sas數(shù)據(jù)分析實驗報告

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上1 2009年廣東省各市經(jīng)濟統(tǒng)計分析 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計軟件實驗報告 伍思敏（進修） 1、問題背景與數(shù)據(jù)描述 自廣東省委省政府提出建設“幸福廣東”之后，如何加快全省經(jīng)濟的升級轉(zhuǎn)型，如何促進全省各市的城鄉(xiāng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，以及如何統(tǒng)籌全省經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)發(fā)展成為全社會關注的熱點。首先，我們必須了解全省21 個地級市的基本經(jīng)濟情況，找出現(xiàn)行經(jīng)濟的不足，才能做出科學的決策。我們通過分析各市的社會經(jīng)濟的8 項統(tǒng)計指標，來研究各市的經(jīng)濟運行情況。 根據(jù)廣東年鑒2010的資料，給出有關的數(shù)據(jù)，見表1。 表1 2009 年廣東省各市社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù) 地區(qū) 生產(chǎn)總值/ 億元 人 均 生 產(chǎn)總值/

2、元 農(nóng) 林 牧 漁業(yè)總產(chǎn)值/ 億元 工 業(yè) 總 產(chǎn)值/億元 全 社 會 固定 資 產(chǎn) 投資/億元 出口總額/ 億美元 社 會 消 費品 零 售 總額/億元 城 鎮(zhèn) 單 位在 崗 職 工平均工資/ 元 廣州 9138.21 89082 295.62 11376.76 2659.85 374.05 3615.77 49519 深圳 8201.32 92772 15.48 15416.24 1709.15 1619.79 2567.94 46723 珠海 1038.66 69889 51.62 2405.04 410.51 177.83 404.46 31764 汕頭 1035.87 20385 1

3、04.71 1531.10 291.90 40.16 661.96 25389 佛山 4820.90 80686 195.03 11711.28 1470.56 245.78 1408.78 34106 韶關 578.75 19549 133.42 599.23 356.50 5.79 278.36 28276 河源 405.50 13928 86.86 604.68 198.15 14.13 139.50 23803 梅州 519.29 12558 179.38 351.11 162.98 6.71 267.98 24097 惠州 1414.70 35819 147.91 3005.14 7

4、58.97 171.49 491.10 25786 汕尾 390.04 13363 111.22 319.60 289.43 9.48 282.06 23238 東莞 3763.91 56601 25.31 6071.11 1094.08 551.67 959.07 42585 中山 1566.41 62304 77.77 4057.97 545.61 177.36 549.76 36165 江門 1340.88 32139 193.09 2933.26 492.07 79.49 562.07 24304 陽江 527.27 22132 200.16 504.56 239.49 12.30 3

5、05.38 21439 湛江 1156.67 16647 397.68 1028.79 393.23 13.65 559.94 23944 茂名 1231.25 19979 385.38 1098.13 180.01 5.32 591.05 24255 肇慶 862.00 22415 256.81 1179.01 462.77 20.30 275.78 26174 清遠 861.59 22796 158.71 2024.06 841.24 14.15 303.56 28379 潮州 480.18 18681 61.35 581.07 162.98 18.70 207.89 21293 揭陽 8

6、16.09 14159 149.61 1153.29 393.50 25.25 341.46 19881 云浮 344.51 14276 144.91 324.32 240.19 6.16 117.91 21913 2 2、統(tǒng)計分析方法與SAS 實現(xiàn) 為了研究各市的經(jīng)濟情況，我們利用基本的描述性統(tǒng)計、因子分析、聚類分析等方法來進行多角度的分析，并用SAS 完成統(tǒng)計分析任務。 2.1 數(shù)據(jù)準備和處理 為便于分析和說明，在下面的中文和程序中，我們將使用以下變量來表示各經(jīng)濟指標，如表 2 所示：表2 變量符號 地區(qū) 生產(chǎn)總值/億元 人均生產(chǎn)總值/元 農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值/億元 工業(yè)總產(chǎn)值/ 億元 全社會

