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时间:2020-04-24
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1、总第540期管理观察2014年5月第13期ManagementObServer上旬出版基于经济发展水平的城市交通与空气质量分析李灵,吴丰润(北京林业大学理学院,北京100083)摘要:本文针对城镇经济发展现状利用主成分分析研究城市交通与空气质量的整体情况。最后得到的结论是,城镇空气质量状况与经济、消费等因素密切相关,城市交通也因为经济发展不断恶化。因此经济是主导因素,在以后的发展中应该纵观所有,统筹兼顾,做到良好发展,共同繁荣。关键词:城市交通空气质量主成分分析SPSS一面的一些直接或间接相关的数据,分别是城镇居民家庭平均、背景每百户家用汽车数量(辆)、城镇居民家庭平均每百户家用
2、从1978年改革开放以来,一代又一代的领导人,都把汽车数量(标台)、城镇居民平均每人全年家庭可支配收入发展生产力作为提升综合国力的首要因素,其效果也很显(元)、城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出(元)、著。一代又一代的青年,前仆后继,响应国家的号召,创地区生产指数(上年=100)、省会城市废气中空气质量达到造着属于自己更是属于祖国的财富。然而,怎么都掩盖不二级以上天数占全年比重(%)、省会城市废气中氮氧化物排了发展带来的灾难。以前的中国,是何等美丽的国度,而今,放量(万吨)、各地区平均每起交通事故直接财产损失(元)。雾霾、地震、泥石流等各种事故接连不断,其中有不少都是因为发展经
3、济造成的。在一些一线城市,经济发展早已三、数据处理不是问题,环境治理却成了主要任务。虽然政府早已觉察到却还是弥补不了已犯下的过失。然而,这样发展着的经1.数据整理济对人们的生活究竟造成了何种影响?作为首都的北京,因为原始数据是分散的,且未按规定排放,所以需又是为何经常性地被雾霾笼罩,交通事故也因此变得更加要先将数据整理到SPSS中的数据视图中。数据整理将分难以预料,我们因该如何应对?这些都是亟待解决的问题。以下步进行:(1)将所有数据依次载入到excel工作表中;(2)在变量视图中定义变量,并依次用x1,x2,⋯,x8代二、方法和数据替原始变量;(3)将excel中的数据导入到数
4、据视图中。2.主成分分析过程1.主成分分析法通过分析——降维——因子分析,依次将各个变量本次研究用到的方法是主成分分析法。主成分分析加入到变量中进行主成分分析,筛选出特征值大于1的的原理是将多个变量通过线性变换适当降维后,去每个主成分,依次得到描述统计量,相关系数矩阵,公掉无关变量,再将其余变量按照贡献率从高到低重新组因子方差,解释总方差,成分矩阵,成分得分系数矩阵合成新的变量,以做到尽可能多地反映原来变量的信息以及成分得分协方差矩阵。的一种统计方法。主成分分析法主要具有以下两个优点四、结果分析J:(1)可消除评价指标之间的相关影响;(2)可减1.变量及对应内容少指标选择的工作量
5、。所以适合用于研究多变量问题。xl:城镇居民家庭平均每百户家用汽车数量(辆)2.数据搜集x2:每万人拥有公共交通车辆(标台)本次研究数据均来自《中国统计年鉴2013>>(网x3:城镇居民平均每人全年家庭可支配收入(元)址:http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2O13/indexch.x4:城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出(元)htm),是有关2012年我国各省份在城市交通和空气质量方x5:地区生产指数(上年=lOO)基金项目:本论文得到国家级大学生创新创业训练项目的资助,项目名称基于移动平台的概率统计测试系统开发及推广使用》,项目编号:2013
6、10022080。政府与公共管理x6:省会城市废气中空气质量达到二级以上天数占市废气中空气质量达到二级以上天数占全年比重(x6)全年比重(%)和每万人拥有公共交通车辆(x2)。x7:省会城市废气中氮氧化物排放量(万吨)5.主成分分数系数矩阵x8:各地区平均每起交通事故直接财产损失(元)计算得到的主成分分数系数矩阵如表2所示。2.相关系数矩阵表2主成分分数系数矩阵在由主成分分析得到的相关系数矩阵中,我们可以ComponentScoreCoefficientMatrix得到以下结论:Component(1)省会城市废气中氮氧化物排放量与各地区平均123城镇居民家庭平均每百户家用汽车数
7、量(辆).182一.275.0l8每起交通事故直接财产损失呈现完全的正相关(=1);每万人拥有公共交通车辆(标台).151一.082一.538(2)城镇居民平均每人全年家庭可支配收入与城镇城镇居民半均每^全年冢艇町支自C收入(兀).252一.110.066居民家庭平均每人全年现金消费支出相关性也较强,几城镇居民家庭平均每人全年现金消费支近完全正相关(0.95以上);出(元).248一.069.041地区生产指数(上年=100)一.161.270一.080(3)省会城市废气中空气质
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