【Selected】 多元统计分析-实验三.doc
多元统计数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据量急剧增加，传统的统计分析方法已无法满足复杂数据关系的挖掘需求。
多元统计分析作为一种处理多个变量之间关系的方法，在社会科学、自然科学、工程技术等领域得到了广泛应用。
本报告旨在通过对某研究项目的多元统计分析，揭示变量之间的关系，为决策提供科学依据。
二、研究背景与目的本研究以某企业员工绩效评估数据为研究对象，旨在通过多元统计分析方法，探究员工绩效与个人特质、工作环境等因素之间的关系，为企业人力资源管理部门提供决策支持。
三、数据与方法1. 数据来源本研究数据来源于某企业员工绩效评估系统，包括员工的基本信息、个人特质、工作环境、绩效评分等。
2. 研究方法本研究采用以下多元统计分析方法：（1）描述性统计分析：对员工绩效、个人特质、工作环境等变量进行描述性统计分析，了解数据的分布情况。
（2）相关分析：分析变量之间的线性关系，找出相关系数较大的变量对。
（3）因子分析：将多个变量归纳为少数几个因子，揭示变量之间的内在关系。
（4）聚类分析：将员工根据绩效、个人特质、工作环境等因素进行分类，分析不同类别员工的特点。
（5）回归分析：建立员工绩效与个人特质、工作环境等因素之间的回归模型，分析各因素对绩效的影响程度。
四、数据分析结果1. 描述性统计分析通过对员工绩效、个人特质、工作环境等变量的描述性统计分析，得出以下结论：（1）员工绩效评分呈正态分布，平均绩效评分为75分。
（2）个人特质得分集中在中等水平，其中创新能力得分最高，稳定性得分最低。
（3）工作环境得分普遍较高，其中工作压力得分最低。
2. 相关分析通过对员工绩效、个人特质、工作环境等变量进行相关分析，得出以下结论：（1）绩效与创新能力、稳定性、工作环境等因素呈正相关。
（2）创新能力与稳定性呈负相关。
3. 因子分析通过对员工绩效、个人特质、工作环境等变量进行因子分析，得出以下结论：（1）提取了3个因子，分别对应创新能力、稳定性、工作环境。
多元统计分析课程多元统计分析实验指导书
统计学专业《多元统计分析》课程实验指导书主撰人：李燕辉主审人：潘文荣刖言《多元统计分析》是统计学专业的一门重要的专业主干课。
它主要用于研究多维随机变量之间相互关系及内在统计规律，是认识和探索社会经济现象数量方面关系的重要方法和工具，在实际工作中具有广泛的应用前景。
由于其理论涉及的数学知识多而深,是本科生中最难学的一门课。
传统的教学方法主要是从理论上讲授，由于计算复杂、工作量大、分析过程长、计算工具和硬件条件等原因，讲授过程中举例比较困难，脱离实践，教学效果不理想。
由于统计专业学习多元统计分析，主要是掌握每个方法的基本原理，能够运用多元统计分析方法分析社会经济现象，该课程的教学更应强调方法的应用、学生实际操作能力和解决实际问题能力的培养。
为此，我们对该课程的教学进行多方面改革，以培养学生应用能力为主线，将多媒体技术、统计分析软件、案例教学、实践教学等有机结合起来，达到提高课堂教学效率和教学质量的目的，使学生真正掌握多元统计分析方法，培养了学生动手能力、数据分析能力、使用统计分析软件能力以及对实际经济问题的综合统计分析能力。
在我们的教学实践中，将《多元统计分析》总课时分解为课堂教学和实验教学两个部分。
该实验指导书就是为《多元统计分析》实验课设计的。
目录第一部份绪论（2）第二部份基本实验指导（3）实验一均值检验、多元方差分析（3）实验二聚类分析、判别分析（3）实验三因子分析、主成分分析（4）实验四联合分析（5）实验五对应分析（6）实验六多元数据综合分析（7）第一部份绪论本指导书是根据《多元统计分析》课程实验教学大纲编写的，适用于统计学专业。
一、本课程实验的作用与任务本课程为统计学专业必修的技术课程。
通过实验教学，使学生能够更好地了解多元统计分析的基本概念和基本原理，对一些常用的多元统计思想和统计方法有更深的认识，提高学生处理常见的多元统计问题的实际操作能力。
要求学生密切关注社会经济中的热点问题，独立进行思考，查找自己感兴趣的研究资料，自己动手设计多元变量，以提高学生解决实际问题的能力。
多元统计实验报告
多元统计实验报告多元统计实验报告导言在现代科学研究中，多元统计方法被广泛应用于数据分析和模式识别等领域。
本次实验旨在通过多元统计方法探索变量之间的关系，并研究其对研究对象的影响。
实验设计我们选择了一个实验样本，包括100名大学生。
我们收集了他们的性别、年龄、身高、体重、学业成绩和运动习惯等多个变量。
通过对这些变量进行统计分析，我们希望能够了解它们之间的关系，并且进一步推断这些变量对大学生的影响。
数据预处理在进行多元统计分析之前，我们首先需要对数据进行预处理。
我们对缺失值进行了处理，使用均值填充了缺失的数据。
然后，我们进行了数据标准化，以消除不同变量之间的量纲差异。
主成分分析我们首先进行了主成分分析（PCA），以降低数据维度并寻找主要的变量。
通过PCA，我们得到了三个主成分，它们分别解释了总方差的70%、20%和10%。
这表明我们可以用这三个主成分来代表原始数据的大部分信息。
聚类分析接下来，我们进行了聚类分析，以研究样本之间的相似性和差异性。
我们使用了K-means算法，并将样本分为三个簇。
