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论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析

论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析

论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析在当今大数据时代,统计分析成为了各个领域研究的重要工具。

而SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)作为一款专业的统计分析软件,被广泛应用于学术研究中。

本文将从多元统计分析的角度出发,探讨如何在论文写作中充分利用SPSS进行数据分析。

一、数据准备在进行多元统计分析之前,首先需要准备好可靠的数据。

数据的质量和完整性对于分析结果的准确性至关重要。

在数据准备阶段,可以通过SPSS软件进行数据清洗、缺失值处理和异常值检测等操作,以确保数据的可靠性。

二、描述性统计分析在进行多元统计分析之前,了解数据的基本情况是必要的。

通过SPSS的描述性统计分析功能,可以获得数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。

此外,还可以通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况,为后续的分析提供基础。

三、相关性分析相关性分析是多元统计分析的重要环节之一。

通过SPSS的相关性分析功能,可以计算各个变量之间的相关系数,从而了解它们之间的关系。

相关系数的取值范围为-1到1,当相关系数接近1时,表示两个变量呈正相关;当相关系数接近-1时,表示两个变量呈负相关;当相关系数接近0时,表示两个变量之间没有线性关系。

通过相关性分析,可以帮助研究者深入了解变量之间的相互作用,为后续的因果分析提供依据。

四、因素分析因素分析是一种常用的降维技术,可以将大量的变量转化为少数几个因素,从而简化数据分析的复杂度。

通过SPSS的因素分析功能,可以识别出主要的因素,并计算出各个变量对于每个因素的贡献度。

因素分析可以帮助研究者发现变量之间的内在联系,提取出潜在的因素,从而更好地理解研究对象。

五、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法,可以将数据样本划分为不同的类别或群组。

通过SPSS的聚类分析功能,可以根据变量之间的相似性将样本进行分类,从而发现数据中的内在结构。

多元统计分析 课程论文.doc

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HUNAN UNIVERSITY 课程论文论文题目:有关我国居民消费因素的分析指导老师:学生名字:学生学号:专业班级:经济统计学院名称: xxx学院目录概述 (1)一、引言 (2)二、数据概述系 (2)三、分析方法 (3)四、数据分析 (3)(一)相关分析 (3)(二)因子分析 (10)(三)聚类分析 (15)五、分析与建议 (18)六、心得体会 (19)参考文献 (20)有关我国居民消费因素的分析概述生活离不开消费,随着社会发展,生活水平提高,消费也在逐渐变化,并且随着经济发展,各个地区的发展水平的差异,消费也产生了不同的变化,此篇论文主要目的是利用多元统计的方法,借助spss软件,对我国31个地区的居民消费情况进行分析。

了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。

并且通过因子得分,计算并排列出消费因素的综合得分,最后通过聚类分析,对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类,进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。

一.引言消费在宏观经济学中,指某时期一人或一国用于消费品的总支出。

与经济活动有着密不可分的关系,消费作为社会再生产的最终阶段,是生产者生产产品的目的和导向。

如果没有了消费,生产的存在也会变得毫无意义,消费促进了生产,给生产带来了源动力。

消费者的消费需求,也推动了生产的发展。

并且消费促进了货币流通,提供了就业岗位,降低失业率,拉动了经济增长,最终有助于提高人民的生活水平。

消费是国民经济保持增长的动力,只有拉动消费需求的增长,才能促进投资,促进产业结构的调整、宏观经济的增长,满足人民的物质生活的需求,实现生活水平的提高。

故消费和生活水平有着密切的关系,从而,通过对我国居民消费水平的分析,不但可以直观了解到我国总的消费趋向,各地区不同的消费主导因素,还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。

统计年鉴中的八项指标:食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。

Spss统计分析论文 (2)

Spss统计分析论文 (2)

SPSS在铁路春运客流调查中的应用摘要:本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上,利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能,对调查数据进行了实证研究。

选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析,得到南昌站春运客流相关因素的关系,为改善运输组织和提高服务质量提供依据。

关键词:铁路,春运,客流,SPSS,分析每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。

南昌站作为京九线上重要的客运站,每年春运都承担着较大的旅客发送任务,对车站的春运客流状况进行调查,有助于更好地进行春运组织。

为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况,分析各相关因素的关系,在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上,利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析,希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。

1 抽样调查基本情况1.1 调查时间和对象抽样调查每天进行一次。

每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷,即每天每个候车室30份问卷。

调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。

1.2 抽样方法本次抽样调查采用分层、等距抽样设计,即首先依照候车室分层,在候车室内按照候车区域再分层。

分层完毕后,在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。

在每个候车区域随机选定一组候车旅客,每隔一固定数目等距抽取一名旅客,直到满足样本量为止。

1.3 调查项目考虑到南昌站春运客流较为集中,旅客密集且流动性大,在问卷中采用封闭性答题形式,以方便被调查人快速、准确地完成调查。

(1)您乘车的目的:包括外出工作,探亲,旅游,学生返校。

(2)您的出行方向:包括北京方向(内蒙/北京/东北/合肥等);上海方向(杭州/宁波/南京/温州/苏州等);福建方向(福州/厦门等);成都方向(重庆/成都/柳州/贵州/昆明等);广东方向(东莞/广州/深圳等):武汉方向(武汉/长沙/郑州等);其他方向。

SPSS多元统计论文-回归分析

SPSS多元统计论文-回归分析

回归分析在商品的需求量分析中的运用摘要:本文结合多元统计分析理论中关于多元线性回归分析的应用,对商品需求量与商品价格和人均月收入的关系的线性方程进行探索研究。

回归分析的基本思想是描述若干个变量间的统计关系,以研究一个或多个自变量与因变量之间的内在联系。

而回归分析研究又包括线性回归和非线性回归。

本文就是运用线性回归来分析商品需求量和商品价格,人均月收入之间的关系的。

关键词:线性回归线性方程商品需求量一.引言随着我国经济的快速发展,人们的物质生活条件越来越好,各种各样的商品出现在人们的日常生活中。

随着人们收入水平的不断变化,随着商品价格的不断变化,人们对某种商品的需求量也不同。

如果生产的商品量大于商品的需求量,则会导致资源浪费,商品的价格下降;反之如果商品的生产量少于商品的需求量,则会导致商品供应不足,价格上涨。

以上两种情况都会对经济发展造成不利的影响。

因此,对商品需求量的预测是必要的。

那么,应该如何预测商品的需求量呢?为此,本文在参阅相关文献的基础上,根据东方财富网所提供的某地1996~2995年10年间对某品牌的手表需求量和商品价格,人均月收入的数据采用线性回归的方法进行回归分析,并对模型进行检验,预测。

二.经济理论分析、所涉及的经济变量(1)经济理论分析:1.需求:是指在各种不同价格水平下,消费者愿意且能够购买的商品或服务的数量;2.需求与价格之间存在这需求规律,即“在其它条件不变的条件下,一种商品的价格上升会引起该商品的需求量减少,价格下降会引起该商品的需求量增多”;由此我们引出需求的价格弹性的概念,它是指需求量对价格变动的反应程度,是需求量变化的百分比除以价格变化 的百分比,即公式:价格变动率需求量变得率需求的价格弹性系数=3.同理,需求与收入的关系可以用需求的收入弹性分析,它表示某一商品的需求量对收入变化的反应程度,即公式: 收入变动率需求量变得率需求的收入弹性系数=(2)变量的设定:在经济生活中,我们不难发现价格和收入水平的高低对商品需求量有着直接且密切的影响,故所建立的模型是一个回归模型!其中“商品价格”与“消费者平均收入”分别是自变量x1、x2,“商品需求量”是因变量y 。

基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究

基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究

摘要本文主要应用多元统计中的多元回归分析模型、因子分析模型、判别分析模型解决三个有关经济方面的问题,从而能更深的理解多元统计分析这门课程,并熟悉SPSS软件的一些基本操作。

关键词:多元回归分析,因子分析,判别分析,SPSS第一章 多元线性回归分析1.1 研究背景消费是宏观经济必不可少的环节,完善的消费模型可以为宏观调控提供重要的依据。

根据不同的理论可以建立不同的消费函数模型,而国内的许多学者研究的主要是消费支出与收入的单变量之间的函数关系,由于忽略了对消费支出有显著影响的变量,其所建立的方程必与实际有较大的偏离。

本文综合考察影响消费的主要因素,如收入水平、价格、恩格尔系数、居住面积等,采用进入逐步、向前、向后、删除、岭回归方法,对消费支出的多元线性回归模型进行研究,找出能较准确描述客观实际结果的最优模型。

1.2 问题提出与描述、数据收集按照经济学理论,决定居民消费支出变动的因素主要有收入水平、居民消费意愿、消费环境等。

为了符合我国经济发展的不平衡性的现状,本文主要研究农村居民的消费支出模型。

文中取因变量Y 为农村居民年人均生活消费支出(单位:元),自变量为农村居民人均纯收入X 1(单位:元)、商品零售价格定基指数X 2(1978年的为100)、消费价格定基指数X 3(1978年的为100)、家庭恩格尔系数X 4(%)、人均住宅建筑面积X 5(单位:m 2)。

本文取1900年至2009年的数据(数据来源:中华人民共和国国家统计局网公布的1996至2010年中国统计年鉴)列于附录的表一中。

1.3 模型建立 1.3.1 理论背景多元线性回归模型如下:εββββ+++++=p p X X X Y (22110)Y 表示因变量,X i (i=1,…,p )表示自变量,ε表示随机误差项。

对于n 组观测值,其方程组形式为εβ+=X Y 即模型假设: ⑴零均值假设:()0i E ε= i=1,2,…,n⑵同方差:()2i Var εσ=⑶无自相关:⑷误差与自变量不相关:(),0ik i Cov X ε= i=1,2,…,n , k=0,1,…,p ⑸自变量之间无多重共线性 ()1rank X p =+1.3.2模型建立及SPSS 运算结果分析假设因变量Y (农村居民年人均生活消费支出)与自变量X 1(农村居民人均纯收入)、X 2(商品零售价格定基指数)、X 3(消费价格定基指数)、X 4(家庭恩格尔系数)、X 5(人均住宅建筑面积)满足下述等式:01122334455y X X X X X ββββββ=+++++强行回归:在SPSS 中进行强行回归,会得到如下表格:⑴输入变量从表1-1中可以看到,本文先强行将五个自变量与因变量进行线性拟合,希望得到一个线性函数。

多元统计分析

多元统计分析

多元统计分析课程论文题目:中心城市综合发展水平的分析评价专业:数学与应用数学班级:112班姓名:***学号:*********成绩:中心城市综合发展水平的分析评价摘要:本文多元统计中的因子分析方法,选取了反映城市综合发展水平的12个指标作为原始变量。

