北航数理统计聚类分析大作业.docVIP

应用数理统计

第二次课程论文

学号：BY×××××××

姓名：云××

中国主要城市经济发展水平的聚类和判别分析

摘要

本文首先选取了2011年我国33个主要城市作为调查对象，并选取了10个个主要经济指标作为样本,进一步利用统计软件SPSS对以上数据进行了聚类以及判别分析。从而将我国主要城市的经济发展水平进行了分类。所得结论与我国当前经济形势相印证。

关键词：经济发展水平，聚类分析，判别分析，SPSS

目录

TOC\o1-3\h\z\u1引言 1

2统计步骤 2

2.1数据的采集和整理 2

2.2聚类分析过程 4

2.2.1基本概念 4

2.2.2统计步骤 4

2.2.3统计结果 4

2.3判别分析过程 6

2.3.1基本概念 6

2.3.2统计步骤 7

2.3.3统计结果 7

3结果分析 10

4结论 11

参考文献 12

致谢 12

1引言

改革开放以来，随着经济高速的增长，中国城市化也经历了快速增长的过程。根据2011年4月公布的第六次人口普查数据，2010年中国居住城镇的人口接近6.6亿人，城镇化率达到49.68%，全国已有近一半的人口居住在城镇，这意味着中国将进入城镇时代。在过去30多年中，中国的城市化发展取得了很大成绩。然而，受地理、环境、资源以及国家政策等因素的影响，我国不同区域的城市化进程尚存在很大差异。2011中国城市发展报告中指出，从区域角度看，目前四大区域城市科学发展指数东部地区最高，东北地区次之，西部地区第三，而中部地区城市发展的水平已经落到了最后。显然，通过研究不同城市的经济发展状况和经济类型，指出其发展差异所在，可以引导政府在今后正确的出台相关政策来平衡区域经济发展，缩小不同地区人民生活水平的差异，从而最终实现共同富裕这一共产主义远大目标。

本文目的即在于通过选取主要的经济指标，对不同区域的代表性城市进行聚类分析以及判别分析，进而给出我国城市经济发展水平的分类。

2统计步骤

2.1数据的采集和整理

本文选取了全国34个主要城市作为统计对象，并从《2011年中国统计年鉴》中筛选了10项主要经济指标作为分类自变量元素。需要提及的是，为了消除人口变量对分类结果可能造成的影响，本文选取了人均经济指标而非整体经济指标。REF_Ref311815620\h表格1给出了本文中需要用到的原始数据。

表格SEQ表格\*ARABIC1原始数据

城市名称

人均生产值

客运指数

人均货运量

人均财政收入

人均财政支出

(元/人)

(吨/人)

(元/人)

(元/人)

北京

1122084.59

111.83

17.40

18714.66

21603.73

天津

936636.04

25.26

40.99

10852.51

13980.19

石家庄

343828.97

12.54

19.90

1654.23

3085.09

太原

486471.66

13.13

37.90

3788.81

5188.39

沈阳

697268.30

42.60

24.11

6466.84

7179.32

大连

879572.01

30.36

52.99

8540.21

10426.89

长春

438671.34

16.86

14.31

2383.03

5045.95

哈尔滨

369433.46

13.17

10.21

2400.58

4566.14

上海

1215445.51

12.34

57.24

20346.55

23386.24

南京

811272.57

62.76

48.37

8203.42

8573.12

杭州

863299.38

49.01

37.61

9742.01

8947.41

宁波

899352.30

60.80

54.66

9248.32

10464.48

合肥

545834.93

40.01

38.13

5241.51

6419.15

福州

483574.73

29.29

23.09

3836.83

4062.87

厦门

1143151.71

68.67

55.97

16046.55

17032.73

南昌

438049.96

21.27

16.58

2916.18

4619.82

济南

647352.52

27.28

3