Fisher判别法在城镇居民家庭收入分析中的应用——多元统计课程设计

"这篇文档是关于多元统计分析课程设计的一篇报告，重点介绍了Fisher判别法在分析城镇居民家庭可支配收入中的应用。报告利用SPSS软件进行了数据分析，通过对不同省市的数据处理，将城镇居民家庭分为高收入组和次高收入组。" 在多元统计分析中，Fisher判别法是一种常用的数据分类方法，它主要用于找到能够最大程度区分不同群体的线性组合特征。在这个案例中，Fisher判别法被用来分析城镇居民家庭的可支配收入，这包括了工薪收入、经营净收入、财产性收入和转移性收入等四个组成部分。这种方法可以帮助我们理解这些收入来源如何影响不同地区的收入水平划分。 报告首先阐述了问题的背景，指出城镇居民家庭可支配收入是衡量一个家庭经济状况的重要指标，它不仅包括工资性收入，还包括其他多种形式的收入。东部沿海地区与中西部地区的收入差距是研究的出发点。接着，问题明确为基于五个收入指标将东部沿海11个省市的城镇居民家庭分为高收入和次高收入组。 数据来源是《2010年中国统计年鉴》，数据录入到Excel表格后，使用SPSS软件进行分析。SPSS是一款强大的统计分析软件，支持多种统计方法，包括Fisher判别法。通过该软件，作者进行了Fisher判别分析，得到了判别函数，这个函数能够根据各省市的收入数据来判断其所属的收入组别。 分析结果显示，沿海的11个省市中，北京、上海、天津、广东、浙江被归类为高收入组，其余省市则归为次高收入组，这与实际情况相符，即东部沿海地区的收入普遍高于内陆地区。这种分类不仅可以提供直观的区域差异信息，还能帮助政策制定者了解收入分配的结构性问题，为社会经济政策的调整提供参考。 这篇报告展示了Fisher判别法在实际问题中的应用，以及如何利用SPSS进行数据处理和分析。通过这样的统计方法，可以深入洞察复杂的社会经济现象，为决策提供科学依据。同时，这也是一次多元统计分析课程设计的良好实践，有助于提升学生在统计分析方面的能力。