四川農(nóng)村居民消費結(jié)構變動統(tǒng)計分析

1、1四川省農(nóng)民消費結(jié)構變動的統(tǒng)計分析四川省農(nóng)民消費結(jié)構變動的統(tǒng)計分析信息與計算科學2008級蔣旭指導教師丁體明教授摘要：摘要：本文在四川省實施統(tǒng)籌城鄉(xiāng)改革的背景下基于1998年—20009年12年來四川省農(nóng)村居民的人均純收入與消費支出等相關數(shù)據(jù)，采用因子分析方法并結(jié)合聚類分析方法，實證研究了該省農(nóng)村居民的消費結(jié)構變動情況。結(jié)論表明四川省農(nóng)村居民的食品支出占總消費支出的比重逐年下降而交通和通訊、醫(yī)療保健、文化教育等支出的比重逐年增加以飲食為

2、主的消費結(jié)構正逐漸轉(zhuǎn)向多元化的消費結(jié)構和得以不斷優(yōu)化。文中還提出了優(yōu)化成都市農(nóng)村居民消費結(jié)構的對策建議。關鍵詞：關鍵詞：因子分析，聚類分析，農(nóng)村居民，消費結(jié)構，spssTheConsumptionStructureChangeintheStatisticalAnalysisofFarmersinSichuanPronviceInfmationComputationalScienceJiagnXuGrade2008DirectedbyDi

3、ngTimingAbstract:AccdingtotherevolutionofcitiescountriesinSiChuanprovincebasedonthedataof1998to2009perincomeexpenditurethispapertakestheFactAnalysismethodClustermethodtogethertoprovestudythechangedstructureoftheruralresi

4、dents’consumptioninthisprovince.Theresultshowsthattheruralresidents’foodexpendituredeclinesintotalconsumptionexpenditurehowevertheexpenditureoftransptationcommunicationhealthcareeducationisincreasingyearbyyear.theconsump

5、tionstructurethatisbasedonfoodisimprovedturningtodiversification.Besidesthispaperputsfwardsomesuggestionsabouthowtoimproveruralresidents’consumptioninSichuan.KeyWds:FactAnalysisClustermethodruralresidentconsumptionstruct

6、urespss.1前言前言眾所周知，我國的農(nóng)村人口眾多，一直以來農(nóng)村居民的生活狀況都在我國人3(2.1)111121311123221222322123123123...............kkkkpppppkpkffffxaaaaffffxaaaaffffxaaaa????????????????????????????式（2.1）便是因子分析的數(shù)學模型，也可以用矩陣的形式表示為：XAF???式中，F(xiàn)稱為因子，由于它們均出現(xiàn)在每個

7、原有變量的線性表達式中，因此又稱為公共因子。因子可理解為高維空間中互相垂直的個坐標軸；稱為因子載kA荷矩陣，（）稱為因子載荷，是第個原有變量在aij123...ip?123...jk?i第個因子上的負荷。如果把變量看成維因子空間中的一個向量，則表jxikaij示在坐標軸上的投影，相當于多元線性回歸模型中的標準化回歸系數(shù)；xifj?稱為特殊因子，表示原有變量不能被因子解釋的部分，其均值為0，相當于多元線性回歸模型中的殘差。由式（2.1）可

8、知因子是可見的[478]。2.1.3因子分析的基本步驟因子分析的基本步驟[5]1.因子分析的前提條件因子分析的目的是從眾多的原有變量中綜合出少數(shù)具有代表性的因子，這必定有一個潛在的前提要求，即原有變量之間應具有較強的相關關系。常用的方法有計算相關系數(shù)矩陣，計算反映像相關矩陣，巴黎特球度檢驗，KMO檢驗。本文采用KMO檢驗，KMO統(tǒng)計量適用于比較變量間簡單相關系數(shù)和偏相關系數(shù)的指標，數(shù)學定義為：(2.2)222ijijijijijijrK

9、MOpr???????????式中，是變量和其他變量間的簡單相關系數(shù)；是變量和其他rijxixjpijxi變量間控制了剩余變量下的偏相關系數(shù)。由式（2.2）可知：KMO統(tǒng)計量的取xi值在0~1之間。當所有變量間的簡單相關系數(shù)平方和遠遠大于偏相關系數(shù)平方和時，KMO值接近1。KMO值越接近1，意味著變量間的相關性越強，原有變量越適合作因子分析；當所有變量間的簡單相關系數(shù)平方和接近0時，KMO值接近0。KMO值越接近于0，意味著變量間的相關