多元统计分析上机操作

合集下载

多元统计 上机实验报告

多元统计 上机实验报告

福州大学数学与计算机科学学院计算机上机实验报告数据的基本信息统计和平均值比较判别分析多元线性回归模型最小二乘估计的求解方差分析和一元回归专业和班级姓名成绩课程名称多元统计分析实验名称数据的基本信息统计和平均值比较实验目的和要求1.编辑数据2.数据整理(创建新变量、排序、分组)3.频数统计分析(直方图、饼分图、条形图)4.描述性统计量分析5.平均值比较分析(计算平均值、单总体t检验、独立双总体t检验、配对样本t检验)实验内容和步骤实验要求:对于如下数据,完成下面内容。

1.计算个人成绩总和与平均成绩,按总和从大到小进行排序。

2.对两门课程统计平均分和标准差。

3.将数学成绩按5级分类(不及格,及格,中,良,优),求其频数分布;并以性别为分组变量绘制分组条形图。

4.比较男生的数学平均成绩与女生的数学平均成绩是否有明显差异。

5.比较男生的数学平均成绩与男生的物理平均成绩是否有明显差异。

实验结果:1、总和和平均数的计算2、平均分和标准差从左到右分别是数学均值,物理均值,数学方差,物理方差。

3、频数分布频数分布数据表频数分布直方图4、由上图并依据假设检验可以得出,男生数学平均升级和女生数学平均成绩是没有差异的。

4、本题要求的是男生的数学成绩和男生的物理成绩的是否有差异。

因此需要先对数据进行筛选。

具体筛选方法为数据-〉选择个案,然后依据题目要求进行筛选。

筛选完活在进行配对检验。

从图上可以得出结论是男生数学成绩和物理成绩有差异。

2.假定3个总体协方差阵相同,用费希尔判别分析原始数据的判别结果,设置误判率:0.824第一组:0;第二组0.25;第三组:0.3333.假定3个总体协方差阵不同,判别结果与上面问题设置下:即在3个总体协方差阵不同时误判率:0.882第一组:0;第二组0;第三组:0.3334.用逐步判别方法进行判别,记录最后判别能力显著的变量,判别结果与问题2,3有何不同。

逐步判别方法Method: Wilks’value:设置Entry 1;Removal 0.55.以下两表为在下得到并结合问题2,3分析判别结果与问题2,3的不同:x,x,x的最小二乘回归方程,并分析该回归方程的优劣。

《多元统计分析分析》实验报告

《多元统计分析分析》实验报告

《多元统计分析分析》实验报告2012 年月日学院经贸学院姓名学号实验实验成绩名称一、实验目的(一)利用SPSS对主成分回归进行计算机实现.(二)要求熟练软件操作步骤,重点掌握对软件处理结果的解释.二、实验内容以教材例题7.2为实验对象,应用软件对例题进行操作练习,以掌握多元统计分析方法的应用三、实验步骤(以文字列出软件操作过程并附上操作截图)1、数据文件的输入或建立:(文件名以学号或姓名命名)将表7.2数据输入spss:点击“文件”下“新建”——“数据”见图1:图1点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型:见图2:图2:然后点击“数据视图”进行数据输入(图3):图3完成数据输入2、具体操作分析过程:(1)首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归:在变量视图下点击“分析”菜单,选择“回归”-“线性”(图4):图4将因变量Y调入“因变量”栏,将x1-x3调入“自变量”栏(图5):然后选择相关要输出的结果:①点击右上角“统计量(s)”:“回归系数”下选择“估计”;“残差”下选择“D.W”;在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”(后两项是做多重共线性检验)。

选完后点击“继续”(见图6)②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目(图7),一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”(图8),选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”(图9)其他选项按软件默认。

最后点击“确定”,运行线性回归,输出相关结果(见表1-3)图5 图6图7图8图9回归分析输出结果:的协差阵也就是相关阵进行分解做因子分析或主成分分析),如果不需要对变量做标准化处理就选“协方差矩阵”;“输出”中的两项都选,要求输出没有旋转的因子解(主成分分析必选项)和碎石图(用图形决定提取的主成分或因子的个数);“抽取“下,默认的是基于特征值(大于1表示提取的因子或主成分至少代表1个单位标准差的变量信息,因为标准化后的变量方差为1,因子或者主成分作为提取的综合变量应该至少代表1个变量的信息),也可以自选提取的因子个数(即第二项),本例中做主成分回归,选择提取全部可能的3个主成分,所以自选个数填3。

多元统计分析判别分析(方法步骤分析总结)

多元统计分析判别分析(方法步骤分析总结)

