中国地质大学研究生课程论文封面
课程名称多元统计分析
教师姓名
研究生姓名
研究生学号
研究生专业
所在院系
类别: 专业硕士
日期: 2014年12月29 日
评语
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3、如有平时成绩，必须在上面评分表中标出，并计算入总成绩。
水样分类之系统聚类法和判别分析
摘 要：地质工作者在野外工作分为很多内容，其中，研究一个地方的水环境情况如何，
则会在当地分散着取很多水样，对水样进行研究，然后得出当地整体水环境如何。而我们取的水样会有很多，主要是测定水样里的阴阳离子含量、pH 值和TDS （矿化度），其中也会有很多水样的成分与质量都差不多，这时，我们就要将水样进行分类，减少水样的个数，方便研究。本文主要采用系统聚类法对水样进行聚类，结果表明，系统聚类法对于水样分类这一问题有重要贡献。
关键词：水样分类 系统聚类法 判别分析法
一、 研究背景
1、阴阳离子含量
天然水是成分极其复杂的溶液。天然水中一般含有可溶性物质和悬浮物质（包括悬浮物、颗粒物、水生生物等）。可溶性物质的成分十分复杂，主要在岩石风化过程中，经水溶液迁移的地壳矿物物质。
天然水中主要离子组成：K+、Na+、Ca2+、Mg2+、HCO3-、Cl-、SO42-，占天然水中离子总量的95%～99%。水中这些主要的离子的分类，常用来作为表征水体主要的化学特征性指标。
2、pH 值
pH 值，亦称氢离子浓度指数、酸碱值，是溶液中氢离子活度的一种标度，也就是通常意义上溶液酸碱程度的衡量标准。有很多方法来计算pH 值：使用pH 试纸，其有广泛试纸和精密试纸，用玻棒沾一点待测溶液到试纸上，然后根据试纸颜色的变化并对照比色卡可以得到溶液的pH 值，但试纸不能够显示出油分的pH 值，由于pH 试纸以氢离子制成和以氢离子来量度待测溶液的pH 值，但油中没有含有氢离子，因此pH 试纸不能够显示出油分的pH 值；使用pH 计，pH 计是一种测量溶液pH 值的仪器，它通过pH 值选择电极（如玻璃电极）来测量出溶液的pH 值，可以精确到小数点后三位。
pH 值计算式为：
()
++=-=H
H pH 1log log 10
10 式中，()+
H 指的是溶液中氢离子的物质的量的浓度，单位为mol/L ，在稀溶液中，氢离子活度约等于氢离子的浓度，也可以用氢离子浓度来进行近似计算。
人体血液的pH 值通常在7.35～7.45之间，地下水的pH 值通常在6～8.5之间。
3、TDS 矿化度
又称溶解性总固体，指水中溶解组分的总量，包括溶解于地下水中各种离子、分子、化
合物的总量，但不包括悬浮物和溶解气体。矿化度的单位以g/L表示。一般测定方法是将1L水加热到105～110℃，使水全部蒸发，剩下残渣质量即为地下水矿化度。
水中的TDS来源于自然界、下水道、城市和农业污水污水以及工业废水。为了防止结冰在路面上铺撒的盐类也可增加水中TDS的量。自然来源的TDS受不同地区矿石含盐量的影响差异十分巨大，可从300mg/L到多则6000mg/L[1]。
二、数据来源
由于我和导师的项目目前还处于未公开阶段，其中的水样数据我不能擅自公开，则一下数据我是摘自《水文地质学基础》的其中一个表格，内容对我采用系统分析法没有干扰，与我在实际项目中应用没有多大区别，在此向老师解释下。
水样的数据如下表所示:
表1 水样数据
现需将以上样本进行分类，确定各个样本的共同特征，进而由此样本估计出各地区的水样特征。为了将以上数据样品进行合理的分类，下面将采用系统聚类分析方法进行分类，并采用判别分析进行回判。
三、分析过程
1、问题分析
该问题利用SPSS系统聚类的Q型聚类方法，对10个地区的水样的调查数据进行分析。其中个案距离采用平方欧氏距离，由于不同变量间存在较大的数量级的差别，因此对数据变量采取Z得分值标准化的方法进行标准化，在输出结果设置中，选择显示冰挂图和树形图，并在数据文件中新建分类变量。
2、操作步骤
Step 1 读入数据文件；
Step 2 主对话框进行选择；
Step 3 “Statistics”对话框的选择；
Step 4 “Plots”对话框的选择；
Step 5 “Method”对话框的选择；
Step 6 “Save”对话框的选择；
Step 7 执行聚类分析。
3、聚类结果分析
（1）距离矩阵
下表列出的是10个个案的距离矩阵，这些矩阵的数值是系统聚类分析的基础。从距离矩阵中可以看出，第4个个案和第8个个案的距离最小，系统聚类分析时，4和8最先分在一类，也就是4号地区和8号地区的水样首先分为一类。当然，仅有距离矩阵是不能完全确定系统聚类的结果的，还必须知道个案和类之间的距离。
表2 距离矩阵（Proximity Matrix）
Squared Euclidean Distance
下表显示的是系统聚类分析的类成员聚类表，从表中可以知道，类数从2到5时个案所属的类别。例如类数为4时，根据图表可知，10号水样单独一类，1号、6号在一类，2号、3号在一类，4号、5号、7号、8号、9号在一类。
表3 系统聚类分析的类成员聚类表
（2）凝聚状态表
下表是系统聚类的凝聚状态表。表中，第一列表示聚类分析的第几步；第二、三列表示本步骤类中哪两个个案或者小类聚成一类；第四列是个案距离或小类距离；第五、第六列表示本步骤类中参与聚类的是个案还是小类，0表示个案，非0表示有第几步骤类生成的小类参与本步骤类；第七列标识本步聚类的结果将在以下第几步中用到。
此表显示了10个地区水样的聚类情况。在聚类分析的第一步中，个案序号为4和8的聚成一小类，它们之间的距离（平方欧氏距离）是0.289，这个小类将在下面第6步用到，同理，聚类分析的第6步，序号为5的个案再与第一步聚成的小类合并，又聚成一个小类，它们的距离（平均组间链锁距离）是6.586，形成的小类将在下面第7步用到。经过9个聚类过程，10个个案最后聚成了一个大类。
（3）聚类分析的谱系图
下图显示的是系统聚类分析中的谱系图，从中可以看出在系统聚类的过程中，从每个个体为单独的一类，逐次合并，一直到全部合并成一个大类，整个过程都在谱系图中得到了体现。
图1 聚类分析的谱系图
Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)
Rescaled Distance Cluster Combine
C A S E 0 5 10 15 20 25
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
4 4 ─┬───────┐
8 8 ─┘│
5 5 ─┬───┐│
9 9 ─┘├───┼───────────────────────┐
7 7 ─────┘││
1 1 ─┬───────┘├───────────────┐
6 6 ─┘││
2 2 ─────┬───────────────────────────┘│
3 3 ─────┘│
10 10 ─────────────────────────────────────────────────┘
（4）聚类分析的冰挂图
