多元统计分析（课程论文）(2)

江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 有效边际 5591.7 6569.2 4003.1 6081.9 3785.8 3932.3 3202.4 4139.7 4240.5 6589.8 3680.1 4915 4971.9 4548.2 3151.9 3211.5 3370.2 3405.1 3218.2 3854.4 3555.6 3855 140304.4 1385.2 1587.1 870.3 1097.5 853.4 1168.9 1111.8 1009.7 914.1 1014.6 460.5 549.9 1275.9 974.3 666.3 567 733.7 944.6 884.2 1153 1170 1205.6 35173.8 4126.7 5577.2 2541.8 4278.5 2576.6 2825.8 2208.6 2810.2 2708.4 4300.2 2341.5 2558.2 2554.4 2217.3 1826.9 2018.5 1311.5 2585.8 2015 2374.5 2214.4 2226.4 101731.3 1107.2 1117.7 694.2 1032.3 679.3 993.6 875.1 813.4 796.9 1116.5 614 686 978.8 879.6 619.1 568.4 399.7 796.2 652.1 733.5 797.9 669.2 27170.2 2869.3 3670.6 1324.9 2067 1164.3 1821.9 1225.5 1339.8 1600.2 2795.1 1198.3 1437.4 1476.2 1437 1080.4 1513.6 796 1535.4 1072.2 1790.1 1763.5 1624.5 57226.5 2238.2 2169 1157.3 1667.2 1151.1 1303 1160.8 1479.8 1764.9 1965 1115.3 1358.4 1319.3 1061 1222 1096.7 266.7 1500.4 1092.4 1293 1416.4 1102.2 47547.9 1331.3 1358.2 870 926.8 635 989.6 929 1056.2 972.2 890.5 679.3 716.8 966.1 964.5 572 739.4 197.6 1178.2 737.2 1071.2 1239.9 978.3 33213.2 514 503.1 265.3 493.1 243.4 293.7 287.1 279.3 291.4 533.9 185.3 248.8 268.1 286.5 164.7 154.4 241.5 257.9 203.3 335 326.7 242.4 11471.2 19163.6 22552.1 11726.9 17644.3 11088.9 13328.8 11000.3 12928.1 13288.6 19205.6 10274.3 12470.5 13810.7 12368.4 9303.3 9869.5 7316.9 12203.6 9874.6 12604.7 12484.4 11903.6 453838.5

表1.1.1可以看出上海、北京、天津，三个地区都是高消费地区，贵州、云南、西藏、甘肃都属于消费水平较低的地区，而其余地区基本属于中间消费段落，由于处于中间段落消费地区的城市也存在差距，之后会通过处理，具体再做说明。比较显而易见的就是，食品烟酒占了消费支出的大部分，其余消费都基本没有太多显著变化。需要说明的是，在北京，上海两地的居住消费支出都超过了食品烟酒的消费支出。这在其他地区是不存在的。

1.1.2

惯量比例 置信奇异值 相关 维数 1 2 奇异值 .106 .091 惯量 .011 .008 卡方 Sig. 解释 .427 .310 4

累积 .427 .737 标准差 .002 .001 2 .019

3 4 5 6 7 总计 .051 .049 .032 .025 .017 .003 .002 .001 .001 .000 .099 .090 .038 .024 .011 1.000 .837 .927 .964 .989 1.000 1.000 .000 .027 12040.582

表1.1.2中可知，7个维度的奇异值分别为0.106、0.091、0.051、0.049、0.032、0.025、0.017；惯量展示了行列关系的强度，7个维度的惯量分别为0.011、0.008、0.003、0.002、0.001、0.001、0.001，其中第一个惯量的值最大，意味着它解释各别差异的能力最强，地位最重要，其他惯量的重要性依次下降，惯量的总和为0.027；卡方、显著性是对交叉列联表作卡方检验的卡方观测值（12040.582），认为行变量和列变量有显著的相关性关系；惯量比例中的考虑情况展示了各个惯量的方差贡献率，第一个特征根的方差贡献率为0.427，方差贡献率是最高的，惯量累计就是各惯量的累计方差贡献率，由于前两个特征根就已经解释了各类别差异的73.7%，因此最终提取2个因子是可行的，信息丢失少，足够对数据进行描述。

1.1.3概述行点

概述行点a

维中的得分 点对维惯量 地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 质量 .069 .049 .026 .024 .036 .035 .029 .028 .073 .042 .050 .026 .039 .024 1 -.601 .082 -.014 .170 .388 .099 .227 .164 -.784 -.003 -.200 .080 -.162 -.033 2 .230 -.142 .240 .467 .271 .298 .520 .408 -.011 .083 -.038 -.178 -.378 -.264 惯量 .003 .000 .000 .001 .001 .000 .001 .001 .005 .000 .001 .000 .001 .000 1 .232 .003 .000 .006 .051 .003 .014 .007 .421 .000 .019 .002 .010 .000 5

