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河北联合大学多元统计课程论文论文题目：对中国各地区综合实力测评学院：理学院专业：统计学班级：统计1班姓名：侯雅琴学号：201010060109指导教师：高艳1目录摘要、关键字、引言......................................................11数据说明......................................................................22因子分析......................................................................23聚类分析......................................................................74判别分析......................................................................95结果分析.....................................................................126参考文献....................................................................13附表................................................................................14对中国各地区综合实力测评【摘要】本文对中国各地区综合实力进行测评，以31个地区2010年的10项指标数据为样本，采用因子分析对描述各地区的实力的各项指标变量进行分析，以聚类分析和判别分析相结合对地区发展类型进行分析，再利用各指标变量间的相关2性进行分析，得出相关结论以分析各地区的发展情况。【关键词】各地区综合实力测评因子分析聚类分析判别分析引言：在这样一个信息时代，只有全面的可持续的发展才是衡量一个地区综合实力的指标，仅仅是经济发展情况不再能全面具体的体现一个地区的综合实力，经济发展水平、科技发展水平、能源储量和利用率、基础设施建设、文化发展水平等等，这些综合的因素才是体现一个地区真正的面貌，单纯的GDP指标并不能完全反映一个地区的经济发展水平，为了克服单纯GDP指标的缺陷，我们在GDP指标的基础上，综合考虑其他各方面的发展指数，本文就外商投资进出口总额、地区生产总值、地区运输路线总长度、医疗卫生室数量、创新产品项目数、创新经费高校数目、等10个指标变量对31地区的综合实力进行测评，通过因子分析、聚类分析、等多元统计方法对各指标变量以及各地区进行统筹分析，以总结促进各地区和谐可持续发展的原因。一、数据说明对各地区进行综合测评的各指标变量：原始数据来源：《中国统计年鉴——2010》原始数据见附录表-1二、因子分析：1.考察原有指标变量是否适合因子分析（原有变量之间是否存在一定的线性关系）：借助变量的相关系数矩阵，KMO和巴特利特球度检验，进行分析。表—23相关矩阵外商投资进出口总额地区生产总值运输路线长度医疗卫生室数量创新产品项目数创新经费高校数目社会服务设施数林地面积农业用地面积相关外商投资进出口总额1.000.785.040-.003.878.865.479.612-.214-.239地区生产总值.7851.000.433.462.950.936.838.846-.156-.278运输路线长度.040.4331.000.760.268.231.572.395.403.206医疗卫生室数量-.003.462.7601.000.239.195.601.318.091-.084创新产品项目数.878.950.268.2391.000.977.731.854-.265-.329创新经费.865.936.231.195.9771.000.729.841-.297-.330高校数目.479.838.572.601.731.7291.000.705-.151-.398社会服务设施数.612.846.395.318.854.841.7051.000-.200-.257林地面积-.214-.156.403.091-.265-.297-.151-.2001.000.803农业用地面积-.239-.278.206-.084-.329-.330-.398-.257.8031.000由相关矩阵可以看出外商投资进出口总额与地区生产总值、创新产品项目数创新经费、社会服务设施数的相关系数较高（相关系数值均大于0.5），五个变量间呈现较强的线性关系，农业用地面积和林地面积高度相关，医疗卫生室数量和运输路线长度也具有较高的相关性，都可从中提取公共因子，进行因子分析。表—3KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.748Bartlett的球形度检验近似卡方391.067df45Sig..000根据KMO检验，KMO值（小于1）越大表示数据适合做因子分析，由表可知，KMO值为0.748，根据KMO度量标准可知原始变量适合进行因子分析，同时Bartlett泅渡检验统计的观测值为391.067，相应的p值为0，表明变量间存在较强的相关性，适合做因子分析。2.提...