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r语言在股票统计中的应用(一)
R语言在统计学教学中的运用
R语言在统计学教学中的运用
摘要:对实际数据进行分析必然要使用统计软件。因而,统计软件是统计学教学中必不可少的内容。R语言是目前最流行的统计软件,简单、易学、功能强大。本文结合统计学课程特点,将R语言和统计学理论教学结合起来,以达到更好的教学效果。
关键词:统计学教学 统计软件 R语言
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学[1]。通过统计学方法,可以从数据中提取出有用的信息。当前,我们正处于“信息爆炸”的时代,其表现为承载信息的数据以几何级别增长。以金融市场为例。19世纪,金融数据是以天为单位记录的;到了1984年,数据的抽样频率细到1分钟甚至更小的时间单位;而从1993年开始,每笔交易的数据都会被记录下来[2]。需要处理的数据动辄达到GB甚至TB级别。这就将统计学和计算机科学紧密地联系在了一起。面对一组数据,如果没有计算机知识,即使有丰富的统计学知识,也无法进行分析。
认识到计算机知识对于统计学的重要性,近些年出版的统计学教材基本上都新增加了一部分内容,即如何应用计算机软件实现教材上讲授的统计学方法。大量的教学论文也在探讨计算机和相关软件对于统计学教学的辅助作用[3]。鉴于Excel软件统计功能易学易用的特点,大部分教材都选择了该软件。然而,从本质上来说,Excel是一款电子表
r语言在股票统计中的应用(二)
浅谈R语言在生物统计学教学中的应用
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浅谈R语言在生物统计学教学中的应用 作者：张哲,张豪【r语言在股票统计中的应用】
来源：《教育教学论坛》2013年第27期
摘要：生物统计课程是生命科学领域本科学生的必修课程，因其理论性强、内容抽象、计算公式繁多而往往影响教学效果。将易学好用的R软件应用到大学生物统计的课程教学过程用，既能锻炼学生的实际动手能力又能提升学生的学习兴趣，提高教学效果。本文将介绍R语言的特点、国内外应用现状，对R语言在生物统计教学中用到的函数进行简单归纳，并通过实例演示分析R语言在生物统计教学中的优势。
关键词：生物统计；R语言；软件教学；教学研讨【r语言在股票统计中的应用】
生命科学领域的学习和研究内容决定了生物统计学课程是此领域本科学生的必修课程。但与生命科学领域其他专业课程相比，生物统计学理论性强、内容抽象、计算公式繁多。生命科学专业学生由于受形象思维方式的影响，较难接受和理解生物统计学的抽象概念和逻辑推理。课堂调查显示学生在心理上对本课程产生一定的抵触情绪，学习兴趣不高，学习效果不好。随着近年来本科教育目标及培养方案的不断调整，作为专业基础课程的生物统计学教学课时不断被压缩。但与此同时，生物统计学领域的新概念和新方法不断出现，学生由于进一步深造和工作对生物统计学知识的需求也不断增加，我们也必须不断增加和调整生物统计课程的教学内容。教学内容的不断膨胀和发展需求与教学学时压缩之间的矛盾是摆在国内众多任课教师面前的现实问题。因此，在学生认知不足、学习积极性不高的情况下，如何在有限的教学学时内高质量地完成生物统计学课程的教学，为学生奠定一个坚实的试验设计和统计分析的基础，是摆在每位从事生物统计课程教学教师面前的巨大挑战。【r语言在股票统计中的应用】
不同于传统的生物统计学教学对统计理论的过多强调，现代生物统计学教学过程中需对计算机技术在统计计算中应用能力的培养给予足够的重视。鉴于现在大学生计算机操作能力普遍较好且有兴趣的特点，在生物统计学课程教学中引入计算机教学为该课程改革提供了契机。运用计算机教学需要选择一个合适的统计分析软件，与常用的Excel和SAS软件相比，R语言既是一款更适合在生命科学相关专业本科生教学中进行使用的统计分析软件。
一、R语言的特点及应用现状
R语言早期由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发，现在则由“R开发核心团队”负责开发。R语言免费的软件，可从R网站（http：//
r语言在股票统计中的应用(三)
R语言在ARIMA模型中的运用