下图是一副纵向显示的冰挂图。从该图中可以很容易的看出任何类数时的分类结果。例如当聚类类数为4时，在图的第4行中可以看到，3号和2号所在的列的冰柱连为一体，这时可以确定这两个地区的水样应该属于一类，再向后看7号、9号、5号、8号、4号连为一体，属于同一类，同理，6号、1号属于一类，10号单独为一类。这与我们在类成员聚类表中得到的结果是一致的。
图2 聚类分析的冰挂图
4、判别分析法结果
（1）基本数据信息
下表为基本信息：将聚类分析的结果与实际情况相结合决定把10个水样分成三类。
表5 基本信息
（2）判别函数的有效性检验表
下表为Wilks’Lambda统计量，该统计量进行检验的零假设是各组各变量均数相等。P<0.001原假设成立的概率极小。说明该判别函数能将两类很好的区分开。表中自左至右各列：比较的函数编号；Wilks’Lambda统计量值范围0-1，越大表示组均值差异越小，值为1个组均值相等；Chi-square是对Wilks’Lambda的卡方转换，用于确定其显著性；df用于计算显著性水平的自由度；最后一列Sig是假设检验成立的概率两个函数的Sig都很小，说明判别函数具有统计显著性。
该表是对两个判别函数的显著性检验。1到2是表示两个判别函数的平均数在3个组别间的差异情况。可知Wilk’ Lambda的值为0.000很小，近似分布卡方值为61.648，相伴概率为0.000，认为判别函数在0.05的显著水平下是有效的。“2”表示排除第一个判别函数以后，第二个判别函数在3个组别间的差异情况，伴概率为0.036，认为判别函数在0.05的显著水平下是有效的。
表6 Wilks’Lambda统计量
（3）类中心表
由下表可以知道：
第一类水样中心的函数值为y1=-94.811，y2=2.641；
第二类水样中心的函数值为y1=-180.920，y2=-8.584；
第三类水样中心的汗水值为y1=1.026E3，y2=-1.320.
表7 各水样中心函数值
（4）各类的分类函数的系数
下表是用判别函数对观测量分类的结果，显示了Fishen线性判别函数的系数。根据系数表可以总结出各类判别函数如下：
第一类水样：F1=1.265E5*钾离子-3.131E3*钠离子-485.418*镁离子-1.029E3*钙离子+679.294*碳酸氢根离子+292.238*氯离子-2.790E4*PH-8.188E4
第二类水样：F2=9.880E4*钾离子-2.451E3*钠离子-356.622*镁离子-764.949*钙离子+516.074*碳酸氢根离子+533.961*氯离子-2.171E4*PH-5.152E4
第三类水样：F3=4.854E5*钾离子-1.201E4*钠离子-2.231E3*镁离子-4.548E3*钙离子+2.809E3*碳酸氢根离子+2.764E3*氯离子-1.084E5*PH-1.143E6
使用Fishen判别法的方法是测得一种水样的7个自变量：钾离子、钠离子、镁离子、钙离子碳酸氢根离子、氯离子、PH的值，将7个自变量代入上述3个函数式，得到3个函数值。比较这3个函数值，哪个值大就可以判断被测量的水样属于哪一类。
表8 判别函数对观测量的判别结果
（5）分析中的先验概率
下表是判别分析中的先验概率表，由于在Classification对话框中现在的是各组先验概率相等，因此各为0.333，分析中使用的观测量数加权与未加权的也都是相等的。
表9 先验概率表
（6）预测分类结果小结
预测分类小结是一个判别回代小结。所谓回代就是对一个被测试的观测量使用下述方法判别属于的类：
使用除该观察值以外的观测量，求出线性判别函数；
使用求出的线性判别函数对这一个观测量进行判别得出该观测量属于哪一类；
对每个观测量均使用该方法进行判别，然后统计错判率。与原始数据中的类别进行比较得出错判概率。
从该表中可以看出利用判别函数回代的结果，三类水样的错判率都为0%，因此回代结果有100%的判别正确率[2]。
表10 预测分类结果小结
四、结论
由聚类分析我们把10水样分成了三类，并且可以根据每一类的水样特征把相应的地区进行划分，这样我们就可以由某个水样推出这个水样的取水地点属于A、B、C的哪个地区，然后再来进行水质分析确定该三个小地区的水环境，再总的可以求知大地区的水环境情况。
由判别分析法三类水样的错判率都为0%，回代结果有100%的判别正确率的满意结果可以知道，此种分类方法是非常合理的[3]。
表11 分类结果表
五、参考文献
[1]张人权，梁杏，靳猛贵.水文地质学基础.北京：地质出版社，2011
[2]袁淑君,孟庆茂.数据统计分析-SPSS/PC原理及其应用.北京：北京师范大学出版社,1995
[3]向东进.实用多元统计分析.武汉：中国地质大学出版社，2005
多元统计分析课程论文 -----我国农村居民收入与支出多元统计分析 班级：统计1203 姓名：李犁 学号：1304120724 2015年7月
目录 1.引言 (3) 1.1研究问题的背景 (3) 1.2研究问题的目的 (3) 2.分析方法的简单介绍 (4) 2.1主成分分析 (4) 2.1.1主成分分析的思想 (4) 2.1.2主成分分析的几何意义 (4) 2.2聚类分析 (5) 2.2.1聚类分析的思想 (5) 2.2.2聚类分析的过程 (5) 3.农村居民收入的多元统计分析 (5) 3.1主成分分析 (5) 3.2聚类分析 (7) 4. 农村居民支出的多元统计分析 (9) 4.1 主成份分析 (9) 4.2聚类分析 (11) 5. 结论 (13)
【摘要】本文主要研究农村居民收入与支出的相关问题，利用spss软件，首先对农村居民收入进行了数据的收集和整理，数据取自中国统计年鉴网络实时数据，利用多元统计分析中的主成分分析，分析影响农村居民收入的几个重要因素。再对其进行聚类分析，按照农村居民不同的收入对30个省、自治区、直辖市进行聚类，分出几个不同的收入等级。然后对农村居民支出情况的数据进行主成分分析，分析影响收入的因素，再对其进行聚类分析，分析不同的支出等级，最后将收入与支出综合分析，大致得出结论，我国实际的居民收入与消费结构还存在一定的不合理。 【关键词】农村居民收入农村居民支出主成分分析聚类分析 1.引言 1.1研究问题的背景 我国是发展中的农业人口大国，农业的基础地位和作用比任何国家都重要，小康目标能否全面实现，重点、难点在提高人民收入，要实现农村稳定，农民小康和农业现代化，前提条件就是要保持农民收入的持续稳定的快速发展。2000年，在国家连续三年扩大内需的宏观政策作用下，我国居民消费保持了稳中有旺的运行态势。但是从城乡消费结构来看，农村消费明显不如城市消费活跃。农村消费之所以增长缓慢，主要是因为农村居民收入停滞不前以及受到农村传统消费观念的主导 1.2研究问题的目的 劳动者报酬收入和家庭主营收入已成为农民收入的主要来源，但是由于我国经济发展的不平衡，各地区的农民收入有着很大不同，另一方面，经济改革使得地区之间、农民内部之间的富裕家庭和贫穷家庭之间的收入差距越来越大。“二元思维”造就了经济发展层面上的“两个中国”-----“城市中国”和“农村中国”，“三农”问题日益突出，“三农”问题的核心是农民问题，即农民利益和平等待遇问题，“三农”是我国的根本问题，建设现代化农业、发展农村经济、增加农民收入，始终是中国政府面临的重大问题如何客观准确的分析这些差异，具有重要的理论和实际意义，因此，本文试图用多元统计分析对我国各地区农民收入来源及消费支出问题进行全面深入的分析。
