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。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

群集成员

案例 4 群集 3 群集 2 群集

1 1 1 1

2 1 1 1

3 2 2 2

4 2 2 2

5 3 3 2

6 2 2 2

7 2 2 2

8 4 3 2

9 4 3 2

10 4 3 2

11 4 3 2

12 4 3 2

13 4 3 2

14 4 3 2

15 4 3 2

16 4 3 2

17 4 3 2

18 4 3 2

19 4 3 2

20 4 3 2

21 4 3 2

22 4 3 2

23 4 3 2

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * 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 Combine

C A S E 0 5 10 15 20 25

Label 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

SPSS软件的应用——多元统计分析

多元统计分析 学院:理学与信息科学学院 专业班级:信息与计算科学 2012级01 班 姓名:韩祖良（20125991) 指导教师:王敏会 2015 年6月1日

作业1 方差分析 三组贫血患者的血红蛋白浓度（%，X1）及红细胞计数（万/mm3，X2）如下表： A组B组C组 X1 X2 X1 X2 X1 X2 3.9 210 4.8 270 4.4 250 4.2 190 4.7 180 3.7 305 3.7 240 5.4 230 2.9 240 4 170 4. 5 245 4.5 330 4.4 220 4.6 270 3.3 230 5.2 230 4.4 220 4.5 195 2.7 160 5.9 290 3.8 275 2.4 260 5.5 220 3.7 310 3.6 240 4.3 290 5.5 180 5.1 310 2.9 200 3.3 300 要求： 1、方差分析的前提条件要求各总体服从正态分布，请给出正态分布的检验结果， 另要求各总体方差齐性，给出方差齐性检验结果。 2、检验三组贫血患者的指标x1,x2间是否有显著差异，进行多元方差分析。如 果有显著差异，分析三组患者间x1指标是否有显著差异，x2指标是否有显 著差异？ 3、最后进行两两比较，给出更具体的分析结果。 4. 画出三组患者x1,x2两指标的均值图。 答：1．将所需分析数据输入到SPSS中，首先判断各总体是否服从正态分布：对文件进行拆分：数据→拆分文件→按组组织输出→确定。然后进行正态性检验：文件→描述统计→探索，在绘制对话框中，选择按因子水平分组和带检验的正态图，最后单击确定按钮。最后得出结果如图（1），（2），（3）所示： 表（1）

多元统计分析(最终版)

题目：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。（注：要对方差齐性进行检验） 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 根据上述题目，分析结果如下。 一、相关理论概述 F检验与方差齐性检验 在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此，按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致；如果各个总体方差不齐，那么经过F 检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果，可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。 但是，方差齐性检验也可以在F检验结果为多个样本所属总体平均数差异显著的情况下进行，因为F检验之后，如果多个样本所属总体平均数差异不显著，就不必再进行方差齐性检验。本文分析数据采用后一种方法，即先F检验再方差齐次性检验。

二、从单因子方差角度分析 （一）在假定相对湿度不变的情况下分析 1、假定相对湿度恒为40%，分析不同温度对粘虫发育历期的影响。如下表： 温度℃ 重复 25 27 29 31 1 100. 2 90.6 77.2 73.6 2 103. 3 91.7 85.8 73.2 3 98.3 94.5 81.7 76. 4 4 103.8 92.2 79.7 72. 5 Ti 405. 6 369 324.4 295.7 T 2 i 164511.36 136161 105235.36 87438.49 在本例中，r=4，m=4, n=16 ， =1394.7, = 123413.4696 T 2 /n=(1394.7)2/ 16=121574.2556 (式1） （ 式2） （式3） S E =S T -S A =1839.214-1762.297=76.917 （式4） 数据的方差分析表见表1. 表1 粘虫发育历期方差分析表 粘虫发育历期 （相对湿度40%） 来源 平方和 df 均方 F 显著性 组间 1762.297 3 587.432 91.646 .000 组内 76.917 12 6.410 总数 1839.214 15 分析表1可知，F 0.05(3，12)=3.49，F 值=,91.646，F>F 0.05，P=0.000<0.05,说明在相对湿度为40%时，不同温度对粘虫发育历期有显著影响。同时，在方差齐次性检验中P=0.304>0.05,说明方差齐次性显著，如下表。以下方差齐次性检验于此类同，限于篇幅，直接得出结果，方差齐性检验 粘虫发育历期 Levene 统计量 df1 df2 显著性 1.351 3 12 .304 相关程序源代码附录如下：DATASET ACTIV ATE 数据集0. ONEW AY 粘虫发育历期 BY X2 /STA TISTICS HOMOGENEITY =493346.2105/4-121574.2556=1762.297 =123413.4696-121574.2556=1839.214

