基于聚类分析和判别分析的我国省域经济发展研究

2013年北航应用数理统计第二次大作业（聚类分析） 本文主要讲述了对我国省域经济发展的聚类分析和判别分析。通过选取10个主要经济发展指标，对27个省（直辖市、自治区）进行聚类分析研究，并对4个没有参加聚类分析的省份进行判别分析。 知识点一：聚类分析 聚类分析是数据挖掘中的一种常用方法，旨在通过对数据的聚类，发现数据中的潜在规律和模式。在本文中，我们使用聚类分析来研究我国省域经济发展的水平和影响因素。聚类分析的优点是可以处理高维度数据，减少数据维数，提高数据的可读性和可解释性。 知识点二：经济发展指标 在本文中，我们选取了10个主要经济发展指标，包括人口自然增长率、城镇人口比例、平均预期寿命、人均地区生产总值、就业人员平均工资、居民消费水平、固定资产投资总额、城镇家庭恩格尔系数、社会消费品零售总额、货物进出口总额等。这10个指标涵盖了我国省域经济发展的多方面，包括人口、经济、社会、贸易等方面。 知识点三：数据采集 本文的数据来源于《中国统计年鉴2013》和《中国统计数据库》，这是我国政府官方发布的统计数据。这两份数据源涵盖了我国各省的经济发展数据，包括人口、经济、社会、贸易等方面的数据。 知识点四：判别分析 判别分析是数据挖掘中的一种常用方法，旨在通过对数据的判别，评价聚类分析的结果。在本文中，我们使用判别分析来评价聚类分析的结果，对4个没有参加聚类分析的省份进行了判别分析。 知识点五：经济发展水平评价 我国省域经济发展水平的评价是通过对多种指标的评价来进行的。这些指标包括人口自然增长率、城镇人口比例、平均预期寿命、人均地区生产总值、就业人员平均工资、居民消费水平、固定资产投资总额、城镇家庭恩格尔系数、社会消费品零售总额、货物进出口总额等。在本文中，我们使用这些指标来评价我国省域经济发展的水平。 知识点六：SPSS软件 在本文中，我们使用SPSS软件来进行聚类分析和判别分析。SPSS是数据挖掘和统计分析的常用软件，能够对高维度数据进行处理和分析。 知识点七：聚类分析的优缺 聚类分析的优点是可以处理高维度数据，减少数据维数，提高数据的可读性和可解释性。但是，聚类分析也存在一些缺点，例如对数据的敏感性和对算法的依赖性。 知识点八：经济发展的影响因素 我国省域经济发展的水平受到多种因素的影响，包括历史累积、资源禀赋、区位条件、经济基础、政策倾斜等。这些因素对我国省域经济发展的水平产生了重要影响。 知识点九：省域经济发展的政策意义 我国省域经济发展的水平对我国的经济发展和社会稳定产生了重要影响。因此，对我国省域经济发展的研究和分析对制定相关政策和措施具有重要意义。 知识点十：聚类分析在经济发展研究中的应用 聚类分析在经济发展研究中的应用非常广泛，例如对我国省域经济发展的研究、对不同行业的经济发展的研究等。聚类分析能够帮助我们对经济发展的规律和模式进行深入研究和分析。