摘要：近年来人们生活水平显著提高，对于旅游也是愈发的追求。利用R语言时间序列模型ARIMA建立的相关理论知识，对某旅游景点的各个季度旅游收入进行非平稳时间序列模型建立并进行检验，从而将模型加以推广，对旅游景点的未来收入进行预测，从而对景点的安排和规划提出合理建议。 关键词：ARIMA模型；平稳性；检验；R语言
一、模型的基本原理
ARIMA模型是自回归积分移动平均模型，但大量的数据都会存在一定的季节性波动性，为此需要对数据进行增长性d阶差分运算以及季节性差分等，从而使得模型可以得到一个平稳的时间序列，建立ARIMA（p，d，q）模型：
[（1-B）dxt=c+[θ（B）φ（B）]εt] （1）
其中式中[φ（B）]平稳的自回归滞后算子多项式，[φ（B）]是可逆的移动平均滞后算子多项式，d为差分的次数，{[εt]}是服从正态分布平稳的白噪声序列。
二、模型建立的基本思路
先做出原始数据的时序图，看原始数据的趋势是如何的，是否是增长，有异常值以及有季节季度因素的影响等，对原始数据进行d阶差分以及季节性四步差分等，之后利用ADF单位根检验进行差分后的数据是否为平稳的时间序列；数据平稳后再对差分处理后的数据求出其自相关图和偏自相关图，通过分析其截尾性和拖尾性来判断ARIMA模型p，q的阶数；通过对模型组合的不断尝试，利用AIC准则寻找到最理想的模型，再对模型的参数进行t检验以及对残差进行Ljung-Box检验，看残差是否符合白噪声检验。通过不断尝试，最终得出通过检验的模型的最终表达形式，并对未来的几期做出相应的预测，对模型进行推广，以及给出合理性建议。
三、具体建模过程分析
（一）数据的处理
选取某旅游景点1999年1季度到2006年4季度的数据，做出时序图，结果如下图1：
图1 原始折线图
图1显示的是原始数据的时序图，由上图可以看出中间部分出现了与前几年不同的收入骤减的情况，我们将其理解为异常值，对建模有一定的干扰，于是利用对异常值的处理方法，用平均数代替异常值；之后又看出收入有明显的增长模式，并且有在波动上具有季节性，故先对数据进行一阶差分运算，但是仍然有季节性的影响因素，所以再对差分后的数据再通过4步差分来消除季节变动，得到最终平稳的时序图如图2：
图2 最终平稳时序图
（二）平稳性检验
从时序图来分析，数据经过多次处理后已经趋于平稳了；对于序列的是否平稳，采用的R语言的ADF.test的命令：标准是如果检验出来的结果p值小于0.05，则拒绝原假设，不存在单位根，即序列经过处理后是平稳的；否则，说明数据不平稳，还需要再处理。由ADF检验可以得出p值等于0.01小于0.05，拒绝原假设，即通过一阶差分和四步差分后得到的是平稳的数据。
（三）模型阶数的大致判断
接着对处理后的平稳数据进行ACF（自相关图）和PACF（偏自相关图）分析，程序运行结果如下：
从图上看出，自相关系数一阶截尾，偏自相关系数一阶截尾，初步认定p和q 都是一阶，考虑建立p=1，q=1的ARIMA模型。
（四）参数估计以及模型的选定
（1）首先尝试ARIMA （0，1，1）以及加上季节因素的SARIMA模型， 再尝试ARIMA （1，1，1）以及加上季节因素的SARIMA模型
对以上两个模型运行结果分析：虽然模型2相对于模型1的AIC统计量有了一定的减少，但是sma1的系数通过t检验后不显著，故不SARIMA模型的效果并不是特别好，故使用ARIMA对模型进行拟合，例如使用ARMA（1，1）以及ar（1），ma（1）等模型再进行验证。
（2）建立p=1，q=1的ARMA（1，1）模型， 同时建立MA（1）模型，运行结果如下：
通过对上述两个模型的相关统计量的比较，我们可以看出：MA（1）模型的AIC相对于ARMA（1，1）模型而言有着一定的减少，可见模型优化了。另外ARMA（1，1）模型的ar（1）的系数没有通过t检验量，故我们选择MA（1）模型，并对它进行残差的检验。
（3）对于残差的检验
检验的是此模型建立后的拟合的残差即随机干扰项是否是白噪声序列，对此，我们利用的是R语言中的tsdiag0命令，对残差进行Ljung-Box检验，运行的结果如下：
从检验的结果可以看出：残差之间不存在自相关性，且Ljung-Box检验的p-value中各点都在虚线的上方。所以看出随机干扰项是白噪声。故处理后的平稳时间序列模型为ARIMA（0，1，1），通过检验可用。
（4）最终的模型结果
综上，我们对1999年到2006年某市的每个季度的旅游收入建立了如下ARIMA（0，1，1）模型：