判别分析:实验步骤:1. 在SPSS窗口中选择:分析-分类-判别,将变量导入自变量框中,group 导入分组变量中,选择定义范围,最小为1最大为3,并选择一起输入自变量,点击继续2. 点击统计量,描述性中选择“均值”,“单变量”和”Box”,选择函数系数中的“Fisher”“未标准化”,矩阵中选择“组内相关”,点击继续3. 点击分类点击继续4. 点击“保存”,三个框均选中,点击继续5. 点击确定实验结果分析:1. 表1 组统计量看各个总体在均值等指标上的值是否接近,若接近说明各类之间在该指标差异不大表2组均值的均等性的检验Wilks 的 Lambda F df1 df2 Sig. 0岁组死亡概率.997 .019 2 12 .981 1岁组死亡概率.990 .063 2 12 .939 10岁组死亡概率.645 3.301 2 12 .072 55岁组死亡概率.438 7.690 2 12 .007 80岁组死亡概率.174 28.557 2 12 .000由表中看到第一二六个指标的sig值很大,说明拒绝原假设,在总体间差异不大表3 汇聚的组内矩阵若自变量之间存在高度相关,则判别分析价值不大,但并不严格,允许出现一定的相关表4 协方差矩阵的均等性的箱式检验检验结果 p值>0.05时,说明协方差矩阵相等,可以进行bayes检验表5由表5看出,函数1的特征值很大,对判别的贡献大表6表7给出非标准化的典型判别函数系数典型判别式函数系数函数1 20岁组死亡概率-1.861 -.8671岁组死亡概率 1.656 1.155 10岁组死亡概率-.877 -.356 55岁组死亡概率.798 -.089 80岁组死亡概率.098 .054平均预期寿命 1.579 .690 (常量) -74.990 -29.482由表7可知,两个Fisher判别函数分别为表8 结构矩阵结构矩阵函数1 20岁组死亡概率.008* -.001 80岁组死亡概率.288 -.388* 55岁组死亡概率.149 -.199* 10岁组死亡概率.098 .106* 1岁组死亡概率.007 .104* 平均预期寿命-.036 .091*该表是原始变量与典型变量(标准化的典型判别函数)的相关系数,相关系数的绝对值越大,说明原始变量与这个判别函数的相关性越强表9 组重心处的函数由表9可知各类别重心的位置,通过计算观测值与各重心的距离,距离最小的即为该观测值的分类。

《多元统计分析》课程上机指导书

《多元统计分析》课程上机指导书

《多元统计分析》实验教学上机指导书数学与统计学学院信息与计算科学教研室第一章聚类分析一、实验目的与要求1.通过上机操作使学生掌握系统聚类分析方法在SAS和SPSS软件中的实现,熟悉系统聚类的用途和操作方法,了解各种距离,能按要求将样本进行分类;2.要求学生重点掌握该方法的用途,能正确解释软件处理的结果,尤其是冰柱图和树形图结果的解释;3.要求学生阅读一定数量的文献资料,掌握系统聚类分析方法在写作中的应用。

二、实验内容与步骤SAS部分(一)SAS程序语言简介SAS系统强大的数据管理能力、计算能力、分析能力依赖于作为其基础的SAS语言。

SAS语言是一个专用的数据管理与分析语言,它的数据管理功能类似于数据库语言(如FoxPro),但又添加了一般高级程序设计语言的许多成分(如分支、循环、数组),以及专用于数据管理、统计计算的函数。

SAS系统的数据管理、报表、图形、统计分析等功能都可以用SAS语言程序来调用,只要指定要完成的任务就可以由SAS系统按照预先设计好的程序去进行,所以SAS 语言和FoxPro等一样是一种第四代计算机语言。

SAS语言有它自己的对变量、常量、表达式的一系列规定,有一系列标准函数,有它自己的语句、语法,可以按一定规则构成SAS程序。

SAS语言程序由数据步(DATA步)和过程步(PROC步)组成。

数据步用来生成数据集、计算、整理数据,过程步用来对数据进行分析、报告。

SAS语言的基本单位是语句,每个SAS语句一般由一个关键字(如DATA,PROC,INPUT,CARDS,BY)开头,包含SAS名字、特殊字符、运算符等,以分号结束。

SAS关键字是用于SAS语句开头的特殊单词。

SAS名字在SAS程序中标识各种SAS成分,如变量、数据集、数据库,等等。

SAS 名字由1到8个字母、数字、下划线组成,第一个字符必须是字母或下划线。

SAS关键字和SAS 名字都不区分大小写。

语句关键字用大写或小写方式都可以,但不可简化,必须原样照写。

如何使用SPSS进行多元统计分析

如何使用SPSS进行多元统计分析

如何使用SPSS进行多元统计分析第一章:SPSS简介SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种功能强大且广泛使用的统计分析软件。