应用多元统计分析S A S 作业 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
5-9 设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。 表1 岩石化学成分的含量数据 (1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类（先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等）； (2)今得一块标本，并测得其Cu，Ag，Bi的含量分别为2.95，2.15和1.54，试判断该标本是含矿还是不含矿？ 问题求解 1 使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类 用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。 SAS程序及结果如下。 data d59; input group x1-x3@@; cards; 1 2.58 0.9 0.95 1 2.9 1.23 1 1 3.55 1.15 1 1 2.35 1.15 0.79 1 3.54 1.85 0.79 1 2.7 2.23 1.3 1 2.7 1.7 0.48 2 2.25 1.98 1.06 2 2.16 1.8 1.06 2 2.3 3 1.7 4 1.1 2 1.96 1.48 1.04
2 1.94 1.4 1 2 3 1.3 1 2 2.78 1.7 1.48 ； proc print data =d59; run ; proc discrim data =d59 pool =yes distance list ; class group; var x1-x3; run ; 由输出结果可知，两总体间的广义平方距离为D 2=3.19774。还可知两个三元总体均值相等的检验结果：D =3.19774，F =3.10891，p =0.0756<0.10，故在显着性水平=0.10α时量总体的均值向量有显着差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。 线性判别函数为： 判别结果为含矿的6号样本错判为不含矿；不含矿的13号样本错判为含矿。 2 对给定样本判别归类 将Cu ，Ag ，Bi 的含量数值2.95、2.15、1.54分别代入线性判别函数得： 1244.674246.978882Y Y ==，。 贝叶斯判别的解{}***1, ,k D D D = 为 {}*|()(),,1, ,(1, ,)t t j D X Y X Y X j t j k t k =>≠==， 由于1244.6742246.97888Y Y =<=，因此待判的样品判为不含矿。 5-10 已知某研究对象分为三类，每个样品考察4项指标，各类的观测样品数分别为7,4,6；类外还有3个待判样品（所有观测数据见表2）。假定样本均来自正态总体。 表2 判别分类的数据
河南工业大学 研究生课程论文封面 (20 -20 学年第学期) 课程论文题目（黑体，小二号字，加粗） 研究生：×××（仿宋体，三号字，加粗） 提交日期：年月日研究生签名： 学号学院 课程名称课程性质 学生类别任课教师 教师评语： 成绩评定：任课教师签名：年月日
说明 1、课程论文要有题目、作者姓名、摘要、关键词、正文及参考文献。摘要500字以下；关键词3～5个；参考文献不少于10篇，并应有一定的外文文献。 2、研究生课程论文应符合一般学术规范，具有一定学术价值，严禁抄袭或应付；凡学校检查或抽查不合格者，一律取消该门课程成绩和学分。 3、课程论文用A4纸打印。字体全部用宋体简体，题目要求用小二号字加粗，标题行要求用小四号字加粗，正文内容要求用小四号字；课程论文英文撰写，字体全部用Times New Roman，题目要求用18号字加粗；标题行要求用14号字加粗，正文内容要求用12号字；行距为2倍行距（方便教师批注）；页边距左为3cm、右为2cm、上为2.5cm、下为2.5cm；其它格式请参照学位论文要求。 4、学生类别按全日制学术型、全日制专业型和在职研究生填写。 5、论文题目、篇幅、内容等由任课教师提出具体要求。 6、论文得分由批阅人填写，并签字确认；批阅人应根据作业质量客观、公正的签写批阅意见。 7、课程论文由学生所在学院统一保存，以备查用。
硕士课程论文格式 中文题目（宋体，小二号字，加粗） 研究生姓名（宋体，四号字，加粗） 摘要（小四号字加粗）：×××（小四号字） Abstract（四号Time New Roman体加粗）：×××（小四号Time New Roman）关键词（小四号字加粗）：××；××；…（小四号字） Keywords（四号Time New Roman体加粗）××；××；…（3-5个并用分号隔开，小四号Time New Roman体） 正文部分（标题行用小四号字加粗，正文内容用小四号字） 请留出一个汉字 的空间，下同 1 （可作为正文第1章标题，用小3号黑体，加粗，并留出上下间距为：段前 行，段后行，下同） ×××××××××（小4号宋体）××××××………… 1．1 ××××××（作为正文2级标题，用4号黑体，加粗） ×××××××××（小4号宋体）××××××………… ××××（作为正文3级标题，用小4号黑体，不加粗） ×××××××××（小4号宋体）×××××××××××××××××××××××××××……… 2 ××××××× ×××××××××（小4号宋体）×××××××××××××××××××××××××××××××××××………
四川理工学院 《多元统计分析课程设计》报告 题目: 中国国有控股工业行业的经济效益评价 学生：雷鹏程何君李西京 曾学成白俊明 专业：统计学 指导教师：柏宏斌 四川理工学院理学院 二零一四年十二月 中国国有控股工业行业的经济效益评价 摘要 本文主要研究了中国国有控股工业行业的经济效益，对反映行业经济效益的总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率等五个经济指标进行主成分分析，提取反映行业盈利能力和市场能力的两个综合指标。然后通过因子分析法分析反映经济效益的各指标的内部结构，表明行业经济效益主要由盈利能力和市场能力两个公因子决定。根据各行业在盈利能力上的得分和市场能力上的得分将工业行业分为五类，并对各行业经济效益进行综合评价。然后用聚类分析对综合评价结果进行验证，表明综合评价较为客观合理。最后，本文给出相应的政策建议。 关键字：主成分分析、因子分析、聚类分析。 一、引言 改革开放以来，工业始终是我国经济发展的主要支柱。作为社会主义国家，我国国有及国有控股工业行业掌控着国家工业发展命脉，对国民经济、社会协调发展具有巨大推动作用。因此，考核工业行业的经济效益，对挖掘重点行业和弱势行业，提高整个国有工业企业的经济效益等具有重大的现实意义。企业或行业的经济效益由众多因素来刻