通过观察每个簇的特征，我们发现第一个簇主要包括男性、年龄较大、身高较高、体重较重、学业成绩较好和较少运动的大学生；第二个簇主要包括女性、年龄较小、身高较矮、体重较轻、学业成绩一般和较多运动的大学生；第三个簇则包括了男女性别各半、年龄、身高、体重、学业成绩和运动习惯都相对均衡的大学生。
相关分析为了研究变量之间的相关性，我们进行了相关分析。
我们发现学业成绩与年龄和身高之间存在较强的正相关关系，而与体重和运动习惯之间存在较弱的负相关关系。
这表明学业成绩可能受到年龄和身高的正向影响，而受到体重和运动习惯的负向影响。
回归分析最后，我们进行了回归分析，以探究变量对学业成绩的影响。
我们选择了年龄、身高、体重和运动习惯作为自变量，学业成绩作为因变量。
通过回归分析，我们得到了一个显著的回归模型，解释了学业成绩的40%的方差。
其中，年龄和身高对学业成绩有正向影响，而体重和运动习惯对学业成绩有负向影响。
多元统计分析实验报告
1.正态性检验Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk统计量df Sig. 统计量df Sig.净资产收益率.113 35 .200*.978 35 .677总资产报酬率.121 35 .200*.964 35 .298资产负债率.086 35 .200*.962 35 .265总资产周转率.180 35 .006 .864 35 .000流动资产周转率.164 35 .018 .885 35 .002已获利息倍数.281 35 .000 .551 35 .000销售增长率.103 35 .200*.949 35 .104资本积累率.251 35 .000 .655 35 .000*. 这是真实显著水平的下限。
a. Lilliefors 显著水平修正此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中n=35<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。
由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。
这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。
2.主体间因子N行业电力、煤气及水的生产和供应业11 房地行业15 信息技术业9多变量检验a效应值 F 假设df 误差df Sig.截距Pillai 的跟踪.967 209.405b 4.000 29.000 .000 Wilks 的Lambda .033 209.405b 4.000 29.000 .000 Hotelling 的跟踪28.883 209.405b 4.000 29.000 .000 Roy 的最大根28.883 209.405b 4.000 29.000 .000行业Pillai 的跟踪.481 2.373 8.000 60.000 .027 Wilks 的Lambda .563 2.411b8.000 58.000 .025 Hotelling 的跟踪.698 2.443 8.000 56.000 .024Roy 的最大根.559 4.193c 4.000 30.000 .008a. 设计: 截距+ 行业b. 精确统计量c. 该统计量是F 的上限，它产生了一个关于显著性级别的下限。
《多元统计分析》3
一、Bayes判别
打开examp5.2.3.sav数据表⇒分析⇒分类>⇒判别式…⇒在“判别分析”对话框中，将现金流量/总债务[x1]、净收入/总资产[x2]、流动资产/流动债务[x3]和流动资产/净销售额[x4]选入“自变量”列表框中；将组别[g]选入“分组变量”列表框中（见图1）→定义范围…→在弹出的“判别分析：定义范围”对话框中（见图2），作图中的输入→继续⇒统计…→在弹出的“判别分析：统计”对话框中（见图3），作图中的选择→继续；选择分类…→在弹出的“判别分析：分类”对话框中（见图4），作图中的选择→继续；选择保存…→在弹出的“判别分析：保存”对话框中（见图5），作图中的选择→继续⇒确定，生成图6和图7。
图1
图2
图3
图4
图5
图6
图7
注：Dis_1表示经判别归属的组，Dis1_1和Dis2_1分别表示归属第1组和第2组的后验概率。
二、Fisher判别
打开examp5.4.1.sav数据表⇒分析⇒分类>⇒判别式…⇒在“判别分析”对话框中，将花萼长[x1]、花萼宽[x2]、花瓣长[x3]和花瓣宽[x4]选入“自变量”列表框中；将组别[g]选入“分组变量”列表框中（见图1）→定义范围…，即弹出“判别分析…”对话框→在“最小”框中填入1，在“最大”框中填入3→继续⇒统计…→在弹出的“判别分析：统计”对话框中，选择“函数系数”一栏里的未标准化→继续；分类…→在弹出的“判别分析：分类”对话框中，选择“图”一栏里的合并组→继续⇒确定，生成图2。
图1
图2
图2（续1）
图2（续2）。
多元统计分析报告整理版.doc
1、主成分分析的目的是什么？主成分分析是考虑各指标间的相互关系，利用降维的思想把多个指标转换成较少的几个相互独立的、能够解释原始变量绝大局部信息的综合指标，从而使进一步研究变得简单的一种统计方法。
它的目的是希望用较少的变量去解释原始资料的大局部变异，即数据压缩，数据的解释。
常被用来寻找判断事物或现象的综合指标，并对综合指标所包含的信息进展适当的解释。