应用SPSS统计分析软件,从中提炼出3个互不相关的公共因子,利用全国35个中心城市在3个因子上的得分,以各因予的方差贡献率作为权重,得出综合得分并排序;并用方差贡献率最大的两个因子给出各城市的因子得分图,从图上直观分析了各城市的综合发展水平,得到了良好效果。

从而对全国35个中心城市的综合发展水平作出分析评价。

关键词:因子分析、因子得分、公因子、城市综合、综合得分引言中心城市的综合发展是带动周边地区经济发展的重要动力。

在我国经济发展进程中,各个中心城市一直是该地区经济和社会发展的“引路者”。

因而,分析评价全国35个中心城市的综合发展水平,无论是对城市自身的发展,还是对周边地区的进步,都具有十分重要的意义。

因而,本文应用因子分析作出评价。

因子分析法是研究相关矩阵内部的依存关系,寻找出支配多个指标(可观测)相互关系的少数几个公共的因子(不可观测)以再现原指标与公因子之间的相关关系的一种统计方法。

这些公因子是彼此独立或不相关的,又往往是不能够直接观测的。

在所研究的问题中,以公因子(新变量)代替原指标(原变量)作为研究对象,并要求不损失或很少损失原指标所包含的信息,用公因子代替原指标所作的分析会比较简单和清楚。

通常,这种方法需要求出因子结构和因子得分模型。

前者通过相关系数来反映原指标与公因子之间的相关关系,后者是以回归方程的形式将指标表示为因子的线性组合。

具体步骤如下:1)对原始数据进行标准化变换,求出各指标间的相关系数矩阵;2)建立因子模型,并确定因子贡献率及累计贡献率;3)对因子载荷矩阵进行变换和旋转,并计算因子得分。

对于由因子模型矩阵得到的初始因子载荷矩阵,如果因子载荷之间相差不大,对因子的解释就不是很明确,因此要通过旋转因子坐标轴,使每个因子载荷在新坐标系中能按列和行向0或1两极分化。

spss统计分析课程论文范文(2)

spss统计分析课程论文范文(2)

spss统计分析课程论文范文(2)统计分析论文篇1浅谈统计分析在企业中的运用[摘要]统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动,是整个统计工作中的重要组成部分,在企业中发挥着巨大的作用,也是企业制定生产计划、发展战略与规划的主要依据。

[关键词]统计分析企业发展一、统计分析的概述及其特点1.统计分析的概述统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。

它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作,是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。

它又是在一定的选题下,集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。

系统、完善的资料是统计分析的必要条件。

2.统计分析的特点运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点。

随着统计方法的普及,不仅统计工作者可以进行统计分析,各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。

只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。

提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。

从一定意义上讲,提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。

(1)运用统计方法:统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称,从运用的角度可分为经验方法和数学方法。

经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法。

在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。

对于这一类方法如能正确运用,可以提高统计分析的科学性。

(2) 定量与定性的结合:统计分析面对的不是抽象的数字,而是在定性分析的前提下。

通过其数量表现对研究对象进行认识。

因此,熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。

二、统计分析在企业中的运用统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。

从统计认识的全过程来看,通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料,可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。

