应用多元统计分析-实验报告李健
多元统计分析实验报告
第二部分：实验过程记录（可加页） （包括实验原始数据记录，实验现象记录，实验过程发现的问题
等） 操作步骤： 1、 执行“分析”—“比较均值”—“单因素方差分析” ； 2、 在弹出的单因素方差分析对话框中，将时期选为因子，将 X1、X2、X3、X4 选为因变量； 3、 单击“对比” ，选择“多项式” ，在后面的下拉菜单中选择“线性” ，然后继续； 4、 单击“两两比较” ，选择“LSD”和“S-N-K” ，显著性水平默认为 0.05，然后继续； 5、 单击“选项” ，选择“方差同质性检验”和“均值图” ，然后继续，点击“确定”后即可输出结果。
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题目：研究者提出，随着时间的推移头骨尺寸会发生变化，这是外来移民与原住民人口民族融合的证据。表 6.13 是古埃及三个时期的男性头骨的四个观测值得观测数据，这是个观测变量是： X1=头骨最大的最大宽度 X2=头骨高度 X3=头骨底穴至齿槽的长度 X4=头骨鼻梁高度 对古埃及头骨数据构造单因子 MANOVA 表， a=0.05.并构造 95%联合置信区间来判断在三个时期中哪个分 令 量的均值发生了改变。同常的 MANOVA 假设对这些数据是不是合理的？请解释。 部分数据如下：
实验课程名称：多元统计分析-均值向量检验
实验项目名称 实 验 者 同 组 者
均值向量检验习题 均值向量检验习题 6.24
专业班级
实验成绩 实验成绩 组 别 年 月 日
实验日期
一部分：实验预习报告（包括实验目的、意义，实验基本原理与方法，主要仪器设备及耗材，实验
方案与技术路线等） 实验目的：深入了解方差分析及方差分析的概念，掌握方差分析的基本原理；掌握方差分析的过程；增强实 践能力，能够动手用统计软件解决实际问题，熟练掌握方差分析的基本操作。 实验原理：多个正态总体均值向量检验（多元方差分析） 设 有 k 个 p 元 正 态 总 体 N p ( µ1 , Σ), L , N p ( µ k , Σ) ， 从 每 个 总 体 抽 取 独 立 样 品 个 数 分 别 为
多元统计分析 实验报告
多元统计分析实验报告1. 引言多元统计分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
在实验中，我们使用了多元统计分析方法来探索一组数据中的变量之间的关系。
本报告将介绍我们的实验设计、数据收集和分析方法以及结果和讨论。
2. 实验设计为了进行多元统计分析，我们设计了一个实验，收集了一组相关变量的数据。
我们选择了X、Y和Z这三个变量作为我们的研究对象。
为了获得准确的结果，我们采用了以下实验设计：1.确定研究目的：我们的目标是探索X、Y和Z之间的关系，并确定它们之间是否存在任何相关性。
2.数据收集：我们通过调查问卷的方式收集了一组数据。
我们请参与者回答与X、Y和Z相关的问题，以获得关于这些变量的定量数据。
3.数据整理：在收集完数据后，我们将数据进行整理，将其转化为适合多元统计分析的格式。
我们使用Excel等工具进行数据整理和清洗。
4.数据验证：为了确保数据的准确性，我们对数据进行验证。
我们检查数据的有效性，比较数据之间的一致性，并排除任何异常值。
3. 数据分析在数据收集和整理完毕后，我们使用了一些常见的多元统计分析方法来分析我们的数据。
以下是我们使用的方法和步骤：1.描述统计分析：我们首先对数据进行了描述性统计分析。
我们计算了X、Y和Z的均值、标准差、最大值和最小值等。
这些统计量帮助我们了解数据的基本特征。
2.相关性分析：接下来，我们进行了相关性分析，以确定X、Y和Z之间是否存在相关关系。
我们计算了变量之间的相关系数，并绘制了相关系数矩阵。
这帮助我们确定变量之间的线性关系。
3.回归分析：为了更进一步地研究X、Y和Z之间的关系，我们进行了回归分析。
我们建立了一个多元回归模型，通过回归方程来预测因变量。
同时，我们还计算了回归系数和R方值，以评估模型的拟合度和预测能力。
4. 结果和讨论根据我们的实验设计和数据分析，我们得出了以下结果和讨论：1.描述统计分析结果显示，X的平均值为x，标准差为s；Y的平均值为y，标准差为s；Z的平均值为z，标准差为s。
多元统计实验报告
多元统计实验报告一、实验目的多元统计分析是统计学的一个重要分支，它能够处理多个变量之间的复杂关系。
本次实验的主要目的是通过实际操作和数据分析，深入理解多元统计分析的基本原理和方法，并掌握其在实际问题中的应用。
二、实验数据本次实验使用了一组来自某市场调研公司的数据集，包含了消费者的年龄、性别、收入、消费习惯等多个变量，共计_____个样本。
三、实验方法1、主成分分析（PCA）主成分分析是一种降维方法，它通过将多个相关变量转换为一组较少的不相关变量（即主成分），来简化数据结构并提取主要信息。
2、因子分析因子分析用于发现潜在的公共因子，这些因子能够解释多个观测变量之间的相关性。
3、聚类分析聚类分析将数据对象分组，使得同一组内的对象具有较高的相似性，而不同组之间的对象具有较大的差异性。
四、实验过程1、数据预处理首先，对原始数据进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和数据标准化等操作，以确保数据的质量和可用性。
