山东省区域经济的统计分类

改革开放以来,山东省各地区经济都有了较快的发展,但是由于起点不完全一致,再加上资源、环境、社会等诸多因素的影响,各市地经济发展水平存在一定差异。本文运用聚类分析、因子分析等多元分析方法对山东省17个市、地经济发展水平进行统计分类,描述较发达地区和欠发达地区的分类结构。     

我国各地区经济发展水平的统计分析

本文运用聚类分析、因子分析等多元分析方法，对我国三十个省、市、自治区经济发展水平进行分类、排序，为合理划分地区经济类型提供依据。     

多元统计分析方法的理论研究及应用分析

多元统计分析在多指标实际问题的研究中起着重要的作用.以往文献中,一般采用某一种多元统计方法对一个多指标实际问题进行研究,但其结果存在一定的偏差性.采用四种典型的多元统计方法:主成分分析法、因子分析法、分层聚类和K-均值聚类方法对同一个多指标银行问题进行研究,并对四种方法的不同结果进行比较综合分析,这样可以避免单一方法的偏差性,以便得到的结果更合理、更具有说服力.     

各地区工业经济新产品的研究与开发状况及原因分析

在本文中,我们利用因子分析方法,结合SAS软件,对我国各地区工业经济新产品的研究与开发状况进行综合评价,分析了制约河北省工业经济研究与开发水平的因素.     

多元统计在山东农村居民消费结构分析中的应用

本运用多元统计的因子分析、聚类分析法，对山东各地区农村居民的消费结构进行统计分析；然后在将山东省农村各地区分为四类的基础上，分析比较各类地区消费结构的差异及其成因；最后就如何促进山东农村居民合理消费，以此拉动山东农村经济的发展，提出相应的建议．     

房地产业上市公司的统计数据挖掘分析研究

应用统计类数据挖掘技术对房地产业上市公司财务进行了分析。即搜集十五个房地产业上市公司的主要财务指标进行因子分析,用提取主成份的方法缩减变数,归纳出影响公司财务状况的四个主要因素。然后,对十五家房地产上市公司进行聚类分析,划分各公司的经营等级。最后,结合因子分析与聚类分析的结果对各公司的经营状况进行了综合评价,并以此指导投资者和经营管理者做出正确的决策。     

信息化对区域经济影响的数理分析

本文以信息化与经济指标资料为基础,运用加权回归、因子分析和聚类分析等方法,讨论了全国31个省(市、区)信息化水平及其与经济发展关系,给出地区综合发展水平的排行榜。并提出若干促进信息化建设的建议。     

北京市各区县经济分析的聚类方法

方碧琪,汪永新．北京市各区县经济分析的聚类方法．数理统计与管理．１９９９,１８（１）,２５～３０本文讨论用聚类分析方法分析大城市城郊区经济发展的问题。以北京市经济９４—９５两年统计数据为基础,按照多种经济意义进行多次分类,提供了一种分析多层次大城市区域经济特点的方法     

基于因子和聚类分析的县域经济发展研究——以河南省18个县(市)为例

建立县域经济发展评价指标体系,以河南省18个县(市)作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,提取出综合经济实力因子、农业发展实力因子、生活质量因子、投资因子和第三产业发展因子5个主因子,并基于主因子得分矩阵对18个县(市)进行聚类分析.结果表明:反映经济发展整体水平和工业生产规模的综合经济实力因子处于主导地位,同时农业发展实力因子的作用也不可忽视.论文认为利用因子分析和聚类分析相结合的方法研究县域经济,所得结论客观、可信,能够较好地反映影响县域经济发展的主要因素.     

基于多元统计的农业产业化评价方法

本文基于多元统计中的主成分分析方法对海南省农业发展状况进行了一些研究,对海南省19个地区的数据利用主成分分析得出:第一主成分反映了各省市农业总体发展实力,第二主成分反映集体企业发展程度。过判别分析后,并没有误判发生,证明了结果的合理性。     

多元统计在海南农业区域经济分析中的应用

利用多元统计中的主成分和聚类分析对海南各市县的农业产量进行研究,得出代表海南的传统农业产量区及热带作物产量区,并对上述产量区进行分类.此外,还对各市县农业现状进行对应分析,得出各市县农业产业结构特征和主导产业,结论较为合理.     

多元统计分析在大学生综合素质评价中的应用

德育和智育是衡量大学生综合素质的重要因素,本文根据天津工业大学某年度某班级学生的各科成绩和影响学生综合素质的相关因素的实际数据,应用因子分析对影响学生综合素质的各因素进行主成份分析,计算各个学生的因子综合得分并按得分高低进行排序,把它和常见的的两种评价方法进行比较,结果发现该方法能够弥补仅仅依靠平均积点分和按综合测评总分排序的不足。最后,以因子综合得分和平均积点分和综合测评总分为指标采用聚类分析对所有学生进行分类,得出了令人满意的结果。实证分析结果表明因子分析和聚类分析是衡量学生综合素质行之有效的方法。     

Matlab软件在多元统计分析中的应用

许多实际问题往往需要对数据进行统计分析,建立合适的统计模型.过去一般采用SAS、SPSS软件分析,本文给出Matlab软件在多元统计分析上的应用,主要介绍Matlab在主成份分析、聚类分析、判别分析上的应用。文中均给以实例,结果令人满意。     

教师课堂教学质量的多元统计分析

应用多元统计分析中的聚类分析法和主成分分析法对教师高等数学的课堂教学质量进行了统计分析,通过对数据的聚类分析结果提出教师应注重启发性教学并善于引导学生解决实际问题.同时利用主成分分析将原先众多的评价指标用三个指标代替,为进一步提高教学质量提供科学的依据.     

基于多元统计分析的育种杂交棉综合评价

采用变异系数、主成分分析、聚类分析法对新疆南疆某单位培育的22种育种杂交棉的9项品质指标进行了分析,目的是对育种杂交棉品质进行综合评价.结果表明:伸长率、马克隆值受遗传影响较大,整齐度变化最小;找出能够代表原始信息85%以上的四个主成分,分别是品质综合因子、细度因子、反射率因子和外观色泽因子;将22个品种分为四大类,对各杂交棉品质综合评价.     

贵州省县域经济发展水平的多元分析模型及应用

应用多元统计分析中的因子分析方法建立贵州省县域经济发展水平综合评价的因子模型,并利用聚类分析方法,对贵州省87个区、县、县级市的经济发展水平情况进行客观的综合评价、排位和分类,提出政策建议,为促进贵州县域经济健康发展,缩小地区间差距,制定经济平衡发展战略提供量化依据.     

主成分分析法在分析江苏经济发展状况中的应用

用多元统计分析中的主成分分析的基本原理和方法,透过2005年江苏省内13个省辖市的14项国民经济主要指标,从整体和区域经济的两个角度,分析江苏经济发展的现状.     

四川省市州经济发展差异的统计分析

采用因子分析研究四川省21市州之间的相关性,利用主因子计算出各个市州得分,以市州得分作为新变量进行集团排序,再将基于相对位置排序法引入到集团排序中,进而得到最终的市州分类结果,在统计分析的基础上对市州经济发展给出一些建议.