画，目前反映行业经济效益主要有总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率等五个经济指标1。这些众多指标虽然能从多方面对行业的经济效益进行全面考察，但也在一定程度增加了分析问题的复杂性。在损失少量信息的前提下，设计一个或少数几个综合指标，并用较少的综合指标对工业经济效益进行分析评价，能够简化问题。此外，挖掘出反映经济效益的众多指标的内在基本结构，有助于指出各行业经济效益的主要决定因素及瓶颈，也有助于对各行业经济效益进行综合评价。 二、文献综述 大量国内文献从灰色系统理论、多元统计分析方法、层次分析法、模糊综合评判法、 数据包络分析法等理论与方法，考察了中国各行业、企业或地区经济效益的研究与综合评价。华中生、梁梁等用模糊聚类方法与数据包络分析分类法考察了合肥工业行业的经济状况，将各工业行业按经济效益的状况分为高、较高、一般、较差和差等五类[1]（华中生、梁梁，1995）。王树岭等人利用TOPSIS 模型，对吉林省轻工业17个主要行业的经济效益进行了综合评价与排序，确定出相应的优势行业（王树岭等，1999）。本文以2008年国有及国有控股的主要工业行业为研究对象，通过主成分分析和因子分析法，再次对各工业行业的经济效益进行分析与评价，并结合聚类分析法来验证综合评价的结果。 三、数据来源 反映经济效益的指标较多，不同文献中选取的指标不尽相同。本文采用国家统计局最新公布的五个指标：总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率，分别记为1X 至5X 。总资产贡献率(1X )反映企业全部资产的获利能力。资产负债率（2X ）既反映企业经营风险的大小，也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力。流动资产周转次数（3X ）反映投入工业企业流动资金的周转速度。成本费用利润率（4X ）反映企业投入的生产成本及费用的经济效益。产品销售率（5X ）反映工业产品已实现销售的程度。选取39个主要工业行业的数据整理如附录表1所示。 四、模型基本理论建立 主成分分析的基本理论 设对某一事物的研究涉及p 个指标，分别用1X ，2X ，…, P X 表示，这p 个指标构成的p 维随机向量为),,(21'=P X X X X Λ。设随机向量X 的均值为μ，协方差矩阵为∑。 对X 进行线性变换，可以形成新的综合变量，用Y 表示，也就是说，新的综合向量 1 《国家统计年鉴2009年》用这五大指标来反映工业行业的经济效益。
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随着经济的发展，这个差距越来越大。 由于我国人口众多，素质较低，而且就业观念较落后，导致我国劳动力普遍廉价，就业职工工资普遍低下。刚毕业的大学生人数众多，城市发展速度与农村发展速度不平衡，各省市自治区的就业条件和国家政策，就业环境不同，导致职工工资存在行业间的工资水平存在着巨大的差异，从另一个方面反映出了中国贫富差距的不断扩大。对我国就业人员职工工资的研究，对我国的社会保障政策和就业政策，教育政策等具有重要的决策意义。
也为对我国经济社会的研究提供了一个因素。我国就业职工工资水平的行业间的差异已经日益成为我国政府重视的一个问题。 [关键词] 不同行业就业平均工资 一、引言 当前我国处于经济发展快速时期，由于我国人口总数较大，就业人员众多。因此，就业问题成为了我国社会的一个焦点问题。研究好行业间就业问题以及就业职工工资问题，能够有效的把握好社会状况，能够帮助大学生更准确的定位自己，找到自己满意的工作。制定正确的就业政策和社会保障，社会福利政策，来促进大学生的就业问题以及我国国民经济的发展。 本文选取2013年我国各行业城镇单位就业人员平均工资的数据，主要利用以下几种统计方法进行分析：因子分析法、聚类分析法。将全国各省按照不同行业就业人数进行分类和排序，并与人们实际观察到的情况进行比较分析。 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。 聚类分析是一组将研究对象分为的群组的统计分析技术，依据研究对象（样品或指标）的特征，对其进行分类的方法，减少研究对象的数目。 二、数据 下表是我国按行业分城镇单位就业人员平均工资的原始数据，数据来源于《2013中
实验一 一、实验目的及要求 对应分析是你也降维的思想以达到减化数据结构的目的，凤的研究广泛用于定义属性变量构成的列联表利用对应分析方法分析问卷中教育程度与网上购物支付方式之间的相互关系。 二、实验环境 SPSS 19.0 window 7系统 三、实验内容及实验步骤（实践内容、设计思想与实现步骤） 实验题目： 通过分析问卷数据，绘制如下的教育程度与网上购物支付方式的交叉表，运用对应分析方法研究教育程度与网上购物所选择的支付方式之间的相关性，及揭示不同人群网上购物的特征等问题。 设计思想：原假设：H1：χ2>χα2[(n?1)(p?1)] 实现步骤： 1.在变量视窗中录入3个变量，用edu表示【教育程度】，用fangshi表示【在网上购物时采用什么样的支付方式】，用pinshu表示【频数】；如图所示：
2.先对数据进行预处理。执行【数据】→【加权个案】命令，弹出【加权个案】对话框。选中【加权个案】按钮，把【频数】放入【频率变量】框中，点击【确定】按钮完成。 3.打开主窗口，选择菜单栏中的【分析】→【降维】→【对应分析】命令，弹出【对应分析】对话框。 4.将【教育程度】导入【行】，将【在网上购物时采用什么样的支付方式】导入【列】。 5. 单击【定义范围（D）】，打开【对应分析：定义行范围】对话框； 定义行变量分类全距最小值为1，最大值为4，单击【更新】；点击【继续】，返回【对应分析】对话框；同方法打开【对应分析：定义列范围】对话框； 定义列变量全距最小值为1，最大值为5，单击【更新】； 6. 单击【统计量】打开【对应分析：统计量】对话框；选择【行轮廓表】，【列轮廓表】；单击【继续】，返回【对应分析】对话框， 7.选择【绘制】→【对应分析：图】对话框，选择【散点图】中的【行点】、【列点】选择【线图】中的【已转换的行类别】、【已转换的列类别】，单击【继续】，返回【对应分析】对话框。 8.单击【确定】按钮，完成设置并执行列联表分析。 四、调试过程及实验结果（详细记录实验在调试过程中出现的问题及解决方法。记录实验的结果） SPSS实验结果及分析： 上表显示了在32155名被调查者中，大多数消费者在网上购物时选择第三方支付和网上银行支付，在网上购物的消费人群以大学本科生相对最多。