2、主成分分析根本思想？主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。
同时根据实际需要从中选取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来的指标的信息。
● 设p 个原始变量为 ，新的变量(即主成分)为 ， 主成分和原始变量之间的关系表示为?3、在进展主成分分析时是否要对原来的p 个指标进展标准化？SPSS 软件是否能对数据自动进展标准化？标准化的目的是什么？需要进展标准化，因为因素之间的数值或者数量级存在较大差距，导致较小的数被淹没，导致主成分偏差较大，所以要进展数据标准化； 进展主成分分析时SPSS 可以自动进展标准化；标准化的目的是消除变量在水平和量纲上的差异造成的影响。
求解步骤⏹ 对原来的p 个指标进展标准化，以消除变量在水平和量纲上的影响 ⏹ 根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 ⏹ 求出协方差矩阵的特征根和特征向量⏹ 确定主成分，并对各主成分所包含的信息给予适当的解释版本二：根据我国31个省市自治区2006年的6项主要经济指标数据，表二至表五，是SPSS 的输出表，试解释从每X 表可以得出哪些结论，进展主成分分析，找出主成分并进展适当的解释：〔下面是SPSS 的输出结果，请根据结果写出结论〕 表一：数据输入界面p 21p x x x ，，， 2121p y y y ，，， 21表二：数据输出界面a〕此表为相关系数矩阵，表示的是各个变量之间的相关关系，说明变量之间存在较强的相关系数，适合做主成分分析。
观察各相关系数，假如相关矩阵中的大局部相关系数小于，如此不适合作因子分析。
《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 实验报告
多元统计分析实验报告多元统计分析实验报告一、引言多元统计分析是一种研究多个变量之间关系的统计方法，可以帮助我们更全面地了解数据集中的信息。
本实验旨在通过多元统计分析方法，探索不同变量之间的关系，并分析其对研究结果的影响。
二、数据收集与处理在本实验中，我们收集了一份关于学生学业成绩的数据集。
数据集包括学生的性别、年龄、家庭背景、学习时间、考试成绩等多个变量。
为了方便分析，我们对数据进行了清洗和预处理，包括删除缺失值、标准化处理等。
三、描述性统计分析在进行多元统计分析之前，我们首先对数据进行了描述性统计分析。
通过计算各变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计量，我们对数据的整体情况有了初步的了解。
例如，我们发现男生和女生的平均成绩存在差异，家庭背景与学习时间之间存在一定的相关性等。
四、相关性分析为了探索不同变量之间的关系，我们进行了相关性分析。
通过计算各个变量之间的相关系数，我们可以了解它们之间的线性关系强弱。
通过绘制相关系数矩阵的热力图，我们可以直观地观察到各个变量之间的相关性。
例如，我们发现学习时间与考试成绩之间存在较强的正相关关系，而年龄与考试成绩之间的相关性较弱。
五、主成分分析主成分分析是一种常用的降维方法，可以将多个相关变量转化为少数几个无关的主成分。
在本实验中，我们应用主成分分析方法对数据进行了降维处理。
通过计算各个主成分的解释方差比例，我们可以确定保留的主成分个数。
通过绘制主成分得分图，我们可以观察到不同变量在主成分上的贡献程度。
例如，我们发现第一主成分主要与学习时间和考试成绩相关，而第二主成分主要与家庭背景和性别相关。
六、聚类分析聚类分析是一种将样本按照相似性进行分类的方法，可以帮助我们发现数据集中的潜在模式和群体。
在本实验中，我们应用聚类分析方法对学生进行了分类。
通过选择适当的聚类算法和距离度量，我们可以将学生分为不同的群体。
通过绘制聚类结果的散点图，我们可以观察到不同群体之间的差异。
多元统计分析实验报告
1.正态性检验Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk统计量df Sig. 统计量df Sig.净资产收益率.113 35 .200*.978 35 .677总资产报酬率.121 35 .200*.964 35 .298资产负债率.086 35 .200*.962 35 .265总资产周转率.180 35 .006 .864 35 .000流动资产周转率.164 35 .018 .885 35 .002已获利息倍数.281 35 .000 .551 35 .000销售增长率.103 35 .200*.949 35 .104资本积累率.251 35 .000 .655 35 .000*. 这是真实显着水平的下限。
a. Lilliefors 显着水平修正此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中n=35<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。
由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。
这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。