基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用毕业论文

基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用毕业论文

毕业论文题目基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用摘要本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现,同时通过对两组数据的实证分析,来研究统计学中多元回归分析中的变量选取,让大家对统计学中的多元回归分析中模型的选取以及变量的选取和操作方法有更深层次的了解. 一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究,一组数据时对于我国财政收入的研究. 本文通过两个实证即淘宝交易额研究和财政收入研究从不同程度上对非线性回归模型和变量选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前,让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解. 通过SPSS软件对数据进行分析,对数据进行处理的方法进行总结,找出SPSS对于数据处理和分析的优缺点,最后得在对变量的选取和软件的操作提出建议.关键词:统计学,SPSS,变量选取,多元回归分析AbstractThis article not only for complex statistical calculations done by the commonly used computer application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody in the multiple regression analysis of statistical model selection as well as the selection of variables and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of research taobao transactions, a set of data for the research of our country's fiscal revenue. In this paper, through two empirical taobao transactions and fiscal revenue research from different degree of the study of nonlinear regression model and variable selection using a common language and plain the SPSS statistical analysis method in multiple regression analysis of present in front of everyone, let everyone to multiple regression analysis and SPSS software can have a deeper understanding. Through SPSS software to analyze data, and summarizes method of data processing, find out the advantages and disadvantages of SPSS for data processing and analysis, finally had to put forward the proposal to the operation of the selection of variables and software.Keywords: Statistical, SPSS, The selection of variables, multiple regressionanalysis目录第一章引言 (3)第二章多元回归模型的选取 (4)2.1 多元回归分析概述 (4)2.2 相关系数概述 (5)2.3 非线性回归模型概述 (5)2.4 多元线性回归模型自变量的选取 (6)第三章非线性回归模型案例:淘宝交易额模型的研究 (7)3.1 回归模型变量的确定 (7)3.1.1 数据来源 (7)3.1.2 复相关系数 (8)3.1.3 散点图看线性关系 (9)3.1.4 回归分析看拟合度 (11)3.1.5 确定回归模型变量 (11)3.2 调整后的变量的相关分析 (12)3.2.1 散点图 (12)3.2.2 计算相关系数 (14)3.3 多元线性回归分析 (16)3.4 小结 (18)第四章线性回归分析变量选取案例:财政收入模型的研究 (18)4.1 数据来源及变量选取 (18)4.2 相关分析 (20)4.2.1 散点图 (20)4.2.2 计算相关系数 (21)4.3 线性回归分析 (24)4.4 逐步回归 (26)4.5 小结 (27)第五章总结 (28)参考文献 (30)第一章引言随着社会的发展,统计的运用围越来越广泛,统计学作为高等院校经济类专业和工商管理类专业的核心课程,不管是在经济管理领域,或是在军事、医学等领域的研究中对于数量分析与统计分析都需要更高的要求,需要用到的数学知识较多,应用方面的灵活性也较强,计算量大且复杂.然而科学研究的深入,研究的对象也日益变得复杂,复杂系统的研究问题更是成为当今研究的热点. 为了更好的描述一个复杂的现象,就需要大量的数据和信息,如何高效、准确地利用已知的信息便成为当今社会研究的一项重要课题.在科学技术飞速发展的今天,统计学通过不断吸收和融合相关学科的新理论,开发应用新技术和新方法,拓展新的领域的同时不断深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法. 在我国,社会主义市场经济体制的逐步建立,实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求. 随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善,统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘. 从20世纪60年代开始,关于回归自变量的选择成为统计学中研究的热点问题,统计学家提出了许多回归选元的准则,并提出了许多行之有效的选元方法. 在应用回归分析去处理实际问题时,回归自变量选择是首先要解决的重要问题. 通常在做回归分析时,人们根据所研究问题的目的,结合经济理论罗列出对因变量可能有影响的的一些因素作为自变量引进回归模型,把一些对因变量影响很小的,有些甚至是没有影响的自变量,不但使得计算量变大,估计和预测的精度也下降了. 此外,如果遗漏了某些重要变量,回归方程的效果肯定不好. SPSS软件作为当今国际上运用广泛的统计分析软件,其功能齐全带有各种特点,在各个领域都得到了迅速普及,并成为各个行业提高管理水平、形成科学决策的重要手段. 然而,我国对于该软件的运用和理解始终处于早期应用阶段,无论是在功能的研究开发还是实际生活当中的运用都与西方发达国家相差甚远. 尤其是在管理决策方面,都因为没有进行深度分析而造成了浪费,要么就是利用SPSS软件进行简单分析而未进行深度开发,导致所得的信息有限、各信息间的关系不明确,最终导致管理者的判断出现偏差.基于以上背景,本文通过总结和吸取其他国外学者对统计学研究的,并结合我国的实际情况,本文采用了案例一对于网络购物这块的的研究,通过对2005年到2012年的居民消费水平,以及我国网络普及度,我国人人均纯收入以及我国的居民消费水平对淘宝网的未来发展趋势进行非线性回归模型的研究以及案例二对于我国财政收入的进行变量选取研究,通过对1992年到2012年的人均国生产总值,城镇居民家庭人均可支配收入,全社会固定投资,进出口总额,居民消费价格水平对我国财政收入的影响进行定量数据的研究. 通过对数据的选取,回归模型的确定以及软件的操作方法来告知读者如何在SPSS的操作中变量选取的原则、要求和方法.第二章多元回归模型的选取2.1 多元回归分析概述回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法(即寻找具有相关关系的变量减的数学表达式并进行统计推断的一种统计方法). 按照其所涉及的自变量,可分为一元回归分析和多元回归分析;线性回归分析和非线性回归分析是按照自变量和因变量之间的关系划分的.而本文运用了多元线性回归分析中的方法,多元线性回归分析就是指回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系. 多元回归分析的主要容有以下几点:(1)从一组数据出发,确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的未知参数. 估计参数的常用方法是最小二乘法;(2)对这些关系式的可信程度进行检验;(3)在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪些自变量的影响是显著的,哪些自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量选入模型中,而剔除影响不显著的变量,通常用逐步回归等方法;(4)利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制.回归分析研究的主要问题是确定Y与X间的定量关系表达式,这种表达式称为回归方程;对求得的回归方程的可信度进行检验;判断自变量X对因变量Y有无影响;利用所求得的回归方程进行预测和控制. 回归分析主要应用于研究两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响,影响程度如何,通过分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并用数学模型来表现其具体关系,并根据实测数据来求解模型的各个参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据;如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测.2.2 相关系数概述相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量. 相关关系是现象间客观存在的,但数值又是不严格及不完全确定的相互依存关系.1)复相关系数在一元回归分析中我们用相关系数r 来说明两变量之间线性相关的程度,在多元回归分析中,仍用它来表示y 与其他自变量之间的线性密切程度,此为复相关系数. 复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系. 复相关系数只是反映变量间表面的非本质的联系,因为变量很有可能受到其他变量的影响.2)偏相关系数在多变量的情况下,变量之间的相关系数是相当复杂的. 任意两个变量之间都有可能存在着相关关系,因此,只知道被解释变量与解释变量的总的相关程度是不够的. 如果需要了解某两个变量间的相关程度,就应在消除其他变量影响的情况下来计算他们的相关系数,这就是偏相关系数. 偏相关系数与复相关系数不同,复相关系数的取值在0-1之间,而偏相关系数则是有正有负,所以复相关系数与偏相关系数之间也有可能相差很大. 变量之间本存在错综复杂的关系,甚至可能使得符号也相反,但是偏相关系数才是变现变量之间的本质联系的.偏相关的主要用途:偏相关主要是用来研究自变量与因变量之间的关系的,其通过得到的自变量与因变量数据来进行计算,通过偏相关系数可以看出哪些自变量对因变量的影响更大一些,同时对于偏相关系数较小的变量,可以剔除.2.3 非线性回归模型概述非线性回归模型是指在众多的现象中,分析变量之间的关系时不符合解释变量线性和参数线性的一种模型. 在实际的经济活动中,经济变量的关系是相当复杂的,直接表示为线性关系的情况也并不多见. 但大多数的非线性关系是可以通过一些简单的数学处理,使之转化为线性关系,从而通过线性回归来进行计算. 而非线性回归模型又分为可化为线性模型的非线性回归模型和不可化为线性模型的非线性回归模型.本文研究的是可转化为线性模型的非线性回归模型,而可转化为线性模型的非线性回归模型又有好几种方法可以对变量进行转换.其有以下几种模型:1)多项式函数模型对于形如:k k x x x y ββββ+⋅⋅⋅+++=22110 ,的模型为多项式模型.令21122,,,k k k z x z x z x === ,原模型可化为线性形式k k z z z y ββββ+⋅⋅⋅+++=22110 ,那么就可以用多元线性回归分析的方法进行处理了.2)指数函数模型对于形如:k x k x x e e e y ββββ+⋅⋅⋅+++=21210 ,的模型为指数函数模型. 令k x k x x e z e z e z =⋅⋅⋅==,,,2121 ,原模型可化为线性形式k k z z z y ββββ+⋅⋅⋅+++=22110 ,那么就可以用多元线性回归分析的方法进行处理了.3)双曲线模型;4)半对数模型和双对数模型等.本文将对指数函数型非线性模型进行案例说明,所以对于其他类型的非线性回归模型的道理是一致的,在这里就不进行一一解释.2.4 多元线性回归模型自变量的选择在多元线性回归模型中自变量的选择实质上就是模型的选择. 现设一切可供选择的变量是t 个 ,它们组成的回归模型称为全模型(记:1+=t m ),在获得n 组观测数据后,我们有模型:⎩⎨⎧+=),0(~2n n I N X Y σεεβ , 其中:Y 是1⨯n 的观测值,β是1⨯m 未知参数向量,X 是m n ⨯结构矩阵,并假定X 的秩为m .现从t x x x ,,,21 这t 个变量中选t '变量,不妨设t x x x ',,,21 ,那么对全模型中的参数β和结构矩阵X 可作如下的分块(记:1+'=t p ):()'=q p βββ, , ()q p X X X = .我们称下面的回归模型为选模型:⎩⎨⎧+=),0(~2n p p I N X Y σεεβ ,其中:Y 是1⨯n 的观测值,p β是1⨯p 未知参数向量, p X 是p n ⨯结构矩阵,并假定p X 的秩为p .自变量的选择可以看成是这样的两个问题,一是究竟是用全模型还是用选模型,二是若用选模型,则究竟应包含多少变量最适合. 然而自变量的选择与相关系数,回归分析都有密切的关系,自变量的选择需要通过一系列的验证,剔除之后才能得到最好的变量从而得到最好的回归模型. 下面我们用两个案例来对多元回归模型的选取来进行解释和探讨.第三章 非线性回归模型案例:淘宝交易额研究3.1 回归模型变量的确定3.1.1数据来源为研究淘宝网未来发展趋势,从新浪官方微博淘宝数据魔方中获得淘宝2009年聚划算中购物群众的年龄比例作为定性数据,进行研究年龄对淘宝购物的影响. 并在新浪财经网上获得淘宝网自2003年到2012年的淘宝交易额以及淘宝注册人数的数据. 在中商情报局里获得我国近网络普及度等数据并从国家统计年鉴中选取统计指标居民消费水平.淘宝注册人数(1x )在一定程度上反应了网络购物的群众的人数,反应了当今社会网络购物的普遍性. 同时淘宝的注册人数也展现了人们对网络购物的认可度,换言之也就是说接受了网络购物并会在网上进行消费,是对网络购物很大程度上的支持. 我国网络普及度(2x )是指我国近几年网络在我国普及的围,这一块更好的反映了网络对居民网络消费的影响,因为网络是网络消费的必要条件. 我国网络普及度反映的是在我国日趋发展的经济下,人们对网络的接受程以及信任程度也是直接影响到淘宝的网络购物.居民消费水平(3x )主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映. 居民消费水平的提高也能很好的展现在网络消费上作出的贡献.第二产业增加值(4x )是指采矿业,制造业,电力、煤气及水的生产和供应业,建筑业. 而制造业的发展也相继影响着产品的销售,所以在这里采用第二产业对淘宝交易额的影响. 通过对以上这三个定量数据的研究来其与淘宝交易额的关系,从而研究淘宝未来的发展趋势以及优劣态. 原始数据如下:表3.1为消除数据之间因单位不同产生的量纲的影响,对数据进行标准化得如下数据得到表3.23.1.2 复相关系数对表3.2 的数据进行复相关系数的研究,看变量之间的复相关关系,得到如下表3.3的复相关系数表:表3.3表3.3中有带“**”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著相关,由上图可知,y 与1x 的相关系数为0.987>0,表示变量之间存在线性关系,其相关系数检验对应的概率P 值为0.000,低于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与淘宝注册人数之间相关性显著. y 与2x e 的相关系数为0.923>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与我国网络普及度之间相关性显著.y 与3x 的相关系数为0.963>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与居民消费水平之间相关性显著. y 与4x e 的相关系数为0.919>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明我国第二产业增加值与居民消费水平之间相关性显著.综上所述通过SPSS 得出的相关系数的矩阵得到为:=1yx r 0.987 ,=2yx r 0.923 ,=3yx r 0.963 ,=4yx r 0.919 .虽然变量都通过了检验,但是可以看到2yx r 和4yx r 较另外两个复相关系数较低,因此对变量进行散点图的分析来了解自变量与因变量的相关关系.3.1.3 散点图看线性关系对y 与各个变量作出散点图(1)淘宝注册人数1x 与淘宝网交易总额y 的相关性散点图:图3.1(2)网络普及度2x 与淘宝网交易总额y 的散点图:图3.2(3)我国居民消费水平3x 与淘宝交易额y 的散点图:图3.3(4)第二产业增加值4x 对淘宝交易额y 的散点图:图3.4图3.2和3.4分别是自变量2x 和4x 与因变量的相关系数图,可以看出自变量2x 和因变量y 之间呈明显的指数线性关系,而变量4x 也是同样与因变量y 之间呈明显的指数线性关系.他们之间是非线性回归模型的关系. 所拟合的效果不理想所以我们还需要对数据进行进一步的处理和分析,得到确切的答案.3.1.4 回归分析看拟合度对数据进行回归分析:表3.4表3.4是自变量与因变量得到的回归分析,可知,因变量y 与常数项和自变量1x ,2x ,3x ,4x 的回归的标准化回归系数分别为0.01,0.660,-0.229,1.439,-0.899.而通过P 检验可以看到由上表 2.4可以看出常数项以及各自变量的P 值分别为:0.906,0.000,0.018,0.000及0.000. 可以看出原始变量所得到的P 值并没有全部通过检验. 说明常数项对因变量影响不显著. 对数据进行t 值检验,在给定的05.0=α,自由度9211=-=n 的临界值时,查表得=9025.0t 2.262,其常数项的t 值为0.123小于2.262,说明常数项不显著. 综上所述,可以初步得到一个模型为:4321899.0439.1229.0660.001.0x x x x y -+-+= .3.1.5确定回归模型变量综上通过散点图、复相关系数以及回归分析可以知道由于自变量2x 和4x 与因变量y 之间是非线性关系,是呈指数线性关系为研究之间线性关系,所以得到的模型的拟合程度并不是很理想.因此对自变量2x 和4x 进行取e 的对数即2x e 和4x e 来对变量进行研究看拟合效果得到下表.表3.5下面对表3.5进行变量分析与研究,通过对非线性模型中的变量的研究来了解多元回归分析中变量的选取与使用,同时对自变量进一步进行分析.3.2 调整后变量的相关分析3.2.1 散点图对y与各个变量作出散点图x与淘宝网交易总额y的相关性散点图:(1)淘宝注册人数1图3.5(2)e的网络普及度次方2x e与淘宝网交易总额y的相关性检验:图3.6x与淘宝交易额y的相关性检验:(3)我国居民消费水平3图3.7(4)e的第二产业增加值的次方4x e对淘宝交易额y的影响:图3.8由以上四个散点图可知,其所有的点均落在了左上至右下的一条直线上,表明了数据之间存在显著相关关系. 所以我们还需要对数据进行进一步的分析,得到确切的答案.3.2.2 计算相关系数(1)复相关系数r 是用来衡量回归直线对于观察值配合的密切程度,即用来衡量因变量y 与自变量1x ,2x e ,3x ,4x e 之间相关的密切程度. 以下是用SPSS 对数据进行相关性分析,得到如下的相关系数图表3.6图中有带“**”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著相关,由上图可知,y 与1x 的相关系数为0.987>0,表示变量之间存在线性关系,其相关系数检验对应的概率P 值为0.000,低于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与淘宝注册人数之间相关性显著. y 与2x e 的相关系数为0.979>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与我国网络普及度之间相关性显著.y 与3x 的相关系数为0.963>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与居民消费水平之间相关性显著. y 与4x e 的相关系数为0.997>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明我国第二产业增加值与居民消费水平之间相关性显著.综上所述通过SPSS 得出的相关系数的矩阵得到为:=1yx r 0.987 ,=2yx r 0.979 ,=3yx r 0.963 ,=4yx r 0.997 .由以上数据可以看出,各列之间存在正相关关系. 即淘宝网注册人数1x 、e 的我国网络普及度2x e 、我国居民消费水平3x 、e 的我国第二产业增加值次方4x e 与淘宝交易总额y 存在显著的相关关系.(2)计算偏相关系数:下面是用SPSS 作出的偏相关系数:① 消除我国网络普及度、第二产业增加值和居民消费水平的影响后,计算淘宝注册人数与淘宝交易额的偏相关系数为:表3.7由上可知,淘宝注册人数与淘宝交易额的偏相关系数为0.795.②消除淘宝交易额、第二产业增加值和居民消费水平的影响后,我国网络普及度和淘宝交易额的偏相关系数为:表3.8由上可知我国网络普及度与淘宝交易额的偏相关系数为0.733.③消除淘宝注册人数、第二产业增加值和我国网络普及度的影响后,我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数:表3.9由上可知,我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数为-0.932.④消除淘宝注册人数、我国网络普及度和居民消费水平的影响后,计算第二产业增加值与淘宝交易额的偏相关系数:表3.10由上可知,e的第二产业增加值次方与淘宝交易额的偏相关系数为0.946.⑤下表为各个变量之间的偏相关系数表,为方便,这里直接变各变量之间的偏相关系数:r y 1x 2x e3x 4x e y 0.795 0.773 -0.9320.946 1x 0.795 -0.611 0.758 -0.592x e0.773 -0.611 0.702 -0.521 3x-0.932 0.758 0.702 0.818 4x e 0.946 -0.59 -0.521 0.818表3.11这里我们对变量2x 和4x 采用的是其指数幂,是因为在对变量的相关性进行检验时,通过散点图可以看出2x 和4x 与因变量之间呈的是指数线性关系,是非线性关系所以对数据进行了处理,因为原始变量之间存在的非线性关系得出的结果不具有代表性. 可以通过散点图看到从以上的偏相关系数来看,如果2x e ,3x 和4x e 保持不变,y 与1x 之间存在相关关系,当1x ,3x 和4x e 的保持不变时,2x e 和y 之间存在相关关系,其他关系同上,在这里就不进行一一解释.我们也可以通过以上的偏相关系数表可以看出各个自变量之间也存在一定的偏相关关系,但是相对于自变量与因变量之间的偏相关关系较小,说明这些变量之间的选择比较显著.但是其关系强度较前者略低,所以经过以上系数得到的偏相关系数可以看出,其相关程度较原关系的强度低,应采用原数据的自变量和因变量. 即所采用的自变量和因变量保持不变.通过复相关系数的计算和偏相关系数的计算结果可以看出,复相关系数的取值在0-1之间,偏相关系数的取值在-1到1之间,由上数据便可看出偏相关系数与复相关系数之间的差距相差甚大,有的甚至改变了符号. 从上可以看出通过复相关系数不能很好的确定变量之间的相关关系,不能明确的解释变量,而偏回归系数可以看出变量是否符合要求. 从下面的回归分析中继续对变量进行研究.3.3 多元线性回归分析对数据进行回归分析,得到如下结果:表3.12复相关系数为1,判定系数为0.999,调整系数为0.999,估计值的标准误差为0.03296.表3.13由上面结果的看其显著性检验结果为,回归平方和为9.993,残差平方和0.007,总平方和10.000, F 统计量的值为2.299E3,对应的概率P 值为0.000,小于显著性水平0.05,即:淘宝交易总额y 与淘宝网注册人数1x 、e 的我国网络普及度次方2x e 、我国居民消费水平3x 和e 的我国第二产业增加值次方4x e 之间存在线性关系,所以可认为所建立的回归方程有效.表3.14由上表可知,因变量y 与常数项和自变量1x ,2x e ,3x ,4x e 的回归的标准化回归系数分别为-1.119,0.244,0.107,-0.321,0.615. 3个回归系数B 的显著性水平均小于0.05,这里可以认为自变量1x ,2x e ,3x ,4x e 对因变量y 有显著性影响. 于是得到回归方程为:42615.0321.0107.0244.0119.131x x e x e x y +-++-= , 由上图可知对数据进行t 值检验,在给定的05.0=α,自由度9211=-=n 的临界值时,查表得=9025.0t 2.262,因为1x ,2x e ,3x ,4x e 的参数对应的t 统计量的绝对值均大于2.262,这说明%5的显著性水平下,斜率系数均显著不为0,表明淘宝网注册人数1x ,e 的我国网络普及度次方2x e ,我国居民消费水平3x ,e 的我国第二产业增加值次方4x e 等变量联合起来对该商品的消费支出有显著的影响.P 检验:由上表可以看出各自变量以及常数项的P 值分别为:0.00,0.018,0.039,0.001及0.000,可以看出其P 值均小于0.05,均通过检验综上所述,四个自变量对因变量都有显著性影响,并都通过了检验可以得到最优方程式为:。