实验5多元统计分析spss

青岛农业大学 多元统计分析实验报告 姓名：庞云杰 学号：20155653 班级：信计1502 指导老师：徐英 2017年11月28日

多元统计分析实验课：实验五 实验题目主成分分析 实验目的了解SPSS软件，掌握SPSS软件处理主成分分析的基本操 作 实验地点及时间信息楼127机房，周二8-9节 实验内容 1. 了解SPSS软件及常用功能； 2．了解主成分分析的原理； 3．掌握SPSS软件处理主成分分析的操作过程和技巧。 实验习题 1．题目简述：中国大陆31个省（市、区）2008年第三产业综合发展水平的主成分分析与评估。选取了人均地区生产总值（元）、人均第三产业增加值（元）、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、第三产业就业人员比重、城镇化水平（%）、第三产业固定资产投资比重八项指标，具体数据见附件。 根据以上数据分析结果对全国31个地区的第三产业综合发展水平进行综合评价，并整理实验报告。 解答如下： 2.（1）首先对原始数据作标准化处理，然后计算标准化后的各指标之间的相关系数矩阵； （标准化过程：点击分析—描述统计—描述； 相关系数矩阵过程：点击分析—相关—双变量然后确定。） 相关性 Zscore: 人均地区生产总值/ 元Zscore: 人均第三 产业增加 值/元 Zscore: 第二产业 占GDP的比 重/% Zscore: 第三产业 占GDP的比 重/% Zscore: 第三产业 就业人员 比重/% Zscore: 城镇化水 平/% Zscore: 第三产业固 定资产投资 比重/% Zscore: 人均地区生产总值/元Pearson 相关性 1 .933**.037 .532**.760**.930**-.005 显著性 （双侧） .000 .844 .002 .000 .000 .980 N 31 31 31 31 31 31 31

多元统计分析整理版.

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部分信息的综合指标，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部分变异，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行适当的解释。 2、主成分分析基本思想？ 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、在进行主成分分析时是否要对原来的p 个指标进行标准化？SPSS 软件是否能对数据自动进行标准化？标准化的目的是什么？ p 21p x x x ，，， 21p ，21p y y y ，，， 21

需要进行标准化，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，所以要进行数据标准化； 进行主成分分析时SPSS可以自动进行标准化； 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个指标进行标准化，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，试解释从每张表可以得出哪些结论，进行主成分分析，找出主成分并进行适当的解释：（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 表二：数据输出界面a）

(整理)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

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。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；

多元统计分析总结计划判别分析总结计划SPSS实验报告总结计划.doc

实验课程名称：__ 多元统计分析 -- 判别分析 ___ 实验项目名称实验成绩 实验者专业班级统计学0801组别 同组者实验日期年月日第一部分：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： 了解不同判别方法的原理及操作过程； 理解掌握 SPSS 软件中有关判别分析的基本操作； 能够用软件实际问题进行分类。 实验基本原理：判别分析是根据观察或测量到的若干变量值判断研究对象如何分类的方法。判别 分析是在已知分类数目的情况下，根据一定的指标对不知道的数据进行归类。 判别分析的目的是得到体现分类的函数关系式，即判别函数。基本思想是在已知观测对象的分 类和特征变量值得前提下，从中筛选出能提供较多信息的变量，并建立判别函数；目标是是得到的判别函 数在对观测量进行判别其所属类别时的错判概率最小。 判别函数的一般形式是： y a1x1 a2 x2 a n x n 其中，y 为判别分数判别值；x1、 x2、x n为反映研究对象特征的变量；a1、a2、a n 为个变量的系数，即判别系数 。 常用的判别方法有距离判别法、Fisher 判别法和贝叶斯判别法等。 Bayes 判别法：假定对所研究的对象已有一定的认识，常用先验概率来描述这种认识。 设有 k 个总体G1, G2,, G k，它们的先验概率分别为q1,q2,q k (它们可以由经验给出也可以估 出 )。各总体的密度函数分别为：f1 ( x), f2 ( x), , f k ( x) （在离散情形是概率函数），在观测到一个样 品 x 的情况下，可用著名的 Bayes 公式计算它来自第 g 总体的后验概率（相对于先验概率来说，将它又称为后验概率）： P( g / x) q g f g ( x) g 1, ,k k q i f i ( x) i 1 P( h / x)max P( g / x) 并且当 时，则判X 来自第 h 总体。 1 g k 距离判别法：首先计算X 到 G1、G2总体的距离，分别记为D( X, G1 ) 和 D( X ,G2) ，按距离最近

