判别分析省会城市和直辖市的研究
作者：李广燕
来源：《中外企业家·下半月》 2014年第7期
李广燕
（陕西国防工业职业技术学院，陕西省 西安市 710300）
摘 要：笔者运用R软件对对省会城市和直辖市进行分类（一线、二线和三线城市）。然后依照提取的判别函数对其它城市进行分类预测，以指导经济投资计划等。
985 关键词：判别分析；城市；分类
中图分类号：C912.81 文献标志码：A 文章编号：1000-8772（2014）21-0235-02
聚类分析和判别分析都是根据对象之间的距离远近对对象进行归类，但二者之间的不同点在于，在聚类分析中，一般事先不知道应该将数据分为几类，完全根据数据来确定；而在判别分析中，至少有一个已经明确知道的类别的“训练样本”，利用这个数据，来建立基本的判别准则，并通过预测变量来为未知类别的观测样本进行判别分类。
通过中国的省会城市和计划单列市主要经济指标 （2002年）情况，建立一些指标数据来对省会城市和直辖市进行分类（一线、二线和三线城市）。然后依照提取的判别函数对其它城市进行分类预测，以指导经济投资计划等。基本数据变量为五个经济指标：年末总人口（万人）、国内生产总值（万元）、工业总产值（万元）、货运总量（万吨）和客运总量（万人）。
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由“组统计量”可以看出，三个城市分类数据统计中，各类的各个指标的均值相互间都表现出较大的差异，这些差异在一定程度上说明对城市的分类有意义，通过分类能体现类别间差异。
表2至5给出了判别分析的基本数据信息，依次设客运总量、货运总量、年底总人口、国内生产总值、工业总产值为X1、X2..X5，先建立判别函数方程，由表2的“典型判别式函数系数”得F1=2.162+0.009x1+0.002x2-0.006x3-0.001x4+0.009x5;
魏晨新专辑 F2=0.756+0.008x1+0.001x2-0.006x3-0.035x4+0.022x5;
这两个函数给出了在Fisher判别中，将五维空间的点向两个方向投影后在新的二维空间中的坐标，系数即为表2中的“典型判别函数系数”。根据这两个函数，从任意一个观测值（本例中共35个观测值，每个观测值有5个变量）都可以算出两个数，即构成新的二维空间的坐标点，这样共可以得到二维平面上的35个点，分布如下图（图6典型判别函数），由图6可以发现，函数1可以很好的区分出一线城市，大致区分出二线和三线，但对二线和三线城市的仔细分类，需要结合函数1和函数2共同来判别，此时效果更好些。由于投影的重要性和特征值的贡献率有关，表3的特征值表中可以看出，函数1的方差贡献率是94.9%，函数2的为5.1%。
参考文献：
[1]吴喜之.统计学：从数据到结论[M].北京:中国统计出版社,2006.2022年立秋时间几点几分几秒钟
（责任编辑：王伟）行政文员的工作职责
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