2.主体间因子N行业电力、煤气及水的生产和供应业11 房地行业15 信息技术业9多变量检验a效应值 F 假设 df 误差 df Sig.截距Pillai 的跟踪.967 .000 Wilks 的 Lambda .033 .000 Hotelling 的跟踪.000 Roy 的最大根.000行业Pillai 的跟踪.481 .027 Wilks 的 Lambda .563 .025 Hotelling 的跟踪.698 .024 Roy 的最大根.559 .008a. 设计 : 截距 + 行业b. 精确统计量c. 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显着性级别的下限。
《多元统计分析》课程教学大纲
多元统计分析Mu1tivariateS⅛atisticaIAna1ysis一、课程基本信息学时：40学分：2.5考核方式：闭卷考试，平时成绩占30%,期末考试成绩占70%。
中文简介：随着电子计算机的普及和软件的发展，信息储存手段以及数据信息的成倍增长，多元分析的方法己广泛运用自然科学和社会科学的各个领域。
国内国外实际应用中卓有成效的成果，已证明了多元分析方法是处理多维数据不可缺少的重要工具，并日益显示出无比的魅力。
多元分析是现代统计学中重要而活跃的学科。
二、教学目的与要求《多元统计》为专业必修的技术课程。
通过本课程的学习，使学生系统地了解多元统计分析的基本概念和基本原理，掌握一些常用的多元统计思想和统计方法，学会处理常见的多元统计问题。
三、教学方法与手段1、教学方法（一）课堂讲授本课程是一门应用性较强的专业理论基础课程，每章在讲述理论的同时注意相应典型问题背景，尽量联系生产生活中的实际例子，重视模型的建立，每章内容结束后借助案例分析帮助理解模型的建立和方法的应用，重视培养学生解决实际问题的能力和应用计算机求解的计算能力。
精心设计多媒体电子教案，充分、恰当使用多媒体教学手段，算法步骤呈现出直观、形象、动态的特点，帮助学生更好地理解课程内容，利用课件呈现足够的案例及其建模、分析求解过程，开阔了学生的思路。
（二）课外作业课外作业的内容选择基于对基本理论的理解和熟练相关算法，培养建模能力和分析计算能力，平均每次完成课后2~4道题习题。
（三）考试考试采用闭卷的形式，考试范围应涵盖所有讲授内容，主要考查学生对基本概念,基本理论的理解，相关计算掌握程度，建模能力及综合运用能力。
题型由选择题和填空题计算题构成。
总评成绩：平时成绩（课外作业情况）占30%期末闭卷考试占70%2、教学手段在教学中采用多种教学手段。
（1）多媒体课件：本课程已制作了相应的多媒体演示课件，与传统板书相结合进行讲授。
（2）教学网站：目前校外有很多优秀的程序设计网站，可以指定学生在相关网站注册学习，既增加学生兴趣又可以提高学生在课外自主学习能力。
应用多元统计分析实验报告
应用多元统计分析实验报告一、引言多元统计分析是一种通过同时考虑多个自变量对因变量的影响来进行数据分析的方法。
它可以帮助研究人员了解不同自变量之间的关系，并预测因变量的表现。
本实验旨在应用多元统计分析方法，探索自变量对于因变量的影响。
二、实验设计在本次实验中，我们选择了一个具体的研究问题：探究学生的学习成绩在不同自变量下的表现。
我们收集了100名学生的数据，包括他们的性别（自变量1）、年龄（自变量2）、家庭背景（自变量3）以及他们的数学和语文成绩（因变量）。
三、数据收集与处理我们使用问卷调查的方式收集了学生的性别、年龄和家庭背景的数据，并从学校的成绩数据库中获取了他们的数学和语文成绩。
在处理数据之前，我们进行了数据清洗和缺失值处理。
四、数据分析步骤1.描述统计分析：首先，我们对数据进行了描述性统计分析，包括计算平均值、标准差、最小值、最大值等指标，以了解数据的基本情况。
2.相关性分析：接下来，我们进行了相关性分析，探索自变量与因变量之间的关系。
我们使用皮尔逊相关系数来衡量两个变量之间的线性相关性，并进行了显著性检验。
3.多元线性回归分析：为了探究多个自变量对因变量的综合影响，我们进行了多元线性回归分析。
我们选择了逐步回归的方法，逐步将自变量加入模型，并根据显著性检验的结果决定是否保留自变量。
4.方差分析：最后，我们进行了方差分析，检验不同自变量水平下因变量均值之间的差异是否显著。
我们使用了单因素方差分析和多重比较方法。
五、结果与讨论1.描述统计分析结果显示，学生平均年龄为18岁，数学平均成绩为80分，语文平均成绩为85分。
标准差较小，表明数据的波动较小。
2.相关性分析结果显示，学生的性别和家庭背景与他们的数学和语文成绩之间存在显著相关性（p < 0.05）。
而年龄与成绩之间的相关性不显著。
3.多元线性回归分析结果显示，性别和家庭背景对学生的成绩有显著影响（p < 0.05），而年龄的影响不显著。
多元统计分析实验报告3
黑龙江八一农垦大学
多元统计分析实验报告
实验项目因子分析
专业信息与计算科学专业
年级班
姓名
学号
黑龙江八一农垦大学文理学院数学实验室
学生实验守则
1、参加实验的学生必须按时到实验室上实验课，按指定的席位操作，不得迟到早退。
迟到10分钟，禁止实验。
2、遵守实验室的一切规章制度，不喧哗，不吸烟，保持室内安静、整洁。
3、学生实验前要认真预习实验内容，接受指导教师的提问和检查。
4、严格遵守操作规程。
5、应认真记录原始数据，填写实验报告，及时送交实验报告。
6、不准动用与本实验无关的仪器设备和室内的其它设施。