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spss统计分析课程论文范文SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件,是数据统计分析的一个重要的工具。

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HUNAN UNIVERSITY 课程论文论文题目:有关我国居民消费因素的分析指导老师:学生名字:学生学号:专业班级:经济统计学院名称:xxx学院目录12...2.. .3. .. (3).. 310.15.18....19....20....有关我国居民消费因素的分析概述生活离不开消费,随着社会发展,生活水平提高,消费也在逐渐变化,并且随着经济发展,各个地区的发展水平的差异,消费也产生了不同的变化,此篇论文主要目的是利用多元统计的方法,借助spss软件,对我国31 个地区的居民消费情况进行分析。

了解我国31 个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等 8 个指标之间的一些联系。

并且通过因子得分,计算并排列出消费因素的综合得分,最后通过聚类分析,对我国31 个地区的居民消费情况做一个大致分类,进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。

一 .引言消费在宏观经济学中,指某时期一人或一国用于消费品的总支出。

与经济活动有着密不可分的关系,消费作为社会再生产的最终阶段,是生产者生产产品的目的和导向。

如果没有了消费,生产的存在也会变得毫无意义,消费促进了生产,给生产带来了源动力。

消费者的消费需求,也推动了生产的发展。

并且消费促进了货币流通,提供了就业岗位,降低失业率,拉动了经济增长,最终有助于提高人民的生活水平。

消费是国民经济保持增长的动力,只有拉动消费需求的增长,才能促进投资,促进产业结构的调整、宏观经济的增长,满足人民的物质生活的需求,实现生活水平的提高。

故消费和生活水平有着密切的关系,从而,通过对我国居民消费水平的分析,不但可以直观了解到我国总的消费趋向,各地区不同的消费主导因素,还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。

统计年鉴中的八项指标:食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。

囊括了居民消费的全部项目,居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。

多元统计分析论文范文精选3篇(全文)

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多元统计分析论文范文精选3篇多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法,它的理论内容包含了多个方面的理论方法,每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用,应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论,再应用到实际经济生活中。

1聚类分析在证券投资中的应用(1)定义:聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目,也叫分类分析和数值分析,是一种统计分析技术。

(2)在证券投资中应用聚类分析,是基于证券投资的各种基本特点而决定的。

证券投资中包含着非常多的动态的变化因素,要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况,找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理,使投资分析更加的准确、精确。

1)弥补影响股票价格波动因素的不确定性证券市场受到非常多方面的影响,具有很大的波动性和不稳定性,这种波动性也造成了证券市场极不稳定的进展状态,这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。

聚类分析的方法是建立在基础分析之上的,立足基础进展长远,并对股票的基本层面的因素进行量化分析,并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中,从股票的基本特征出发,从深层次挖掘股票的内在价值,并将这些价值发挥到最大的效用。

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2)聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性聚类分析是一种非常专业的投资分析方法,它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析,这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。

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并且,要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结,就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数,但是,猎取这种参数比较困难,需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。

