多元统计分析报告

多元统计分析应用班级：11级统计二班学号：姓名：时间：2023628日关于城镇各个行业就业人数平均工资的多元统计分析摘要2020世纪90差距较大。随着经济的进展，这个差距越来越大。平的行业间的差异已经日益成为我国政府重视的一个问题。[关键词]一、引言一、引言当前我国处于经济进展快速时期，由于我国人口总数较大，就业人员众多。因此，就业问题成为了我国社会的一个焦点问题。争论好行业间就业问题以及就业职工工资问自己，找到自己满足的工作。制定正确的就业政策和社会保障，展。归入一个因子，可削减变量的数目，还可检验变量间关系的假设。聚类分析是一组将争论对象分为相对同质的群组的统计分析技术，依据争论对象〔样品或指标〕的特征，对其进展分类的方法，减少争论对象的数目。2023年我国各行业城镇单位就业人员平均工资并与人们实际观看到的状况进展比较分析。归入一个因子，可削减变量的数目，还可检验变量间关系的假设。聚类分析是一组将争论对象分为相对同质的群组的统计分析技术，依据争论对象〔样品或指标〕的特征，对其进展分类的方法，减少争论对象的数目。二、数据下表是我国按行业分城镇单位就业人员平均工资的原始数据，数据来源于《2023X1~X19分别代表农林业、公共治理社会保障和社会组织。三、分析〔一〕因子分析1、因子分析的适用性判定KMO测度来看，KMO0.7050.5，阵为单位矩阵，P值等于0，说明拒绝原假设，原始数据适合进展因子分析。上图说明因子解释原始变量方差的状况，提取了三个主成分因子，第一主成分的特征值为14.527，其次主成分的特征值为1.101，第三主成分的特征值为0.860，这三个主成分特征值的累86%86%的信息。上图为各个变量的共同度，大多数变量的共同度都到达了0.9以上，说明提取的信息较多。图为旋转前的因子载荷矩阵，旋转前各变量在各个载荷区分并不是很明显。Xi=ai1F1+…+aimFm+ε可以算出各公共因子的线性组合。图为旋转后的因子载荷矩阵，可以看出，电力热力、批发零售业、交通运输住宿和餐饮业、信息传输、金融业、房地产效劳主成分的奉献较大，称为居民效劳因子。Fj=βj1X1βj2X2…+βjpXp算出各主成分的得分如下表所示。上图为各个省份的主成分得分和综合得分状况。图为主成分得分和综合得分的排名。从第一主成分来看，东人员的工资水平较高。在选择就业的时候供给一些依据。〔二〕聚类分析31个数据全部参与了聚类，而且没有缺失值。 阶群集阶群集1群集2系数群集1群集2下一阶17181.670003214171.71100337142.95012447203.356307524273.4850014616283.567001377253.6574013822233.81300179383.89500221012303.9830019116214.8120018125295.0290016137165.0767614147245.366135181510196.0860023165156.235120191713226.650082018676.983111421195127.050161020205139.05919172421469.2370182222349.6959212523101110.120150282453111.87120025253512.726222427261915.16400292732621.394250282831032.996272330291244.657260303013140.58729280聚类表群集组合首次消灭阶群集31聚类表群集组合首次消灭阶群集3,24,27,28,29并为一类，1215并为一类，依次这样合并，最终和为三大类。31个省市后地区。南部地区，因此行业构造比较类似，就业人员数也比较类似。市在产业构造上有最为突出的特点，就业人员的平均工资比较高。种指导，