它能够处理大量数据,进行各种统计分析和数据挖掘,是研究人员和数据分析师常用的工具。

第二章:设置数据在进行多元统计分析之前,首先需要设置数据。

SPSS支持导入外部数据文件,如Excel、CSV等格式。

用户可以在SPSS中创建新的数据集并录入数据,也可以导入已有数据集。

在设置数据时,需要注意数据的变量类型、缺失值处理以及数据的清洗与转换。

第三章:描述统计分析描述统计分析是理解数据的第一步。

SPSS提供了丰富的描述统计方法,包括平均数、标准差、最小值、最大值、频数分布等。

用户可以通过简单的命令或者界面操作来生成各种描述统计结果,并进一步进行数据的可视化展示。

第四章:相关性分析相关性分析是多元统计分析的常用方法之一。

SPSS提供了丰富的相关性分析工具,如Pearson相关系数、Spearman等。

用户可以通过相关分析来检测不同变量之间的关系,并进一步探索变量之间的线性或非线性关系。

第五章:线性回归分析线性回归分析是一种预测性分析方法,在多元统计分析中应用广泛。

SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。

用户可以通过线性回归分析来建立模型,预测因变量与自变量之间的关系,并进行参数估计和显著性检验。

第六章:因子分析因子分析是一种常用的降维技术,用于发现隐藏在数据中的潜在变量。

SPSS提供了主成分分析、最大似然因子分析等方法。

用户可以通过因子分析来降低变量的维度,提取数据中的主要信息。

第七章:聚类分析聚类分析是一种用于将数据样本划分成相似组的方法。

SPSS支持多种聚类算法,如K均值聚类、层次聚类等。

用户可以通过聚类分析来识别数据中的固有模式和群体。

第八章:判别分析判别分析是一种用于将样本分类的方法,常用于研究预测变量对分类变量的影响。

上机部分-多元统计分析的SPSS实现

上机部分-多元统计分析的SPSS实现
Fisher’s:给出Bayes判别函数的系数。(注意:这个选项不是
要给出Fisher判别函数的系数。这个复选框的名字之所以为 Fisher’s,是因为按判别函数值最大的一组进行归类这种思想 是由Fisher提出来的。这里极易混淆,请读者注意辨别。) Unstandardized:给出未标准化的Fisher判别函数(即典型判 别函数)的系数(SPSS默认给出标准化的Fisher判别函数系 数)。
Function 1 -2.177 -2.270 -2.741 -3.199 -2.582 9.674 8.332 10.128 8.342 9.491 -6.687 -7.163 -8.655 -4.766 -5.727 -20.714 -3.319 14.008 -7.595
Function 2 1.364 1.375 1.323 .638 .366 .231 -.613 -2.518 1.760 -.145 -.394 -.685 -1.823 -.608 -.270 -13.498 .831 2.086 -1.752
图4.4 Classify…子对话框
5. 单击Save按钮,指定在数据文件中生成代表判别分组结果 和判别得分的新变量,生成的新变量的含义分别为:
Predicted group membership:存放判别样品所属组别的值; Discriminant scores:存放Fisher判别得分的值,有几个典型
表4.4 个案观察结果表
Case wise Statistic s Highe st Group Squared Mahalanobis Dista nce to Centroid .297 .236 .117 .507 .418 .469 .868 5.985 4.793 .101 .139 .322 5.365 3.384 .998 361.567 .558 28.668 1.982 Disc riminant Sc ores

《应用多元统计分析》朱建平部分习题解答

《应用多元统计分析》朱建平部分习题解答

5#703Spss实习作业上机操作余聪0701020223数学二班数据变换是正式分析前的重要一步,通过数据变换,一个优秀的统计分析员可以将原始记录整理成所需的任何形式,从而为后面的精确分析打下坚实的基础——这正是他和普通分析员的区别所在。

-------张文彤3.61992年美国总统选举的三位候选人为布什、佩罗特和克林顿。

支持三位候选人的选民中抽取了20人,投票人-布什X1 X2投票人-佩罗特X1 X2投票人-克林顿X1 X21 2 1 1 2 1 1 4 12 13 2 1 2 24 13 3 3 3 1 0 3 2 14 1 3 4 1 3 4 4 15 3 1 5 3 1 5 2 36 3 1 6 2 1 6 4 07 1 1 7 1 1 7 3 28 2 3 8 1 3 8 4 09 2 1 9 4 1 9 2 110 3 1 10 3 3 10 3 111 1 1 11 2 1 11 3 112 4 1 12 1 3 12 2 313 4 0 13 2 1 13 4 014 3 4 14 1 1 14 2 115 3 3 15 2 1 15 4 116 2 3 16 3 1 16 2 217 2 1 17 1 1 17 3 318 3 1 18 3 1 18 3 219 1 3 19 4 3 19 3 120 1 1 20 2 1 20 4 0 假定三组都服从多元正态分布,检验这三组的总体均值是否都显著性差异( )。