第三篇 多元统计分析作业题 1 证明题 1）已知ψ==A X E X Z T T T ，这里用到关系1-ψ=E A 。以二变量为例证明： 12*-Λ=ψ=A X A X Z T T T 1)(-=T T A X 。 式中X 为标准化原始变量矩阵，A 为载荷矩阵，Z 为非标准化主成分得分，Z *为标准化的因子得分，E 为单位化特征向量构成的矩阵即正交矩阵，Ψ为特征根的平方根的倒数构成的对角阵，Λ为特征根构成的对角阵，对于二变量有 ?????? ??=ψ21 /10 /1λλ, ?? ? ???=Λ21 00λλ. 2）对于二变量因子模型，我们有 ?? ?++=++=222221122 112211111εεu f a f a x u f a f a x . 试以 x 1为例证明1 2 22==+j x j j u h σ ，这里∑== p k kj j a h 1 2 22 21 211a a +=。 2 计算题 1）现有一组古生物腕足动物贝壳标本的两个变量：长度x 1和宽度x 2。所测数据如下（表2.1）。 要求： ① 利用Excel 对数据进行主成分分析。 ② 借助SPSS 对该数据进行主成分分析，并计算结果与Excel 的计算结果进行对比，理解各个表格所给参数的含义。 ③ 用本例数据验证证明题?的推导结果。 表2.1 古生物腕足动物贝壳标本数据 样品编号 长度x 1 宽度x 2 样品编号 长度x 1 宽度x 2 1 3 2 14 12 10 2 4 10 15 12 11 3 6 5 16 13 6 4 6 8 17 13 14 5 6 10 18 13 15 6 7 2 19 13 17 7 7 13 20 14 7 8 8 9 21 15 13 9 9 5 22 17 13
HUNAN UNIVERSITY 课程论文 论文题目：有关我国居民消费因素的分析指导老师： 学生名字： 学生学号： 专业班级：经济统计 学院名称： xxx学院
目录 概述 (1) 一、引言 (2) 二、数据概述系 (2) 三、分析方法 (3) 四、数据分析 (3) （一）相关分析 (3) （二）因子分析 (10) （三）聚类分析 (15) 五、分析与建议 (18) 六、心得体会 (19) 参考文献 (20)
有关我国居民消费因素的分析 概述 生活离不开消费，随着社会发展，生活水平提高，消费也在逐渐变化，并且随着经济发展，各个地区的发展水平的差异，消费也产生了不同的变化，此篇论文主要目的是利用多元统计的方法，借助spss软件，对我国31个地区的居民消费情况进行分析。了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。并且通过因子得分，计算并排列出消费因素的综合得分，最后通过聚类分析，对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类，进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。
一.引言 消费在宏观经济学中，指某时期一人或一国用于消费品的总支出。与经济活动有着密不可分的关系，消费作为社会再生产的最终阶段，是生产者生产产品的目的和导向。如果没有了消费，生产的存在也会变得毫无意义，消费促进了生产，给生产带来了源动力。消费者的消费需求，也推动了生产的发展。并且消费促进了货币流通，提供了就业岗位，降低失业率，拉动了经济增长，最终有助于提高人民的生活水平。消费是国民经济保持增长的动力，只有拉动消费需求的增长，才能促进投资，促进产业结构的调整、宏观经济的增长，满足人民的物质生活的需求，实现生活水平的提高。 故消费和生活水平有着密切的关系，从而，通过对我国居民消费水平的分析，不但可以直观了解到我国总的消费趋向，各地区不同的消费主导因素，还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。统计年鉴中的八项指标：食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。囊括了居民消费的全部项目，居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。再通过分析和整合，最终可以大致分析我国总体的消费倾向以及各个地区的异同点。再结合文献资料了解分析产生异同的原因，进而对我国的总体消费水平做一个最终概括。 二.数据概述 数据来源：2015年《中国统计年鉴》 指标：
华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析
教师批阅：实验成绩： 教师签名: 日期： 实验报告正文： 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary） 2.变量值排序（based on current salary : rsalary） 3.计算新的变量（incremental salary=current salary - beginning salary）
4.拆分数据文件（based on gender） 结论：There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论：The average current salary of female is . The average current salary of male is . （二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论：总共分析六组变量，每组含有十个样本。 每股收益（X1）的均值为；净资产收益率（X2）的均值为；总资产报酬率（X3）的均值为；销售净
利率（X4）的均值为；主营业务增长率（X5）的均值为；净利润增长率（X6）的均值为. 2）协方差阵 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增长率（X5）和净利润增长率（X6）的协方差。 3）相关系数 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益 （X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬 率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增 长率（X5）和净利润增长率（X6）之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4）矩阵散点图
1. 正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapir o-Wilk 统计量df Sig. 统计量df Sig. 净资产收益率.113 35 .200*.978 35 .677 总资产报酬率.121 35 .200*.964 35 .298 资产负债率.086 35 .200*.962 35 .265 总资产周转率.180 35 .006 .864 35 .000 流动资产周转率.164 35 .018 .885 35 .002 已获利息倍数.281 35 .000 .551 35 .000 销售增长率.103 35 .200*.949 35 .104 资本积累率.251 35 .000 .655 35 .000 *. 这是真实显著水平的下限。 a. Lilliefors 显著水平修正 此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中n=35<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。 2. 主体间因子 N 行业电力、煤气及水的生产和供应 业 11 房地行业15 信息技术业9 多变量检验a 效应值 F 假设 df 误差 df Sig. 截距Pillai 的跟踪.967 209.405b 4.000 29.000 .000 Wilks 的 Lambda .033 209.405b 4.000 29.000 .000 Hotelling 的跟踪28.883 209.405b 4.000 29.000 .000 Roy 的最大根28.883 209.405b 4.000 29.000 .000 行业Pillai 的跟踪.481 2.373 8.000 60.000 .027 Wilks 的 Lambda .563 2.411b8.000 58.000 .025 Hotelling 的跟踪.698 2.443 8.000 56.000 .024 Roy 的最大根.559 4.193c 4.000 30.000 .008 a. 设计 : 截距 + 行业
