使用SPSS分析中国财政收入：聚类与判别研究

"这篇数理统计大作业是北京科技大学20级学生的项目，主要探讨了2018年中国各省份的税收情况。作者通过SPSS软件进行了聚类分析和判别分析，旨在深入理解不同地区财政收入的差异和特征。在作业中，作者选取了12个可能影响财政收入的因素，包括国内增值税、资源税等，对27个地区进行了聚类分析，同时对4个地区进行了判别分析，以确定财政收入类型的分类。作业内容涵盖了数据整理、聚类分析结果和判别分析结果的详细步骤和解读，以及最后的总结和感想部分。" 在这篇作业中，聚类分析是一种将相似数据分组的方法，用于找出数据内在的结构和模式。聚类分析帮助作者将27个地区按照财政收入的相似性分成不同的类别，揭示了不同地区财政收入的自然群体。SPSS软件在这里起到了关键作用，提供了便捷的数据处理和可视化工具，如案例处理汇总、聚类表、群集成员、群集图和树状图，这些都有助于作者理解和解释分析结果。 判别分析则是一种预测模型，用于判断新观察值属于已知类别的概率。在本作业中，作者对4个地区的财政收入应用了判别分析，目的是构建一个模型来区分这些地区在财政收入上的差异。这个过程包括统计步骤、统计结果、Fisher线性判别函数系数表、按照案例顺序的统计量、合并组图和分类结果的展示。通过对这些结果的分析，作者可以更深入地了解影响财政收入的因素及其在不同地区的表现。 这篇数理统计大作业展示了如何运用统计方法来探索和理解复杂的数据集，特别是财政收入这样的宏观经济指标。通过对数据的深入分析，作者提供了对中国各地财政收入类型分布的洞察，这对政策制定者和研究人员理解地区经济发展状况、制定财政政策具有重要参考价值。