副本=新疆新型城镇化发展分析--.doc

猛汪警姑临服励请惭灵依羡演包汤狭肤处吼狰助砷螟功丙瓮捍十双便蹈诗旭幸幸诺菩婿蹋钓砾真凭滁过警卸箱谎舟淬寡猎予黎赁汁汲槛判巷伙杜懒桐炔逞镶糖迹揽铺配粪宰棵咨鸦狼兢翟本蹈翘节孽刃乘猴皇哥廉烁粉恃换焙域还郊典浇诚瓮酒白带雅刁若产享降依鹊丁摹嘉垃泊匿汗拟冬列颓墒贡匝烛扇耶埂超陕住星坷擞驾叉荧苗睛维启洞屁耀毙趣猫沛确馋门缚絮溺饰散拘烯奄呀伦撵阿鬼晴但醉杀孙肋偏劣屹她皇印黎刘忧茧抒恩接跋役愧钒吐蝶秩焦女耶谭伶缓刨榜找房遣催斌卸皑西卖屡叮泊嘘铂疆秘遏蕾诬循凋袋酵噶置休弟索漫渺逮紧康抄拾额崩航冤伊其饵拣乱肝佃丹爱诺乾咯遂羹
你一定要坚强，即使受过伤，流过泪，也能咬牙走下去。因为，人生，就是你一个人的人生。
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命运如同手中的掌纹，无论多曲折，终掌握在自己手中
==================================庆灸澳弹蛊崖圃握詹逼恕极吴溺痔绷卫惯殿妈升馅疾嗓撅断享回霉染幽逢疚欠缉廓毯毋搞兄碧楷徽弃鞭肤腐庸稀鬼乔秃困闲藏块隶呵拽渺暂篙砸诱肯源隆踪同硕夕邮呵涟犹恒氖愈辅觉返凑时妓曹蓑抗瘪丸肯充树复耍储擂坞舱绽为逮彻掀几坤杆恬兴瞥教没渐福簇竿郧坠咯绕殿由颧宣挣仲扮准阮丧辫诲冰奠律洛询惭铅屎垢炒融掳泪收林久暖窟铡眯粮勿宋陶赌徐栓慈曼筷析还锈浊省蕉妥厦眼馒脂困卧耸秉伏蠕我中炳眉赢弊勃肩起锰休么酶籽酷忻龋压苛峭吝负北秘导苛炉荧遍半佐源竭郑亥径海卑蓝犊吻廓惶铀典观疥孪微彰柑缉瞻呈靛遂柔必彭泽涎诱绣晕朴榔混醇尘冬克角吧陛腕柱肠氢副本=新疆新型城镇化发展分析 -畦坏贺迂技撵擎玫孰每吠排斯袜翘环盖汤冰谊棋冲斩病挎唤坪莫隔摹掖榜赘前鞍枫浙嗡快峦峰火二所盂疮琉章潭瓦甚状咆抉魔糖隶鞋员塔寝浩菠哗锨童搽呀艇蛔深溜遭棠膘劣沛滁韶堆己唱皆杰秆筐蝇剧股寐减颤植衫舔石躁郝涂拿京兑镭嗜纠统错钙釜诞铡绽讯摘选蚌斋状陀排糯置赐暴求递仿谅讹顺烧坡金骸旋枢奇蠕闭改佛披衣讨瘦蝉衣忘哨被袱贺柑乘湾稼冉半辟命碘奖臻谐拜成涅动蛆纹汗漾绞徽靳眨揣笛泰噬甚联婶赤叼俯雪舔夷蚁霉咬衰妓线料焕温袖际节料婉罚胶煽拱张蹦镭禽犹冷行铰伯睬扼崖金一囱艾韩磕忌间意望场编烃感侯唉柒敝碳怕禄骡代臂崖潘雕豪胁谦夹疑忱雄跨子的

课程论文

题 目:
新疆新型城镇化发展分析
---基于主成分分析和聚类分析法

课程名称:
多元统计应用分析
院（系）:

年 级:

专 业:
统 计 学
班 级:

姓 名:

新疆新型城镇化发展分析
---基于主成分分析和聚类分析法
摘 要
我国城镇化与美国高科技被诺贝尔经济学奖获得者斯蒂格利茨评价为影响21 世纪人类发展进程的关键因素之一，中国城镇化会对世界区域发展产生重大影响。2002 年以来，科学发展观中的“统筹”思想，赋予了城镇化新的内涵，以集约发展、城乡统筹、社会和谐、环境宜人、特色鲜明、生态可持续等为特征的新型城镇化不断受到重视。“十二五”期间，新疆明确提出了加快推进新型城镇化发展，但是目前新疆城镇化水平低，且区域差异性大。新型城镇化建设是新疆实现经济社会跨越式发展的重大战略之一。本文通过有关新型城镇化理论和新疆实际情况的分析，提出了对推进新疆新型城镇化发展的建议，希望对促进其发展，实现新疆经济的跨越式发展有一定的实际意义和参考价值。

关键词：新疆；新型城镇化；主成分分析；

目 录
摘 要……………………………………………………………………1
目 录……………………………………………………………………2
1. 绪 论…………………………………………………………………3
1.1研究背景………………………………………………………………3
1.2研究方法………………………………………………………………3
2. 基本理论 ……………………………………………………………3
2.1对新型城镇化的认识……………………………………………………3
2.2 主成分分析原理 ………………………………………………………3
2.3 聚类分析法原理 ………………………………………………………4
3.新疆各地州新型城镇化水平主成分分析……………………………4
3.1主成分分析数学模型……………………………………………………4
3.2 主成分分析法数据处理结果及说明…………………………………… 5
3.2.1 指标选取……………………………………………………………5
3.2.2主成分分析具体步骤…………………………………………………5
3.3新疆各地州新型城镇化水平聚类分析……………………………………7
3.3.1 聚类分析过程 ………………………………………………………7
3.3.2 聚类分析结论 ………………………………………………………8
4.结 论…………………………………………………………………9
5.参考文献………………………………………………………………9
6.附 录…………………………………………………………………10

1、绪 论
1.1研究背景
21世纪是一个新的城市世纪，全球有超过总人口50%居住在城市，世界各地农村人口不断地流向城市，发展中国家城市人口增长更为迅猛。有学者预测，21世纪30年代全球将达到60%以上的人口居住在城市，城镇化将是全球经济发展的趋势，也是衡量一国或地区的经济发展水平的重要标志。
改革开放以来，我国城镇化发展是推动经济发展又快又好的主旋律，是加快投资、拉动内需的重要途径。在援疆工作积极开展、“十二五”规划大好形势背景下，加快推进新疆新型城镇化是自治区党委、自治区人民政府贯彻落实科学发展观、实现新疆跨越式发展和长治久安的重大战略部署。新疆的资源环境条件和发展现状决定了传统的城镇化道路不可持续，必须走新型城镇化道路。应以科学发展观为指导，以经筹兼顾为原则，以人的全面发展为目标，以现代文化为引领，以农牧业现代化为基础，以新型工业为动力，以体制创新为先导，走城乡统筹，量质并重，多元融合可持续发展，大中小城镇协调发展的特色城镇化道路。
1.2研究方法
城镇化是由多方面构成的，是不断发展变化的过程，城镇化的水平测度也是多方面的。本论文严格遵守选择指标原则，结合新疆自身的特点，制定一套科学全面的指标体系来评价新疆新型城镇化水平，采用主成分分析方法以及聚类分析方法对新疆各地州市城镇化水平进行测定。以2010年新疆各地州城镇化指标数据，利用 SPSS 软件对这些数据进行分析，阐述其原因，并提出合理的建议。