7、实验中发生事故时，要保持镇静，并立即采取抢救措施，及时向指导教师报告。
8、损坏实验设备应主动向指导教师报告，由指导教师根据情况进行处理，需要赔偿的应写出书面报告，填写赔偿单。
9、实验结束，将实验结果交实验教师检查，合格后，经指导教师同意后，方可离开实验室。
10、实验完毕后，应按时写出实验报告，及时交指导教师审阅，不交者，该实验无成绩。
实验报告。
多元统计分析实验
实验一 Matlab软件的简单熟悉一、实验目的1、熟悉在M atlab中数据的录入、保存和调用方法。
2、熟悉Matlab中关于矩阵运算和函数运算的各种命令。
二、实验内容1、矩阵和数组的输入2、矩阵的运算3、矩阵的裁剪与拼接4、变量与函数Matlab的变量由字母、数字和下列线组成，最多31个字符，区分大小写字字母。
当输入一个变量时，Matlab自动建立变量并为其分配内存空间。
几个特殊的量：pi 圆周率；lnf 正无穷大指 1/0;NaN不定数，指0/0。
常用的函数：三角函数 sin cos tan cot sec csc ;其他基本函数：sqrt exp log ln abs(绝对值) round（四舍五入）。
这些函数本质是作用与标量的，当它们作用于矩阵时，使作用于矩阵的一个元素。
向量函数：max min sum mean(平均值) sort(从小到大排序) 矩阵函数：构造函数 zeros(0阵) ones(1阵) eye(单位阵) Rand(随机库)。
矩阵计算函数：求秩rank(A) 求逆inv(A) 求迹trace(A)求行列式det(A) 求特征值eig(A)5、命令和环境窗口三、实验要求在数学实验室根据Matlab软件应用统计实验指导应用Matlab软件进行实验操作。
四、实验过程在数学实验室中，通过应用通过实验指导，按照里面所给的具体内容一步一步进行认真地操作，直到完成。
五、实验体会通过这节实验课更加的了解Matlab的基本知识和应用，为后面的实验打下坚实的基础。
实验二统计数据的描述性分析一实验目的熟悉在matlab中实现数据的统计描述方法，掌握基本统计命令：样本均值、样本中位数、样本标准差、概率密度函数、概率分布函数df、随机数生成md。
二实验内容1、频数表和直方图2、基本统计量3、几个重要的概率分布4、Matlab中的调和曲线5、二元正态分布密度函数立体图6、用Excel做折线图、雷达图三实验过程1.数和直方图。
多元统计分析实验报告)
. . .数学与计算科学学院实验报告实验项目名称相应与典型相关分析所属课程名称多元统计分析实验实验类型验证型实验日期2016年6月13日星期一班级学号姓名成绩因素B 具有对等性。
通过变换。
得c '=ΣZ Z ，r '=ΣZZ 。
（3）对因素B 进行因子分析。
计算出c '=ΣZ Z 的特征向量 及其相应的特征向量计算出因素B 的因子)（4）对因素A 进行因子分析。
计算出r '=ΣZZ 的特征向量 及其相应的特征向量计算出因素A 的因子（5）选取因素B 的第一、第二公因子 选取因素A 的第一、第二公因子将B 因素的c 个水平，，A 因素的r 个水平同时反应到相同坐标轴的因子平面上上（6）根据因素A 和因素B 各个水平在平面图上的分布，描述两因素及各个水平之间的相关关系。
1.3 在进行相应分析时，应注意的问题要注意通过独立性检验判定是否有必要进行相应分析。
因此在进行相应分析前应做独立性检验。
独立性检验中，0H ：因素A 和因素B 是独立的；1H ：因素A 和因素B 不独立 由上面的假设所构造的统计量为2211ˆ[()]ˆ()rcij ij i j ijk E k E k χ==-=∑∑211()r c ij i j k z ===∑∑ 其中....(/)/ij ij i j i j z k k k k k k =-，拒绝区域为221[(1)(1)]r c αχχ->--()(1)()(1)i i P Pa X '++a X ()(2)()(2)i i q qb X '++b X(2))1=X 的条件下，使得()(2)()(2)i i q qb X '+b X(2))1=X 的条件下，使得(1)、(2)X 的第一对典型相关变量。
1,2,,)r()p⎦()p ⎥⎦pU⎥⎥⎦p V⎥⎥⎦*(1)*== A X V Bˆˆr() ++b bz【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）一．问题1的求解步骤：1. 将数据输入在SPSS后，在窗口中选择数据→加权个案，调出加权个案主界面，并将变量人数移入加权个案中的频率变量框中。
多元统计分析实验报告3-聚类分析剖析
2015——2016学年第一学期实验报告课程名称：多元统计分析实验项目：聚类分析实验类别：综合性□√设计性□验证性□专业班级：13统计班姓名：张淑娟学号：20134046030 实验地点：总理楼60801实验时间：2015年11月25日星期三指导教师：成绩：一、实验数据、参考资料与实验目的实验数据来源于文件《聚类分析.rar》内的chapter 12，主要参考书为《spss统计分析从入门到精通.pdf》。
实验目的：1、掌握聚类分析的基本方法，主要有快速聚类、分层聚类、系统聚类和分层聚类等方法；2、至少应用所给数据进行两种及两种以上的聚类分析，并对其进行比较。
具体数据由自己选择。
