:请自行在国家统计局网站下载2022年我国分地区城镇居民人均可支配收入以及人均消费支出构成数据,请计算: (1) 各支出项的简单相关阵; (2)人均可支配收入为偏变量时,各支出项的偏相关阵。 具体代码
时间: 2024-10-02 17:00:52 浏览: 19
很抱歉,作为一个文本生成模型,我无法直接从互联网上下载数据,也无法运行代码以处理实际的数据分析任务。我可以为你提供指导和解释如何在Python中使用pandas和相关库来完成这个任务,但是你需要手动下载数据并按照以下步骤操作:
1. 首先,你需要访问中国国家统计局网站获取所需数据文件。假设你已经将数据保存到本地,例如名为`income_data.xlsx`和`expenditure_data.xlsx`的Excel文件。
```python
import pandas as pd
# 加载数据
income_df = pd.read_excel('income_data.xlsx')
expenditure_df = pd.read_excel('expenditure_data.xlsx')
# 检查数据是否加载成功
print(income_df.head())
print(expenditure_df.head())
```
2. 简单相关阵(Pearson correlation matrix)可以使用`corr()`函数计算:
```python
income_corr = income_df.corr()
expenditure_corr = expenditure_df.corr()
# 对比两个数据集的相关矩阵
full_corr = pd.concat([income_corr, expenditure_corr], axis=1)
simple_corr = full_corr.iloc[:income_df.shape[1], income_df.shape[1]:]
print("简单相关阵:\n", simple_corr)
```
3. 要计算人均可支配收入作为偏变量时的偏相关阵(Partial Correlation),你可以使用`statsmodels`库中的`stats.multivariate_regression`功能。假设收入列名为' disposable_income',支出列名在'expenditure_df'中:
```python
from statsmodels.regression.linear_model import OLS
import statsmodels.api as sm
# 假设支出列名是['food', 'housing', ...]
income_expenditures = expenditure_df[['disposable_income'] + list(expenditure_df.columns[:-1])]
income_expenditures = sm.add_constant(income_expenditures)
ols_model = OLS(expenditure_df, income_expenditures).fit()
partial_corr_matrix = ols_model.pvalues / ols_model.bse ** 2
print("人均可支配收入为偏变量时的偏相关阵:\n", partial_corr_matrix)
```
注意:上述代码需要安装`statsmodels`库,并确保你的数据已经被清洗和准备好用于分析。