2 .040 .011 .017 .058 .029 .035 .086 .052 .000 .003 .001 .009 .061 .019 1 .773 .098 .002 .100 .572 .090 .156 .133 .956 .000 .214 .118 .171 .011 贡献 维对点惯量 2 .096 .248 .459 .647 .237 .696 .693 .705 .000 .079 .007 .501 .792 .568 总计 .870 .346 .460 .747 .810 .786 .849 .839 .956 .079 .221 .618 .963 .579

山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 有效总计

.029 .024 .028 .029 .042 .023 .027 .030 .027 .020 .022 .016 .027 .022 .028 .028 .026 1.000 .119 .235 .075 .094 -.100 -.080 .070 .366 .372 .167 .088 .454 .084 .197 .278 .352 .356 .096 .243 .015 -.009 -.408 -.398 -.611 -.228 -.283 -.169 -.121 -1.058 .325 -.016 .150 .372 .052 .000 .000 .000 .000 .001 .001 .001 .001 .001 .000 .000 .003 .000 .000 .000 .001 .000 .027 .004 .013 .001 .002 .004 .001 .001 .038 .035 .005 .002 .031 .002 .008 .020 .032 .031 1.000 .003 .016 .000 .000 .078 .039 .113 .017 .024 .006 .003 .199 .031 .000 .007 .042 .001 1.000 .188 .285 .083 .082 .043 .027 .012 .564 .547 .154 .046 .130 .049 .463 .665 .484 .720 .104 .261 .003 .001 .611 .568 .748 .187 .270 .135 .074 .602 .622 .003 .165 .460 .013 .292 .545 .086 .083 .653 .595 .759 .751 .817 .289 .120 .732 .670 .466 .830 .944 .733 由表1.1.3可知，总惯量为0.27，各地区对总惯量的贡献度几乎接近0。从贡献中的点对维惯量中可以看出，第一维度中主要反映了“北京”23.2%、“上海”42.1%，第二维度主要反映了“海南”11.3%，“西藏”19.9%；从维对点惯量中可以看出，第一维度主要反映了“北京”77.3%，“内蒙古”57.2%，“上海”95.6%，“重庆”56.4%，“四川”54.7%，“青海”66.5%，“新疆”72.0%及其他类别，第二维度主要反映了“山西”64.7%，“辽宁”69.6%，“吉林”69.3%，“黑龙江”70.5%，“海南”74.8%，“西藏”60.2%，“陕西”62.2%及其他类别。

1.1.4概述列点

种类 食品烟酒 衣着 质量 0.309 0.078 1 2 惯量 点对维惯量 1 2 1 维中的得分 贡献 维对点惯量 2 总计 0.759 0.977 0.265 0.694 0.19 -0.385 0.005 0.447 0.381 0.004 6

0.105 0.504 0.218 0.146 0.124 0.429

居住 生活品及服务 交通通信 教育文化娱乐 医疗保健 0.224 -0.566 0.06 0.126 0.105 0.073 0.154 0.076 0.008 0.256 -0.2 0.016 0.008 0.037 0.001 0.073 0.002 0.269 0.002 0.582 0.003 0.14 0.001 0.027 0.674 0.001 0.981 0.013 0.001 0 0.084 0.045 0.273 0.17 0 0.15 0.007 0.007 0.035 0.001 0.982 0.008 0.178 0.027 0.063 0.319 0.319 0.658 0.808 0.061 0.205 其他用品及服务 0.025 有效总计 0.009 0.005 0.144 1 1 1

由表1.1.4可知总惯量为0.27，各地区对总惯量的贡献相近且都接近于0。从贡献中的点对维惯量中可以看出，第一维度主要反映了“衣着”14.6%，“居住”67.4%，以及其他类别，第二维度主要反映了“食品烟酒”52.1%及其他类别；从维对点惯量中可以看出，第一维度主要反映了“衣着”42.9%，“居住”98.1%，“生活用品及服务”17.0%，“医疗保健”15.0%，“其他用品及服务”14.4%，第二维度主要反映了“食品烟酒”75.9%，“教育文化娱乐”31.9%，“医疗保健”65.8%。

上图为“维数1转换的地区类别图”是各个地区在第1个维度上的得分图，由图可知“西藏（26）”与“内蒙古（5）”的得分最高；

7

上图为“维数2转换的地区类别图”是地区在第2个维度上的得分图，由图可知“吉林”的得分最高；

上图为“维数1转换的种类类别图”是消费种类在第1个维度上的得分图，由图可知“衣着”类的得分最高；

8

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