SPSS 优化设计

习题三 • 在matlab统计工具箱中使用函数 统计工具箱中使用函数 regress实现多元线性回归 实现多元线性回归 • 具体调用格式为： 具体调用格式为：
b=regress(y, x) [b, bint, r, stats]=regress(y, x, alpha)
5.402 5.79 8.413 3.425 5.593 8.701 12.945 12.654 8.461 10.078
标准差标准化
欧氏距离
最短距离聚类
习题2
• 某种水泥在凝固时放出的热量(卡/克)与水泥 中下列四种化学成分有关: X1,X2,X3,X4, 所测定数据如表1所示, 试建立与Y、与X1-X4的线性回归模型。 ( 可采用逐步回归方法) 可采用逐步回归方法
习题课
•通过 通过spss，sas，MATLAB，origin，excel 通过 ， ， ， ， 等软件进行计算； 等软件进行计算；
习题1：
表1给出了某农业生态经济系统各个区域单元的有关数据， 下面请运用系统聚类法，对该农业生态经济系统进行聚类 分析， (1)用标准差 标准差标准化方法，对9项指标的原始数据进行 标准差 处理； (2)采用欧氏距离 欧氏距离测度21个区域单元之间的距离； 欧氏距离 (3)选用最短距离 最短距离聚类法，计算类间的距离，对各样 最短距离 本（各区域单元）进行聚类，并作出聚类谱系图。
64.609 62.804 60.102 68.001 60.702 63.304 54.206 55.901 54.503 49.102
968.33 957.14 824.37 1 255.42 1 251.03 1 246.47 814.21 1 124.05 805.67 1 313.11
181.38 194.04 188.09 211.55 220.91 242.16 193.46 228.44 175.23 236.29
表1：实验数据
试验序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 X1 7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10 X2 26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68 X3 6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8 X4 60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12 Y 78.5 74.3 104.3 87.6 95.9 109.2 102.7 72.5 93.1 115.9 83.8 113.3 109.4
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
51.274 68.831 77.301 76.948 99.265 118.505 141.473 137.761 117.612 122.781
1.041 0.836 0.623 1.022 0.654 0.661 0.737 0.598 1.245 0.731
表1 某农业生态经济系统各区域单元的有关数据
人均耕地 面积x 森林覆盖 农民人均纯收 样本 人口密度 -2 2 /hm 序号 x 1 /( 人.km ) 率x 3 /% 入x 4 /( 元.人-1 ) 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 363.912 141.503 100.695 143.739 131.412 68.337 95.416 62.901 86.624 91.394 76.912 0.352 1.684 1.067 1.336 1.623 2.032 0.801 1.652 0.841 0.812 0.858 16.101 24.301 65.601 33.205 16.607 76.204 71.106 73.307 68.904 66.502 50.302 192.11 1 752.35 1 181.54 1 436.12 1 405.09 1 540.29 926.35 1 501.24 897.36 911.24 103.52 经济作物 人均粮食 占农作物 耕地占土 果园与林 产量x 5 播面比例 地面积比 地面积之 /(kg.人-1 ) x 6 /％ 率x 7 /％ 比x 8 /％ 295.34 452.26 270.12 354.26 586.59 216.39 291.52 225.25 196.37 226.51 217.09 26.724 32.314 18.266 17.486 40.683 8.128 8.135 18.352 16.861 18.279 19.793 18.492 14.464 0.162 11.805 14.401 4.065 4.063 2.645 5.176 5.643 4.881 2.231 1.455 7.474 1.892 0.303 0.011 0.012 0.034 0.055 0.076 0.001
4.005 9.11 19.409 11.102 4.383 10.706 11.419 9.521 18.106 26.724
4.066 4.484 5.721 3.133 4.615 6.053 6.442 7.881 5.789 7.16211 0.154 0.012 0.069 0.048 0.092