多元统计分析SPSS操作步骤(精)

多元统计分析SPSS 操作步骤 方差分析： Analyze —general linear model—univariate 1、结果选入dependent variable,自变量选入fixed factors 2、 Options(display:descriptive statistics 主成分分析： Analyze →Dataredution---factor 1、自变量：放入Variables 2、 Descriprives: （statistics 默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,） 3、 Extiaction :( method默认（analyze ：correlation ）（display:全选）(extract:默认 4、 Rotation:(method:none (display:loading plot 5、 Scores:(save as variables（Display factor） 因子分析 Analyze →Dataredution---factor 6、自变量：放入Variables 7、 Descriprives: （statistics 默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,anti-image） 8、 Extiaction :( method默认（analyze ：correlation ）（display:全选）(extract:默认

9、 Rotation:(method:quartimax (display:rotated solution 10、 Scores:(save as variables（Display factor） 11、 Options:(默认 Logistic 回归 加权处理：data-weight cases-频数放入FV Analyze —regression —binary logistic (二分类 1、因变量（y ）放入dependent; 自变量放入covariates;metord:forward(一般forward wald 2、 Save:(predictde values:probabilities 3、 Options:(statistics and plots: Hosmer;CI for exp(B 生存分析之life tables 加权 Analyze —survival —life table(未完成 1、生存时间选入time ，Display time intervals:0 through(？by(？，结局进入Status 框， Define 失效事件，变量进入Factor 框，点击Define Range... 钮，定义分组的范围，在Mininum 框中输入小的，在Maxinum 框中输入大的 2、 Options.（Plot ：Survival ）（Compare Levels of First Factor： Overall ）生存分析之kaplan-meire Analyze —survival —kaplan-meire 1、生存时间选入time ，结局入status ，define 失效事件，

多元统计分析聚类分析的各种方法spss

多元统计分析 （第一次作业） 学院：信息与计算科学学院 专业： ____________ 指导老师： ____________ 小组成员：罗健水（20080560） 许志欢（20080574） 庄娜（20080595） 卓玛（20080561）

2011年4月10日

题目：某行政系统所属独立核算工业企业16个行业经济实力强弱的聚类分析 独立核算：独立核算是指对本单位的业务经营活动过程及其成果进行全面、系统的会计核算。独立核算单位的特点是：在管理上有独立的组织形式，具有一定数量的资金，在当地银行开户；独立进行经营活动，能同其他单位订立经济合同；独立计算盈亏，单独设置会计机构并配备会计人员，并有完整的会计工作组织体系。 非独立核算又称报帐制，是把本单位的业务经营活动有关的日常业务资料，逐日或定期报送上级单位，由上级单位进行核算。非独立核算单位的特点是：一般由上级拔给一定数额的周转金，从事业务活动，一切收入全面上缴，所有支出向上级报销，本身不单独计算盈亏，只记录和计算几个主要指标，进行简易核算 数据来源：上海市青浦区统计局数据链接：数据5?11.sav 固定资产原价：指企业在建造、改置、安装、改建、扩建、技固定资产计量术改造固定资产时实际支出的全部货币总额。该指标根据企业会计"资产负债表"中"固定资产原价"项的期末数填列。 固定资产净值平均余额：每月逐步减少。有部分企业单位，是按季度计提折旧，那么在没有提折旧的月 份，比如10月份，和9月份比较，固定资产净值平均余额就没有变化，也就是说，还是等于9月份的 固定资产净值平均余额 例：如09年底的固定资产净值余额为5000万元，2010年元月份完成固定资产投资1000万元，那么元月份的固定资产净值平均余额是多少？2月份又完成投资500万元，那2月份的固定资产净值平均余额是多少？（计算公式是怎样） 解：平均余额等于期初的加期末的除以2 所以一月份=（5000+6000-当月折旧）/2 二月份的=（6000+6500-两个月的折旧）/2 所有者权益（Owne' s Equities：资产扣除负债后由所有者应享的剩余利益。即一个会计主体在一定时期所拥有或可控制的具有未来经济利益资源的净额。 营业税金及附加：主营业务税金及附加”科目改名为“营业税金及附加”, “营业税金及附加”科目用法如下: 一、本科目核算企业经营活动发生的营业税、消费税、城市维护建设税、资源税和教育费附加等相关税费。 房产税、车船使用税、土地使用税、印花税在“管理费用”等科目核算，不在本科目核算。 二、企业按规定计算确定的与经营活动相关的税费，借记本科目，贷记“应交税费”等科目。企业收到的返还的消费税、营业税等原记入本科目的各种税金，应按实际收到的金额，借记“银行存款”科目，贷记本科目。

