摘要21世纪以来,我国的经济迅速发展,但是,全国各省经济发展的水平是不均衡的,梯度特征十分明显,一些省市与上海市、北京市、广东省和江苏省相比而言差距还是很大的,而且其差距有逐渐拉大的趋势。深究其根本原因不难发现,现在沿海地区与中西部地区的经济发展极度不平衡。因此,本文是针对全国各个省市的经济发展状况做出相应的研究,来分析全国区域经济发展的梯度特征,以及对全国各省市的经济建设发展做出相应的较为合理的分析,并且为之提出适当的建议。86522

本文根据中国统计年鉴上的数据资料,主要采用关于经济发展的一些数据指标,使用SPSS软件对这些数据进行聚类分析和因子分析。进行数据分析之前,要先对数据进行标准化和建立合理的模型。根据实验结果,将其进行合理的划分,找出各个省市之间的差距,并提出合理建议,促进全国经济建设的共同发展。

毕业论文关键字:多元统计分析;K-均值聚类法;因子分析 

Abstract Since the 21st century, China’s economy has been developed rapidly。 However, the economic development levels of every province of china are not balanced and their gradient feature is very obvious。 Compared with Shanghai City, Beijing City, Guangdong Province, Jiangsu Province, the economic development levels of some provinces still exists great gap。 This gap have pulled gradually big trend。 The fundamental reason is not difficult to find, now economic development between the coastal areas and the central and western regions is unbalanced。 In this paper, we study economic development of the various provinces and their gradient feature。 We make corresponding reasonable analysis for economic construction and development of the various provinces, and put forward appropriate suggestions。

Based on the data of China Statistical Yearbook, this paper mainly uses the data of economic development, and uses SPSS software to cluster analysis and factor analysis。 Before the data analysis, we should standardize the data and build a reasonable model。 According to the data analysis conclusion, we classify the various provinces of our country, and find out the gap find the gap of between the various provinces。 To promote the development of the economic construction, we give further reasonable suggestions。

Key words: multivariate statistical analysis; K-means cluster; factor analysis 

目  录

第一章  绪论 1

1。1 研究目的与意义 1

1。2 国内外研究现状及存在的问题 1

1。3 多元统计分析方法的介绍 2

1。3。1 聚类分析 3

1。3。2 因子分析 4

第二章  模型的基本建立 6

2。1 基本假设 6

2。2 符号说明 6

2。3 数据呈现 6

2。4数据标准化 6

第三章  聚类分析模型 9

3。1 K均值聚类法 9

3。1。1 K均值聚类法的简单介绍 9

3。1。2 K均值聚类法的步骤 9

3。2 SPSS具体实现 10

3。3结果分析 12

第四章  因子分析模型

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