[（1-B）（1-B4）Yt=εt+0.6137εt-1]
结果表明这个旅游景点的每个季度的旅游总收入与前一季度和过去一年同一季度的旅游总收入正相关，与滞后五期的旅游总收入负相关，同时受过去一期的随机扰动影响。
（五）模型的预测
利用建立的模型对后一期进行预测，并得出结论：2007年第一季度y预测值为-13301.76万元，考虑2006年第四季度为205345万元，2006年第一季度为108376万元，2005年第四季度为163300万元，所以最有可能预测的旅游下一个季度收入约为137122万元。
结语
本文运用了R语言，采用了ARIMA模型对某个景点的季度旅游收入进行非平稳的时间序列建模，并对原始数据的异常值进行了均值纠正，采取了一阶差分和四步的季节性差分，得到了最终的平稳的时间序列。再对平稳后的数据先后尝试了SARIMA模型和ARMA模型以及AR、MA模型，通过对拟合系数的t检验和对根据AIC原则的比较，最终得到了模型的最优拟合模型ARIMA（0，1，1），并对收入进行了一步预测。结果是收入相对于上一年同期将会有一定的增长，对于景点而言，应该做好接待更多游客的准备，并且对景区的公共设施和环境、服务等做出优化，对可能会发生的情况做出合理预案，从而进一步吸引游客，实现盈利最大化。
参考文献：
[1][美]蔡著.潘家柱译.金融时间序列分析[M].北京：机械工业出版社，2006.
[2]王黎明，王连，杨楠.应用时间序列分析[M].上海：复旦大学出版社，2009.
[3]程方正，许舟磊.上海GDP的时间序列分析和预测[J].财经视点，2008（12）
作者简介：
刘泽华（1994- ），男，安徽芜湖人，安徽财经大学2012级统计学专业学生。
r语言在股票统计中的应用(四)
医学统计学教学中利用R语言进行描述性统计分析
摘要：把R语言软件融入医学统计学教学中是培养学生应用和实践能力的一条有效途径，是当前医学统计学课程改革的一个重要方向。本文从医学统计学教学的具体环节给出教学中使用R语言的具体步骤，并且探讨了实施软件教学的具体方法和应该注意的几个问题。 关键词：R语言；医学统计学；教学
中图分类号：R195.1 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）22-0240-02
医学统计学是高等医学院校各专业学生的基础必修课，是医学教学、科研和实践的重要工具。然而，因其概念抽象、逻辑性强、公式烦琐、运算量大，学生普遍认为该课程较难理解，这直接影响了学生的应用能力，给本课程的教学带来一定的难度。随着计算机软件等现代技术在医学领域中的广泛应用，在医学统计学教学中利用计算机软件进行计算机辅助教学，可以通过直观和简易的教学方法提高学生对医学资料进行统计分析的实际应用能力。本文试图通过R语言统计软件进行计算机辅助教学，提高对医学数据的感知和应用能力。
一、R语言简述
R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境，是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现，提供了一系列统计和图形显示工具。它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大且活跃的全球性研究型社区维护。它具有下列优势：（1）作为一个免费的统计软件，R可运行于多种平台之上，包括Windows、UNIX、MacOS和Linux；（2）R可以轻松地从各种类型的数据源导入数据，包括文本文件、数据库管理系统、统计软件，乃至专门的数据仓库。它同样可以将数据输出并写入到这些系统中；（3）具有较高的开放性，R不仅提供功能丰富的内置函数供用户调用，也允许用户编写自定义函数来扩充功能；（4）R拥有顶尖水准的制图功能。如果希望复杂数据可视化，那么R拥有最全面且最强大的一系列可用功能。
二、单组数据的描述性统计分析
（一）单组数据的图形描述
单组数据的分布可以通过直方图以及箱型图和QQ图考查。下文所用的数据集是R语言程序包MASS中有内嵌数据集“Pima”，该数据集包含了532个样本的血清胰岛素记录数据，这些数据是由美国国家糖尿病和消化及肾脏疾病研究所收集的住在亚利桑那州凤凰城附近的皮马印第安人妇女的数据。