利用spss对某个班成绩的多元统计分析

对一所重点学校某个班成绩的综合分析 摘要 随着社会竞争的越来越激烈，家长和老师对于学生成绩的态度愈加重视，对于学生将来的发展与前途也同样感到一丝忧虑，因此及时公布学生的学习成绩并且能够增其长补其短对于学生将会有很大的帮助。本文利用某所重点学校某个班的成绩单来分析这个班学生成绩的优劣，以达到取长补短的目的，主要应用了SPSS软件对成绩进行了综合性的分析。 关键词：综合分析；SPSS软件；成绩

目录 1.对应分析的概述 (1) 2.聚类分析的概述 (3) 2.1聚类分析的定义 (3) 2.2聚类的方法分类 (3) 2.3系统聚类法的基本步骤 (3) 3.判别分析的概述 (4) 3.1判别分析的基本思想 (4) 3.2判别分析与聚类分析的关系 (4) 4.在SPSS软件上的操作步骤 (5) 4.1对应分析的操作步骤 (5) 4.2聚类分析与判别分析的操作步骤 (6) 5.结果分析 (7) 5.1对应表 (7) 5.2汇总 (7) 5.3概述行点和概述列点 (8) 5.6 特征值 (11) 5.7 显著性检验 (11) 5.8 标准化典型判别式函数系数 (11) 5.9 结构矩阵 (12) 5.10 群组重心的函数 (12) 5.11 分类函数系数 (13) 6.结论 (14) 7.对创新的认识 (15) 参考文献 (16) 附录 (17)

1.对应分析的概述 对应分析（correspondence analysis ）又称为相应分析，是一种目的在于揭示变量和样品之间或者定性变量资料中变量与其类别之间的相互关系的多元统计分析方法。 根据分析资料的类型不同，对应分析分为定性资料（分类资料）的对应分析和连续性资料的对应分析（基于均数的对应分析）。其中，根据分析变量个数的多少，定性资料的对应分析又分为简单对应分析和多重对应分析。对两个分类变量进行的对应分析称为简单对应分析，对两个以上的分类变量进行的对应分析称为多重对应分析。 对应分析实际是在R 型因子分析和Q 型因子分析的基础上发展起来的一种方法。 对应分析将R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行统计分析，它是从R 型因子分析出发，而直接获得Q 型因子分析的结果。克服了由于样品容量大，进行Q 型因子分析带来的计算上的困难。另外根据对原始数据进行规格化处理，找出R 型因子分析和Q 型因子分析的在联系，可将变量和样品同时反映到相同坐标轴的一图形上，便于对问题的分析和解释。 对应分析的重要输出结果之一在于，把变量与样品同时反映到相同坐标轴(因子轴)的一图形上,结合计算结果,在绘出的图形上能够直观地观察变量之间的关系、样品之间的关系以及变量与样品之间的对应关系。为此也有人认为，对应分析的实质是将变量、样品的交叉表变换成为一散点图，从而将表格中包含的变量、样品的关联信息用各散点空间位置关系的形式表现出来。 随着计算机软件的应用，对应分析的方法在社会科学和自然科学领域都有着广泛的应用价值。特别是近年来在市场调查与研究中，有关市场细分、产品定位、品牌形象以及满意度研究等领域正得到越来越广泛的重视和应用。 对应分析的关键是利用一种数据变换，使含有p 个变量n 个样品的原始数据矩阵，变换成为一个过渡矩阵Z ，并通过矩阵Z 将R 型因子分析和Q 型因子分析有机地结合起来。具体地说，首先给出进行R 型因子分析时变量点的协差阵Z Z A '=和进行Q 型因子分析时样品点的协差阵Z Z B '=，由于Z Z '和Z Z '有相同的非零特征根，记为 m λλλ≥≥≥ 21，),min(0n p m ≤<，

