亿元），x3：固定资产投资（亿元），x4：地方财政一般预算收

3、入（亿元），x5地方财政一般预算支出（亿元），x6：对外贸易（亿美元），x7：社会消费品零售总额（亿元），x8：居民消费价格指数（%），x9：城镇居民人均可支配收入（元/人）x10：农牧民人均现金收入（元/人）。3.分析方法采用因子分析法，计算采用EXCEL和SPS19.0完成。二．结果与分析1.运用SPSS对数据进行处理，得出相关矩阵、变量共同度。相关矩阵x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10相关x11.000.909.942.948.844.825.989-.430.567.669x2.9091.000.933.872.930.763.884-.306.446

4、.437x3.942.9331.000.949.922.749.953-.379.561.544x4.948.872.9491.000.879.840.946-.400.575.599x5.844.930.922.8791.000.800.822-.274.343.284x6.825.763.749.840.8001.000.781-.267.462.534x7.989.884.953.946.822.7811.000-.424.607.690x8-.430-.306-.379-.400-.274-.267-.4241.000-.183-.152x9.567.446.

5、561.575.343.462.607-.1831.000.812x10.669.437.544.599.284.534.690-.152.8121.000变量共同度初始提取x11.000.966x21.000.904x31.000.948x41.000.947x51.000.927x61.000.737x71.000.956x81.000.214x91.000.866x101.000.933提取方法：主成份分析。由相关矩阵分析得出：这10个变量中许多变量之间存在着高度相关，故需要进行因子分析。由变量共同度得知：我们看出除了x8以外其余的因子共同都在0.8以上，说明其

6、它9个变量都能够被这两个因子解释。2.通过SPSS软件，得出解释方差综合、因子载荷阵、旋转因子载荷表。解释的总方差（表1）成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%17.18071.80471.8047.18071.80471.8045.67056.70156.70121.21812.17683.9801.21812.17683.9802.72827.27983.9803.8708.69892.6784.3243.23595.9135.2372.37598.2886.098.98499.2727.032.32499

7、.5978.029.29199.8889.009.08599.97310.003.027100.000提取方法：主成份分析。成份矩阵（表2）成份12x1.982-.025x2.919-.241x3.966-.122x4.971-.064x5.880-.390x6.855-.077x7.978.024x8-.414.206x9.643.672x10.669.697提取方法:主成份。a.已提取了2个成份。旋转成份矩阵（表3）成份12x1.862.472x2.916.254x3.896.381x4.871.433x5.957.106x6.777.364x7