多元统计方法在能源消费结构中的应用

发布时间：2020-10-13 15:55

　　 能源是一个国家经济的重要基础。现代社会的正常运行离不开能源的支撑。近年来,我国的能源消费结构已经发生了重大的变化,从单一的煤炭能源逐渐地向能源多元化方向发展。但是雾霾问题的出现,给我国长期过度燃烧煤炭资源造成的恶劣影响敲醒了警钟。随着我国经济的高速发展,我国对能源的需求会持续不断的增加。在未来几年内,中国的能源问题将面临着有史以来最为严峻的挑战。本文以中国对各行业结构的分类为基础,根据《中国统计年鉴》中统计的能源数据信息,2015年我国能源消费总量为43亿吨标准煤。并且,我国已经超过美国成为全球最大的能源消费国家。对中国2010—2014年间能源消费总量和各行业能源消费数据进行统计分析。首先,将行业分为七类,数据进行标准化处理。运用SAS软件针对各行业的能源消费情况进行聚类分析,采用系统聚类法中的类平均法,初步将各行业进行归类;利用相关的统计量分析判断可将行业分为三类,再利用降维的思想,采用主成分分析法就能源结构进行分析,可以得到能源消费结构中的主要成分。最后,结合SPSS软件利用因子分析模型对能源结构进行研究,根据每个行业两个主因子得分情况将其分为三类。综合这几种多元统计分析方法,就未来的能源消费问题给出合理的建议。
【学位单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：F426.2;F224
【部分图文】：

表 4.5 各聚类变量的相关阵的特征值和贡献率信息指标 特征值 贡献率 累计贡献率X5.67108085 0.6301 0.6301X3.10247766 0.3447 0.9748X0.19973645 0.0222 0.9970X002065743 0.0023 0.9993X0.00560795 0.0006 1.0000X0.00043965 0.0000 1.0000X0.0000000 0.0000 1.0000X0.0000000 0.0000 1.0000X-0.0000000 -0.0000 1.0000我们知道在系统聚类法中,类平均聚类法的聚类效果最佳，因此采用类平均方法对行业进行分析，运用 SAS 软件可得到谱系聚类图：

图 4.4 第二主分量得分对第一主分量得分的散布图第二主成分对第一主成分的得分散布图中，可直观地将行业大致分为三类：一类包括：{工业}。这一行业对能源消费要求最高，尤其是煤炭等化石能二类包括：{交通运输}。结合这一行业的性质分析得出，行业对油量的消较高。三类包括：{生活消费，其他行业}，{建筑业，农、林、牧、渔、水利业，零售业和住宿、餐饮业}。这些行业的能源消费相对于总消费的比率较低。们从主成分分析后得到的聚类效果，分为三类较为合适。而且这一分类情用原指标得到的聚类结构一致。按行业能源消费结构的因子模型们分别采用了系统聚类分析方法和主成分分析法对我国各行业能源结构

X 5.67108085 0.6301 0.6301X 3.10247766 0.3447 0.9748X 0.19973645 0.0222 0.9970X 0.02065743 0.0023 0.9993X 0.00560795 0.0006 1.0000X 0.00043965 0.0000 1.0000X 0.0000000 0.0000 1.0000X 0.0000000 0.0000 1.0000X -0.0000000 -0.0000 1.0000图 4.4 中的横坐标为因子序号，纵坐标为相应的特征值。特征值越大说明对变量越重要。碎石图来源于地质学的概念。碎石图中比较陡的直线说明直线所对应的因子的特征值差值较大。比较缓的地方则对应的较小的特征值差值直观的看出，成分 1 和 2 包含了大部分信息，从 3 开始就进入了平缓阶段，前两个因子为主要因子。
【参考文献】

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本文编号：2839374