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国民生产总值的主成分分析摘要信息主成分分析也称为主成分分析。霍特林于1933年首次提出。主要成分分析是以降低维度的想法，信息极少丢失为前提，将多个指标转换为多个综合指标的多元统计方法。一般来说，转换后的综合指标称为主要成分，其中每个主要成分是原始变量的线性组合，每个主要成分互不相关，因此主要成分比原始变量性能更好。这样，在研究复杂问题时，就不会丢失太多的信息，只考虑几个主要组件，更容易把握主要矛盾，揭示事物内部变量之间的规律性，同时简化问题，提高分析效率。国民生产总值GDP主要有两种计算方法：收入法和支出法，本论文利用支出法计算国民生产总值。支出法是计算国民生产总值主要计算以下指标的数据。消费(包括居民消费和政府部门消费)；资本形成总额(固定资本形成总额和库存变动总额)；商品和服务的净出口。本文从2005年开始近10年来整理了资料，利用SPSS软件按主要成分分析了影响国民生产总值的各种因素，找出了关键因素，调整了宏观经济政策。【关键词】:SPSS国民生产总值的主成分分析1.国民生产总值GDP会计支出结构首先表现为消费、投资、出口之间的结构，但也包括消费结构、投资结构、出口结构。因此，要讨论支出结构，分析消费、投资、出口之间的结构和投资结构、消费结构、出口结构。表1-1是对2005年至2014年国民生产总值、消费、投资和净产出的统计。表1-1Spss主成分分析2.1技术统计表2-1是12个初始变量的说明性统计信息，包括平均值、标准差和分析数。2.2相关系数矩阵表2-2是初始变量的相关系数矩阵表。在相关系数矩阵中，可以看出多个变量之间的相关系数较大，其重要性相对较小，表明这些变量之间存在重要的相关关系，这表明有必要进行系数分析。2.3KMO和butlet扫描KMO检查用于研究变量之间的部分相关性，在计算部分相关性时控制其他因素的影响，因此小于简单相关系数。本文的KMO为0.406，被认为是可接受的。Bartlett测试的显著性为0.000，因此，每个变量都有明显的相关性。换句话说，负相关矩阵是单位阵列的零假设。2.4总方差分析表2-3是总方差解释表，提供了每个公共元素说明的方差和累积总计。前两个公共元素的累积方差达88.728%，而后面的公共元素具有较小的特征值，对解释原始变量的贡献较小，因此提取两个公共元素是适当的。2.4碎石图图2-4是初始特征值(方差贡献率)的碎石图。找到第二个系数后，特征值更改速度会变慢，所以选择两个系数更合适2.5组件得分系数矩阵表2-5是计算F1=0.310*最终消费0.319*资本形成总额-0.125*商品和服务净出口-0.133*最终消费率0.314*资本形成率的系数矩阵。F2=-0.043*最终冲销-0.032*资本形成总计0.646*商品与服务净出口-0.550*最终消费率-0.003*资本形成率3.摘要国民生产总值GDP主要由消费和投资决定，因此，国家在
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