解:我们知道One-Way ANOVA 过程用于两组及多组间样本均值的比较,即成组设计的方差分析。

具体操作步骤:1.先对数据进行预处理,1代表布什,2代表佩罗特,3代表华盛顿。

2.Analyze---Compare Mean---One-Way ANOVADependent List框:总统分组Options: Homogeneity-of-varianceContinuePost Hoc:S-N-K:ContinueOK3.运行结果1:结果解释:上图给出单因子方差分析的结果,可见F=3.095,P=0.034<0.05,所以证明假设不成立,选民年龄程度存在差异。

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤

SPSS多元线性回归分析实例操作步骤SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种统计分析软件,广泛应用于社会科学研究领域。

其中,多元线性回归分析是SPSS中常用的一种统计方法,用于探讨多个自变量与一个因变量之间的关系。

本文将演示SPSS中进行多元线性回归分析的操作步骤,帮助读者了解和掌握该方法。

一、数据准备在进行多元线性回归分析之前,首先需要准备好数据。

数据应包含一个或多个因变量和多个自变量,以及相应的观测值。

这些数据可以通过调查问卷、实验设计、观察等方式获得。

确保数据的准确性和完整性对于获得可靠的分析结果至关重要。

二、打开SPSS软件并导入数据1. 启动SPSS软件,点击菜单栏中的“文件(File)”选项;2. 在下拉菜单中选择“打开(Open)”选项;3. 导航到保存数据的文件位置,并选择要导入的数据文件;4. 确保所选的文件类型与数据文件的格式相匹配,点击“打开”按钮;5. 数据文件将被导入到SPSS软件中,显示在数据编辑器窗口中。

三、创建多元线性回归模型1. 点击菜单栏中的“分析(Analyse)”选项;2. 在下拉菜单中选择“回归(Regression)”选项;3. 在弹出的子菜单中选择“线性(Linear)”选项;4. 在“因变量”框中,选中要作为因变量的变量;5. 在“自变量”框中,选中要作为自变量的变量;6. 点击“添加(Add)”按钮,将自变量添加到回归模型中;7. 可以通过“移除(Remove)”按钮来删除已添加的自变量;8. 点击“确定(OK)”按钮,创建多元线性回归模型。

四、进行多元线性回归分析1. 多元线性回归模型创建完成后,SPSS将自动进行回归分析并生成结果;2. 回归结果将显示在“回归系数”、“模型总结”和“模型拟合优度”等不同的输出表中;3. “回归系数”表显示各个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平等信息;4. “模型总结”表提供模型中方程的相关统计信息,包括R方值、F 统计量等;5. “模型拟合优度”表显示模型的拟合优度指标,如调整后R方、残差平方和等;6. 可以通过菜单栏中的“图形(Graphs)”选项,绘制回归模型的拟合曲线图、残差图等。