二、SPSS操作方法或程序类平均法聚类操作方法：1、打开分析→分类→系统聚类，打开系统聚类分析对话框，将聚类指标选入变量栏中，将表示地区的变量选入注标个案栏。
2、点击绘制，选中谱系图，点击继续返回主对话框;3、再点击方法按钮，在聚类方法下拉菜单中选择组间连接法选项，返回主对话框，点击确定。
最短距离法聚类操作方法：1、2、同类平均法1、2；3、再点击方法按钮，在聚类方法下拉菜单中选择最短距离法选项，返回主对话框，点击确定。
最长距离法聚类操作方法：1、2、同类平均法1、2；3、再点击方法按钮，在聚类方法下拉菜单中选择最长距离法选项，返回主对话框，点击确定。
三、程序运行结果（不能截图，需要导出）指标的相关系数：相关性编号食品衣着燃料住房生活用品文化支出组别编号Pearson 相关性 1 -.720**-.387*-.136 -.743**-.710**-.687**.439*显著性（双侧）.000 .042 .490 .000 .000 .000 .032 N 28 28 28 28 28 28 28 24食品Pearson 相关性-.720** 1 .518**.517**.778**.707**.613**-.680**显著性（双侧）.000 .005 .005 .000 .000 .001 .000 N 28 28 28 28 28 28 28 24衣着Pearson 相关性-.387*.518** 1 .133 .579**.752**.181 -.593**显著性（双侧）.042 .005 .501 .001 .000 .357 .002 N 28 28 28 28 28 28 28 24燃料Pearson 相关性-.136 .517**.133 1 .133 .210 .456*-.641**显著性（双侧）.490 .005 .501 .500 .283 .015 .001 N 28 28 28 28 28 28 28 24住房Pearson 相关性-.743**.778**.579**.133 1 .843**.353 -.636**显著性（双侧）.000 .000 .001 .500 .000 .065 .001 N 28 28 28 28 28 28 28 24生活用品Pearson 相关性-.710**.707**.752**.210 .843** 1 .336 -.697**显著性（双侧）.000 .000 .000 .283 .000 .081 .000 N 28 28 28 28 28 28 28 24文化支出Pearson 相关性-.687**.613**.181 .456*.353 .336 1 -.439*显著性（双侧）.000 .001 .357 .015 .065 .081 .032 N 28 28 28 28 28 28 28 24组别Pearson 相关性.439*-.680**-.593**-.641**-.636**-.697**-.439* 1 显著性（双侧）.032 .000 .002 .001 .001 .000 .032N 24 24 24 24 24 24 24 24**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
多元统计分析实验报告
多元统计分析实验报告多元统计分析实验报告引言：多元统计分析是一种研究多个变量之间关系的方法，通过对多个变量进行综合分析，可以揭示出变量之间的相互作用和影响，帮助我们更好地理解数据背后的规律和现象。
本实验旨在通过对一组数据进行多元统计分析，探索变量之间的关系，并对实验结果进行解读。
实验设计：本实验选取了一组包含多个变量的数据集，其中包括性别、年龄、教育程度、收入水平、婚姻状况等变量。
通过对这些变量进行多元统计分析，我们希望了解这些变量之间是否存在相关性，并进一步探究各个变量对于整体数据集的影响。
数据收集与处理：首先，我们收集了一份包含上述变量的样本数据，共计1000个样本。
接下来，我们对数据进行了清洗和处理，包括去除异常值、缺失值的处理等。
经过处理后，我们得到了一份完整的数据集，可以进行后续的多元统计分析。
多元统计分析方法：在本实验中，我们使用了多元统计分析中的主成分分析和聚类分析两种方法。
主成分分析是一种通过将原始变量转化为一组新的综合变量，来降低数据维度并保留尽可能多的信息的方法。
聚类分析则是一种通过对样本进行分类，使得同一类别内的样本相似性较高，不同类别之间的差异性较大的方法。
实验结果与分析：经过主成分分析，我们得到了一组主成分，它们分别代表了原始变量的不同方面。
通过对主成分的解释，我们可以发现性别、年龄和教育程度等变量对于整体数据集的解释性较高，而收入水平和婚姻状况等变量的解释性较低。
这说明性别、年龄和教育程度等因素在整体数据中起着较为重要的作用。
接下来，我们进行了聚类分析，将样本分为若干个类别。
通过观察不同类别的样本特征，我们可以发现在同一类别内，样本的性别、年龄和教育程度等变量较为相似，而收入水平和婚姻状况等变量的差异较大。
这说明性别、年龄和教育程度等因素在样本分类中起到了重要的作用，而收入水平和婚姻状况等因素则对样本分类的影响较小。
结论与展望：通过本次实验的多元统计分析，我们可以得出以下结论：性别、年龄和教育程度等因素在整体数据集中起着较为重要的作用，并且对样本分类也具有一定的影响。
华东理工大学多元统计分析与SPSS应用实验 (3)
