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统计软件应用与开发 ——36 个大中城市城镇 居民家庭基本情况 姓名： 学号： 序号： 班级： 目 录 摘要………………………………………………………… 内容 研究目的………………………………………………… 理论知识………………………………………………… 数据预处理……………………………………………… 具体模型………………………………………………… 采用方法以及计算结果………………………………… 定性分析以及计算结果进行分析……………………… 参考文献…………………………………………………… 附录………………………………………………………… 摘 要 通过对有关SAS 的书籍的借鉴实行具体操作，通过对数据的描述统计，检 验分析，回归分析，聚类分析，主成分分析以及对数据的处理以及建立可靠的 SAS 模型对数据进行分析，并结合定性分析以及对计算结果进行分析，用理论知 识进行覆盖，有效的对数据进行拆装整合，尤其是模块化、集成化的实现，进一 步了解SAS 的具体操作，分析数据，解释我国各地区农村居民收入状况，用SAS 作这种数据的提样测定，定性分析其可能存在的问题，分析其结果以找出对应策 略。 结果表明，我国；但是有些部分省市居民收入很高，如北京上海。需要进一步 的考究和思量，是一个关于SAS 的基本课题的延伸及有效拟合，成功用SAS 解 决实际问题，广泛应用于各个领域。 关键字：SAS ， 检验分析，回归分析，聚类分析，主成分分析 一.研究目的 随着改革开放的不断深入，社会主义市场经济体制的进一步确立，我国城 镇居民的收入普遍提高，人们生活水平明显改善。但是，在发展中另一种趋势 也明显起来，即我国城镇居民收入两极分化的程度在加剧，本文试图借助计量 经济学的有关理论，从全国城镇居民人均收入的差异着手讨论，通过模型从静 态和动态的角度探讨城镇居民收入两极分化的形成过程、现状及发展趋势，进 而讨论如何合理确定并及时调整我国城镇居民收入贫困线的标准. 通过SAS 对“36 个大中小城镇居民基本情况”进行统计分析，比较城镇居民 的经济差异，分析全国主要大城市居民收入的总体情况，以便于政府部门进行统 筹规划，有效的解决社会主义城镇居民收入差距，为全面建设小康社会而努力奋 斗。 二.理论知识 主成份分析(Principal Components Analysis)是研究如何将多个变量指标间的 问题化为较少的几个新指标问题。这些新的指标是彼此既互不相关，又能综合反 映原来多个指标的信息，是原来多个指标的线性组合。多指标的主成份分析常被 用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并给综合指标所蕴藏的信息以恰当解 释，以便更深刻地揭示事物内在的规律。这种处理问题的方法就称为主成份分析 或主分量分析，综合后的新指标则称为原来指标的主成份或主分量。主分量分析 还可用于揭示变量间的共线性。 主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具 有一定相关性的指标（比如p 个指标），重新组合成一组新的互不相关的综合指 标来代替原来指标。通常数学上的处理就是将原来p 个指标作线性组合，作为新 的综合指标。 1、主成分分析的一般模型 研究中经常见到的是关于n 个样品，p 个变量（指标、因素）x1,x2,...,的问题（np ）。 原始统计资料整理的原始数据矩阵为： x x x 11 12 1p x x x 21 22 2p   x x x X n1 n 2 np 通常，一些指标具有不同的量纲，有