2、主成分分析使用统计软件进行主成分分析，计算出特征值、贡献率和累计贡献率。
根据特征值大于 1 的原则，确定了保留的主成分个数。
通过主成分载荷矩阵，解释了主成分的实际意义。
3、因子分析运用因子分析方法，提取公共因子，并通过旋转因子载荷矩阵，使得因子的解释更加清晰和具有实际意义。
计算因子得分，用于进一步的分析和应用。
4、聚类分析采用 KMeans 聚类算法，根据选定的变量对样本进行聚类。
通过不断调整聚类中心和重新分配样本，最终得到了较为合理的聚类结果。
五、实验结果与分析1、主成分分析结果提取了_____个主成分，它们累计解释了_____%的方差。
第一个主成分主要反映了_____，第二个主成分主要与_____相关，以此类推。
这为我们理解数据的主要结构提供了重要的线索。
2、因子分析结果成功提取了_____个公共因子，它们能够较好地解释原始变量之间的相关性。
每个因子所代表的潜在因素也得到了清晰的解释，有助于深入了解消费者的行为特征和市场结构。
应用多元统计分析实验报告之主成分分析
应用多元统计分析实验报告一、研究目的下表1是2010年各地区6项重要指标的数据，这6项指标分别是：X1—城市用水普及率（%）X2—城市燃气普及率（%）X3—每万人拥有公共交通车辆（标台）X4—人均城市道路面积（平方米）X5—人均公园绿地面积（平方米）X6—每万人拥有公共厕所（座）表1 各地区城市设施水平指标本次实验的研究目的是根据这些指标用主成分分析法对各地区城市设施水平进行综合评价和排序，得出结论并提出建议。
二、研究过程从标准化数据出发，首先计算这些指标的主成分，然后通过主成分的大小进行排序。
1.利用SPSS进行因子分析表2和表3分别是特征根（方差贡献率）和因子载荷阵的信息。
表3 因子载荷阵2.利用因子分析结果进行主成分分析 ⑴．表4是特征向量的信息表4 特征向量矩阵 z1 z2 z3 z4 z5 z6 x1 0.52 0.35 (0.31) (0.00) 0.08 0.70 x2 0.58 0.09 (0.19) 0.45 (0.37) (0.53) x3 0.17 0.67 0.26 (0.36) 0.41 (0.39) x4 0.43 (0.32) 0.32 (0.66) (0.41) 0.03 x5 0.41 (0.51) 0.25 0.21 0.68 (0.01) x6 (0.01) 0.23 0.79 0.43 (0.24) 0.28⑵．利用主成分得分进行综合评价时，从特征向量可以写出所有6个主成分的具体形式：Y1=0.52X1+0.68X2+0.17X3+0.43X4+0.41X5-0.01X6Y2=0.35X1+0.09X2+0.67X3-0.32X4-0.51X5+0.23X6 Y3=-0.31X1-0.19X2+0.26X3+0.32X4+0.25X5+0.79X6 Y4=0.00X1+0.45X2-0.36X3-0.66X4+0.21X5+0.43X6 Y5=0.08X1-0.37X2+0.41X3-0.41X4+0.68X5-0.24X6 Y6=0.70X1-0.53X2-0.39X3+0.03X4-0.01X5+0.28X6⑶．以特征根为权，对6个主成分进行加权综合，得出各地区的综合得分及排序，具体数据见表5.综合得分的计算公式是6161Y Y Y ii ∑∑+⋯+=λλλλ三、结果说明从表5可以看出，北京、天津。
《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。
多元统计实践报告
多元统计分析上机作业上机课要求：上机结束后同学们需要完成一份实验报告：报告形式及内容要求包含以下几个方面（时间序列要求一样）：封面，问题叙述，对问题的分析，解决问题所用的原理，所得的结论，对结论的分析，附录(程序等)，可以打印，但是绝对不可以拷贝别的同学的，否则会拿不到平时成绩从而影响最终的总评成绩！1、 地质勘探中，在A ，B ，C 三个地区采集了一些岩石，测量其部分化学成分，数据见下表，（1） 检验A 地区的样本是否服从正态分布假设各地区的样本均分从()3(,),(1,2,3)i i N i μ∑=（2） 检验01231123:;:,,H H ∑=∑=∑∑∑∑不全相等（3） 检验(1)(2)(1)(2)01:;:H H μμμμ=≠（4） 检验(1)(2)(3)(1)(2)(3)01:;:,,H H μμμμμμ==不全相等2、课本P243例6.4.1 要求分别用欧氏距离，马氏距离，闵氏距离定义样品间距离，分别采用最短距离，最长距离，类平均距离，重心距离，ward 距离对16个城市生活水平进行聚类分析。
3、课本P215，5-114、课本P288 例7.3.3，请分别用普通最小二乘回归和主成分最小二乘回归求回归方程，并对比回归方程的军方根误差 OLSE要求分别用距离法，广义平方距离建立判别准则，对数据进行回判检验判别效果，再对两个未知样品进行判别归类附：Z = linkage(Y) Z = linkage(Y, 'method')创建逐级聚类树，其中Y是由语句pdist产生的n(n-1)/2 阶向量，’method’表示用何方法，默认值是欧氏距离（single)。
有’complete’——最长距离法；‘average’——类平均距离；‘centroid’——重心法；‘ward‘——递增平方和等。