多元统计分析教学步骤

多元统计分析教学步骤

多元统计分析教学步骤多元统计分析是一种数据分析方法,用于研究多个变量之间的关系。

它可以帮助研究者深入了解数据,探索变量之间的模式和关联。

以下是多元统计分析的教学步骤:1. 确定研究问题:首先,明确你的研究问题和目标。

确定你需要回答的研究问题将有助于确定适当的多元统计分析方法。

确定研究问题:首先,明确你的研究问题和目标。

确定你需要回答的研究问题将有助于确定适当的多元统计分析方法。

2. 选择适当的多元统计方法:根据你的研究问题,选择适合的多元统计方法。

常用的多元统计方法包括因子分析、聚类分析、多元方差分析、多元回归分析等。

选择适当的多元统计方法:根据你的研究问题,选择适合的多元统计方法。

常用的多元统计方法包括因子分析、聚类分析、多元方差分析、多元回归分析等。

3. 数据准备:在进行多元统计分析之前,确保你的数据符合分析要求。

检查数据是否完整、准确,并进行必要的数据清洗和变换。

数据准备:在进行多元统计分析之前,确保你的数据符合分析要求。

检查数据是否完整、准确,并进行必要的数据清洗和变换。

4. 执行多元统计分析:执行选择的多元统计方法。

根据你选择的方法,使用适当的统计软件进行分析,如SPSS、R或Python等。

执行多元统计分析:执行选择的多元统计方法。

根据你选择的方法,使用适当的统计软件进行分析,如SPSS、R或Python等。

5. 解读和解释结果:在完成分析之后,解读和解释分析结果。

根据结果提出结论,并与研究问题和现有理论进行联系。

解读和解释结果:在完成分析之后,解读和解释分析结果。

根据结果提出结论,并与研究问题和现有理论进行联系。

6. 报告和展示结果:最后,将分析结果以报告或其他形式呈现出来。

确保结果以清晰、准确的方式呈现,以便读者可以理解和使用你的研究结果。

报告和展示结果:最后,将分析结果以报告或其他形式呈现出来。

确保结果以清晰、准确的方式呈现,以便读者可以理解和使用你的研究结果。

以上是多元统计分析的教学步骤。

多元统计分析SPSS操作步骤

多元统计分析SPSS操作步骤

多元统计分析SPSS操作步骤方差分析:Analyze—general linear model—univariate1、结果选入dependent variable,自变量选入fixed factors2、Options(display:descriptive statistics)主成分分析:Analyze→Dataredution---factor1、自变量:放入Variables2、Descriprives: (statistics默认)(correlation matrix:coefficients,KMO,)3、Extiaction :( method默认)(analyze:correlation)(display:全选)(extract:默认)4、Rotation:(method:none) (display:loading plot)5、Scores:(save as variables)(Display factor)因子分析Analyze→Dataredution---factor6、自变量:放入Variables7、Descriprives: (statistics默认)(correlation matrix:coefficients,KMO,anti-image)8、Extiaction :( method默认)(analyze:correlation)(display:全选)(extract:默认)9、Rotation:(method:quartimax) (display:rotated solution)10、Scores:(save as variables)(Display factor)11、Options:(默认)Logistic回归加权处理:data-weight cases-频数放入FVAnalyze—regression—binary logistic (二分类)1、因变量(y)放入dependent;自变量放入covariates;metord:forward(一般forward wald)2、Save:(predictde values:probabilities)3、Options:(statistics and plots: Hosmer;CI for exp(B))生存分析之life tables加权Analyze—survival—life table(未完成)1、生存时间选入time,Display time intervals:0 through(?)by(?),结局进入Status框,Define失效事件,变量进入Factor框,点击Define Range...钮,定义分组的范围,在Mininum 框中输入小的,在Maxinum框中输入大的2、 Options.(Plot:Survival)(Compare Levels of First Factor:Overall)生存分析之kaplan-meireAnalyze—survival—kaplan-meire1、生存时间选入time,结局入status,define 失效事件,2、Compare factor:(log rank)3、Save:(survival,standard)4、Options:(statistics:survival table;mean and median survival),(plot:survival)生存分析之COX生存时间处理transform—computeAnalyze—survival—cox1、生存时间入time,结局入status,define 失效事件,自变量选入covariaes,strate:对子数2、Plots(plot type:survival)3、Save(survival:function,standard error)4、Options(model statistics:CI for exp(B))。

齐工 多元统计分析实验 上机作业

齐工 多元统计分析实验 上机作业

多元统计分析实验学院:理学院班级:统计15-2学号:201511081066姓名:孙瑶第1章多元正态分布1.1 从某企业全部职工中随机抽取一容量为6的样本,该样本中个职工的设职工总体的以上变量服从多元正态分布,根据样本资料利用SPSS软件求出均值向量和协方差矩阵的最大似然估计。

注1:最大似然估计公式为:11ˆ===∑n iinμX X,11ˆ()()='=--∑n i iinΣX X X X;1,建立数据集1-12,利用SPSS“分析”—>“描述统计”—>“描述”可计算样本均值向量分析后结果如下3,利用SPSS“分析”—>“相关”—>“双变量”可计算样本协方差阵与样本相关系数,设置如下图:输出结果:结果分析:=(29650 12.3333 37125 152.5) 样本协方差矩阵Σ=接下来可以根据题目给出的公式11ˆ===∑ni i n μX X ,11ˆ()()='=--∑ni ii n ΣX X X X ; 求出最大似然估计了。

第3章 聚类分析实验原理:1.聚类分析:首先,每个样品(或变量)先聚成一块,然后,选择距离公式计算类与类之间的距离,把距离相近的样品(或变量)先聚成类,距离较远的后聚成类,该过程一直进行下去,每个样品(或变量)总能聚到合适的类中,最后,所有的样品(或变量)聚成一类。

2.K-均值聚类法:与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的,但是两者的差别也是很明显的:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果。

而K 均值法只能产生指数类数的聚类结果。

具体类数的确定,离不开实践经验的积累;有时也可以借助系统聚类法以一部分样品为对象进行聚类,其结果作为K 均值法确定类数的参考。

3.1 下表是15个上市公司2001年的一些主要财务指标,使用系统聚类法和K系统聚类分析:1,录入数据,建立数据集3.1。

利用SPSS“分析”—>“分类”命令→“系统聚类分析”,绘制勾选树状图,其余默认。

(整理)多元统计分析上机实验.

(整理)多元统计分析上机实验.

