地理学中的经典统计分析方法
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地理学中的经典统计分析方法(思考题与练习题)
1.什么是相关系数?单相关系数、偏相关系数和复相关系数在计算上有什么联系?三者在检验上有什么区别? 答:相关系数是用来测定地理要素之间相互关系密切程度的数值;偏相关系数的计算要以单相关系数为基础,而复相关系数的计算要同时用到单相关系数和偏相关系数;一般情况下,相关系数的检验,是在给定的置信水平下,通过查相关系数的临界值表来完成的,偏相关系数的检验,一般采用t-检验法,对复相关系数的显着性检验,一般采用F 检验法。
2.什么是秩相关系数?试比较单相关系数和秩相关系数。
答:秩相关系数,又称等级相关系数或顺序相关系数,是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次,以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。实际它是位次分析
3.什么是地理回归分析?相关分析和回归分析的联系和区别是什么?
答:回归分析方法,就是研究地理要素之间具体数量关系的一种强有力的工具,运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体数量关系的数学模型,即回归模型。相关分析揭示了地理要素之间的相关程度,而回归分析进一步揭示了地理要素之间的数量关系。 4.什么是地理过程时间序列?地理时间序列分析在地理学中有什么用途?
答:时间序列,也叫时间数列或动态数列,是要素(变量)的数据按照时间顺序变动排列而形成的一种数列,他反映了要素(变量)随时间变化的发展过程。地理过程的时间序列分析,就是通过分析地理要素(变量)随时间变化的历程,揭示其发展变化的规律,并对未来状态进行预测。
11.某地区粮食产量(t )与受灾面积(hm 2)的历年数据见下表,使计算二者的相关系数,并对相关系数进行检验(a=) 答案见下表:
年份
粮食产量
/t
受灾面积/
1995 251 52
12866
6
1996 801 101 1997
200
65
167854
hm 2
x x i
-
-
y y i
-
-)
)((y y
x x i
i
-
-
-
-)
(x x i 2
-
-)(y y i 2
-
-
1998 409 88 1999 415 90 2000 502 98 2001 314 120 2002 1101 150
24137
6 2003 980 140
137122 2004 1124
120
264504
.
∑∑-∑=-
==-
-
--
--=
n i i
n
i i
n
i i
i
x x y y x x y y 1
1
1
xy )
()()
)((r =
33
.997152
.8868=
对于该地区粮食产量(t )与受灾面积(hm 2)的相关系数,f=10-2=8,表里面没有a=的数据,但是随着a 的增大,临界值在不断减小,我们知道当a=时的临界值是,因为远大于,所以说粮食产量(t )与受灾面积(hm 2)显着相关。
12.根据4个要素的48个样本数据,计算得到的简单相关系数如下:
R=⎪⎪⎪⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛19977.09923.09989.09926.09994.09954.01 计算各级偏相关系数和复相关系数,并对其进行显着性检验。
一级偏相关系数
r
3
.12
r
2
.13
r
2
.14
r
3
.14
r
3
.24
r
1
.34
r
1
.23
r
1
.24
r
2
.34
二级偏相关系数
复相关系数
)1(21.42241
1212
.43123
.4)1(1r
r r R
--=
--)(
y
-
x -
13.某山区水土流失面积(
km
2
)与土壤的含氮量(m g
2
)的数据见下表。
1. 试画出二者之间的散点图并确定是什么样的相关形式。
2. 试拟合双曲线模型。
3. 检验该模型的显着性,并预测当水土流失面积x=10(
km
2
)时的土壤含氮量y (
km 2
)
解答:-0.51769
91.28917
47.2592
-)
)((1
)
(21
^==
----=
=
∑∑==-
-
n
i n i i
i
xx
ty
x
x i
y y x x L
L b
因此水土流失面积x 和土壤含氮量y 之间的回归方程为: Y=令X=10,则Y (土壤含氮量)=
2
g
km
14.某地区连续十三年的农业总产值(亿元)资料见下表,使计算其自相关系数,并拟合一级自回归模型,并预测2005年的农业总产值。
∑∑-∑=-
==-
-
--
--=
n i i
n
i i
n
i i
i
x x y y x x y y 1
1
1
xy
)
()()
)((r
5052/=
经检验,这十三年的农业总产值具有显着地自相关性。
5052
1.025648 4925.667
xy xx
L b L
∧
=
=
=
=141.5139.3138 2.18624y a bx -
∧
∧-
-=-= 因此
应该指出的是这里的y=x+1.
所以将x=176代入上式得: Y=
5.840683
4.891667*0.51769-3.308333^
^
==-
-=-
x b y a 2.18624 1.025648x
y ∧
=+