Y = pdist(X) Y = pdist(X, 'metric')计算数据集X中两两元素间的距离，‘metric’表示使用特定的方法，有欧氏距离‘euclid’ 、标准欧氏距离‘SEuclid’ 、马氏距离‘mahal’、明可夫斯基距离‘Minkowski‘等。
应用多元统计分析实验报告
多元统计分析实验报告学院名称理学院专业班级应用统计学14-2学生姓名张艳雪学号201411081051工资、受教育年限、初始工资和工作经验资料如下表所示： 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 软件求出均注 1：最大似然估计公式为： μˆ = X = ∑ ∑ (X i - X )(X i - X )' ； ˆ第一章 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，该样本中个职工的目前值向量和协方差矩阵的最大似然估计。
1 n n i =1 X i ， Σ = 1 nn i =1一．SPSS 操作步骤：第一步：利用 spss 建立数据集第二步：分析--描述统计--描述 计算样本均值向量 第三步：分析--相关--双变量计算样本协方差阵与样本相关系数二．输出结果：⎪ μ= 37125 ⎪ 152.50⎪ ⎛ 352068000 12500 -110677500 102000 ⎫= -110677500 - 86250 2192793750 691125 ⎪16695.1⎪⎭ ∑ X i，∑ (X i - X )(X i - X )'ˆ三．实验结果分析：样本均值为样本的协方差∑⎪⎪如此就可以按照极大似然估计方程：1 nΣ =n i =1得出均值向量与协方差向量的最大似然估计结果。
μ=X=1nn i=1ˆ第三章聚类分析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－均值法利用SPSS软件分别对这些公司进行聚类，并对结果进行比较分析。
公司编号净资产收益率每股净利润总资产周转率资产负债率流动负债比率每股净资产净利润增长率总资产增长率111.090.210.0596.9870.53 1.86-44.0481.99211.960.590.7451.7890.73 4.957.0216.11300.030.03181.99100-2.98103.3321.18411.580.130.1746.0792.18 1.14 6.55-56.325-6.19-0.090.0343.382.24 1.52-1713.5-3.366100.470.4868.486 4.7-11.560.85710.490.110.3582.9899.87 1.02100.2330.32811.12-1.690.12132.14100-0.66-4454.39-62.759 3.410.040.267.8698.51 1.25-11.25-11.4310 1.160.010.5443.7100 1.03-87.18-7.411130.220.160.487.3694.880.53729.41-9.97128.190.220.3830.31100 2.73-12.31-2.771395.79-5.20.5252.3499.34-5.42-9816.52-46.821416.550.350.9372.3184.05 2.14115.95123.4115-24.18-1.160.7956.2697.8 4.81-533.89-27.74一、实验原理:1.系统聚类的基本思想是：首先，每个样品（或变量）先聚成一类，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，距离相远的后聚成类，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。
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_判别分析实验报告
多元统计分析_判别分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过对一组数据进行判别分析，了解判别分析的基本原理和应用过程，掌握判别分析的实现方法并运用MATLAB软件进行实现。
二、实验原理判别分析是一种分类方法，用于将已知的样本分类到已知类别中。
判别分析的目的是找到一个统计模型，通过对样本进行观测和测量，能够把它们判别为若干类别中的一种。
在判别分析中，样本数据是由多个指标组成，每个指标都是一个随机变量。
在多元统计中，这些指标被称为变量。
判别函数是一个用于将样本分类的函数，它以样本的多个变量作为输入，并输出该样本属于哪一类的分类决策。
判别函数的形式取决于所使用的判别方法。
判别分析中最重要的判别方法是线性判别分析。
线性判别分析是一种找到最佳线性分类器的方法。
在线性判别分析中，样本被认为是由每个变量线性组合而成，各个变量之间存在某种相关性。
判别分析的目标是找到一条分割两个类别的直线，使得该直线上或下的样本属于不同的类别。
这条直线被称为判别函数。
对于一个具有p个指标的样本，判别函数可以通过下式计算得到：$g_j(x)=x^T\hat{a_j}+\hat{a}_{j0}$其中，j表示第j个判别函数，x是一个向量，包含了样本各个指标的取值，$\hat{a_j}$是一个向量，表示样本各个变量在第j个判别函数中的系数，$\hat{a}_{j0}$是一个截距项。