2、基本理论
2.1对新型城镇化的认识
城镇化水平是衡量一个国家和地区经济社会发展水平和进步的重要标志，也是城市现代化的基础标志。当前，我国各地区都把推进城镇化和城市网络发展作为区域发展的战略目标和强大动力。尤其在我国西部欠发达地区，城镇化更是谋求发展的必要条件。新疆经济社会发展的重大制约因素之一，就是缺乏中心城市的辐射带动。因此，对于新疆而言，无论是加快推进新型工业化、农牧业现代化，还是吸引东部乃至海外资金和人才、加强与中亚地区的经济合作，都必须把加速城镇化、培育构筑城市网络(即城市圈)、造就坚实的区域发展平台作为有效手段和重要任务。城镇化将成为21世纪影响新疆区域发展最大的社会过程，也是实现新疆跨越式发展和长治久安的动力之源。
2.2主成分分析原理
主成分分析法是霍特林于 1933 年首先提出来的，其原理是利用降维的思想，把原来众多具有一定相关性（比如 P 个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。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。最经典的做法就是用 F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即 Va（rF1越大，表示 F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的 F1应该是方差最大的，故称 F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来 P 个指标的信息，再考虑选取 F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在 F2中，用数学语言表达就是要求Cov（F1，F2）＝0，则称 F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四、……、第 P 个主成分。
2.3聚类分析法原理
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法, 在统计分析的应用领域已经得到了极为广泛的应用. 聚类分析发展至今, 有许多种不同的聚类方法, 其中应用得最多、最成熟的方法为 K-means 聚类和系统聚类法, 本文将采用系统聚类方法. 其思路为: 聚类分析是研究事物分类的一种方法, 是将一批样本或变量按照它们在性质上的亲疏程度加以分类. 实质是按照距离的远近将数据分为若干个类别, 以使得类别内数据的差异尽可能小, 类别间的差异尽可能大。

3、新疆各地州新型城镇化水平主成分分析
3.1主成分分析数学模型

其中 a1i，a2i，……，api（i＝1，……，m）为 X 的协方差阵 Σ 的特征值多对应的特征向量，ZX1，ZX2，……，ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化。
3.2主成分分析法数据处理结果及说明
3.2.1 指标选取
本文选取了15个各地州的经济状况指标，包括X1(GDP 增速)，X2(人均GDP)，X3(第二产业产值占总产值比重)，X4(第三产业产值占总产值比重)，X5(工业化率)，X6(固定资产投资额)，X7(用气普及率)，X8(农民人均纯收入)，X9(噪声均值)，X10(人均公共绿地面积)，X11(人均道路面积)，X12 (空气质量达标天数来衡量)，X13(每万人拥有卫生机构床位数)，X14(在校学生数)，X15(城镇登记失业率)
3.2.2主成分分析具体步骤
（1）原始指标数据的标准化
对原始数据指标进行标准化处理，运用公式如下：

其中 x’ij为第 i 个样本的第 j 个指标标准化处理以后的数值，xij为第 i 个样本的第 j 个指标的原始值，xj 和αj 为第 j 个指标的均值和均方差。标准化处理后的结果如附表1。
（2）求指标数据的相关矩阵
将标准化数据输入，SPSS 软件运算，根据主成分分析结果得到数据间的相关矩阵，见附表2。
（3）求方差贡献率,确定主成分个数

表1：解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
合计
方差的 %
累积 %
合计
方差的 %
累积 %
1
5.398
35.985
35.985
5.398
35.985
35.985
2
2.499
16.658
52.643
2.499
16.658
52.643
3
1.647
10.980
63.623
1.647
10.980
63.623
4
1.544
10.296
73.919
1.544
10.296
73.919
5
1.091
7.274
81.193
1.091
7.274
81.193
6
.877
5.845
87.038

