表1為某地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各區(qū)域單元相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析方法，用更少的指標(biāo)信息較為精確地描述該地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r表1某農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各區(qū)域單元的有關(guān)數(shù)據(jù)樣本

序號(hào)~~r23456789101112131415161718192021X4：農(nóng)民人X2：人均耕X3：森林覆:人口密度 均純收入（人/km2）地面積（ha） 蓋率（％）（元/人）X6：經(jīng)濟(jì)作X5:人均糧 X7:耕地占X8:果園與物占農(nóng)作物食產(chǎn)量 土地面積比林地面積之（kg/人）播面比例率（％）比（％）（%）X9:灌溉田占耕地面積之比（%）11111111111解答：1模型選擇X1:人口密度（人/km2）:人均耕地面積2（ha）xx5：人均糧食產(chǎn)量（kg/人）x6：經(jīng)濟(jì)作物占農(nóng)作物播面比例（％）x7：耕地占土地面積比率（％）x：果園與林地面積之比（％）x9：灌溉田占耕地面積之比（％）做主成分分析，命名第一主成分為Z1,第二主成分為Z2,第三主成分為Z3,依次類(lèi)推，當(dāng)前m個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到80液以上，我們就說(shuō)腦的大小與前m主成分有關(guān)。并求解轉(zhuǎn)化后的乙與Xj之間的相關(guān)系數(shù)。2問(wèn)題解答在F盤(pán)保存某地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各區(qū)域單元相關(guān)指標(biāo)數(shù)（見(jiàn)附錄）。在R軟件中輸入代碼：得到如下結(jié)果：第一主成分的貢獻(xiàn)率為%，第二主成分的貢獻(xiàn)率為%，第三主成分的貢獻(xiàn)率為%。前三個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為%，另六個(gè)主成分可舍去。ZI=K第一主成分中，可看出農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)與人均耕地面積，農(nóng)民人均純收入，人均糧食產(chǎn)量，灌溉田占耕地面積之比，成反比，即人均耕地面積，農(nóng)民人均純收入，人均糧食產(chǎn)量，灌溉田占耕地面積之比越大，生態(tài)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)越差。做碎石圖：建立模型：目標(biāo)變量：農(nóng)民人均純收入（元/人）一y決策變量：X:人口密度（人/km）2 X :人均耕地面積（ha）i 2x6：經(jīng)濟(jì)作物占農(nóng)作物播面比例（％）x7：耕地占土地面積比率（％）x8：果園與林地面積之比（％）x9：灌溉田占耕地面積之比（％）進(jìn)行多元線性回歸分析：y=B0+B1x+B2x2+B3x3+B5x5+B6x6+B7x7+B8x8+B9x9在R軟件中輸入：得到以下結(jié)果y=此結(jié)果不合理，對(duì)其做主成分回歸檢驗(yàn)：由結(jié)果可得前三個(gè)主成分貢獻(xiàn)率達(dá)到%