在线性判别分析中，判别函数的系数可以通过最小平方判别函数系数估计公式获得：$\hat{a_j}=(\sum_{i=1}^{n_j}(x_i-\bar{x_j})(x_i-\bar{x_j})^T)^{-1}(\bar{x_1}-\ bar{x_2})$其中，$\bar{x_1}=\frac{1}{n_1}\sum_{i=1}^{n_1}x_i$n1和n2分别是两个类别的样本数。
三、实验步骤1. 导入数据并分别计算两个类别数据的均值和协方差矩阵。
2. 计算最佳线性判别函数，并作图展示判别平面和两个类别的分布情况。
应用多元统计分析实验报告
多元统计分析实验报告学院名称理学院专业班级应用统计学14-2学生姓名张艳雪学号201411081051工资、受教育年限、初始工资和工作经验资料如下表所示： 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 软件求出均注 1：最大似然估计公式为： μˆ = X = ∑ ∑ (X i - X )(X i - X )' ； ˆ第一章 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，该样本中个职工的目前值向量和协方差矩阵的最大似然估计。
1 n n i =1 X i ， Σ = 1 nn i =1一．SPSS 操作步骤：第一步：利用 spss 建立数据集第二步：分析--描述统计--描述 计算样本均值向量 第三步：分析--相关--双变量计算样本协方差阵与样本相关系数二．输出结果：⎪ μ= 37125 ⎪ 152.50⎪ ⎛ 352068000 12500 -110677500 102000 ⎫= -110677500 - 86250 2192793750 691125 ⎪16695.1⎪⎭ ∑ X i，∑ (X i - X )(X i - X )'ˆ三．实验结果分析：样本均值为样本的协方差∑⎪⎪如此就可以按照极大似然估计方程：1 nΣ =n i =1得出均值向量与协方差向量的最大似然估计结果。
μ=X=1nn i=1ˆ第三章聚类分析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－均值法利用SPSS软件分别对这些公司进行聚类，并对结果进行比较分析。
公司编号净资产收益率每股净利润总资产周转率资产负债率流动负债比率每股净资产净利润增长率总资产增长率111.090.210.0596.9870.53 1.86-44.0481.99211.960.590.7451.7890.73 4.957.0216.11300.030.03181.99100-2.98103.3321.18411.580.130.1746.0792.18 1.14 6.55-56.325-6.19-0.090.0343.382.24 1.52-1713.5-3.366100.470.4868.486 4.7-11.560.85710.490.110.3582.9899.87 1.02100.2330.32811.12-1.690.12132.14100-0.66-4454.39-62.759 3.410.040.267.8698.51 1.25-11.25-11.4310 1.160.010.5443.7100 1.03-87.18-7.411130.220.160.487.3694.880.53729.41-9.97128.190.220.3830.31100 2.73-12.31-2.771395.79-5.20.5252.3499.34-5.42-9816.52-46.821416.550.350.9372.3184.05 2.14115.95123.4115-24.18-1.160.7956.2697.8 4.81-533.89-27.74一、实验原理:1.系统聚类的基本思想是：首先，每个样品（或变量）先聚成一类，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，距离相远的后聚成类，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。
多元统计分析实验报告
附录1：源程序
附录2：实验报告填写说明
1．实验项目名称：要求与实验教学大纲一致。
2．实验目的：目的要明确，要抓住重点，符合实验教学大纲要求。
3．实验原理：简要说明本实验项目所涉及的理论知识。
4．实验环境：实验用的软、硬件环境。
5．实验方案（思路、步骤和方法等）：这是实验报告极其重要的内容。
概括整个实验过程。
对于验证性实验，要写明依据何种原理、操作方法进行实验，要写明需要经过哪几个步骤来实现其操作。
对于设计性和综合性实验，在上述内容基础上还应该画出流程图、设计思路和设计方法，再配以相应的文字说明。
对于创新性实验，还应注明其创新点、特色。
6．实验过程（实验中涉及的记录、数据、分析）：写明具体实验方案的具体实施步骤，包括实验过程中的记录、数据和相应的分析。
7．实验结论（结果）：根据实验过程中得到的结果，做出结论。
8．实验小结：本次实验心得体会、思考和建议。
9．指导教师评语及成绩：指导教师依据学生的实际报告内容，给出本次实验报告的评价。
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。