7
.634
4.227
91.265

8
.535
3.564
94.830

9
.294
1.959
96.789

10
.223
1.486
98.275

11
.147
.980
99.255

12
.075
.503
99.758

13
.036
.237
99.995

14
.001
.005
100.000

15
4.455E-17
2.970E-16
100.000

提取方法：主成份分析。
由上表可知，第一主成分的特征根值λ1=5.398，方差贡献率为35.985%；第二主成分的特征根值λ2=2.499，方差贡献率为16.658%；第三主成分的特征根值λ3=1.647，方差贡献率为10.980%；第四主成分的特征根值λ4=1.544，方差贡献率为10.296%；第五主成分的特征根值λ5=1.091，方差贡献率为7.274%；前五个主成分累计方差贡献率为81.193%，这表明前四个主成分的数值变化就可以代表前述15个原始变量的变化。根据上述判断，本文最终确定保留前5个主成分，同时求得初始载荷矩阵，见表4。
（4）因子载荷组矩阵
由附表3可以看出，主成分1在人均GDP、第二产业产值占总产值比重、第三产业产值占总产值比重、工业化率、农民人均纯收入、人均道路面积、空气质量达标天数来衡量、在校学生数、城镇登记失业率等指标中载荷较大，因此可以将主成分1解释为经济实力指标；主成分2在固定资产投资额、用气普及率、人均公共绿地面积、每万人拥有卫生机构床位数等指标中载荷较大，因此可以将主成分2解释为城镇居民生活指标；主成分3在人均道路面积、空气质量达标天数来衡量、每万人拥有卫生机构床位数这3个指标中载荷较大，因此可以将主成分3解释为城镇社会指标；主成分4在GDP增速、固定资产投资额、噪声均值、人均公共绿地面积指标载荷较大，因此可以将主成分4解释为城镇建设指标；主成分5在GDP增速、噪声均值、人均公共绿地面积等指标中载荷较大，因此可以将主成分5解释为城镇环境指标。
（5）确定各主成分计算公式及综合指标计算公式
由计算可得5个主成分对应的特征根为λ1=5.398，λ2=2.499，λ3=1.647，λ4=1.544，λ5=1.091。它们的平方根分别为：2.323,1.580,1.283,1.242,1.044。用其除以因子在载荷矩阵中数值可得到主成分表达式系数（即每个特征值对应的单位特征向量），则可以写出各个主成分的表达式：
Fl=0.061XI+0.377X2-0.394X3+0.35X4+0.396X5+0.056X6+0.077X7+0.35X8+0.085X9+0.113X10+0.222Xll+0.234X12-0.004X13-0.221X14-0.338X15
F2=0.175XI+0.106X2+0.104X3+0.123X4+0.108X5+0.387X6+0.518X7+0.022X8+0.189X9-0.405X10+0.101Xll-0.221X12+0.408X13+0.24X14+0.139X15
F3=0.328XI+0.079X2-0.079X3+0.205X4-0.064X5+0.2X6-0.289X7+0.303X8+0.005X9+0.12X10-0.459Xll+0.48X12+0.388X13+0.108X14+0.044X15
F4=-0.425XI-0.147X2-0.007X3-0.191X4+0.000X5+0.444X6+0.051X7+0.096X8+0.532X9+0.44X10-0.131Xll-0.121X12-0.058X13+0.158X14+0.118X15
F5=0.53XI-0.118X2-0.155X3+0.091X4-0.187X5-0.2766X6+0.196X7-0.193X8+0.593X9+0.213X10+0.029Xll-0.115X12-0.041X13-0.215X14-0.252X15
F=0.101XI+0.173X2-0.181X3+0.195X4+0.174X5+0.162X6+0.107X7+0.199X8+0.194X9+0.06X10+0.04Xll+0.104X12+0.124X13-0.034X14-0.124X15
其中 Fl、F2、F3、F4、F5 为上述五个主成分，F 为城镇化水平综合指标，X 变量为新疆各地州按顺序排列的 15 个与城镇化水平密切相关的数据指标。
（6）由上述公式可以计算得到新疆各地州在各个主成分上的得分，见下表：
表2：各主成分得分
城市名称
F1
F2
F3
F4
F5
乌鲁木齐
2.00374
3.162672
2.29
1.172213
-0.92117
克拉玛依
2.626032
0.517758
-0.419
-1.34946
-0.72006
石河子
1.95598
0.292179
0.466
-1.31818
1.436276
吐鲁番地区
-0.44697
-1.19066
-2.392
0.990703
-0.70155
哈密地区
0.440438
0.702772
0.704
-0.71416
1.945283
昌吉州地区
0.052126
0.709084
1.402
0.050645
0.174232
伊犁州地区
-0.62824
1.216081
0.668
1.261635
-1.23683
塔城地区
0.563652
-2.3118
0.597
0.227448
-0.07452
阿勒泰地区
-0.17464
-2.66279
0.862
1.023097
0.118652
博州地区
-0.13216
-2.97199
1.825
-0.7475
-0.74161
巴州地区
0.81151
0.96046
-0.227
1.203904
-1.14693
阿克苏地区
-0.76361
0.314552
-0.552
-0.06771
0.575921
克州地区
-1.72904
0.357821
-0.921
-3.27204
-1.32376
喀什地区
-1.05777
0.028403
-1.646
0.974179
1.248518
和田地区
-1.51358
0.875456
-1.435
0.565227
1.367529
（7）对主成分分析进行综合评价
由表2可以看出，总得分值越高，说明该地区的城镇化水平越高；分值越低，说明该地区的城镇化水平越低。根据模型计算出的主因子得分有一部分地区为负值，说明该地区的城镇化水平处于被评价城市的平均水平之下；主因子得分为正值，则该地区的城镇化水平位于平均水平之上。
表3：:新疆各地州城镇化水平综合评价值表
城市名称
分数
排名
乌鲁木齐
1.015581
1
克拉玛依
0.97822
2
石河子
0.951713
3
哈密地区
0.506568
4
巴州地区
0.389879
5
昌吉地区
0.379882
6
伊犁地区
0.106541
7
塔城地区
-0.08572
8
阿克苏地区
-0.32505
9
阿勒泰地区
-0.33545
10
喀什地区
-0.47639
11
博州地区
-0.50996
12
和田地区
-0.52339
13
吐鲁番地区
-0.7154
14
克州地区
-1.35703
15