基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用毕业论文

基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用毕业论文

毕业论文题目基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用摘要本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现,同时通过对两组数据的实证分析,来研究统计学中多元回归分析中的变量选取,让大家对统计学中的多元回归分析中模型的选取以及变量的选取和操作方法有更深层次的了解. 一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究,一组数据时对于我国财政收入的研究. 本文通过两个实证即淘宝交易额研究和财政收入研究从不同程度上对非线性回归模型和变量选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前,让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解. 通过SPSS软件对数据进行分析,对数据进行处理的方法进行总结,找出SPSS对于数据处理和分析的优缺点,最后得在对变量的选取和软件的操作提出建议.关键词:统计学,SPSS,变量选取,多元回归分析AbstractThis article not only for complex statistical calculations done by the commonly used computer application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody in the multiple regression analysis of statistical model selection as well as the selection of variables and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of research taobao transactions, a set of data for the research of our country's fiscal revenue. In this paper, through two empirical taobao transactions and fiscal revenue research from different degree of the study of nonlinear regression model and variable selection using a common language and plain the SPSS statistical analysis method in multiple regression analysis of present in front of everyone, let everyone to multiple regression analysis and SPSS software can have a deeper understanding. Through SPSS software to analyze data, and summarizes method of data processing, find out the advantages and disadvantages of SPSS for data processing and analysis, finally had to put forward the proposal to the operation of the selection of variables and software.Keywords: Statistical, SPSS, The selection of variables, multiple regressionanalysis目录第一章引言 (3)第二章多元回归模型的选取 (4)2.1 多元回归分析概述 (4)2.2 相关系数概述 (5)2.3 非线性回归模型概述 (5)2.4 多元线性回归模型自变量的选取 (6)第三章非线性回归模型案例:淘宝交易额模型的研究 (7)3.1 回归模型变量的确定 (7)3.1.1 数据来源 (7)3.1.2 复相关系数 (8)3.1.3 散点图看线性关系 (9)3.1.4 回归分析看拟合度 (11)3.1.5 确定回归模型变量 (11)3.2 调整后的变量的相关分析 (12)3.2.1 散点图 (12)3.2.2 计算相关系数 (14)3.3 多元线性回归分析 (16)3.4 小结 (18)第四章线性回归分析变量选取案例:财政收入模型的研究 (18)4.1 数据来源及变量选取 (18)4.2 相关分析 (20)4.2.1 散点图 (20)4.2.2 计算相关系数 (21)4.3 线性回归分析 (24)4.4 逐步回归 (26)4.5 小结 (27)第五章总结 (28)参考文献 (30)第一章引言随着社会的发展,统计的运用围越来越广泛,统计学作为高等院校经济类专业和工商管理类专业的核心课程,不管是在经济管理领域,或是在军事、医学等领域的研究中对于数量分析与统计分析都需要更高的要求,需要用到的数学知识较多,应用方面的灵活性也较强,计算量大且复杂.然而科学研究的深入,研究的对象也日益变得复杂,复杂系统的研究问题更是成为当今研究的热点. 为了更好的描述一个复杂的现象,就需要大量的数据和信息,如何高效、准确地利用已知的信息便成为当今社会研究的一项重要课题.在科学技术飞速发展的今天,统计学通过不断吸收和融合相关学科的新理论,开发应用新技术和新方法,拓展新的领域的同时不断深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法. 在我国,社会主义市场经济体制的逐步建立,实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求. 随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善,统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘. 从20世纪60年代开始,关于回归自变量的选择成为统计学中研究的热点问题,统计学家提出了许多回归选元的准则,并提出了许多行之有效的选元方法. 在应用回归分析去处理实际问题时,回归自变量选择是首先要解决的重要问题. 通常在做回归分析时,人们根据所研究问题的目的,结合经济理论罗列出对因变量可能有影响的的一些因素作为自变量引进回归模型,把一些对因变量影响很小的,有些甚至是没有影响的自变量,不但使得计算量变大,估计和预测的精度也下降了. 此外,如果遗漏了某些重要变量,回归方程的效果肯定不好. SPSS软件作为当今国际上运用广泛的统计分析软件,其功能齐全带有各种特点,在各个领域都得到了迅速普及,并成为各个行业提高管理水平、形成科学决策的重要手段. 然而,我国对于该软件的运用和理解始终处于早期应用阶段,无论是在功能的研究开发还是实际生活当中的运用都与西方发达国家相差甚远. 尤其是在管理决策方面,都因为没有进行深度分析而造成了浪费,要么就是利用SPSS软件进行简单分析而未进行深度开发,导致所得的信息有限、各信息间的关系不明确,最终导致管理者的判断出现偏差.基于以上背景,本文通过总结和吸取其他国外学者对统计学研究的,并结合我国的实际情况,本文采用了案例一对于网络购物这块的的研究,通过对2005年到2012年的居民消费水平,以及我国网络普及度,我国人人均纯收入以及我国的居民消费水平对淘宝网的未来发展趋势进行非线性回归模型的研究以及案例二对于我国财政收入的进行变量选取研究,通过对1992年到2012年的人均国生产总值,城镇居民家庭人均可支配收入,全社会固定投资,进出口总额,居民消费价格水平对我国财政收入的影响进行定量数据的研究. 通过对数据的选取,回归模型的确定以及软件的操作方法来告知读者如何在SPSS的操作中变量选取的原则、要求和方法.第二章多元回归模型的选取2.1 多元回归分析概述回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法(即寻找具有相关关系的变量减的数学表达式并进行统计推断的一种统计方法). 按照其所涉及的自变量,可分为一元回归分析和多元回归分析;线性回归分析和非线性回归分析是按照自变量和因变量之间的关系划分的.而本文运用了多元线性回归分析中的方法,多元线性回归分析就是指回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系. 多元回归分析的主要容有以下几点:(1)从一组数据出发,确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的未知参数. 估计参数的常用方法是最小二乘法;(2)对这些关系式的可信程度进行检验;(3)在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪些自变量的影响是显著的,哪些自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量选入模型中,而剔除影响不显著的变量,通常用逐步回归等方法;(4)利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制.回归分析研究的主要问题是确定Y与X间的定量关系表达式,这种表达式称为回归方程;对求得的回归方程的可信度进行检验;判断自变量X对因变量Y有无影响;利用所求得的回归方程进行预测和控制. 回归分析主要应用于研究两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响,影响程度如何,通过分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并用数学模型来表现其具体关系,并根据实测数据来求解模型的各个参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据;如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测.2.2 相关系数概述相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量. 相关关系是现象间客观存在的,但数值又是不严格及不完全确定的相互依存关系.1)复相关系数在一元回归分析中我们用相关系数r 来说明两变量之间线性相关的程度,在多元回归分析中,仍用它来表示y 与其他自变量之间的线性密切程度,此为复相关系数. 复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系. 复相关系数只是反映变量间表面的非本质的联系,因为变量很有可能受到其他变量的影响.2)偏相关系数在多变量的情况下,变量之间的相关系数是相当复杂的. 任意两个变量之间都有可能存在着相关关系,因此,只知道被解释变量与解释变量的总的相关程度是不够的. 如果需要了解某两个变量间的相关程度,就应在消除其他变量影响的情况下来计算他们的相关系数,这就是偏相关系数. 偏相关系数与复相关系数不同,复相关系数的取值在0-1之间,而偏相关系数则是有正有负,所以复相关系数与偏相关系数之间也有可能相差很大. 变量之间本存在错综复杂的关系,甚至可能使得符号也相反,但是偏相关系数才是变现变量之间的本质联系的.偏相关的主要用途:偏相关主要是用来研究自变量与因变量之间的关系的,其通过得到的自变量与因变量数据来进行计算,通过偏相关系数可以看出哪些自变量对因变量的影响更大一些,同时对于偏相关系数较小的变量,可以剔除.2.3 非线性回归模型概述非线性回归模型是指在众多的现象中,分析变量之间的关系时不符合解释变量线性和参数线性的一种模型. 在实际的经济活动中,经济变量的关系是相当复杂的,直接表示为线性关系的情况也并不多见. 但大多数的非线性关系是可以通过一些简单的数学处理,使之转化为线性关系,从而通过线性回归来进行计算. 而非线性回归模型又分为可化为线性模型的非线性回归模型和不可化为线性模型的非线性回归模型.本文研究的是可转化为线性模型的非线性回归模型,而可转化为线性模型的非线性回归模型又有好几种方法可以对变量进行转换.其有以下几种模型:1)多项式函数模型对于形如:k k x x x y ββββ+⋅⋅⋅+++=22110 ,的模型为多项式模型.令21122,,,k k k z x z x z x === ,原模型可化为线性形式k k z z z y ββββ+⋅⋅⋅+++=22110 ,那么就可以用多元线性回归分析的方法进行处理了.2)指数函数模型对于形如:k x k x x e e e y ββββ+⋅⋅⋅+++=21210 ,的模型为指数函数模型. 令k x k x x e z e z e z =⋅⋅⋅==,,,2121 ,原模型可化为线性形式k k z z z y ββββ+⋅⋅⋅+++=22110 ,那么就可以用多元线性回归分析的方法进行处理了.3)双曲线模型;4)半对数模型和双对数模型等.本文将对指数函数型非线性模型进行案例说明,所以对于其他类型的非线性回归模型的道理是一致的,在这里就不进行一一解释.2.4 多元线性回归模型自变量的选择在多元线性回归模型中自变量的选择实质上就是模型的选择. 现设一切可供选择的变量是t 个 ,它们组成的回归模型称为全模型(记:1+=t m ),在获得n 组观测数据后,我们有模型:⎩⎨⎧+=),0(~2n n I N X Y σεεβ , 其中:Y 是1⨯n 的观测值,β是1⨯m 未知参数向量,X 是m n ⨯结构矩阵,并假定X 的秩为m .现从t x x x ,,,21 这t 个变量中选t '变量,不妨设t x x x ',,,21 ,那么对全模型中的参数β和结构矩阵X 可作如下的分块(记:1+'=t p ):()'=q p βββ, , ()q p X X X = .我们称下面的回归模型为选模型:⎩⎨⎧+=),0(~2n p p I N X Y σεεβ ,其中:Y 是1⨯n 的观测值,p β是1⨯p 未知参数向量, p X 是p n ⨯结构矩阵,并假定p X 的秩为p .自变量的选择可以看成是这样的两个问题,一是究竟是用全模型还是用选模型,二是若用选模型,则究竟应包含多少变量最适合. 然而自变量的选择与相关系数,回归分析都有密切的关系,自变量的选择需要通过一系列的验证,剔除之后才能得到最好的变量从而得到最好的回归模型. 下面我们用两个案例来对多元回归模型的选取来进行解释和探讨.第三章 非线性回归模型案例:淘宝交易额研究3.1 回归模型变量的确定3.1.1数据来源为研究淘宝网未来发展趋势,从新浪官方微博淘宝数据魔方中获得淘宝2009年聚划算中购物群众的年龄比例作为定性数据,进行研究年龄对淘宝购物的影响. 并在新浪财经网上获得淘宝网自2003年到2012年的淘宝交易额以及淘宝注册人数的数据. 在中商情报局里获得我国近网络普及度等数据并从国家统计年鉴中选取统计指标居民消费水平.淘宝注册人数(1x )在一定程度上反应了网络购物的群众的人数,反应了当今社会网络购物的普遍性. 同时淘宝的注册人数也展现了人们对网络购物的认可度,换言之也就是说接受了网络购物并会在网上进行消费,是对网络购物很大程度上的支持. 我国网络普及度(2x )是指我国近几年网络在我国普及的围,这一块更好的反映了网络对居民网络消费的影响,因为网络是网络消费的必要条件. 我国网络普及度反映的是在我国日趋发展的经济下,人们对网络的接受程以及信任程度也是直接影响到淘宝的网络购物.居民消费水平(3x )主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映. 居民消费水平的提高也能很好的展现在网络消费上作出的贡献.第二产业增加值(4x )是指采矿业,制造业,电力、煤气及水的生产和供应业,建筑业. 而制造业的发展也相继影响着产品的销售,所以在这里采用第二产业对淘宝交易额的影响. 通过对以上这三个定量数据的研究来其与淘宝交易额的关系,从而研究淘宝未来的发展趋势以及优劣态. 原始数据如下:表3.1为消除数据之间因单位不同产生的量纲的影响,对数据进行标准化得如下数据得到表3.23.1.2 复相关系数对表3.2 的数据进行复相关系数的研究,看变量之间的复相关关系,得到如下表3.3的复相关系数表:表3.3表3.3中有带“**”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著相关,由上图可知,y 与1x 的相关系数为0.987>0,表示变量之间存在线性关系,其相关系数检验对应的概率P 值为0.000,低于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与淘宝注册人数之间相关性显著. y 与2x e 的相关系数为0.923>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与我国网络普及度之间相关性显著.y 与3x 的相关系数为0.963>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与居民消费水平之间相关性显著. y 与4x e 的相关系数为0.919>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明我国第二产业增加值与居民消费水平之间相关性显著.综上所述通过SPSS 得出的相关系数的矩阵得到为:=1yx r 0.987 ,=2yx r 0.923 ,=3yx r 0.963 ,=4yx r 0.919 .虽然变量都通过了检验,但是可以看到2yx r 和4yx r 较另外两个复相关系数较低,因此对变量进行散点图的分析来了解自变量与因变量的相关关系.3.1.3 散点图看线性关系对y 与各个变量作出散点图(1)淘宝注册人数1x 与淘宝网交易总额y 的相关性散点图:图3.1(2)网络普及度2x 与淘宝网交易总额y 的散点图:图3.2(3)我国居民消费水平3x 与淘宝交易额y 的散点图:图3.3(4)第二产业增加值4x 对淘宝交易额y 的散点图:图3.4图3.2和3.4分别是自变量2x 和4x 与因变量的相关系数图,可以看出自变量2x 和因变量y 之间呈明显的指数线性关系,而变量4x 也是同样与因变量y 之间呈明显的指数线性关系.他们之间是非线性回归模型的关系. 所拟合的效果不理想所以我们还需要对数据进行进一步的处理和分析,得到确切的答案.3.1.4 回归分析看拟合度对数据进行回归分析:表3.4表3.4是自变量与因变量得到的回归分析,可知,因变量y 与常数项和自变量1x ,2x ,3x ,4x 的回归的标准化回归系数分别为0.01,0.660,-0.229,1.439,-0.899.而通过P 检验可以看到由上表 2.4可以看出常数项以及各自变量的P 值分别为:0.906,0.000,0.018,0.000及0.000. 可以看出原始变量所得到的P 值并没有全部通过检验. 说明常数项对因变量影响不显著. 对数据进行t 值检验,在给定的05.0=α,自由度9211=-=n 的临界值时,查表得=9025.0t 2.262,其常数项的t 值为0.123小于2.262,说明常数项不显著. 综上所述,可以初步得到一个模型为:4321899.0439.1229.0660.001.0x x x x y -+-+= .3.1.5确定回归模型变量综上通过散点图、复相关系数以及回归分析可以知道由于自变量2x 和4x 与因变量y 之间是非线性关系,是呈指数线性关系为研究之间线性关系,所以得到的模型的拟合程度并不是很理想.因此对自变量2x 和4x 进行取e 的对数即2x e 和4x e 来对变量进行研究看拟合效果得到下表.表3.5下面对表3.5进行变量分析与研究,通过对非线性模型中的变量的研究来了解多元回归分析中变量的选取与使用,同时对自变量进一步进行分析.3.2 调整后变量的相关分析3.2.1 散点图对y与各个变量作出散点图x与淘宝网交易总额y的相关性散点图:(1)淘宝注册人数1图3.5(2)e的网络普及度次方2x e与淘宝网交易总额y的相关性检验:图3.6x与淘宝交易额y的相关性检验:(3)我国居民消费水平3图3.7(4)e的第二产业增加值的次方4x e对淘宝交易额y的影响:图3.8由以上四个散点图可知,其所有的点均落在了左上至右下的一条直线上,表明了数据之间存在显著相关关系. 所以我们还需要对数据进行进一步的分析,得到确切的答案.3.2.2 计算相关系数(1)复相关系数r 是用来衡量回归直线对于观察值配合的密切程度,即用来衡量因变量y 与自变量1x ,2x e ,3x ,4x e 之间相关的密切程度. 以下是用SPSS 对数据进行相关性分析,得到如下的相关系数图表3.6图中有带“**”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著相关,由上图可知,y 与1x 的相关系数为0.987>0,表示变量之间存在线性关系,其相关系数检验对应的概率P 值为0.000,低于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与淘宝注册人数之间相关性显著. y 与2x e 的相关系数为0.979>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与我国网络普及度之间相关性显著.y 与3x 的相关系数为0.963>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额与居民消费水平之间相关性显著. y 与4x e 的相关系数为0.997>0,表示变量之间存在线性关系,其对应P 值为0.000,小于显著性水平0.05,说明我国第二产业增加值与居民消费水平之间相关性显著.综上所述通过SPSS 得出的相关系数的矩阵得到为:=1yx r 0.987 ,=2yx r 0.979 ,=3yx r 0.963 ,=4yx r 0.997 .由以上数据可以看出,各列之间存在正相关关系. 即淘宝网注册人数1x 、e 的我国网络普及度2x e 、我国居民消费水平3x 、e 的我国第二产业增加值次方4x e 与淘宝交易总额y 存在显著的相关关系.(2)计算偏相关系数:下面是用SPSS 作出的偏相关系数:① 消除我国网络普及度、第二产业增加值和居民消费水平的影响后,计算淘宝注册人数与淘宝交易额的偏相关系数为:表3.7由上可知,淘宝注册人数与淘宝交易额的偏相关系数为0.795.②消除淘宝交易额、第二产业增加值和居民消费水平的影响后,我国网络普及度和淘宝交易额的偏相关系数为:表3.8由上可知我国网络普及度与淘宝交易额的偏相关系数为0.733.③消除淘宝注册人数、第二产业增加值和我国网络普及度的影响后,我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数:表3.9由上可知,我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数为-0.932.④消除淘宝注册人数、我国网络普及度和居民消费水平的影响后,计算第二产业增加值与淘宝交易额的偏相关系数:表3.10由上可知,e的第二产业增加值次方与淘宝交易额的偏相关系数为0.946.⑤下表为各个变量之间的偏相关系数表,为方便,这里直接变各变量之间的偏相关系数:r y 1x 2x e3x 4x e y 0.795 0.773 -0.9320.946 1x 0.795 -0.611 0.758 -0.592x e0.773 -0.611 0.702 -0.521 3x-0.932 0.758 0.702 0.818 4x e 0.946 -0.59 -0.521 0.818表3.11这里我们对变量2x 和4x 采用的是其指数幂,是因为在对变量的相关性进行检验时,通过散点图可以看出2x 和4x 与因变量之间呈的是指数线性关系,是非线性关系所以对数据进行了处理,因为原始变量之间存在的非线性关系得出的结果不具有代表性. 可以通过散点图看到从以上的偏相关系数来看,如果2x e ,3x 和4x e 保持不变,y 与1x 之间存在相关关系,当1x ,3x 和4x e 的保持不变时,2x e 和y 之间存在相关关系,其他关系同上,在这里就不进行一一解释.我们也可以通过以上的偏相关系数表可以看出各个自变量之间也存在一定的偏相关关系,但是相对于自变量与因变量之间的偏相关关系较小,说明这些变量之间的选择比较显著.但是其关系强度较前者略低,所以经过以上系数得到的偏相关系数可以看出,其相关程度较原关系的强度低,应采用原数据的自变量和因变量. 即所采用的自变量和因变量保持不变.通过复相关系数的计算和偏相关系数的计算结果可以看出,复相关系数的取值在0-1之间,偏相关系数的取值在-1到1之间,由上数据便可看出偏相关系数与复相关系数之间的差距相差甚大,有的甚至改变了符号. 从上可以看出通过复相关系数不能很好的确定变量之间的相关关系,不能明确的解释变量,而偏回归系数可以看出变量是否符合要求. 从下面的回归分析中继续对变量进行研究.3.3 多元线性回归分析对数据进行回归分析,得到如下结果:表3.12复相关系数为1,判定系数为0.999,调整系数为0.999,估计值的标准误差为0.03296.表3.13由上面结果的看其显著性检验结果为,回归平方和为9.993,残差平方和0.007,总平方和10.000, F 统计量的值为2.299E3,对应的概率P 值为0.000,小于显著性水平0.05,即:淘宝交易总额y 与淘宝网注册人数1x 、e 的我国网络普及度次方2x e 、我国居民消费水平3x 和e 的我国第二产业增加值次方4x e 之间存在线性关系,所以可认为所建立的回归方程有效.表3.14由上表可知,因变量y 与常数项和自变量1x ,2x e ,3x ,4x e 的回归的标准化回归系数分别为-1.119,0.244,0.107,-0.321,0.615. 3个回归系数B 的显著性水平均小于0.05,这里可以认为自变量1x ,2x e ,3x ,4x e 对因变量y 有显著性影响. 于是得到回归方程为:42615.0321.0107.0244.0119.131x x e x e x y +-++-= , 由上图可知对数据进行t 值检验,在给定的05.0=α,自由度9211=-=n 的临界值时,查表得=9025.0t 2.262,因为1x ,2x e ,3x ,4x e 的参数对应的t 统计量的绝对值均大于2.262,这说明%5的显著性水平下,斜率系数均显著不为0,表明淘宝网注册人数1x ,e 的我国网络普及度次方2x e ,我国居民消费水平3x ,e 的我国第二产业增加值次方4x e 等变量联合起来对该商品的消费支出有显著的影响.P 检验:由上表可以看出各自变量以及常数项的P 值分别为:0.00,0.018,0.039,0.001及0.000,可以看出其P 值均小于0.05,均通过检验综上所述,四个自变量对因变量都有显著性影响,并都通过了检验可以得到最优方程式为:。