7、固定資產(chǎn)投資/億元 出口總額/ 億美元 社會消費品零售總額/億元 城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資/元 region x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 data city; nput region $ x1-x8; cards; guangzhou 9138.21 89082 295.62 11376.76 2659.85 374.05 3615.77 49519 shengzhen 8201.32 92772 15.48 15416.24 1709.15 1619.79 2567.94 46723 zhuhai 1038.66 69889 51.62 2405.04 410.51 17

8、7.83 404.46 31764 shantou 1035.87 20385 104.71 1531.10 291.90 40.16 661.96 25389 foshan 4820.90 80686 195.03 11711.28 1470.56 245.78 1408.78 34106 shaoguan 578.75 19549 133.42 599.23 356.50 5.79 278.36 28276 heyuan 405.50 13928 86.86 604.68 198.15 14.13 139.50 23803 meizhou 519.29 12558 179.38 351.1

9、1 162.98 6.71 267.98 24097 huizhou 1414.70 35819 147.91 3005.14 758.97 171.49 491.10 25786 shanwei 390.04 13363 111.22 319.60 289.43 9.48 282.06 23238 dongguan 3763.91 56601 25.31 6071.11 1094.08 551.67 959.07 42585 zhongshan 1566.41 62304 77.77 4057.97 545.61 177.36 549.76 36165 jiangmen 1340.88 32

10、139 193.09 2933.26 492.07 79.49 562.07 24304 yangjiang 527.27 22132 200.16 504.56 239.49 12.30 305.38 21439 zhanjiang 1156.67 16647 397.68 1028.79 393.23 13.65 559.94 23944 maoming 1231.25 19979 385.38 1098.13 180.01 5.32 591.05 24255 zhaoqing 862.00 22415 256.81 1179.01 462.77 20.30 275.78 26174 qi

11、ngyuan 861.59 22796 158.71 2024.06 841.24 14.15 303.56 28379 chaozhou 480.18 18681 61.35 581.07 162.98 18.70 207.89 21293 jieyang 816.09 14159 149.61 1153.29 393.50 25.25 341.46 19881 yunfu 344.51 14276 144.91 324.32 240.19 6.16 117.91 21913; run; 2.2 描述性統(tǒng)計分析 為了對數(shù)據(jù)的基本情況有一個初步的了解，我們首先進行單變量分析。利用 MEANS

12、過程計算各 3 個變量的描述性統(tǒng)計量，程序如下： proc means data=city maxdec=2 mean std max min cv skew; var x1-x8; run; MEANS 過程計算每個變量的均值、標準差、最大最小值、極差、變異系數(shù)和偏度。maxdec=2 表示輸出統(tǒng)計結果保留2 位小數(shù)，結果如表3 所示。 表3 MEANS 過程 Variable Mean Std Dev Maximum Minimum Range Coeff of Variation Skewn ess x1 1928.29 2500.51 9138.21 344.51 8793.70 12

13、9.68 2.20 x2 35721.90 27212.70 92772.00 12558.00 80214.00 76.18 1.13 x3 160.57 104.55 397.68 15.48 382.20 65.11 0.92 x4 3251.23 4313.25 15416.24 319.60 15096.64 132.67 1.91 x5 635.87 629.14 2659.85 162.98 2496.87 98.94 2.12 x6 170.93 361.77 1619.79 5.32 1614.47 211.65 3.57 x7 709.13 860.81 3615.77 1

14、17.91 3497.86 121.39 2.62 x8 28715.86 8484.20 49519.00 19881.00 29638.00 29.55 1.41 根據(jù)表3 的結果，可以得出以下結論： （1） 除了x8（城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資）的CV（變異系數(shù)）不是很大外，其他各個變量的 CV 都在50 以上，其中x1(生產(chǎn)總值)、x4（工業(yè)總產(chǎn)值）、x6（出口總額）、x7（社會消費品零售總額）的CV 都在100 以上，這說明全省21 個地級市在以上幾個方面存在很大的差異，從極差可以具體看大各市間的差別，各市的發(fā)展很不平衡。 （2）x8（城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資）的CV（變異系數(shù)）為29