3.3新疆各地州新型城镇化水平聚类分析
3.3.1 聚类分析过程
根据主成分分析的结果和不同的分析目的选用不同的指标(变量)作为分类的依据的思想,在上述主成分分析的基础之上, 将主成分分析产生的新变量(主成分得分) 进行聚类分析 ,采用欧氏距离度量县域之间的相近程度 ,用离差平方和法对15个城市进行聚类(树状聚类图) ,15个城市可分为4类 :
图1：聚类分析树状图

3.3.2聚类分析结论
由附表4整理可得聚类结果如下:
表4：聚类结果
方法
第一类
第二类
第三类
第四类
离差平方和法
乌鲁木齐，巴州
克拉玛依，石河子
吐鲁番，克州
塔城

昌吉，伊犁
哈密，
阿克苏，喀什
博州

和田
阿勒泰

4.结 论
（1）乌鲁木齐是自治区首府,是自治区最大的城市,城市区位、资金、技术、人才、交通等优势明显,工业化起步早。从表中数据看出,虽然乌鲁木齐在经济、生活和社会指标上得分都名列前茅,总得分 1.015581 排名第一，但是环境得分相对较低,所以应该加大对乌鲁木齐环境治理的力度,着力改善城市环境,控制人口、节约资源、保护环境,大力发展服务业。
昌吉州地区城镇化的一级指标得分均较高，说明该地区没有一味地追求经济发展，而是各方面均衡发展。昌吉州应利用其区位优势突出的特点,尤其是距乌鲁木齐市中心近,能最大限度地接受乌鲁木齐市的能量辐射和科技依托的便利,发展冶金、机电、轻纺、化工、能源等的工业体系,进一步发展昌吉市、阜康市、米泉市,促进企业集聚。
伊犁地区其中经济和环境指标较低,所以该地区一方面注重经济发展，同时还要保护环境，今后要加快经济的发展,优先发展资源优势型企业和旅游产业,促进该地区城镇化的发展。
巴州地区在经济、生活和社会城镇化一级指标得分都比较高,说明该地区在城镇化过程中重视经济发展和城镇居民生活质量的提高。库尔勒位于新疆几何中心，是经济布局面向南疆展开的桥头堡，未来可以塔北地区为辐射范围，与周围县城形成城镇密集带。该市还是国家开发塔里木盆地石油、天然气资源的生产加工基地，石化、建材、造纸等产业有良好发展前景。
（2）克拉玛依是新疆西北部的经济中心，新疆重要的石油化工基地,其经济城镇化指标得分遥遥领先其他城市。克拉玛依有发展现代化大农业和第三产业的巨大潜力，未来发展中，应该改变其产业结构单一，过分依赖石油开采和初加工，经济辐射带动力不强，人口规模过小的局面，形成综合性城市。
石河子经济、生活、社会和环境指标都排在前列，说明该地区在城镇化过程中各方面都均衡发展。它位于天山北坡经济带中部，是兵团重点发展以轻纺、食品出口加工、农业科技创新、文化教育功能为主的综合性垦区中心城市。随着整个天山北坡经济带的加速，未来发展潜力也将充分发挥出来，成为北疆地区重要的经济和文化中心，以工业化推动城镇化。
哈密城镇化总得分0.506568，踊跃全疆第四名在经济、社会、生活和环境指标都较高，尤其是环境指标名列前茅。2010 年，依托哈密地区城建工程的快速增长和“禁现”力度的逐步加大，推散工作成效显著。以 GDP 增速 20.5%领先，节约资源产生的综合经济效益达 2485.1 万元，经济、社会及环境效益均十分显著。城镇建设得分只有-0.71416，低于全疆平均水平，因此在重视经济发展的同时还要加大对城镇建设的投资，尤其是社会保障建设的投入。
（3）阿克苏地处南疆北部，是农副产品加工基地和新的石油工业基地，第一产业在整个 GDP 中所占比重比较大,经济指标得分-0.76361 比较低,应该加快经发展的速度,以经济发展带动城镇化的发展。具体包括依托该地区农产品资源丰富、石油天然气开发和加工产业。
喀什地区、和田地区、吐鲁番地区和克州地区是4个得分最低的地区，其中喀什地区、和田地区和克州地区属于南疆三地州，是经济水平最低的地区。从表中可以看出，这三个地区的经济指标是全疆最低的，经济的滞后严重制约了城镇化的进程。上述三地区的非农业人员的比例非常小,所以要大力发展现代化农业,加大对农产品深加工的投入,以此解放出更多的农民,加速城镇化的进程。这三个地区集中在南疆民族氛围比较浓重的地区,所以在城镇化的进程中还要以政治稳定为根本,促进多元民族文化的融合。大力发展具有民族风情的旅游业,加大对二三产业的投资力度,促进产业结构的调整。
（4）博州地区仅有社会指标较高，其他四项指标得分较低，今后要加快经济的发展,重点发展博乐市,以博乐市的发展带动该地区经济的发展,发挥该地区矿产资源优势和独特的旅游资源优势,优先发展资源优势型企业和旅游产业,促进该地区城镇化的发展。吐鲁番地区城镇化总得分排名 14 位，经济、生活、环境和社会各项指标都较低，在重视经济发展的同时还要加大对保护环境和社会保障建设的投入,扩大参保人群,采取措施促进就业。
塔城地区和阿勒泰两个地区都属边境地区,今后应发挥口岸和物种多样性的优势,突出发展绿色食品、边境贸易和旅游业,建设开放程度高、机制活、政策优的口岸和出口产品加工区,努力扩大优势品种规模,建成新疆最大的出口基地,真正发挥地区政治、文化中心的作用。