1.直方图。直方图是直观了解数据分布情况最常用的图形类型，它将连续型数据分为几个等间距的组，并以矩形的高低来显示相应组中所含数据的频数或频率大小，有时可同时显示出数据的密度曲线作为辅助。这是一种简单快速的探索数据分布的方式。下文我们抽取Pima数据集中的血压数据进行分析，具体步骤如下：
library（MASS） #加载MASS软件包
data（Pima） #加载Pima数据集
Pima_n=Pima[Pima$type=='No'& Pima$age==22，] #抽取Pima数据集中年龄=22岁，非糖尿病患者的数据
attach（Pima_n） #把Pima_n设置为当前数据集
hist（bp） #画出Pima_n中血压的直方图
2.箱型图。箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于Q■-1.5IQR或大于Q■+1.5IQR的值。Q■称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；Q■称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数Q■与下四分位数Q■之差，其间包含了全部观察值的一半。
箱型图依据实际数据绘制，没有对数据作任何限制性要求如服从某种特定的分布形式，它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌；另一方面，箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性：多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响。由此可见，箱型图识别异常值的结果比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性。在R中使用函数boxplot（ ）作盒形图，程序如下：
boxplot（bp） #画出Pima_n数据集中血压的箱型图
箱子中的五根横线对应的坐标分别是最小值，第一4分位数，中位数，第三4分位数和最大值。
3.正态性检验。
（1）使用QQ图。
QQ图是用来检查数据正态性的一种统计图形，图中的点若呈直线状（大致分布在对角线上），那么可以说明数据的正态性比较好，因此QQ图经常被用在对回归模型残差的正态性诊断上。程序如下：
qqnorm（bp，main="Normality Check via QQ Plot"） #画出Pima_n数据集中血压的QQ图
qqline（bp，col='red'，lwd=3，）
得到表明数据与正态性略有差异，特别在图形的上部。
（2）与正态密度函数比较。
dens <- density（bp）
xlim <- range（dens$x）；ylim<-range（dens$y）
hist（bp，xlim=xlim，ylim=ylim，probability=T，xlab="total length"）
lines（dens，col=par（'fg'），lty=2）
m <- mean（bp）； s <- sd（bp）
curve（dnorm（x，m，s），col='red'，add=T）
使用经验分布函数
x <- sort（bp）；n <- length（x）；y <- （1：n）/n；m <- mean（bp）；s <- sd（bp） plot（x，y，type='s'，main="empirical cdf of bp"）
curve（pnorm（x，m，s），col='red'，lwd=2，add=T）
（二）单组数据的描述性统计
样本来自总体，样本的观测值中含有总体各方面的信息，但这些信息较为分散，有时显得杂乱无章。为将这些分散在样本中的有关总体的信息集中起来以反映总体的各种特征，需要对样本进行加工得到统计量。均值、标准差、五数（最小值、第三4分位数、中位数、第一4分位数、最大值）是数据的主要的统计量，他们对数据的进一步分析很有帮助。
1.总体描述。
在R中，函数summary（ ）可以计算出单组数据的均值和五数。仍然用上一节的例子，考虑Pima_n数据集中的血压。
summary（bp）
2.五数及样本分位数概括。
计算五数用函数fivenum（ ）.若要得到分位数用函数quantile（ ），计算中位数使用函数median（ ）， 最大值使用函数max（ ），最小值使用函数min（ ）.
