【最新】R语言多元统计分析 世界经济社会数据分析报告论文(附代码数据)(附代码数据)

基于多元统计分析的世界经济社会发

展水平考察

统计

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2016 5 25

基于多元统计分析的世界经济社会发展水平考察

分 发展水平 考察世界 的社会发展水平 分分析 分析 分析 社会发展水平的 世界经济社会发展水平 的 考 .

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The study about the society development of the world based on

multivariate statistical

Abstract

This paper studies the society development level from three aspects includes consump-tion structure,human development and poverty indicators around the world.Evaluating rea-sonably the social development level by principle component analysis,factor analysis and cluster analysis which can provide the references for the prediction of the trend of the world's social development level.

First of all,the paper extracts the notable index about the consumption structure,human development and poverty indicators.Then using the data visualization to present the data directly.

Second,the paper aims at12index which affects the cosumption structure to start the principle compnent analysis.Then building the correlation matrix and choosing the top5 principles according to variance contribute rate of every principle.Moreover,we devides12 index into3types are as follows:

Living materials food non-alcohol drinks housing communication leisure and culture developing materials furniture household devices and daily maintenance health care education others Hedonic marerials alcoholic drinks tobacco and narcotics clothes and shoes housing restaurants and hotels

Besides,we sorts the country based on the first principles which can draw that:Denmark gets the highest composite cosumption scores and Mexico gets the lowest composite co-sumption scores.

Third,the paper begins the factor analysis based on8index and extracts the top3com-mon factors so that building the factor analysis model.we draw that:the top3common fac-tors shows the education levels of the residents,the average health level of the residents and

the income level of residents.we know that human development level and the social inequal-

ity level have influence on3common factors,which can draw that the top5countries get

the higher scores are:New Zealand,Australia,Norway,Ireland and Korea.

Lastly,the paper starts the cluster analysis based on4index which affects the poverty.Because of the missing data,we populate the data by multiple imputation.Then combined with the ward cluster to confirm the optimum clusters is3which are as follows:

cluster country

1cluster Laos,Liberia,Sierra Leone,Guinea,Nigeria

2cluster North Korea,Mongolia,Kampuchea,Rwanda,Bangladesh,Pakistan,Garner

3cluster Iran,Kazakhstan,Cuba,Argentina,Brazil,Mexico,Turkey,Ukraine,Bulgaria,Thailand,China

Malaysia,Paraguay,Vietnam,Indonesia,Panama,Peru,Uzbekistan,Kyrgyzstan

Keywords:visualization;principle component analysis;factor analysis;cluster analy-sis;multiple imputation;R

1 1

1.1 (1)

1.1.1 发展 世界发展 (1)

1.1.2 世界 的 (2)

1.2 (3)

1.3 (4)

1.4 (4)

2 5

3 6

4基于 的世界 的 统计7

4.1基于 的世界 的 展 (7)

4.2基于 的世界 的 展 (9)

4.3基于 的世界 展 (12)

5 的 15

5.1基于 分分析的世界 的 的考察 (15)

5.1.1 分分析基 基 (15)

5.1.2基于 的 分分析 (16)

5.2基于 分析的世界 的 水平 的考察 (20)

5.2.1 分析基 基 (20)

5.2.2基于 的 分析 (21)

5.3基于 分析的世界 的 的考察 (26)

5.3.1 分析基 基 (26)

5.3.2 (26)

5.3.3基于 的多 的 (27)

5.3.4基于 的 平 分析 (28)

6 32 考 34 35