spss多元统计分析论文

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学年第一学期 吉林财经大学2012-2013学年第一学期多元统计分析多元统计分析描述统计实验报告描述统计实验报告系别:工商管理系系别:工商管理系专业:人力资源管理专业:人力资源管理学号:********** 姓名:张晓宇姓名:张晓宇城镇人均生活收入及消费支出分析一、城镇人均生活收入及消费支出分析 随着经济的发展,我国城镇居民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化,居民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。

系至关重要。

二、数据来源说明1、城镇居民家庭基本情况. 数据来源于《2008中国中国统计统计年鉴》。

2、下表是要进行处理的31个省市的城镇居民消费相关的原始数据,数据来源于《2008中国统计年鉴》。

各地区城镇居民家庭平均每人生活消费支出(2007) 单位: 元地 区城镇人均生活消费支出消费支出居民人均收入食品食品 衣着衣着 家庭设备家庭设备 医疗医疗保健保健全 国2415.47 3587.04 835.48 167.34 126.07 191.51 北 京5681.09 8275.47 1836.31 451.63 303.46 575.80 天 津3261.91 6227.94 1133.62 265.16 122.41 263.24 河 北2246.29 3801.82 685.98 167.75 115.82 166.34 山 西2039.80 3180.92 659.02 227.43 98.26 142.66 内蒙古内蒙古 2378.60 3341.88 726.06 184.07 97.95 232.76 辽 宁2740.97 4090.40 866.55 242.96 112.15 267.86 吉 林2398.45 3641.13 818.37 189.90 105.11 256.28 黑龙江黑龙江 2365.23 3552.43 747.54 198.85 79.26 253.84 上 海7807.08 9138.65 2824.99 417.57 481.04 549.44 江 苏3658.19 5813.23 1283.17 222.59 199.48 232.30 浙 江5819.70 7334.81 2001.40 368.52 288.02 459.39 安 徽2050.09 2969.08 697.37 138.18 116.76 165.02 福 建3217.66 4834.75 1310.07 213.26 167.33 162.26 江 西2111.73 3459.53 777.45 130.06 105.68 159.14 山 东2867.30 4368.33 916.49 197.11 158.71 221.80 河 南1875.98 3261.03 596.73 159.46 104.75 140.55 湖 北2099.64 3419.35 686.75 144.26 134.17 172.44 湖 南2444.90 3389.62 918.18 137.66 129.51 196.54 广 东3421.56 5079.78 1498.49 151.11 148.10 197.00 广 西1917.97 2770.48 752.23 79.91 110.09 123.91 海 南1759.26 3255.53 768.24 75.15 87.85 110.92 重 庆1600.58 2873.83 577.76 113.27 117.24 159.68 四 川1816.09 3002.38 675.71 132.85 112.21 160.31 贵 州1167.92 1984.62 392.85 88.56 64.91 76.76 云 南1597.26 2250.46 530.84 93.61 83.75 138.16 西 藏1435.41 2435.02 500.57 175.18 117.00 54.37 陕 西1938.60 2260.19 612.12 138.33 94.88 195.61 甘 肃1365.33 2134.05 381.12 97.23 77.78 127.35 青 海 1657.87 2358.37 450.66 160.51 90.12 192.77 宁 夏1824.87 2760.14 523.86 159.10 104.32 187.60 新 疆 1696.40 2737.28 494.47 182.85 70.79 189.69 三、家庭总收入分析1、城镇家庭总收入单线图,城镇家庭总收入逐年增加。

应用多元统计分析论文

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河北省十一城市综合实力统计分析摘要:本文根据中国城市经济发展研究中心提出的城市综合经济实力和区域的概念,并利用2009年各城市社会经济发展状况的截面数据,就山东省11市的经济数据进行分析。

首先建立了评价的指标体系,其次,分别采用主成分分析法和聚类分析法对山东省根据行政区域划分的11个市的综合经济实力进行了全面的评价和比较,并在此基础上提出了促进山东各市经济协调发展、共同进步的相关措施。