15、.55，是所有變量中變異系數(shù)最小的，說明雖然職工的工資跟城市的發(fā)展水平有關，但其增長的幅度與城市經(jīng)濟發(fā)展是不相應的，城市發(fā)展了，職工并沒有享受到更多的發(fā)展成果。 進一步可以考慮8 個變量之間的相關系數(shù)，程序如下： proc corr data=city; var x1-x8; run; CORR 過程給出變量兩兩之間的相關系數(shù)和顯著概率（p 值），如表4 所示： 從表4 可看出很多變量之間的相關系數(shù)都在 0.7 以上，且顯著性檢驗的 p 值都很小，這表明各變量間存在較強的相關性，它們反映的信息有所重疊，因此考慮降低維數(shù)，用較少的變量來考慮各市的經(jīng)濟情況。 4 表4 Pearson Correl

16、ation Coefficients, N = 21 Prob |r| under H0: Rho=0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x1 1.00 0.85538 .0001 -0.00721 0.9752 0.94793 .0001 0.95323 .0001 0.77392 .0001 0.97853 .0001 0.89577 .0001 x2 1.00000 -0.21812 0.3422 0.90767 .0001 0.82766 .0001 0.72178 0.0002 0.79809 .0001 0.89720 .0001 x3 1.00000 -0.1407

17、3 0.5429 0.03077 0.8946 -0.37474 0.0942 0.09488 0.6825 -0.19909 0.3869 x4 1.00000 0.89387 .0001 0.82924 .0001 0.87906 .0001 0.86331 .0001 x5 1.00000 0.62617 0.0024 0.94154 .0001 0.87574 .0001x6 1.00000 0.67634 0.0008 0.74948 .0001 x7 1.00000 0.85083 4 時，RSQ 逐漸減少，改變不大，當 NCL=4 時，RSQ=0.77；當 NCL=3 時，RSQ

18、=0.624，減少較多，因此按照RSQ 統(tǒng)計量分為四個類比較合適。 （2）SPRSQ 統(tǒng)計量。SPRSQ 統(tǒng)計量最大和次大分別為1,2 和3，因此按照SPRSQ 統(tǒng)計量分為二、三和四個類比較合適。 （3）PST2 統(tǒng)計量。當NCL6 時, PST2 統(tǒng)計量最大和次大分別為21.8 和16.8，對應NCL=2，NCL=4，分成三或五個類比較合適。 綜合以上，用WARD 法把21 個市分為四類比較合適。 proc tree data=ot horizontal graphics n=4 out=k44; copy factor1 factor2; run; proc sort data=k44;

19、by cluster; proc means data=k44; by cluster; var factor1 factor2;run; 分類結果為： 分類 所含城市 Factor1 Factor2 平均分 標準差 平均分 標準差 第一類 汕頭，韶關，汕尾，云浮，河源，潮州，梅州，揭陽，陽江，惠州，江門，清遠，肇慶 -0.517 0.2195 -0.058 0.4064 第二類 湛江，茂名 -0.270 0.0256 1.8759 0.1033 第三類 深圳，珠海，中山，東莞 0.8045 1.1361 -1.307 0.4176 第四類 廣州，佛山 2.0223 1.0761 1.1177 1.0336 從聚類結果來看，類的劃分基本反映了21 個城市的經(jīng)濟情況，第一類屬于經(jīng)濟較落后的城市，第四類是最發(fā)達的城市。 第一類基本是經(jīng)濟相對落后的地區(qū)。但這一類里還包含有惠州、江門兩個比較發(fā)達的珠三角城市，其他都是粵東、粵北和粵西地區(qū)，屬于廣東