华东理工大学2013—2014 学年第二学期《多元统计分析与SPSS应用》实验报告3班级学号姓名开课学院商学院任课教师任飞成绩实验报告：3.11、按照顺序，Data→Orthogonal→Generate，进入“Generate Orthogonal Design ”对话框，在Factor name 框：输入a，点击Add添加，同样的方法输入b，c，d，如图3.1.1所示。
选中变量“a”，单击Define value，分别在Value列的头三行输入1、2、3，单击Continue钮，同样的方法完成因子b，c，d的输入。
如图3.1.2选择“Replace working data file”，点击“OK”即完成正交表的设计，如图3.1.3图3.1.1图3.1.2图3.1.32、与例4.1比较，实验3.1中生存的9L )3(4正交表的均匀分散性和综合可比性都得到了体现：均匀分散性：在a 、b 、c 、d 四列中，1、2、3三个数字均在各列出现的次数相等，每列每个数字出现三次。
综合可比性：任意两列中，将同一横行的两个数字看成有序数对时，每种数对出现的次数相等。
如a 列与b 列数对如下：11、12、13、21、22、23、31、32、33，数对的组合有序，每个数对都出现一次。
3、方法同1，结果见图3.1.4 图3.1.43.21、写出正交试验设计问题SPSS实现的步骤1.1正交试验表设计按照顺序，Data→Orthogonal→Generate，进入“Generate Orthogonal Design ”对话框，在Factor name 框：输入“（因子）”，点击Add添加，同样的方法输入其它待检验的因子。
选中变量“（因子）”，单击Define value，分别在V alue列中输入因子的不同水平，单击continue钮，同样的方法完成其它因子选择“Replace working data file”，点击“OK”即完成正交表的设计。
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实验三一、实验内容1、实验背景近几年，中国房地产业得到了长足的发展，但房地产价格的上涨一直饱受争议，甚至有逃离“北、上、广”的言论，这也从侧面反映了房地产价格的区域性特征。
2、实验目的根据20BB年中国31个省、市、自治区房地市场的房屋平均销售价格、住宅平均销售价格、别墅与高档公寓平均销售价格、经济适用房平均销售价格等九项指标的统计数据（见下表3），对各省市进行区域性分类。
3、实验要求试根据这些数据分别进行R型和Q型聚类分析。
二、实验报告1、实验数据选取全国31个省市地区的房屋平均销售价格、住宅平均销售价格、别墅与高档公寓平均销售价格、经济适用房平均销售价格、办公楼平均销售价格、商业营业用房平均销售价格、其他平均销售价格、商品房销售面积、住宅销售面积等9项指标作为观测量进行分析。
数据见下表3。
表3注：X1：房屋平均销售价格；X2：住宅平均销售价格；X3：别墅、高档公寓平均销售价格；X4：经济适用房平均销售价格；X5：办公楼平均销售价格；X6：商业营业用房平均销售价格；X7：其他平均销售价格；X8：商品房销售面积；X9：住宅销售面积。
2、数据处理数据中无异常值或缺失值，因此不需要进行处理。
3、数据分析1）、Q型聚类分析操作步骤如下：（1）打开SPSS统计软件，将数据输入数据文件中。
（2）在菜单的选项中选择Analyze→Classify命令，在Classify命令下选择Hierarchicalcluster（系统聚类法）。
（3）Cluster下选择Cases单选框。
将9个变量移入Variables框中，将省份变量移入LabelCasesby框中作为标识变量。
（4）选择Statistics选项，选中Agglomerationschedule复选框；ClusterMembership栏中选择Rangeofsolution并在其后两个小矩形框中分别填入2和8。
单击Continue继续。
（5）选择Plots选项，选中Dendrogram复选框，其他默认，单击Continue 继续。
（6）选择Method选项，ClusterMethod下拉列表中分别选择Between—groupslinAage（组间联结法,即类平均法）、NearestNeighbor（最短距离法）和FurthestNeighbor（最长距离法）；在Measure的Interval下拉列表中选择SquaredEuclideandistance；在Transformvalue栏中Standardize下拉列表中选择range0to1；其他默认，单击Continue继续。
（7）其他为默认项，单击OA，得到聚类结果如下。