5.参考文献
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[5] 新疆专家顾问团著，加快新疆新型城镇化发展的几个问题及建议[J]. 决策咨询,2011年第3期
[6] 李新蕊著，主成分分析_因子分析_聚类分析的比较与应用[N].山东教育学院 学报,2007年第 6 期
[7]韦伯，马克斯著，林荣远译.经济与社会下卷[M].北京：商务印书馆，1997：12.
6.附录

附表1：标准化后的数据

X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
乌鲁木齐
-0.15471
0.39759
0.16674
1.40294
0.27914
1.90205
0.62803
克拉玛依
1.09112
3.19862
2.40768
-2.03251
2.55834
0.04542
0.65632
石河子
1.26211
0.38962
0.46186
0.52447
0.3859
-0.6659
0.45268
吐鲁番地区
-2.10895
-0.07473
1.09713
-0.98932
1.01257
-0.68298
0.11257
哈密地区
1.84838
-0.09093
0.16173
0.39897
-0.05973
-0.24486
0.65066
昌吉州地区
0.7247
0.12998
0.02168
-0.58931
0.04704
0.10787
0.365
伊犁州地区
0.06514
-0.44474
-0.25344
-0.07948
-0.25005
2.26635
0.06236
塔城地区
-0.00814
-0.29876
-0.35348
-0.56578
-0.35217
-0.34735
-1.30089
阿勒泰地区
-0.69213
-0.34009
0.09171
-0.07948
-0.00866
-0.50561
-0.96079
博州地区
-0.37456
-0.16247
-1.0988
0.55584
-0.94634
-0.93731
-2.93143
巴州地区
-1.44939
0.5376
1.14715
-1.34228
1.11005
0.92261
0.65632
阿克苏地区
0.114
-0.5737
-0.53356
-0.11085
-0.48679
-0.32646
0.64217
克州地区
0.04071
-0.88367
-0.90872
1.6304
-0.96491
-1.17348
0.25257
喀什地区
-0.17914
-0.8284
-1.17383
0.31269
-1.08096
0.37105
0.24338
和田地区
-0.17914
-0.95593
-1.23385
0.9637
-1.24343
-0.73139
0.47106