研究生课程论文(2013-2014学年第二学期) 基于科大讯飞的 语音识别设计与实现 提交日期：2014年9月13日研究生签名： 学号学院 课程编号S0812018 课程名称嵌入式技术 学位类别硕士任课教师 教师评语： 成绩评定：分任课教师签名：年月日
基于科大讯飞的语音识别系统 摘要： 本系统的主要目的是在pcduino上开发基于科大讯飞的语音识别系统，完成输入音频的识别，并转换成相应的文本输出。 关键词：语音识别，科大讯飞 一、系统简介 本系统的主要目的是在pcduino上开发基于科大讯飞的语音识别系统，完成输入音频的识别，并转换成相应的文本输出。 二、开发板及开发环境 开发板为pcDuino 交叉编译器为arm-none-linux-gnueabi-gcc Ubuntu版本11.10 三、主要开发流程 1、完成U-boot移植 2、完成内核移植 3、完成文件系统移植 4、基于讯飞的开发库完成语音识别的上层应用 四、讯飞移动语音平台简介 讯飞移动语音平台简介是基于讯飞公司已有的ISP和IMS产品，开发出的一款符合移动互联网用户使用的语音应用开发平台，提供语音合成、语音听写、语音识别、声纹识别等服务，为语音应用开发爱好者提供方便易用的开发接口，使得用户能够基于该开发接口进行多种语音应用的开发。 下图为讯飞移动语音平台的典型网络拓扑结构：
从图中可以看到，完整的讯飞移动语音平台架构在Internet上，分为服务器端、移动客户端和Internet客户端三个部分。服务器端为讯飞移动语音平台的核心部分，提供HTTP应用、用户管理、语音服务等服务，位于局域网内，对外统一接入Internet，为用户提供唯一的访问点。其中：HTTP服务器负责将客户端发送的服务请求发送至业务服务器，然后由业务服务器按照具体的服务类型进行处理，调用ISP语音应用平台获取具体的语音服务，而后把处理结果返回给HTTP服务器，再回复客户端。 互联网用户直接通过讯飞移动语音平台服务器提供的Internet访问点使用语音服务，在集成了讯飞移动语音平台提供的开发接口后即可在网络畅通的情况下载应用程序中调用语音服务。 移动用户使用智能手机通过移动运营商提供的2G（GPRS/EDGE/CDMA）或3G网络接入Internet，然后连接到讯飞移动语音平台服务器获得服务。 五、主要开发思路 整个系统开发的过程首先是移植u-boot。U-boot是引导系统的一段程序，相当于windows 系统下的BIOS。在开发板上正常移植u-boot后就可以为以后的内核移植做准备了。下一步是移植内核，内核就是linux的内核。在u-boot的正确引导之下就可以正常运行内核，也就是整个系统就可以正常运行。但是此时还有一个问题，就是我们还没有移植文件系统，所以我们的内核就会卡在那里进不去。然后我们就在移植文件系统，当完成这一步的时候我们就可以对整个系统进行正常操作了。 在搭建起Linux系统平台后，就可以进行语音识别功能的开发了，在这个功能的开发中，我们主要是使用讯飞提供的API将采集到的语音上传到云端，然后将云端的语音识别结果返回到客户端，从而实现语音识别功能。 六、内核移植分析 在U-boot移植成功并成功开始引导功能的时候，就开始引导内核的启动了，所以说
多元统计分析课程论文 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
《应用多元统计分析》期末 论文 农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 目录
农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 摘要：本文综合了因子分析与聚类分析,先进行因子分析, 再用因子分析的结果进行聚类分析。在2014 年农村居民消费结构的数据基础上, 本文较多运用了31个省份的因子得分,计算出单因子情况下31个省份的得分和31个省份在八项消费产生的3个因子上的综合得分, 再把该得分作为31个省份的属性, 采用离差平方和(ward)方法进行聚类, 最后将城市分为三层，对整体进行综合评价和说明。 关键词：因子分析；聚类分析；综合评价 2014年我国农村居民消费分析 一、引言 由于我国国土辽阔,自然条件差异很大,经济发展极不平衡,一些地区、一些乡村、一些居民群体的生活目前与小康指标仍有差距,有的甚至还没有解决温饱问题。我国现有65%的人口在农村,农村居民的生活问题是全面建设小康社会的主要问题。因此,笔者就我国农村居民生活消费结构进行因子分析和聚类分析,以期对农村居民生活消费的问题作一研究,并以此寻求合理的解决思路。 二、因子分析法 、统计思想
因子分析的基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所以变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，并依据相关性的大小将变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组代表一个基本结构，这个基本结构成为公共因子。对于所研究的问题试图用最小个数的不可观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测的每一个变量。 、因子的确定 利用2014年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出资料。摘自《中国统计年鉴(2015)》做因子相关性分析得： 表一、相关矩阵表
多元统计分析课程设计 题目：《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名：王厅厅 专业班级：统计学2014级2班 学院：数学与系统科学学院 时间：2016年1月 3 日
目录 1.摘要: (1) 2.引言： (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程： (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)