应用多元统计分析实验四(DOC)
数理学院数学与应用数学系课程实验报告实验过程与方法：data c111;input name$ x1-x9;cards;邯郸钢铁 1.551 0.971 7.165 0.889 10.768 9.268 0.451 -16.024 6.122武钢股份 2.192 1.82 8.088 0.975 15.054 11.114 0.336 -3.039 2.588钢联股份 1.286 0.941 8.044 1.124 7.389 4.599 0.205 -59.988 122.041宝钢股份 0.979 0.571 8.13 0.601 9.742 8.78 0.205 -17.685 3.989莱钢股份 1.364 0.497 5.078 0.93 14.103 9.137 0.523 -24.261 14.16 西宁特钢 1.433 0.672 1.462 0.471 6.429 7.268 0.155 9.349 3.027杭钢股份 2.108 1.498 8.373 1.418 16.756 7.937 0.531 -18.725 13.662 邢台轧辊 2.1 1.595 1.883 0.396 6.484 8.981 0.132 5.275 -1.061宁夏恒力 1.364 1.064 1.868 0.278 7.469 19.842 0.201 -35.194 55.428 凌钢股份 1.772 1.061 7.841 1.119 12.883 8.804 0.528 5.343 10.107 南钢股份 1.818 1.392 8.866 1.546 12.885 5.153 0.409 -7.028 6.131 酒钢宏兴 1.441 0.884 10.168 1.071 12.831 7.825 0.367 44.037 6.686 抚顺特钢 0.955 0.652 3.416 0.509 7.147 6.851 0.193 -8.074 1.93安阳钢铁 1.893 1.333 5.107 0.98 10.949 7.915 0.35 0 0上海科技 1.313 1.182 4.643 0.568 9.549 9.423 0.199 35.635 3.582 沪昌特钢 10.813 9.53 6.585 0.567 1.103 1.656 0.019 15.031 -7.171 山川股份 1.252 0.585 1.485 0.451 10.344 14.693 0.209 -1.615 9.799 浦东不锈 6.186 5.121 2.363 0.265 0.754 2.513 0.013 -45.439 -1.176新华股份 1.817 1.314 3.291 0.746 9.924 9.028 0.137 -3.577 1.985工益股份 1.809 1.267 4.046 0.828 0.695 0.45 0.011 104.419 -4.714马钢股份 1.584 1.069 4.318 0.569 2.003 2.183 0.032 35.279 -12.487宝信软件 3.594 3.201 5.014 0.821 14.66 9.721 0.147 126.911 23.243北特钢 1.385 1.092 2.691 0.467 -11.21 -7.917 -0.148 53.839 -11.058广钢股份 0.859 0.51 3.884 0.722 4.247 2.685 0.096 -32.409 -4.004;proc princomp data=c111 prefix=z out=o111 ;var x1-x9;run;proc print data=o111;var z1-z3;run;data c111;input name$ x1-x9;cards;邯郸钢铁 1.551 0.971 7.165 0.889 10.768 9.268 0.451 -16.024 6.122武钢股份 2.192 1.82 8.088 0.975 15.054 11.114 0.336 -3.039 2.588钢联股份 1.286 0.941 8.044 1.124 7.389 4.599 0.205 -59.988 122.041宝钢股份 0.979 0.571 8.13 0.601 9.742 8.78 0.205 -17.685 3.989莱钢股份 1.364 0.497 5.078 0.93 14.103 9.137 0.523 -24.261 14.16西宁特钢 1.433 0.672 1.462 0.471 6.429 7.268 0.155 9.349 3.027杭钢股份 2.108 1.498 8.373 1.418 16.756 7.937 0.531 -18.725 13.662邢台轧辊 2.1 1.595 1.883 0.396 6.484 8.981 0.132 5.275 -1.061宁夏恒力 1.364 1.064 1.868 0.278 7.469 19.842 0.201 -35.194 55.428凌钢股份 1.772 1.061 7.841 1.119 12.883 8.804 0.528 5.343 10.107南钢股份 1.818 1.392 8.866 1.546 12.885 5.153 0.409 -7.028 6.131酒钢宏兴 1.441 0.884 10.168 1.071 12.831 7.825 0.367 44.037 6.686抚顺特钢 0.955 0.652 3.416 0.509 7.147 6.851 0.193 -8.074 1.93安阳钢铁 1.893 1.333 5.107 0.98 10.949 7.915 0.35 0 0上海科技 1.313 1.182 4.643 0.568 9.549 9.423 0.199 35.635 3.582沪昌特钢 10.813 9.53 6.585 0.567 1.103 1.656 0.019 15.031 -7.171山川股份 1.252 0.585 1.485 0.451 10.344 14.693 0.209 -1.615 9.799浦东不锈 6.186 5.121 2.363 0.265 0.754 2.513 0.013 -45.439 -1.176新华股份 1.817 1.314 3.291 0.746 9.924 9.028 0.137 -3.577 1.985工益股份 1.809 1.267 4.046 0.828 0.695 0.45 0.011 104.419 -4.714马钢股份 1.584 1.069 4.318 0.569 2.003 2.183 0.032 35.279 -12.487宝信软件 3.594 3.201 5.014 0.821 14.66 9.721 0.147 126.911 23.243北特钢 1.385 1.092 2.691 0.467 -11.21 -7.917 -0.148 53.839 -11.058广钢股份 0.859 0.51 3.884 0.722 4.247 2.685 0.096 -32.409 -4.004;proc princomp data=c111 prefix=z out=o111 ;var x1-x9;run;proc print data=o111;var z1-z9;run;data pingjia;set o111;y=0.4191*z1+0.2730*z2+0.2412*z3+0.0403*z4+0.0112*z5+0.0088*z6+0.0056*z7+0.0008*z8+0.0 run;proc sort data=pingjia;by y;run;proc print; var name y x1-x9;Title'上市公司经济效益综合评价';run;run;data c222;input group $ x1-x9;cards;邯郸钢铁 1.551 0.971 7.165 0.889 10.768 9.268 0.451 -16.024 6.122武钢股份 2.192 1.82 8.088 0.975 15.054 11.114 0.336 -3.039 2.588钢联股份 1.286 0.941 8.044 1.124 7.389 4.599 0.205 -59.988 122.041宝钢股份 0.979 0.571 8.13 0.601 9.742 8.78 0.205 -17.685 3.989莱钢股份 1.364 0.497 5.078 0.93 14.103 9.137 0.523 -24.261 14.16 西宁特钢 1.433 0.672 1.462 0.471 6.429 7.268 0.155 9.349 3.027杭钢股份 2.108 1.498 8.373 1.418 16.756 7.937 0.531 -18.725 13.662 邢台轧辊 2.1 1.595 1.883 0.396 6.484 8.981 0.132 5.275 -1.061宁夏恒力 1.364 1.064 1.868 0.278 7.469 19.842 0.201 -35.194 55.428 凌钢股份 1.772 1.061 7.841 1.119 12.883 8.804 0.528 5.343 10.107 南钢股份 1.818 1.392 8.866 1.546 12.885 5.153 0.409 -7.028 6.131 酒钢宏兴 1.441 0.884 10.168 1.071 12.831 7.825 0.367 44.037 6.686 抚顺特钢 0.955 0.652 3.416 0.509 7.147 6.851 0.193 -8.074 1.93安阳钢铁 1.893 1.333 5.107 0.98 10.949 7.915 0.35 0 0上海科技 1.313 1.182 4.643 0.568 9.549 9.423 0.199 35.635 3.582 沪昌特钢 10.813 9.53 6.585 0.567 1.103 1.656 0.019 15.031 -7.171 山川股份 1.252 0.585 1.485 0.451 10.344 14.693 0.209 -1.615 9.799 浦东不锈 6.186 5.121 2.363 0.265 0.754 2.513 0.013 -45.439 -1.176新华股份 1.817 1.314 3.291 0.746 9.924 9.028 0.137 -3.577 1.985工益股份 1.809 1.267 4.046 0.828 0.695 0.45 0.011 