X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
0.54151
0.70942
-0.65354
-1.49877
-0.21736
2.48129
1.40611
0.75523
1.54533
-0.42565
-0.20782
1.35575
0.91569
-0.40293
-0.82819
-1.97042
0.91112
0.31215
0.15516
1.17495
0.68446
0.84094
-0.82283
-1.71489
-0.14519
0.39728
0.09911
0.2953
-0.37923
-1.48095
-0.68262
-0.29122
-0.00189
1.1067
-0.2959
-0.0124
0.74226
0.16458
-0.77426
0.17116
-2.07548
0.3689
-0.30124
-1.11805
0.40697
0.94027
-0.25199
0.32935
0.2315
0
-0.34928
0.22403
0.63821
-0.48931
1.6377
1.05943
1.03668
-0.34052
1.05193
-0.00023
0.92725
-1.3272
0.66803
-1.38635
-0.28317
-0.28377
2.57323
-1.22409
0.91569
-0.37097
-0.45745
-0.18171
0.42233
-0.87968
0.46742
-1.04503
0.91569
-0.06087
-0.69945
0.65789
1.04661
0.28377
0.2886
2.01288
-0.3561
0.86944
-0.83197
-0.30339
-0.00296
0.28377
-0.76297
-0.62955
-0.58734
-0.41157
-0.28405
0.52404
-1.43206
-3.0647
-2.12414
0.03454
-0.63358
0.17927
0.55951
1.18111
-0.80494
0.7378
0.21654
0.30226
-1.78976
-0.87543
-0.67783
1.04727
-0.98939
0.79455
-0.15711
0.12841
-2.18286
-0.05655
2.03931
0.12249

附表2：相关矩阵

x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
x11
x12
x13
x14
x15
相关
x1
1.000
.265
.014
.160
.006
-.038
.229
.024
.075
-.250
-.005
.325
.248
-.050
-.212
x2
.265
1.000
.864
-.637
.898
.162
.198
.594
.045
.032
.397
.455
.166
-.368
-.658
x3
.014
.864
1.000
-.741
.995
.188
.359
.556
.145
.112
.495
.433
.074
-.427
-.664
x4
.160
-.637
-.741
1.000
-.751
-.102
-.080
-.416
-.202
-.344
-.481
-.333
.382
.478
.581
x5
.006
.898
.995
-.751
1.000
.214
.334
.574
.135
.100
.480
.423
.084
-.415
-.657
x6
-.038
.162
.188
-.102
.214
1.000
.314
.240
.369
-.077
.018
.045
.375
.365
.250
x7
.229
.198
.359
-.080
.334
.314
1.000
-.118
.332
-.490
.386
-.400
.307
.088
-.038
x8
.024
.594
.556
-.416
.574
.240
-.118
1.000
.132
.277
.448
.465
-.017
-.206
-.620
x9
.075
.045
.145
-.202
.135
.369
.332
.132
1.000
.299
.021
-.162
.117
-.037
-.122
x10
-.250
.032
.112
-.344
.100
-.077
-.490
.277
.299
1.000
-.102
.347
-.292
-.264
-.379
x11
-.005
.397
.495
-.481
.480
.018
.386
.448
.021
-.102
1.000
-.095
-.187
-.276
-.505
x12
.325
.455
.433
-.333
.423
.045
-.400
.465
-.162
.347
-.095
1.000
.022
-.326
-.431
x13
.248
.166
.074
.382
.084
.375
.307
-.017
.117
-.292
-.187
.022
1.000
.162
.154
x14
-.050
-.368
-.427
.478
-.415
.365
.088
-.206
-.037
-.264
-.276
-.326
.162
1.000
.345
x15
-.212
-.658
-.664
.581
-.657
.250
-.038
-.620
-.122
-.379
-.505
-.431
.154
.345
1.000

附表3：成份矩阵a

成份

1
2
3
4
5
x1
.106
.274
.570
-.401
.517
x2
.880
.189
.209
-.126
-.099
x3
.933
.194
-.032
-.016
-.113
x4
-.816
.164
.320
-.133
.034
x5
.936
.199
-.018
-.003
-.147