数据分析实验二

1、数据分析上机实验二班别：信计101班 学号：一：题目：在习题1.4表1.8中，列出了各地区居民消费水平，设对应于全体居民、农村居民、城 镇居民的数据变量分别为X1, X2, X3。取公共因孑数为1,对X1, X2, X3俺行因孑分析，并俺行 解释，对公共因孑日得分从小到大彼行排序，并彼行分析解释。CommunalitiesInitialExtractionx11.000.989x21.000.979x31.000.977Extraction Method: Principal Component Analysis.Total Variance ExplainedInitial Eigenval

2、uesExtraction Sums of Squared LoadingsComponentTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %1232.945.038.01698.1751.276.55098.17599.450100.0002.94598.17598.175Extraction Method: Principal Cpmnent Anatyis.Component MatrixExtraction Method: Principal Component Analysis. a 1 components e

3、xtracted.图表数据分析答：第一个表主要是共同度，并对此伐行标准化，也就是原始数据标准化，以消除变量间在数 量级和量纲上的不同。由第二个表可知，所求得的特征值r1=2.945,r2=0.038,r3=0.016,各主成分的贡献率分别为 98.175%，1.275%，0.55%，第 一个主成分的贡献率已经达到98.175%，故在实际应用中只取第 一个主成分，僵过第三个图Y1=0.994X1+0.989X2+0.989X3Y1是全体居民（又1），农村居民（X2），城镇居民（X3）的加权和，一个地区的消费水平越高 的时候，Y1较大，因此丫1放映的是一个地区消费水平高低的一个综合指标，也就是我们

4、成为的 “太小因孑”。对公共因子F1得分从小到大进行排序并分析解释排序后的结果西藏2915.001827.007312.00-.84639贵州3499.001630.008507.00-.71736甘肃3810.001883.008190.00-.67487青海4229.002128.007481.00-.66237新疆4206.002000.007875.00-.64986云南4075.002145.008579.00-.56665广西4330.002483.007894.00-.54882安徽4441.002445.007942.00-.54166陕西3972.002201.009033.

5、00-.52145黑龙江5141.002552.007410.00-.51335江西4173.002810.007950.00-.49689山西4843.002447.008076.00-.49396四川4501.002572.008305.00-.47825海南4736.002792.007688.00-.47723宁夏5112.002437.008711.00-.41157河南4632.002666.008894.00-.39304重庆5417.002341.009032.00-.37213河北4945.002725.009008.00-.34443吉林5710.002969.008166

6、.00-.31530湖北5533.002832.009041.00-.27127内蒙古5800.002816.009043.00-.25115湖南5498.003072.009480.00-.18795辽宁6929.003458.009357.00-.00647山东7025.003537.0011193.00.19315福建7826.004290.0011710.00.44966江苏8302.004915.0011530.00.58771天津10564.004771.0012554.00.85367广东10829.004205.0014913.00.99985浙江11161.006301.00

7、15877.001.50560北京16770.007655.0018508.002.48776上海20944.0010136.0022294.003.66503答：由上面的Y1=0.994x1+0.989x2+0.989x3，反应的是各地区的消费水平的指标，由这些数据 经过由小到大排序后可以看出，地区总得分比较高的是上海，北京，浙江，可认为就是该地区 消费水平比较高，经济发展水平也高，而西藏，贵州等地总得分比较低，可认为就是该地区消 费水平，发展也地。由上面的得分数据也可以看出，就是我们国家的地区发展水平，消费水平 是不均衡的，沿海地区发展好，消费高，而一些西部地区消费水平地，发展也很滞后。二

8、：取公共因子数为2,采用方差最大正交旋转进行因子分析，对公共因子F1得得 分从小到大进行排序，在对公共因子F1，F2进行解释。CommunalitiesInitialEidraction农村居民1.000.997全体居民1.000.989城镇居民1.000.993Extraction Method: Principal Component AnalysisTotal Variance ExplainedComponentTotalInitial Eigenvalu% of VarianceesCumulative %Extraction Sums of Squared LoadingsRota

9、tioTotaln Sl%Total% of VarianceCumulative %12.94598.17598.1752.94598.17598.1751.5122.0381.27699.450.0381.27699.4501.4713.016.550100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.Component MatrixComponent12全m.994-.009农M.989-.13-城.989.143Extraction Method: Principal Component Analysis.a.2 compone

10、nts extracted.Rotated Component MatrixComonent12全体居.715.692农.798.600城m.604.796Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kajseationima. Rotation converged in 3 iterations.Component Transformation MatrixComponent121.712.7022-.702.712Extraction Method: Principal Comp

11、onent Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Nalimation.图本数据分析：答：（1）第一个表示共同度的情况，从几个数据的大小可以看出，他们经过初始化后还是挺相近的。对第二个表倦行总方差分析，由表可知，此表选择了连个因孑倦行分析，通过表可知r1=2.945,r2=0.038,r3=0.016,各主成分的贡献率分别为98.175%，1.275%，0.55%，第一个主成分 的贡献率已经达到99.450%.其共同度矩阵的线性表示为 Y1=0.994x1+0.989x2+0.989x3 Y2=-0.009x1-0.133x2+0.143

12、x3（2）俭过方差最大旋转之后发现其得线性表示为Y3=0.715x1+0.798x2+0.604x3Y4=0.692x1+0.600 x2+0.796x3僵过最大方差旋转后发现，系数都变为正的了，而且就是系数之间相差都比较小，可认为就是 解析比较好，可以很好地反应各地区的消费消费水平的高低。由表四的变换矩阵，可得到一个线性表示Y6=0.712X4-0.702X5Y7=0.702X4+0.712X5其中Y6表示的是俺行方差最大旋转之前的得分综合评判指标 其中丫6表示的是伐行方差最大旋转之后的得分综合评判指标 对比发现Y7模拟的较好。贵州3499.001630.008507.00-1.74324.

13、74623广东10829.004205.0014913.00-1.582043.02853陕西3972.002201.009033.00-1.21589.49044甘肃3810.001883.008190.00-1.12324.17796云南4075.002145.008579.00-.97717.18396重庆5417.002341.009032.00-.85991.34209西藏2915.001827.007312.00-.69837-.49722新疆4206.002000.007875.00-.69530-.22042宁夏5112.002437.008711.00-.53141-.047

14、25山东7025.003537.0011193.00-.41502.69600河南4632.002666.008894.00-.37029-.18425河北4945.002725.009008.00-.32915-.15674青海4229.002128.007481.00-.23594-.70412湖北5533.002832.009041.00-.13373-.25074内蒙古5800.002816.009043.00-.13087-.22499四川4501.002572.008305.00-.11936-.56011山西4843.002447.008076.00-.11079-.59117湖

15、南5498.003072.009480.00-.08522-.18127安徽4441.002445.007942.00-.06388-.70669广西4330.002483.007894.00.01315-.79500福建7826.004290.0011710.00.41950.21500江西4173.002810.007950.00.43831-1.15223黑龙江5141.002552.007410.00.52919-1.26785海南4736.002792.007688.00.64932-1.33823吉林5710.002969.008166.00.68344-1.14221辽宁6929

16、.003458.009357.00.71354-.73287天津10564.004771.0012554.00.83254.37152浙江11161.006301.0015877.00.868611.26347江苏8302.004915.0011530.001.50874-.69307北京16770.007655.0018508.001.639261.88075上海20944.0010136.0022294.003.125212.05049答:通过方差最大旋转之前与方差最大旋转后之后，再由小到大进行各地区的得分情况进行排序相比可知。方差 最大旋转之前，得分最高的是前三名是上海，北京、浙江，得分最小的后三位是西