fivenum（bp）；quantile（bp）；median（bp）；max（bp）； min（bp）
3.离差的概括。
样本的平均水平可以用上面介绍的平均值函数mean（ ）和中位数函数median（ ）来计算。样本的变异程度可以用极值（max（ ）-min（ ））、四分位极值函数（IQR（ ））、标准差函数（sd（ ））、方差函数var（ ）和绝对离差函数（mad（））来表示。方差函数var（ ）也可用于计算两个向量协方差或一个矩阵的协方差阵。mad（ ）在R中的定义为
1.4826*median（abs（x-median（x）））
其中系数1.4826约等于1/qnorm（3/4），目的是为了使mad（x）作为方差的估计具有一致性（在正态或大样本下）。Pima_n数据集中的血压为例：
max（bp）-min（bp）；IQR（bp）；sd（bp）；var（bp）；mad（bp）
三、教学中运用R语言需注意的问题
（一）区别教材内容和R语言的主次之分
课程中的核心概念进行软件演示，如帮助学生理解均值、方差、中位数和分布等概念，可适当引入。只要求学生通过掌握调整程现有的程序参数实现运算，不要求软件的复杂操作，发挥辅助教学的作用。
（二）利用数学软件切忌给学生制造新难点
医学统计学教学的重点是基础理论的学习、基本技能的训练、统计能力的培养，并非软件的编程。使用软件是为了教学内容的简洁、直观，帮助学生对抽象问题的理解。因而，在引入软件程序，应避免程序繁难、冗长，超出学生所学知识范围。
r语言在股票统计中的应用(五)
基于R语言的消费结构分析
【摘要】本文应用R语言程序根据多元统计方法对2014年我国31个省、直辖市和特别行政区的居民消费进行比较分析，得出我国绝大多数居民家庭的消费水平仍然比较低，消费结构不合理，我国居民消费水平在不同地区间存在着明显的差异。 【关键词】消费结构 对应分析 聚类分析 R语言
我国是人口大国，居民的消费至关重要，不仅关系着国家的经济发展，而且影响着国家的政治建设。农村居民人口数占60%以上，农村居民消费影响着我国整体居民消费水平，并且，我国疆土辽阔，不同地区之间的经济发展水平有很大的差别。因此，在研究我国农村消费结构的同时，对各地区的消费偏好进行对比，从而针对不同地区可以采取不同的措施，用于提高居民的消费水平，进而带动我国经济的整体发展。
一、我国各地区农村居民消费结构整体分析
从我国各地区农村消费支出可以直观的看出，北京、上海、浙江以及天津四个地区的农村居民消费整体水平远高于其他各地区农村居民的消费水平。另外，2014年农村居民消费支出在一万元以上的只有7个地区，仅占总地区数量的22.58%，而家庭人均消费支出在八千元以下的占54.84%，说明我国绝大多数农村居民消费支出水平较低。根据聚类分析的结果可以把各地区农村居民消费支出的分类情况大致分为四类：第一类是北京、浙江、上海以及天津；第二类包括内蒙古、广东、江苏和福建；第三类中只有西藏；剩余的为第四类。从聚类分析的结果可以看出，第一类和第二类主要包括我国的政治经济文化中心以、改革开放的前沿，雄厚的经济基础为期打下了坚实的经济基础，农村居民的消费水平较高。第三类和第四类主要是中西部地区，经济发展缓慢，农村居民的消费水平较低。
二、我国分地区农村居民消费结构对应分析
根据对应分析的结果，在第一类中，北京、天津、上海、浙江和河北等经济发达地区农村居民的消费项目主要集中在交通通信和居住两个方面。这些地区处于经济文化中心，居民偏向于享受型消费，另外，现今社会信息化步伐越来越快，人们之间的信息交流更加频繁，则信息消费支出提高。第二类中，东北三省和山西、宁夏、陕西以及内蒙古这些地区的消费支出主要体现在教育文化娱乐和医疗保健两个方面。首先东北三省由于自然环境及其他原因，近几年人才流失严重，人们对东北老工业基地的认识有了一定的改变，政府等部门大力提倡文化教育，农村居民逐渐认识到教育的重要性，增加了文化教育的支出。其次山西、宁夏、