104.419 -4.714马钢股份 1.584 1.069 4.318 0.569 2.003 2.183 0.032 35.279 -12.487宝信软件 3.594 3.201 5.014 0.821 14.66 9.721 0.147 126.911 23.243北特钢 1.385 1.092 2.691 0.467 -11.21 -7.917 -0.148 53.839 -11.058广钢股份 0.859 0.51 3.884 0.722 4.247 2.685 0.096 -32.409 -4.004;proc cluster data=c222 method=ave std pseudo rsq outtree=b222;var x1-x9; id group;goptions lsize=4hsize=8;proc tree data=b222 horizontal graphics n=3out=ave222;copy group x1-x9;title'使用类平均法的谱系聚类图';run;title'使用类平均法';proc sort data=ave222;by cluster;run;proc print data=ave222;run;前四个主成分累计贡献率为88%。
应用多元统计》综合性实验报告.docx
华北科技学院基础部傑合牲实验实验报告课程名称 _________ 应用多元统计 _____________实验学期2013至2014学年第2学期学生所在系部基础部年级12专业班级计算B121学生姓名郭春元学号201209014115任课教师李强丽实验成绩《应用多元统计》课程综合性实验报告开课实验室：数学应用实验室2014年7月2日1、计算相关系数矩阵；2、以X3为因变量，XI、X2、X4、X5为自变量进行多元线性回归分析，并进行线性回归关系的显著性检验；3、利用欧式距离定义样品间的距离，采用重心法进行聚类分析，将结果分为三类；4、利用重心法得到的聚类分析的结果作为分组变量，将15号样品江油作为待判别的样品，进行判别分析，并写出贝叶斯判别和费希尔判别函数；5、利用主成分分析法对这些地区进行综合评价和分类；6、检验数据是否适合做因子分析，若是适合，利用因子分析对这些企业进行因子分析；7、只考虑XI、X2、X3这三个变量，应用对应分析，揭示各厂家与这三个变量之间的关系；&采用多维标度法对这厂家的经济情况进行分析。
四、实验结果及分析1、计算相关系数矩阵；表1*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).2、以X3为因变量，XI、X2、X4、X5为自变量进行多元线性回归分析，并进行线性回归关系的显著性检验；表2a. Predictors: (Constant),同定资产产值率，I古I定资产利税率，资金利税率，资金利润率由表2可知R~0. 919说明拟合度很好。
表3表4由表3 可知回归方程为x3 二19.684 + 0.678x1 -1.187x2 +1.522x4 + 0.062x5.线性回归关系的显著性检验：原假设为A =02二…05=°，由表4可知p < a(a =0. 05),则要拒绝原假设，说明回归模型是显著的；回归参数的统计推断：原假设仏为A =0^对立假设为7为0严0,由表3可知p} =0. 058>cr , p2=Q. 035<a , p3=Q.059>a , “4 二0,325>Q,说明勺与乙之间有显著的线性关系，与可、兀、兀5之间没有显著的线性关系。
多元统计分析实验报告
1.实验目的：（1）掌握均值向量及协方差阵的检验方法。
（2）能够用SPSS软件或R软件实现均值及协方差阵的检验，并正确理解输出结果。
2.实验内容均值向量检验和协方差阵检验3.实验步骤（1）在进行比较分析之前，首先要对数据是否遵从多元正态分布进行检验。
对数据进行以下操作“Analyze-descriptive statistics-explore”。
图一图二单击plots，选择正态分布检验，单击continue，ok 得出结果。
图三（2）多元正态分布有关均值与方差的检验，单击“Analyze-general linear model-multivariate”，得到下图。
图4Options打开，将省份导入display means for中，如图5，continue继续，ok运行。
图54.实验结果（或心得体会）Tests of NormalityKolmogorov-Smirnov a Shapiro-WilkStatistic df Sig. Statistic df Sig.年末总户数（户）.116 94 .003 .942 94 .000 年末总人口（万人）.406 94 .000 .659 94 .000 地方财政一般预算收入（万元）.174 94 .000 .842 94 .000 行政区域土地面积.177 94 .000 .837 94 .000 其中：乡村户数.141 94 .000 .924 94 .000 地方财政一般预算支出.258 94 .000 .777 94 .000 城乡居民储蓄存款余额.230 94 .000 .603 94 .000 规模以上工业企业个数.167 94 .000 .854 94 .000 普通中学在校学生数.336 94 .000 .588 94 .000。
(整理)多元统计分析-实验一.