1.摘要: 中国的环境问题，由于中国政府对环境问题的关注，环境法律日趋完善，执法力度加大，对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加，中国环境问题已朝着好的方面发展。但是，仍存在着环境问题，主要体现在环境污染问题，其中主要为水污染和大气污染。 关键词：环境污染水污染大气污染因子分析 2.引言： 2.1背景： 我国的环境保护取得了明显的成就，部分地区环境质量有所改善。但是，从整体上看，我国的环境污染仍在加剧，环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下，境质量呈恶化趋势，固体废弃物污染量大面广，噪声扰民严重，环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明：中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义： 为分析比较各地环境污染特点，利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素，进一步对环境污染原因及治理措施进行分析，让更多的人认识到环境的重要性，准确把
握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改善环境问题，这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义：变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法，它既能大幅减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤： ·因子分析的前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取：将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。 若存在随机向量)(),,(1p q F F F q ≤'= 及),,(1' =p εεε ，使 ??????????+????????????????????=??????????p q pq p q p F F a a a a X X εε 1111111 简记为ε+=AF X ，且 （1）q I F D F E ==)(,0)(（标准化）； （2） ?? ? ?? ?????==221)(,0)(p D E σσεε （中心化）；
6-10 今有6个铅弹头，用“中子活化”方法测得7种微量元素的含量数据（见表1）。 (1) 试用多种系统聚类法对6个弹头进行分类；并比较分类结果； (2) 试用多种方法对7种微量元素进行分类。 问题求解 1对6个弹头进行分类 对数据进行标准化变换，样品间距离定义为欧式距离，系统聚类的方法分别使用类平均法（A VE ）、中间距离法（MID ）、可变类平均法（FLE ）和离差平方合法（WARD ）。使用SAS 软件CLUSTER 过程对数据进行聚类分析（程序见附录1）。 1.1类平均法 图1 类平均聚类法相关矩阵特征值图 图2 类平均聚类分析法聚类历史图 由图2可知，NCL=1时半偏R 2最大且伪F 统计量在NCL=2,5时和伪t 方统计量在NCL=1,4时较大。因此，将6个弹头分为两类{}{}(2) (2) 121,2,4,6,3,5G G ==。SAS 绘制的谱系聚类图如图 3所示。
图3 类平均聚类分析法谱系聚类图 1.2中间距离法 图4 中间距离聚类法相关矩阵特征值图 图5 中间距离聚类法聚类历史图 由图5可知，中间距离法与类平均法结果一致。因此，也将6个弹头分为两类 {}{}(2)(2) 121,2,4,6,3,5G G ==。 SAS 绘制的谱系聚类图如图6所示。
图6中间距离聚类法谱系聚类图 1.3可变类平均法 图7可变类平均聚类法分析结果图 图8 可变类平均聚类法聚类历史图 由图8可知，可变类平均法(=0.25 β-)输出结果与前两种方法稍有不同，NCL=1时半偏R2最大且伪F统计量在NCL=2时次大，NCL=5时最大；而伪t方统计量在NCL=1时最大。因此，分
基于主成分分析的我国地区经济指标研究 09统计班徐晓旺 【摘要】 地区经济的发展对我国现代化进程形成巨大的推动作用，而经济指标是评判地区发展水平的重要标志。根据搜集的相应数据建立数据库，基于主成分分析、同时运用聚类分析以及判别分析的多元统计方法，对全国各地区的经济状况进行综合指标分析。研究各省经济发展在全国的分布特征、筛选出具备可对比性的指标，进而探究造成差异的原因，同时具有针对性地提出相关建议。 【关键词】 主成分分析；聚类分析；判别分析；地区经济指标 一、引言 随着社会的不断进步，经济发展的车轮将会继续滚动。在整体水平提升的同时不难发现：我国各地区间发展势必存留着一定的差距，了解其具体的分布特征注定会是一个非常值得深入挖掘的信息。结合对进出口总额、居民消费水平等9个经济指标的研究，致力于分析各地区硬件发展水平、人民生活状况的异同与经济发展的相关性。 本文将对中国31个省份地区的经济指标进行分析。首先，应用主成分分析的方法对众多指标做降维处理并赋予各主成分以实际意义以获取综合性指标；进而，基于主成分分析结果通过聚类分析法把我国的31个地区分类；最后，根据聚类的结果建立判别函数同时运用判别分析将新疆、广东两个省份归类。 二、主成分分析 搜集到的经济指标为：进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量、公交车运营数、居民平均工资和居民消费水平这九项指标。 在运用SPSS软件对以上数据开始分析前首先进行标准化处理，接着通过SPSS的操作，得到了如下的总方差分解结果（见表一）： 表一
由表一中结果可以看到保留2个主成分为宜，这2个主成分集中了原始9个变量信息的88.392%，可见效果比较好，这样原来的9个指标就可以通过这2个综合指标来反映。此时，这2个主成分就起到了降维的作用。通过SPSS进一步的操作还可以得到如下的主成分系数矩阵（见表二）： 表二 由表二可以得出前2个主成分的线性组合为： Y1 = 0.852 X1 + 0.979 X2 + 0.821 X3 + 0.957 X4 + 0.885 X5 + 0.742 X6 + 0.967 X7 + 0.226 X8 + 0.513 X9 Y2 = 0.393 X1 - 0.113 X2 - 0.419 X3 - 0.032 X4 - 0.233 X5 - 0.483 X6 + 0.109 X7 + 0.915 X8 + 0.786 X9 通过对上述线性组合的观察，我们可以得出：在主成分1中进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量和公交车运营数这几项指标的系数明显比主成分2的系数大，可以将Y1归类为地区经济发展中的硬件基础指标；在主成分2中平均工资和消费水平指标的系数最大，可以将Y2归类为地区经济发展中的居民生活指标。 这样就将繁冗的9个指标归结为上述2个，这两项指标相互作用，共同反映地区经济发展情况。 主成分得分如下（见表三）： 表三
应用多元统计分析 课程报告 班级专业:_ 市调0901 _ 学号: 2009***** __ 姓名:__ CYQ _____ 成绩:______________ 2010年10月7日