多元统计分析上机实验指导第一部分 SPSS软件基本操作当用户安装SPSS软件后,点击快捷图标,将会出现以下界面:图1.1 启动SPSS后出现的对话框对话框包括一个六选一单选对话框和一个复选对话框,其内容为:●Run the tutorial 运行操作指南;●Type in data 输入数据选项,建立新的数据集时可选择此项;●Run an existing query 运行一个已经存在的数据文件选项;●Create new query using Database Wizard 用数据库处理工具建立新文件;●Open an existing date source 打开一个已经存在的数据文件;●Open another type of file 打开其他类型的文件。

●Don’t show this dialog in the future 是一复选对话框,选中该复选项后,下次启动SPSS时将不会显示对话框,直接显示数据编辑窗口。

如果只是利用该软件做一般性的统计分析,不做高级开发工作,可以在“Don’t show this dialog in the future”左方的小方块里打钩,以后启动SPSS时将不会显示对话框,直接显示数据编辑窗口。

§1.1 数据文件的建立SPSS 软件包的数据编辑主窗口类似于EXCEL ,数据文件的建立就是在数据编辑窗口中完成的。

数据编辑窗口可以显示两张表,分别是Data View (见图1.2)和Variable View (见图1.3),通过点击下端的2个同名窗口标签按钮实现相互切换。

数据编辑区是SPSS 的主要操作窗口,是一个二维平面表格,用于对数据进行各种编辑;标尺栏由纵向标尺栏和横向标尺栏,横向标尺栏显示数据变量,纵向标尺栏显示数据顺序(如时间顺序)。

Data View 表可以直接输入观测数据值或存放数据,表的左端列边框显示观测个体的序号,最上端行边框显示变量名。

多元统计分析案例具体操作

多元统计分析案例具体操作

多元统计分析案例具体操作一、多元回归分析高磷钢的效率(Y)与高磷钢的出钢量(X1)及高磷钢中的FeO含量(X2)有关, 所测数据如下表, 请用线性回归模型拟合上述数据。

试验序号出钢量X1 FeO含量X2 效率Y1 87.9 13.2 822 101.4 13.5 843 109.8 20 804 93.0 14.2 88.65 88.0 16.4 81.56 115.3 14.2 83.57 56.9 14.9 738 103.4 13 889 101 14.9 91.410 80.3 12.9 8111 96.5 14.6 7812 110.6 15.3 86.513 102.9 18.2 83.4利用SPSS统计软件,其解答过程如下:拟建立回归方程:Y=b0+b1*X1+b2*X2,步骤如下:(1)操作过程在数据输入之后,依次单击“分析”——“回归”——“线性”,在弹出的“线性回归”对话框中,将出钢量X1和FeO含量X2设为自变量,效率设为因变量,回归方法设为“进入”。

如下图:图1.1 (2)(3回归方程的回归系数:b0=75.144,b1=0.215,b2=-0.843拟合回归方程:Y=0.215*X1-0.843*X2+75.144 1)回归方程的显著性检验(F 检验):检验假设:012:0mH βββ==⋅⋅⋅==,1:jH β⋅⋅⋅各(j=1,2,,m)不全为0,0.05α=SS 总=SS 回+SS 残,其中F ~F(m ,n-m-1)残回残回(MS MS m n SS m SS F =--=)1//根据方差分析表(Anova ),MS 回=66.799,MS 残=14.759,从而F=4.515,F>F 0.05(2,10)(Sig<0.05),可知在显著性水平α=0.05,拒绝原假设H 0,自变量和因变量之间存在显著性的线性关系。

2)回归方程拟合优度检验: R 2=0.475,说明高磷钢的效率变异的47.5%可由其岀钢量和FeO 的含量的变化来解释。

多元统计分析上机报告试验五(因子分析)

多元统计分析上机报告试验五(因子分析)

Zscore(VAR00004)
.789
-.203
Zscore(VAR00005)
.956
.062
Zscore(VAR00006)
.984
-.032
Zscore(VAR00007)
.933
-.207
Zscore(VAR00008)
.971
-.039
Zscore(VAR00009)
.059
.465
Zscore(VAR00010)
7
.076
.631
98.869
8
.073
.612
99.482
9
.032
.264
99.746
10
.021
.179
99.925
11
.007
.056
99.981
12
.002
.019
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
按照特征根大于1的原则,选入3个公共因子,其累计方差贡献率为87.105%,即基本上保 留了原来指标的信息。 2、因子载荷矩阵:
.174
-.053
Zscore(VAR00008)
.952
.199
-.155
Zscore(VAR00007)
.947
.030
-.191
Zscore(VAR00005)
.934
.194
.155
Zscore(VAR00001)
.929
-.183
.039
Zscore(VAR00003)
.870
-.147

多元统计分析 系统聚类(方法+步骤+分析 总结)

多元统计分析 系统聚类(方法+步骤+分析 总结)

