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s10全球总决赛冠军外围-主成分聚类分析在行业统计数据中的应用


本文摘要::改革开放以来,随着高速发展的中国经济的诞生,各行各业都有了进步的变化。

:改革开放以来,随着高速发展的中国经济的诞生,各行各业都有了进步的变化。当然,中国经济的发展也对各行各业人事的辛勤劳动是什么至关重要的。每个人专门从事的行业不同,但每个人都可以为自己的行业做出贡献。

文章以我国31个行政单位为研究对象,采用主成分聚类分析方法,利用SPSS 19.0版软件,对行业统计的31个行政地区的就业人数进行了31个行政地区的聚类分析,指出行业就业人数与地区经济相关。[关键词]:产业统计;主成分分析方法;聚类分析中国分类号码:C81文献识别码:Atheapplicationofclusteringanalysinindustrystatisticaldatabstract 3360 since China ' sreformandopening instract[1]具有产业统计的地位和得到国家政府统计机构具体认可的作用。因此,将统计方法应用于我国行业统计中进行分析具有最重要的理论和现实意义。

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1指标选择和分析方法1.1指标选择因行业类型的不同,在《2012年中国统计资料年鉴》 [2]中,对中国31个行政单位的行业统计中整理了就业人数数据,确保了反映各地区行业低收入的19个评价指标。其中包括农业、森林、畜牧业、渔业、矿业、制造业、电力、天然气和水生产和供应业、建筑业、交通运输、仓库和邮政、信息传输等环境和公共设施管理业通过正交变换标准化指标数据,然后根据指标之间的相关性确定分类,最后确认主成分数量。本文是利用主要成分分析法分析我国31个行政地区的产业发展水平。

1.2.2聚类分析聚类分析又称为分类分析、聚类分析、聚类分析,是研究“流量收集”的多因素统计分析方法。它要比较各研究对象之间的性质,性质相似的不属于一类,性质差异小的不属于另一类[4]。

聚类分析分为q型聚类和r型聚类两种类型。q型簇是对观测对象的分类,R型簇是变量的分类,两者在数学上是平面的,没有本质的差异。

聚类分析方法包括层次聚类方法和非层次聚类方法。分层聚类方法还包括拥挤方法和分解方法。非层次聚类方法中最常用的是K平均方法。

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本文首先对数据展开主成分分析,然后对主成分分析结果进行聚类分析。使用的聚类分析方法是K平均法。2主成分分析过程本文档使用SPSS 19.0版软件作为分析工具。

首先,SPSS软件调用分析——维减少3354元素分析。将19个变量依次引入系数分析的变量板,扩大主成分分析。群集结果显示,第一个类有6个对象,第二个类别有11个对象,第三个类别有14个对象。

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第一类还包括北京、上海、江苏、浙江、广东、山东等行政单位。第二类还包括天津、内蒙古、吉林、黑龙江、海南、贵州、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆等行政单位。

第三类还包括河北、山西、辽宁、安徽、福建、江西、广西、河南、湖北、湖南、重庆、四川、云南、陕西等行政单位。根据上述分类,第一类对象是经济比较繁荣的地区,第二类对象是比较不发达的地区,第三类城市是全国一般水平的地区。

这三种类型的群集结果与实际情况不一致。特别是将天津分为第二类。

这说明没有小范围的误差。但是从地区产业统计的集群结果分析可以看出,经济发展之间的差异并不存在。4结论本文应用于SPSS软件融合主成分分析和聚类分析技术,对我国31个行政地区的19个行业发展水平进行了综合分析,结果表明,我国各地区各行业数量仍受各地区经济发展水平的影响,但受其他方面因素的影响。


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