实验一
一、实验内容
1、实验目的
考察北京、天津、上海、内蒙古、辽宁、山西、江苏、浙江、山东九省市人均生活消费支出情况。
2、实验要求
分别使用SPSS软件和Excel作出散点图、雷达图并作简要分析。
二、实验报告
1、数据来源
选取九省市人均食品、衣着、居住等七项指标作分析，数据取自于2007年统计年鉴（见下表1）。
2、数据作图
散点图矩阵
图 1.1
图 1.2
3、结果分析
分析1：由上图1.1可以看出，九省市的教育文化及娱乐服务费用支出分别与食品费用支出、交通和通信费用支出存在正向的线性关系；交通和通信费用支出分别与食品费用支出、教育文化及娱乐服务费用支出存在正向线性关系；食品费用支出分别与交通和通信费用支出、教育文化及娱乐服务费用支出存在正向线性关系。
分析2：由上图1.2可以看出，上海（红色）的图形面积最大，表明上海人均生活成本最高，其次是北京（深蓝色）与浙江（蓝色），山西的（棕色）人均生活成本最小。
另外，上海的人均交通和通信、教育文化及娱乐服务、食品等费用支出在九省市中均是最高的，且相差幅度较大。
多元统计课程实验报告
一、实验背景随着社会经济的发展和科学技术的进步，数据量日益庞大，如何从大量数据中提取有价值的信息，成为统计学研究的热点问题。
多元统计分析作为统计学的一个重要分支，通过对多个变量之间的关系进行分析，为决策者提供有力的数据支持。
本实验旨在通过实际操作，让学生熟练掌握多元统计分析方法，提高数据分析能力。
二、实验目的1. 掌握多元统计分析的基本概念和方法；2. 学会运用多元统计分析方法解决实际问题；3. 提高数据分析能力，为后续课程打下坚实基础。
三、实验内容本次实验以某城市居民消费数据为例，运用多元统计分析方法对其进行分析。
四、实验步骤1. 数据导入首先，将实验数据导入统计软件（如SPSS、R等）。
本实验采用SPSS软件，数据集包含以下变量：（1）收入（y）：居民年收入；（2）教育程度（x1）：居民最高学历；（3）年龄（x2）：居民年龄；（4）家庭人口（x3）：家庭人口数量；（5）住房面积（x4）：家庭住房面积。
2. 描述性统计分析对数据集进行描述性统计分析，包括各变量的均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 相关性分析运用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等方法，分析变量之间的相关关系。
4. 主成分分析运用主成分分析方法，提取主要成分，降低数据维度。
5. 聚类分析运用K-means聚类分析方法，将居民划分为不同的消费群体。
6. 随机森林回归分析运用随机森林回归分析方法，预测居民收入。
五、实验结果与分析1. 描述性统计分析根据描述性统计分析结果，可知居民年收入、教育程度、年龄、家庭人口、住房面积的平均值、标准差、最大值、最小值等。
2. 相关性分析通过相关性分析，发现收入与教育程度、年龄、家庭人口、住房面积之间存在显著的正相关关系。
3. 主成分分析根据主成分分析结果，提取出两个主成分，累计方差贡献率为84.95%，可以解释大部分的变量信息。
4. 聚类分析通过K-means聚类分析，将居民划分为3个消费群体。