关于啤酒聚类的分析:一、实验步骤:1.在SPSS中选择分析-分类-系统聚类,在主界面中,将热量、纳、酒精、价格导入变量框中,分群中选择个案,啤酒名导入到标注个案中,输出框中选择统计量和图2.点击“统计量”,选择“合并进程表”,在聚类成员框中选择单一方案,聚类数输入4,点击继续3.点击“绘制”,选择“树状图”,在冰柱及方向框中为默认值,点击继续4.点击“方法”,聚类方法选择“组间联接”,区间选择Euclidean距离,标准化中选择Z得分,点击继续45.点击“保存”,选择单一方案,聚类数设置为二、输出结果:聚类表含义:在第一步,将1和17聚成一类,第二步将1和17的总体和11并在一起,在进行分类时,当后面的首次出现阶群集为0时,前面的群集组合为一类,当后面的首次出现不为0时,需按首次出现向前寻找,进行聚类,以此类推。

2. 冰柱图在分成19类时,17和1并在一起;分成18类时,11、17、1并在一起。

当分成四类时,在纵坐标等于4时画一条横线,四类分别为19/16,13/12/10/20/9,14/15/5/4,7/3/2/18/8/6/11/17/1。

.3. 树状图* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *Dendrogram using Ward MethodRescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+Budweiser 1 -+Hamms 17 -+-----+Coors 11 -+ +-+Strchsbohemi 8 -+---+ | |Heilemans 18 -+ +-+ +-------------------------------+Milnaukee 6 -----+ | |Schlitz 2 ---+-+ | |Ionenbrau 3 ---+ +---+ +-------+ Aucsberger 7 -----+ | | Heineken 5 -+ | | Kkirin 15 -+-----+ | | Kronensourc 4 -+ +---------------------------------+ | Secrs 14 -------+ | Miller-lite 9 -+-+ | Schlite 20 -+ +-+ | Sudeiser 10 ---+ +-----------+ | Coorslicht 12 ---+-+ +-------------------------------+ Michelos 13 ---+ |Pabst 16 -----+-----------+Olympia 19 -----+在树状图中,分成四类处画一条竖线,得到结果和冰柱图相同。

多元统计分析实验指导书——实验五 因子分析

多元统计分析实验指导书——实验五 因子分析

实验五因子分析【实验目的】掌握因子分析的基本理论,熟练掌握利用SPSS软件系统进行因子分析的步骤,会找出合理的公共因子,建立因子模型和综合评价模型。

【实验性质】必修,基础层次【实验仪器及软件】计算机及SPSS软件【实验内容】1、熟悉掌握SPSS软件进行因子分析的基本操作;2、掌握因子分析的基本原理。

【实验学时】8学时【实验注意事项】1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置,以免引起系统运行问题。

2.遇到各种难以处理的问题,请询问指导教师。

3.为保证计算机的安全,上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意,禁止使用移动存储器。

4.每次上机,个人应按规定要求使用同一计算机,如因故障需更换,应报指导教师或实验室管理人员同意。

5.上机时间,禁止使用计算机从事与课程无关的工作。

【上机练习】1、对企业经济效益体系的8项指标建立因子分析模型,见表格。

这8项指标分别为:x1-固定资产利税率,x2-资金利税率,x3-销售收入利税率,x4-资金利润率,x5-固定资产利润率,x6-资金周转天数,x7-万元产值能耗,x8-全员劳动生产率。

在分析过程中,提取因子的方法为“主成分”法,并以数据的“相关阵”为分析矩阵,并且提取3个因子,采用“斜交旋转”进行因子旋转。

(1)则这3个因子的累积方差贡献率为多少?(2)请写出原始变量x1和x2的因子表达式;(3)所提取的3个公共因子分别在8个指标中的哪些指标上有较大载荷?并据此说明所提取的公因子概括了企业的何种能力?(4)分别写出因子得分表达式,并计算“大同”企业的综合因子得分。

厂家名称x1x2x3x4x5x6x7x8 1琉璃河16.6826.7531.8418.453.255528.83 1.752邯郸19.7027.5632.9419.259.825532.92 2.873大同15.2023.4032.9816.246.786541.69 1.534哈尔滨7.298.9721.30 4.834.396239.28 1.635华新29.4556.4940.7443.775.326926.68 2.146湘乡32.9342.7847.9833.966.465032.87 2.607柳州25.3937.8236.7627.668.186335.79 2.438峨嵋15.0519.4927.2114.2 6.137635.76 1.759耀县19.8228.7833.4120.259.257139.13 1.8310永登21.1335.2039.1626.552.476235.08 1.7311工源16.7528.7229.6219.255.765830.08 1.5212抚顺15.8328.0326.4017.461.196132.75 1.6013大连16.5329.7332.4920.650.416937.57 1.3114江南22.2454.5931.0537.067.956332.33 1.5715江油12.9220.8225.1212.551.076639.18 1.8操作步骤:1.选择菜单项Analyze→Data Reduction→Factor,。