我国部分城市主要经济指标统计 ——官方与民间数据差异分析 一、引言 经济指标是反映一定社会经济现象数量方面的名称及其数值。本题主要经济指标包括人均GDP 1x （元）、人均工业产值2x （元）、客运总量3x （万人）、货运总量4x （万吨）、5x （亿元）、固定资产投资总额6x （亿元）、在岗职工占总人口的比例7x （％）、在岗职工人均工资额8x （元）、城乡居民年底储蓄余额9x （亿元）。所以我们借助这一指标体系对我国部分城市的主要经济指标进行分析。 二、数据分析 过程 1. 在SPSS 窗口中选择Analyze→Classify→Hierachical Cluster ，调出系统聚类分析主界面，并将变量X 1～X 5移入Variables 框中。在Cluster 栏中选择Cases 单选按钮，即对样品进行聚类（若选择Variables ，则对变量进行聚类）。在Display 栏中选择Statistics 和Plots 复选框，这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。
2. 点击Statistics按钮，设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计 量。这里我们选择系统默认值，点击Continue按钮，返回主界面。 3. 点击Plots按钮，设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。选 中Dendrogram复选框和Icicle栏中的None单选按钮，即只给出聚类树形图，而不给出冰柱图。单击Continue按钮，返回主界面。 4. 点击Method按钮，设置系统聚类的方法选项。这里我们仍然均沿 用系统默认选项。单击Continue按钮，返回主界面。 5. 点击Save按钮，指定保存在数据文件中的用于表明聚类结果的新 变量。None表示不保存任何新变量；Single solution表示生成一
研究生学习总结报告 【篇一：?研究生学习报告总结】 研究生学习报告 尊敬的老师： 经过一年辛苦的奋斗，2013年9月，我如愿来到了河南大学的黄河文明与可持续发展研究生中心就读我所喜欢的区域经济。经过两个多月的校园生活，我逐渐适应了研究生的学习和生活方式，我认真学习学校安排的课程，在课间时间广泛阅读和专业相关的书籍，和其他利于个人自身发展的书籍，例如法律，金融投资，心理学，英语等等门类的书籍。随后在即将到来的导师学生双选会之后，我相信我的研究生生活又会有很多不同，会有更多使学习与实践得到有机结合的机会。在之前经历的这一段时间里，通过集中学习深造，学习能力、外语水平、专业理论及自身素质都得到了很大的提高。现将学习情况及体会汇报如下： 一、掌握了一套科学的学习方法，提高了学习能力。通过研究生课程的学习，我体会最深的是研究生是一种素质教育，与本科教育有很大的不同，本科教学大多是灌输式的大而全的教育，学生是被动式的接受，讲究知识的博大，所以大都很肤浅，很表面。而研究生阶段是一种启发式的，以学生参与、讨论为主的互动式教学。像我们现在开设的专业课中，如刘东勋老师的经济学基础研究问题分析课程，艾少伟老师创新经济学探讨课程，颜银根老师区域经济学课程，都在课程中充分调动学生的自助学习的积极性，有助于提高学生学习和讨论能力，和本科教育的满堂灌形成了鲜明的对比。在课程中，研讨旨在提高学生的思维能力、引发培养学生的兴趣方向。经过这段时间的努力学习，我的表达能力，写作能力，搜集整理信息的能力，尤其是研究能力都有了很大的提高，使知识内化为自己为一种能力。 二、英语水平得到很大的提高，开阔了视野，拓宽了知识面。研究生阶段非常注重英语的学习，因为专业学术研究需要阅读大量的外文资料，了解国内外相关领域的知识前沿及动态。在校期间英语部分的学习分为三大块：英语精读、英语口语和专业外语。英语精读旨在培养学生的阅读能力，英语口语是为了提高学生听、说、读、写的能力，即运用语言的能力。而专业外语是为了提高学生获取自己相关研究领域的外文资料的能力。经过自己的勤学苦练，现已达
湖北省各地区经济差异的多元统计分析 摘要 本文通过多元统计分析的方法，对湖北省各地区主要的经济指标进行因子分析和方差分析，进而可以得出湖北省12个城市的经济发展水平的差异，由因子分析的结果可知，这12个城市的综合经济实力从大到小的排名依次为武汉、宜昌、襄樊、黄石、荆州、十堰、鄂州、荆门、随州、孝感、黄冈、咸宁。由方差分析的结果可知，以武汉为中心，根据地理位置将这12个城市划分为四个地区：武汉以东的地区（黄石、鄂州、黄冈）、武汉以南的地区（孝感、荆州）、武汉以西的地区（宜昌、荆门、随州）、武汉以北的地区（十堰、襄樊、咸宁）这四个地区的经济发展趋于稳定。根据分析的结果我们可以为湖北省经济的稳步发展出一份薄力。 关键词经济指标；因子分析；方差分析 multivariate statistical analysis of Hubei regional economic disparities Abstract By multivariate statistical analysis method Hubei region of the main economic indicators for factor analysis and analysis of variance.thus can reach12cities in Hubei Province in the level of economic development,ranging from factor analysis of the results,This12cities in the overall economic strength of the smallest order of the rankings Wuhan,Yichang,Xiangfan,Huangshi,Jingzhou,Shiyan,Ezhou,Jingmen, Suizhou,Xiaogan,Huanggang,Xianning.By analysis of variance to the results,with Wuhan at the center,according to this location12cities is divided into four areas:the area to the east of Wuhan(Huangshi,Ezhou,Huanggang),in the area south of Wuhan (Xiaogan,Jingzhou)Wuhan west of the region(Yichang,Jingmen,Suizhou),the area to the north of Wuhan(Shiyan,Xiangfan,Xianning)The four areas of economic development has become stable.According to the results of the analysis we will be able to Hubei's steady economic development of a thin edge. Key words：Economic indicators；Factor analysis；Analysis of variance