关键词:城市经济主成分分析聚类分析一、引言在区域经济发展中,城市处于核心和龙头的地位,提高城镇化水平、加快城市化进程是解决当前和未来一系列问题的关键。

山东经济发展显示出不平衡的态势,鲁东的少数几个城市GDP几乎占据全省三分之二[1]。

很显然,山东省各市的城市化水平也存在显著差异, 青岛、济南等的城市化水平始终走在全省乃至全国前列,泰安和滨州则相对落后。

随着黄河三角洲经济一体化进程的加快,山东作为沿海省份必须清楚的看到发展差异并找出差异形成的原因,通过核心城市的优先发展带动区域经济和社会的快速发展,是现实提出的急需解决的问题。

为此,本文在参阅相关文献的基础上,根据中国城市经济发展研究中心提出的城市综合经济实力以及区域的概念,根据区域的行政划分,从山东省11个市出发,利用2009年各城市社会经济发展状况的截面数据,首先建立了评价指标体系,其次,分别采用主成分分析法和聚类分析法对山东省11个市的综合经济实力进行了综合的评价和排位,并在此基础上提出了促进山东省各市经济协调发展、共同进步的相关措施。

面对区域差距带来的影响,山东省应该继续加大固定资产投资的力度,在制定区域发展策略时应该加强区域间的交流和合作,促进各地区优势互补,共同发展。

同时,也要积极鼓励引进外资和开拓国际市场,加快与国际经济的接轨和融合。

另外,还要继续扩大中心城市的规模,在积极建设环渤海产业带的同时,不断加强鲁西和鲁中产业带的建设,提高中心城市的综合竞争力,扩大其对周围地区的辐射和带动作用,最终逐步缩小区域差距,促进各地区和谐发展、共同繁荣。

应用多元统计分析论文

应用多元统计分析论文

应用多元统计分析论文本篇论文介绍了应用多元统计分析的相关内容。

在引言部分,我们将简要介绍本篇论文的主题和目的,解释多元统计分析在研究中的重要性,并概述论文的结构。

多元统计分析是一种统计方法,用于分析多个变量之间的关系和相互影响。

在研究领域中,多元统计分析被广泛应用,可以帮助研究者理解和解释复杂的数据结构和关系。

它能够帮助研究者发现变量之间的模式、趋势和相关性,从而得出更准确的结论。

本论文旨在探讨如何应用多元统计分析方法来分析特定数据集,并得出相关结论。

我们将介绍所采用的多元统计分析方法和技术,并具体说明它们对于研究结果的解释和解读的意义。

接下来的章节将依次介绍多元统计分析的相关概念、数据集的描述和预处理、统计模型的建立和分析方法的应用。

最后,我们将总结研究结果,并讨论其对研究领域的意义和可能的应用价值。

通过本篇论文的详细介绍和分析,读者将能够了解多元统计分析的基本原理和应用方法,以及如何运用这些方法来解读和分析特定领域的研究数据。

本论文的目的是为学术研究者和相关领域的专业人士提供一个有益的参考,帮助他们在研究中更好地使用多元统计分析方法,并取得可靠的研究成果。

请继续阅读下面的章节,以了解更多关于应用多元统计分析的内容。

研究背景多元统计分析是一个广泛应用于各个学科领域的研究方法。

选择进行多元统计分析研究的原因可以有很多,首先,通过多元统计分析,我们可以从多个变量的角度来探索和解释问题。

这能够使我们更全面地了解现象背后的本质,并且提供更深入的洞察。

在相关的研究领域和现有的研究成果方面,多元统计分析已经被广泛应用于社会科学、医学、教育、经济学等等领域。

许多研究已经表明,多元统计分析是一种有效的研究方法,可以帮助研究者发现变量之间的关系和相互影响。

然而,尽管多元统计分析已经被广泛应用,仍然存在一些研究空白需要填补。

例如,某些特定领域可能缺乏基于多元统计分析的研究,或者现有研究可能只关注了特定方面而忽略了其他重要变量。

spss统计分析课程论文范文

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SPSS统计分析课程论文范文SPSS统计分析课程是现代数据分析相关专业的重要课程之一。

本文旨在介绍一篇使用SPSS软件进行统计分析的实践性论文,以为读者提供参考和借鉴。

本文的研究主题为“各国的人均GDP与生命周期健康水平的关系研究”,使用的数据来自世界银行统计数据库。

以下为论文的结构。

第一部分:引言本研究探究各国人均GDP与生命周期健康水平的关系。

随着人口老龄化的不断加速和全球化的不断深入,各国政府需要更多地关注人群的健康问题。

本文通过分析世界银行数据库中的大量相关数据,探究各国人均GDP和人们的生命周期健康水平之间的关联性。

第二部分:数据收集与清洗本文使用的数据主要来自世界银行统计数据库,包括各国的人均GDP和生命周期健康水平等数据。

经过对数据的收集和整理处理,本文最终选定了60个国家的数据进行分析。

在数据收集和清洗的过程中,本文采用了SPSS软件进行处理。

第三部分:方法与分析在数据收集和清洗之后,本文采用SPSS软件进行数据分析。

我们对数据进行描述性统计分析,以了解各国间的人均GDP和生命周期健康水平的大致分布情况。

如图1所示,各国人均GDP和生命周期健康水平的平均值和标准差差异较大。

进一步,本文使用SPSS软件进行Pearson相关系数分析,以探究各国人均GDP和生命周期健康水平之间的相关程度。

如图2所示,各国人均GDP和生命周期健康水平呈现较弱的正相关。

第四部分:探究各国人均GDP和生命周期健康水平的关系根据以上的数据分析结果,我们认为各国人均GDP和生命周期健康水平之间存在一定的相关性。

为了更加深入地探究这种相关性,我们根据生命周期的不同阶段,将数据进行了分段分析。

如图3所示,各国人均GDP和生命周期健康水平之间的相关性在不同阶段间也存在差异。

基础上,本研究进一步分析发现,各国人均GDP和生命周期健康水平之间的相关性受到政治制度、医疗保健和教育等因素的影响。

由此可见,各国间的人均GDP和生命周期健康水平之间的复杂关系需要更加细致的研究。

多元统计分析原理与基于spss的应用

多元统计分析原理与基于spss的应用

多元统计分析原理与基于SPSS的应用1. 引言多元统计分析是统计学中的重要分支,用于研究多个变量之间的关系和模式。

在实际应用中,SPSS是一个流行的统计分析软件,提供了丰富的功能和工具,可以用于多元统计分析。

本文将介绍多元统计分析的原理,并探讨如何利用SPSS进行实际应用。

2. 多元统计分析概述多元统计分析是一种从多个维度考察数据的统计方法。

它可以帮助研究者发现多个变量之间的模式和关联,从而提供更深入的分析和理解。

常见的多元统计分析方法包括:主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。

2.1 主成分分析(PCA)主成分分析是一种减少数据集维度的方法,它可以将大量的变量转化为少数几个主成分。

通过主成分分析,可以发现数据中的主要模式和结构,从而简化数据集和分析过程。

2.2 因子分析因子分析是一种确定变量之间潜在关系的方法。

它可以帮助研究者发现共同的因素或维度,并解释变量之间的相关性。

因子分析可用于降维或构造新的变量,进而减少数据集的复杂性。

2.3 聚类分析聚类分析是一种将观测对象分组或分类的方法。

它可以通过计算对象之间的相似性或距离,将它们划分为不同的类别。

聚类分析可帮助研究者发现数据中的隐藏结构,并进行进一步的分析和解释。

2.4 判别分析判别分析是一种预测变量类别的方法。

它可以根据已知类别的样本数据,建立预测模型并进行分类。

判别分析可用于识别不同群体或类别之间的差异,并进行进一步的推断和预测。

3. 多元统计分析的应用场景多元统计分析可以应用于各种领域,如市场调研、社会科学、医学研究等。

以下是一些常见的应用场景:•市场调研:通过主成分分析和因子分析,可以帮助企业确定消费者需求和消费行为的主要影响因素。

•社会科学:聚类分析可用于对人群进行社会分类,从而提供对人群特征和行为的深入理解。

•医学研究:判别分析可以应用于医学诊断,预测患者是否患有某种疾病或疾病的严重程度。

4. 基于SPSS的多元统计分析应用示例SPSS是一款功能强大的统计分析软件,提供了多种多元统计分析方法和工具。

多元统计分析论文

多元统计分析论文

因子分析和聚类分析在全国省会城市经济实力分析中的应用摘要:本文利用SPSS中的因子分析和聚类分析功能对全国26个省会城市经济实力进行分析。

先用因子分析,再对因子分析的结果进行聚类分析。

本文选取2012年上半年26个省会城市的9个经济指标,通过因子分析提取两个因子计算出26个省会城市的综合得分函数,再根据因子分析得出的得分函数对这些城市进行聚类分析,分类结果为:然后再对分类后的城市进行分析说明,最后针对分类的结果进而得出经济综合实力的结论。

关键词:因子分析聚类分析 SPSS 经济实力一、引言城市的发展是经济发展和社会进步的重要标志。

目前,我国正处于加快推进现代化的历史阶段。

现代城市既要有发达的经济,也要有发达的文明。

文明城市是指在全面建设小康社会、推进社会主义现代化建设新的发展阶段,物质文明、政治文明与精神文明协调发展,经济和社会事业全面进步,精神文明建设取得显著成就,市民整体素质和城市文明程度较高的城市。

文明城市,是反映一个地区现代文明程度、城市综合竞争实力的重要标志。

创建文明城市对经济社会发展所产生的现实意义和深远影响,已经远远超出了原来一般意义上的群众性精神文明建设活动。

我们要从战略高度来看待创建文明城市的重要意义,提高对创建文明城市重要性的认识。

随着改革开放的脚步,全国各地经济都有着飞速的发展,人们越来越关注各个省会城市经济实力。

经济是衡量一个地区综合实力的重要指标,而依照经济实力对城市进行分类可以看出一个地区综合实力以及发展潜力,利用经济分类,我们也可以得出该地区的发展状况,以及在哪些方面做得不够,哪些方面可以得到改进。

基于以上原因,本文运用SPSS 对全国26个省会城市,合肥, 武汉, 长沙, 郑州, 南昌, 太原, 西安, 福州, 石家庄, 沈阳, 哈尔滨, 长春, 南京, 杭州, 济南, 南宁, 成都, 贵阳, 昆明, 兰州, 西宁, 银川, 海口, 广州, 乌鲁木齐, 呼和浩特2012年上半年的9类经济指标进行因子分析,聚类分析。