陕西以及内蒙古四个地区近年来随着科技的发展，逐渐的认识到知识的重要性，增加了教育支出。最后，医疗保健的消费支出在第二类地区中体现的比较明显，说明在2014年，这些地区农村居民的医疗压力较大，卫生环境条件问题突出。第三类中，消费支出主要体现在生活必需品方面，比如食品、衣着、生活用品等。可以看出第三类中的地区主要是我国中西部地区，经济发展相对落后，农村居民收入来源单一，农村居民消费支出主要是用来满足必须的生活需要，然而其中的四川、重庆、广东等几个地区虽然经济水平处于全国前列，但是受当地生活环以及风俗习惯影响，农村居民的消费支出更加偏好于食品。
三、结论
（一）沿海等经济发达地区农村居民消费支出较高，属于享受型消费
上海、北京、浙江、天津、福建等地区经济基础坚实，农村居民的家庭收入相对较高，在满足基本的生活必须品消费外，在文化、教育、医疗等方面有较高的消费和投入。而广东、福建等地的农村居民更重视物质上的消费，尤其在食物方面，广东人很下功夫。
（二）我国农村居民的消费支出主要受收入的影响
经济发达的沿海地区，由于是改革开放的前沿，经济发展起步较早，经济实力丰厚，该地区农村居民的收入来源较多，相对用于消费支出的部分就会较多。而我国中西部地区，农村居民主要靠农业收入，收入来源单一，家庭收入低下，那么用于消费的部分就较少，仅用来购买生活必需品。
（三）我国农村居民消费结构结构不合理，不同地区之间存在着明显的差异
沿海地区农村居民消费支出远高于我国绝大多数地区，家庭人均消费支出达到一万元以上的地区只占全国约22.58%，还不到四分之一，而家庭人均消费支出在八千元以下的占54.84%，说明我国农村居民消费普遍较低，我国农村居民家庭消费水平在不同地区间存在着明显的差异。
（四）东北等重工业地区农村居民的医疗保健消费支出较高
近几年环境卫生问题比较严重，尤其是东北等重工业地区，废弃物的处理不及时、不合理、乱排乱放，更加重了环境卫生的负担。生活在这些地区上的居民深受其影响，使疾病高发，另外，由于医疗制度的不健全，也造成了这些地区用于就医方面的消费支出较高。
四、建议
（一）增加农村居民收入来源
收入决定消费水平、消费结构和消费层次，决定个人消费偏好和实现程度，农村居民消费的高低主要取决于农村居民的收入水平，而要增加农村居民的收入，最主要的是增加农村居民的收入来源，冲破其靠农业收入的藩篱。首先就要调整当前农业产业结构，促进农业产业化经营，从根本上改变我国农业的面貌。其次是结合互联网产业，鼓励农村电商发展，改变传统的销售渠道。再次是提高农业科技创新，促进粮食稳定、持续、健康的发展，进而确保农村居民基本的收入途径不变。最后鼓励农村居民自主创业，增加非农业收入，有效利用农村剩余劳动力，优化农村居民就业结构以实现充分就业，进而增加居民的收入。
（二）建立和完善农村社会保障体系
我国整体的社会保障体系处在逐步完善的过程中，偏远地区的社会保障制度不健全，与农村居民息息相关的是医疗制度。近年来，医闹现象仍层出不穷，从中可以看出医疗制度存在的问题，农民看病难问题仍然存在。因此，建立健全的医疗制度是保障居民健康生活的基础。另外，政府应在农村地区实行最低收入保障制度，并且确定正确的仰赖基金筹集办法，加强养老保险的管理。
（三）优化农村消费环境，引导农村居民合理消费
根据社会主义核心价值观：富强、民主、文明、和谐（是国家层面的价值目标）；自由、平等、公正、法治（是社会层面的价值取向）；爱国、敬业、诚信、友善（是公民个人层面的价值准则），应该建立安全放心、诚实信用、公平交易、民主法治、安定有序、可持续的消费环境。加大对非法生产和经营假冒伪劣产品、价格欺诈等行为的打击力度，规范化处理涉农收费，制止价格垄断行为，整顿农村消费市场。完善农村义务教育制度，提高农村居民消费素质，逐步改变传统的过分节俭的消费观念。
参考文献
[1]孙颖.我国农村居民消费结构的聚类分析[J].北方工业大学学报，2008，（3）：66-73.
[2]吴丽丽.我国城市化对农村消费结构变迁的影响研究[J].商业经济研究，2016（1）：142.
[3]王保花.我国农村居民消费行为特征及影响因素研究[J].理论与改革，2016（1）：156-160.
作者简介：王旭（1990-），女，汉族，河南南阳人，应用统计学硕士，任职于吉林财经大学统计学院应用统计专业。
本文来源：http://www.zhuodaoren.com/jiyu430842/
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