《多元统计分析与SPSS应用》练习题

《多元统计分析与SPSS应用》练习题 1、变量的横向合并中，如数据文件“F1.SAV”有30个CASES，每个CASES各有50个变量，即V1、V 2、V3。。。V50。数据文件“F2.SAV”有30个CASES，每个CASES各有30个变量，即V1、X2、X3。。。X30。则合并后的大数据文件有多少个CASES、每个CASES各有多少个变量？（假设两个文件中的V1变量的取值和类型相同,且以关键变量V1进行横向合并） 2、CASES的纵向合并中，如有数据文件“F3.SAV”有20个CASES，每个CASES各有50个变量，即V1、V2、V3。。。V50。数据文件“F4.SAV”有30个CASES，每个CASES各有50个变量，即V1、V2、X3。。。X50。则合并后的大数据文件有多少个CASES、每个CASES各有多少个变量？(假如以“F3.SAV”为活动数据集) 3、对数据文件diaocha.SAV，按照高考成绩降序排序，成绩相同再按性别升序排序。并观察程序命令的写法。（diaocha.SAV的数据见14题） 4、对数据文件diaocha.SAV，要求限选农村中的男生进行高考成绩降序排序。 5、假设数据文件中有变量age,其数值范围为8~45岁。试指出以下语句的含义。 （1）RECODE age ( LOWEST THRU 30=1 ) ( 30 THRU HIGHEST=2 ). （2）RECODE age ( LO THRU 20=1) (20 THRU HI=2 ). （3）RECODE age (8,9,10=1) (18,19,20=2) (ELSE=SYSMIS). （4）RECODE age (LO THRU 18=1) (18 THRU 30=2 ) (30 THRU 45=3) (ELSE=4). （5）RECODE age (LO THRU 45=1) (45 THRU HI=2 ). （6）RECODE age (40 THRU 45=1). 6、下述各个变量,分别要用哪种测量水平?(定类、定序还是定距？) （1）性别。 （2）身高。 （3）50名按职称划分的教师。 （4）高考成绩。 （5）气温。 （6）肤色。 7、以下几个小题，你打算采用Frequencies、Crosstabs或Means之中的哪种过程解答？（1）城市考生和农村考生的平均成绩。 （2）城市与农村两地考生的男生和女生人数。 （3）每个地区的考生人数。 （4）每个地区中男生和女生的高考平均成绩。 （5）家在城市（或农村）的男女考生的年龄分布。 （假如数据文件包括的变量有考生姓名、性别、地区、成绩、年龄等） 8、调查20名男婴的出生体重（克）资料如下，试作描述性统计，并计算其标准化值，观 察数据的均衡性（异常值的比例<0.3%，认为数据是均衡的）。

多元统计分析SPSS操作步骤

多元统计分析SPSS操作步骤 方差分析： Analyze—general linear model—univariate 1、结果选入dependent variable,自变量选入fixed factors 2、Options(display:descriptive statistics) 主成分分析： Analyze→Dataredution---factor 1、自变量：放入Variables 2、Descriprives: （statistics默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,） 3、Extiaction :( method默认)（analyze：correlation）（display:全选）(extract:默认) 4、Rotation:(method:none) (display:loading plot) 5、Scores:(save as variables)（Display factor） 因子分析 Analyze→Dataredution---factor 6、自变量：放入Variables 7、Descriprives: （statistics默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,anti-image） 8、Extiaction :( method默认)（analyze：correlation）（display:全选）(extract:默认) 9、Rotation:(method:quartimax) (display:rotated solution) 10、Scores:(save as variables)（Display factor） 11、Options:(默认) Logistic回归 加权处理：data-weight cases-频数放入FV Analyze—regression—binary logistic (二分类) 1、因变量（y）放入dependent;自变量放入covariates;metord:forward(一般forward wald) 2、Save:(predictde values:probabilities) 3、Options:(statistics and plots: Hosmer;CI for exp(B)) 生存分析之life tables 加权 Analyze—survival—life table(未完成) 1、生存时间选入time，Display time intervals:0 through(？)by(？)，结局进入Status框，Define 失效事件，变量进入Factor框，点击Define Range...钮，定义分组的范围，在Mininum 框中输入小的，在Maxinum框中输入大的 2、 Options.（Plot：Survival）（Compare Levels of First Factor：Overall） 生存分析之kaplan-meire Analyze—survival—kaplan-meire 1、生存时间选入time，结局入status，define 失效事件， 2、Compare factor:(log rank) 3、Save:(survival,standard) 4、Options:(statistics:survival table;mean and median survival),(plot:survival) 生存分析之COX 生存时间处理transform—compute Analyze—survival—cox