实验指导书-实验1-多元数据图示分析

实验指导书-实验1-多元数据图示分析

实验一多元数据图示分析一、实验目的用各种统计图形表示多元数据,掌握各种多元统计图的制作方法和优缺点。

二、实验内容:1.考察2004年或2005年北京、上海、天津和重庆四个直辖市人均生活消费支出情况,选取合适的指标,查找统计年鉴找出数据。

2.用轮廓图、雷达图对数据进行表示。

三、实验使用的仪器设备、软件本实验需要上机实验,借助SPSS或Excel的图形功能加以实现。

四、实验记录与数据处理要求#在实验报告中,每位学生应该记录下主要的数据处理步骤和程序运行结果,并对运行结果进行分析,并给出完整的实验思考题的解答情况。

五、实验中的注意事项1.注意数据输入的方式,不能行列倒置;2.选择合适的Excel图形类型。

六、数据处理及实验步骤以北京、上海、陕西和甘肃四个省市人均生活消费支出情况为例,选取以下五个指标,(一)轮廓图1.在A1:F5中输入数据(含标题);2.选择数据区域A1:F5;?3.单击图表向导按钮,选“折线图”之“数据点折线图”格式;4.单击“下一步”按钮,完成操作。

按上述步骤得出运行结果,并将其记录下来,然后对结论进行分析,写入实验报告中。

(二)雷达图1.选择数据区域A1:F5;2.单击图表向导按钮,选“雷达图”之“数据点雷达图”格式;3.单击“下一步”按钮,完成操作。

按上述步骤得出运行结果,并将其复制到实验报告中。

)七、实验思考题1.除了雷达图和轮廓图之外,还有哪些图形可以表示多元数据并进行分析2.简述星座图的原理,并对四直辖市的人均生活支出作出星座图。

八、实验报告的基本要求(参见实验报告范本)(1)实验名称(2)基本步骤(3)运行结果(4)运行情况和结果分析(5)存在的问题和改进措施(6)实验思考题解答,含结论分析。

{。

上机部分-多元统计分析的SPSS实现PPT共79页

上机部分-多元统计分析的SPSS实现PPT共79页

46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
上机部分-多元统计分析的SPSS实现
1、战鼓一响,法律无声。——英国 2、任何法律的根本;不,不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律,也 ----即 明示道 理。— ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正,其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等,但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

多元统计分析上机操作
姓名:
班级:
学号:
题目:
为了研究某种疾病,对一批人同时测量了4个指标:β脂蛋白(x1),甘油三酯(x2),α脂蛋白(x3),前β脂蛋白(x4)。

按不同年龄、不同性别分为三组(20至35岁的女性、20至25岁的男性和35至50岁的男性),样本数据见下表,试问这三个组的4项指标间有无显著性差异(α=0.01)?并判断三个组的协差阵是否相等。

数据:
身体指标化验数据表
操作:
1、首先作正态性检验
将上述数据录入SPSS,依次点选Analyze-Descriptive Statistics-Explore进入Explore对话框,将x1、x2、x3、x4选入Dependent框中,点击Plots 按钮进入Plots对话框,选中Normality plots with test复选项以输出有关正态性检验的图表,OK运行,得到如下结果:
分析:由于样本数n=60<5000较小,在正态性检验表中用Shapiro-Wilk检验(W检验),由Sig.值可以看出x1,x2,x4服从正态分布,再结合Q-Q图,虽然x2稍有波动,但波动不大,再由于是小样本,可近似认为x1,x2,x3,x4服从正态分布。

2、均值检验
依次点击Analyze-General linear model-multivariate ,进入“multivariate ”对话框,输出结果如下:
(从4个指标x1,x2,x3,x4的整体来看0)有显著性差异,拒绝原假设,认为三组均值检验不通过。

实际上,GLM 模型是拟合了下面的模型:
01+X ββε=+X(分组变量)
式中,()1,2,3X x x x =
上面的多变量检验实际上是对该线性模型的显著性检验。

而模型未通过显著性检验,意味着分组变量的不同取值对X 的取值没有显著性影响,也就是说,不同组的指标整体是相同的。

3、
协差阵检验
依次点击Analyze-General linear model-multivariate ,进入“multivariate”对话框,将x1、x2、x3、x4这四个指标选入因变量列表框,将“group ”选入固定因子列表框。

在“multivariate”主对话框中点击“options”按钮,进入“options”对话框,在上方的“estimated marginal means”框架中,把“group”选入右边“display means for”列表框中,选中下方的“compare main effects”复选框;在下方的“display”框架中,选中“homogeneity tests”进行各组数据协差阵相等的检验;在显著性水平框中输入0.01。

结果如下:
上表是对三个组中各指标相等的假设的检验,由Sig.值可以看到,无论从哪个统计量来看,在0.01的显著性水平下,三个组的4项指标间是有显著差异的。

上表是协差阵相等的检验,检验统计量是Box…s M,由Sig.值可以认为三个组的
协差阵是相等的。

相关文档
最新文档