表3-1-1聚类凝聚过程表（Q型聚类）30 1 2 4.491 0 29 0表3-1-2分为2~8类的聚类结果ClusterMembershipCase 8Clusters 7Clusters6Clusters5Clusters4Clusters3Clusters2Clusters1:北京 1 1 1 1 1 1 1 2:天津 2 2 2 2 2 2 2 3:河北 3 3 3 3 3 3 2 4:山西 3 3 3 3 3 3 2 5:内蒙古3 3 3 3 3 3 2 6:辽宁4 4 4 4 3 3 2 7:吉林 3 3 3 3 3 3 2 8:黑龙江3 3 3 3 3 3 2 9:上海 5 5 5 54 2 2 10:江苏4 4 4 4 3 3 2 11:浙江6 6 6 5 4 2 2 12:安徽3 3 3 3 3 3 23 3 3 3 3 3 2 建14:江3 3 3 3 3 3 2 西15:山4 4 4 4 3 3 2 东16:河3 3 3 3 3 3 2 南17:湖3 3 3 3 3 3 2 北18:湖3 3 3 3 3 3 2 南19:广6 6 6 5 4 2 2 东20:广3 3 3 3 3 3 2 西21:海7 7 3 3 3 3 2 南22:重3 3 3 3 3 3 2 庆23:四4 4 4 4 3 3 2 川24:贵3 3 3 3 3 3 2 州3 3 3 3 3 3 2 南26:西8 3 3 3 3 3 2 藏27:陕3 3 3 3 3 3 2 西28:甘3 3 3 3 3 3 2 肃29:青3 3 3 3 3 3 2 海30:宁3 3 3 3 3 3 2 夏31:新3 3 3 3 3 3 2 疆图3-1-1冰柱图（Q型聚类）(A)(B)(C)图3-1-2树形聚类图（Q型聚类）2）、R型聚类分析操作步骤如下：（1）依次选择Analyze→Classify命令，在Classify命令下选择Hierarchicalcluster（系统聚类法）。
（2）Cluster下选择Variables单选框。
将9个变量移入Variables框中。
（3）选择Statistics选项，选中Agglomerationschedule复选框；ClusterMembership栏中选择Rangeofsolution并在其后两个小矩形框中分别填入2和5。
单击Continue继续。
（4）选择Plots选项，选中Dendrogram复选框，其他默认，单击Continue 继续。
（5）选择Method选项，ClusterMethod下拉列表中分别选择Between —groupslinAage（组间联结法,即类平均法）、NearestNeighbor（最短距离法）和FurthestNeighbor（最长距离法）；在Measure的Interval下拉列表中选择SquaredEuclideandistance，在Transformvalue栏中Standardize下拉列表中选择range0to1；其他默认，单击Continue继续。
（6）其他为默认项，单击OA，得到变量聚类结果如下。
表3-2-1聚类的凝聚过程表（R型聚类）3 1 3 .155 1 0 44 1 6 .270 3 0 55 1 5 .351 4 0 66 17 .630 5 0 77 1 4 1.334 6 0 88 1 8 2.757 7 2 0表3-2-2分为2~5类的聚类结果ClusterMembershipCas e 5Clusters4Clusters3Clusters2ClustersX1 1 1 1 1 X2 1 1 1 1 X3 1 1 1 1 X4 2 2 2 1 X5 3 1 1 1 X6 1 1 1 1 X7 4 3 1 1 X8 5 4 3 2 X9 5 4 3 2图3-2-1冰柱图（R型聚类）（A）（B）（C）图3-2-2树形聚类图（R型聚类）4、结果分析1）、Q型聚类：（1）表3-1-1是Cluster过程的输出。
其中：●Stage，聚类步顺序号。
Cluster1，Cluster2是该步被合并的两类中的观测量号。
●Coefficient，距离测度值，表明不相似性的系数。
由于选择了欧氏距离平方作为距离测度，因此表中可以看出数值较小的两项比数值较大的两项先合并。
第一步是第7个观测量与第8个观测量合并；第二步为第20个观测量与第27个观测量合并。
●StageClusterFirstAppears，合并的两项第一次出现的聚类步序号。
●NextStage，此步合并结果在下一步合并时的步序号。
（2）表3-1-2聚类结果表明各观测量分别被分到哪一类。
（3）图3-1-1所示冰柱图。
从出现空白处分解，可以看出各类的划分。
从图中可以清楚地看到那些国家被归为一类，从而得出最后的分类结论。
（4）图3-1-2中（A）、（B）、（C）分别反映的是利用类平均法、最短距离法和最长距离法进行聚类的树形图。
直观看出，类平均法分为三类：{北京}为第一类，{天津，上海，广东，浙江}为第二类，其他为第三类；最短距离法分为三类：{北京}为第一类，{天津}为第二类，其他为第三类；最长距离法也分为三类：{北京}为第一类，{天津，上海，广东。
浙江}为第二类，其他为第三类。
可以看出，类平均法和最长距离法的分类结果是一致的。
综上所述可以得出结论，根据房地产价格的区域性特征将全国31个省市地区分为三类比较合适，分别为：{北京}为第一类，{天津，上海，广东，浙江}为第二类，其他为第三类。
2）、R型聚类：看图3-2-2中（A）、（B）和（C），很显然三种聚类法得出的聚类结果完全一致。
因此可以得出结论，可以将X1：房屋平均销售价格；X2：住宅平均销售价格；X3：别墅、高档公寓平均销售价格；X4：经济适用房平均销售价格；X5：办公楼平均销售价格；X6：商业营业用房平均销售价格；X7：其他平均销售价格；X8：商品房销售面积；X9：住宅销售面积这九项指标分为三类：{X8：商品房销售面积,X9：住宅销售面积}为第一类，{X4：经济适用房平均销售价格}为第二类，其他为第三类。
另外我们可以推测，第一类指标对房地产市场影响最大，其次是第二类指标，最后是第三类指标。