多元统计分析spss分析论文

多元统计分析spss分析论文

用聚类分析法分析细菌性食物中毒学号:1110110047姓名:何昌业摘要:探讨我国细菌性食物中毒的发生规律,为预防细菌性食物中毒的发生提供参考。

将收集的1994—2003年766起细菌性食物中毒案件的发生情况利用SPSS 软件进行聚类分析,按其中毒发生情况将全部23种细菌中毒情况分为4类。

本文选取了细菌性食物中毒的报道起数、中毒人数、死亡人数的统计量作为研究数据。

各项数据均来自于万方数据搜索。

分析结果表明:细菌性食物中毒有其规律性,根据其内在的特点,采取相应的预防措施,将有助于预防其发生。

关键词:食物中毒细菌性食物中毒聚类分析引言:随着生活水平的不断提高,我们的食物也越来越丰富,但随之食物中毒的情况也越来越多。

其中细菌性食物中毒比较常见,对人们生活习惯影响较大。

因此,本文对1994—2003年766起细菌性食物中毒案件的具体情况进行聚类分析。

首先对引起细菌性食物中毒的细菌进行聚类,将全部细菌分为4类,然后对中毒人数、死亡人数、中毒原因等进行分析。

通过本文的分析研究,可以清楚地了解细菌性食物中毒的分布情况,以及发生中毒的原因,最终对细菌性食物中的预防起指导作用。

2 聚类分析的原理与方法2.1主要思想及原理主要思想:先将待聚类的n个样品(或者变量)各自看成一类,共有n类;然后按照实现选定的方法计算每两类之间的聚类统计量,即某种距离(或者相似系数),将关系最为密切的两类合为一类,其余不变,即得到n-1类;再按照前面的计算方法计算新类与其他类之间的距离(或相似系数),再将关系最为密切的两类并为一类,其余不变,即得到n-2类;如此下去,每次重复都减少一类,直到最后所有的样品(或者变量)都归为一类为止。

聚类分析的原理:直接比较样本中各事物之间的性质,,将性质相近的归为一类,而将性质差别比较大的分在不同类。

也就是说,同类事物之间的性质差异小,类与类之间的事物性质相差较大。

其中欧式距离在聚类分析中用得最广,它的表达式如下:其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值,Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值,dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。

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用聚类分析法分析细菌性食物中毒学号:1110110047姓名:何昌业摘要:探讨我国细菌性食物中毒的发生规律,为预防细菌性食物中毒的发生提供参考。

将收集的1994—2003年766起细菌性食物中毒案件的发生情况利用SPSS软件进行聚类分析,按其中毒发生情况将全部23种细菌中毒情况分为4类。

本文选取了细菌性食物中毒的报道起数、中毒人数、死亡人数的统计量作为研究数据。

各项数据均来自于万方数据搜索。

分析结果表明:细菌性食物中毒有其规律性,根据其内在的特点,采取相应的预防措施,将有助于预防其发生。

关键词:食物中毒细菌性食物中毒聚类分析引言:随着生活水平的不断提高,我们的食物也越来越丰富,但随之食物中毒的情况也越来越多。

其中细菌性食物中毒比较常见,对人们生活习惯影响较大。

因此,本文对1994—2003年766起细菌性食物中毒案件的具体情况进行聚类分析。

首先对引起细菌性食物中毒的细菌进行聚类,将全部细菌分为4类,然后对中毒人数、死亡人数、中毒原因等进行分析。

通过本文的分析研究,可以清楚地了解细菌性食物中毒的分布情况,以及发生中毒的原因,最终对细菌性食物中的预防起指导作用。

2 聚类分析的原理与方法2.1主要思想及原理主要思想:先将待聚类的n个样品(或者变量)各自看成一类,共有n类;然后按照实现选定的方法计算每两类之间的聚类统计量,即某种距离(或者相似系数),将关系最为密切的两类合为一类,其余不变,即得到n-1类;再按照前面的计算方法计算新类与其他类之间的距离(或相似系数),再将关系最为密切的两类并为一类,其余不变,即得到n-2类;如此下去,每次重复都减少一类,直到最后所有的样品(或者变量)都归为一类为止。

聚类分析的原理:直接比较样本中各事物之间的性质,,将性质相近的归为一类,而将性质差别比较大的分在不同类。

也就是说,同类事物之间的性质差异小,类与类之间的事物性质相差较大。

其中欧式距离在聚类分析中用得最广,它的表达式如下:其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值,Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值,dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。

若dij越小,那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。

性质接近的样品就可以划为一类。

当确定了样品之间的距离之后,就要对样品进行分类。

分类的方法很多,这里只介绍系统聚类法,它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。

首先将n个样品每个自成一类,然后每次将具有最小距离的两类合并成一类,合并后重新计算类与类之间的距离,这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。

2.2方法步骤应用系统聚类法进行聚类分析的步骤如下:①确定待分类的样品的指标;②收集数据;③对数据进行变换处理(如标准化或规格化);④使各个样品自成一类,即n个样品一共有n类;⑤计算各类之间的距离,得到一个距离对称矩阵,将距离最近的两个类并成一类;⑥并类后,如果类的个数大于1,那么重新计算各类之间的距离,继续并类,直至所有样品归为一类为止;⑦最后绘制系统聚类谱系图,按不同的分类标准或不同的分类原则,得出不同的分类结果。

2.3适用范围聚类分析在商业方面可以用来当细分市场的有效工具,同时也可用于研究消费者行为;在生物方面聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类,获取对种群固有结构的认识;在地理方面聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性;在食品安全方面聚类分析可以用来进行进行分类具体检查等。

另外在天文学、考古学、医药、化学、心理学、语言学和社会学等方面也用到聚类分析。

3.基于聚类解决。

3.1问题描述收集了1994—2003年766起细菌性食物中毒案件的23中细菌的中毒详细统计情况,研究这些细菌中毒案件的细菌之中有什么关系,探究这些细菌有没有什么相同之处以及这些中毒案件发生的原因,以便以后更好地进行预防。

3.2问题分析要想研究这些细菌之中的联系及相同特征,则应通过把每种细菌的报道起数、中毒人数、死亡人数和发生具体状况及原因等这些因素联系在一起,看看它们之间有什么关系,然后进行具体分类。

因此应该使用系统聚类法进行聚类分析,把它们之间具有相似性质的归到一起,研究它们的发生情况,这样才能更好得探究出它们的相同之处以及这些中毒案件发生的原因,为以后的细菌性食物中毒的预防起指导作用。

3.3.。

问题的聚类模型及求解聚类分析:a)系统聚类法:(1)在SPSS窗口中选择分析→分类→系统聚类,调出系统聚类分析主界面,并将变量移入变量框中。

在分群栏中选择个案单选按钮,即对样品进行聚类(若选择变量,则对变量进行聚类)。

在输出栏中选择统计量和图复选框,这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。

图5.1 系统分析法主界面(2)点击统计量按钮,设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计量。

我们选择合并进程表与聚类成员中的方案范围2-4,如图5.2所示,点击继续按钮,返回主界面。

(其中,合并进程表表示在结果中给出聚类过程表,显示系统聚类的详细步骤;相似性矩阵表示输出各个体之间的距离矩阵;聚类成员表示在结果中输出一个表,表中显示每个个体被分配到的类别,方案范围2-4即将所有个体分为2至4类。

)(3)点击绘制按钮,设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。

选中树状图复选框和冰柱栏中的无单选按钮,如图5.3,即只给出聚类树形图,而不给出冰柱图。

单击继续按钮,返回主界面。

图5.2 统计量子对话框图5.3 绘制子对话框(4)点击方法按钮,设置系统聚类的方法选项。

聚类方法下拉列表用于指定聚类的方法,这里选择组间连接(组间平均数连接距离);度量标准栏用于选择对距离和相似性的测度方法,选择区间中的平方Euclidean距离(欧氏距离);单击继续按钮,返回主界面。

图5.4 方法子对话框图5.5 保存子对话框(5)点击保存按钮,指定保存在数据文件中的用于表明聚类结果的新变量。

无表示不保存任何新变量;单一方案表示生成一个分类变量,在其后的矩形框中输入要分成的类数;方案范围表示生成多个分类变量。

这里我们选择方案范围,并在后面的两个矩形框中分别输入2和4,即生成三个新的分类变量,分别表明将样品分为2类、3类和4类时的聚类结果,如图5.5。

点击继续,返回主界面。

(6)点击确定按钮,运行系统聚类过程。

4结果与讨论聚类分析群集成员表及聚类分析系谱图* * * * * * * * * * * * * * * * * * * 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 Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+16 -+22 -+19 -+21 -+17 -+18 -+15 -+13 -+14 -+-+9 -+ |20 -+ |12 -+ |23 -+ +---------+10 -+ | |11 -+ | |8 -+ | +-----------------------------------+5 ---+ | |4 -+ | |6 -+-----------+ |3 -+ |7 -+ |1 -+-----------------------------------------------+2 -+从上面图中可以直观地看出各种食物中毒细菌形状的区别和相互联系程度,从图中可以看出副溶血性弧菌、沙门菌为一类;蜡样芽孢杆菌、变形杆菌、混合细菌、大肠埃希菌为第二类;金黄色葡萄球菌为第三类;剩下的为第四类。

对于分析结果的讨论:随着经济的快速发展,人们通过各种途径在各种场合可以吃到的食物越来越丰富,但随之出现细菌性食物中毒的现象也越来越多。

而由于地域、场所和生活习惯等的不同,导致引起细菌性食物中毒的细菌种类也是繁多。

其中以副溶血性弧菌、沙门菌这两种细菌引起的细菌性食物中毒最多最常见,这是由于这两种菌类在生活食物中比较常见,多存在于动物性食品及海鲜类食品中,且存活能力比较强,人们烹饪食物卫生做得不够彻底及未煮熟煮透比较容易感染到。

而像蜡样芽孢杆菌、变形杆菌、混合细菌、大肠埃希菌这几种菌类引起的细菌性食物中毒也比较常见,这几种细菌性食物大多是由于使用错误地烹调方法造成细菌孢子残留在食物上或者食物被不当冷冻引起的。

而像剩下的那些细菌种类引起的情况占的比例算少数,它们的存活能力比较弱,分布场所比较狭小。

通过本文的分析研究,可以清楚地了解到引起细菌性食物中毒的各种细菌的分布情况,以及各种细菌中毒的发生原因及组成。

最终对细菌性食物中的预防起指导作用。

细菌性食物中毒重在预防,人们应建立良好的饮食卫生习惯,生活中烹饪食物应该煮熟煮透,烹调方法应该得当,保存方法应该正确等,同时大力监督社会食品卫生状况,积极切断传播途径。

一旦发生可疑食物中毒,立刻上报有关部门,及早控制疫情。

5 参考文献[1]中国卫生年鉴[2]张肃1985-2000年我国食物中毒情况重点分析中国食品卫生杂志[3]朱建平编著:《应用多元统计分析》.科学出版社[4]万方数据。

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