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

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4 Options打开，将省份导入display means for中，如图5，continue继续，ok运行。

图5 4.实验结果（或心得体会） Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic 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

多元统计分析实验报告

多元统计分析实验报告 1、实验内容 根据课本习题3-12做相关分析。 2、实验目的 （1）检验H0：；H1：协方差阵不全相等。 （2）检验H0： U1=U2 ; H1：U1≠U2; （3）检验H0： U1=U2 =U3 ; H1：U1,U2,U3不全等; （4）检验三种化学成分相互独立。 3、实验方案分析 （1）这是关于判断三个3元正态总体的协方差阵是否相等的问题； (2)均值是否相等，在两个协方差阵相等的情况下均值是否相等的问题； （3）比较三组的3项指标是否有差异的问题，就是多总体均值向量是否相等的检验问题； （4）检验 是否独立相当于检验任意2个子向量的协方差阵是否为零矩阵； 4、实验原理及操作过程，结果如下： （1）SAS 代码实现过程如下： data d3121; input y1-y3 group @@; cards; 47.22 5.06 0.10 1 1 23 ==∑∑∑

47.45 4.35 0.15 1 47.52 6.85 0.12 1 47.86 4.19 0.17 1 47.31 7.57 0.18 1 54.33 6.22 0.12 2 56.17 3.31 0.15 2 54.40 2.43 0.22 2 52.62 5.92 0.12 2 43.12 10.33 0.05 3 42.05 9.67 0.08 3 42.50 9.62 0.02 3 40.77 9.68 0.04 3 ; proc iml; n1=5;n2=4;n3=4; n=n1+n2+n3;k=3; p=3; use d3121(obs=5); xa={y1 y2 y3 }; read all var xa into x1; print x1; use d3121(firstobs=6 obs=9); read all var xa into x2; print x2; use d3121(firstobs=10 obs=13); read all var xa into x3; print x3; xx=x1//x2//x3; ln={[5] 1} ; x10=(ln*x1)/n1; print x10; mm1=i(n1)-j(n1,n1,1)/n1; mm=i(n)-j(n,n,1)/n; a1=x1`*mm1*x1; print a1; ln={[4] 1} ; x10=(ln*x2)/n2; print x20;

多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS

多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS 实验目的： 通过对多元统计分析中的协方差矩阵和相关矩阵的计算，探究变量之 间的相关性，并使用SAS进行实际操作。 实验步骤： 1.数据准备：选择一个数据集，例如学生的成绩数据，包括数学成绩、语文成绩和英语成绩。 2.数据整理：将数据转化为矩阵形式，每一行代表一个学生，每一列 代表一个变量（即成绩），记为X。 3. 计算协方差矩阵：根据公式计算协方差矩阵C，其中元素Cij表 示变量Xi和Xj之间的协方差。计算公式为Cij = cov(Xi, Xj) = E((Xi - u_i)(Xj - u_j))，其中E为期望值，u_i和u_j分别是变量Xi和Xj 的均值。 4. 计算相关矩阵：根据协方差矩阵计算相关矩阵R，其中元素Rij 表示变量Xi和Xj之间的相关性。计算公式为Rij = cov(Xi, Xj) / (sigma_i * sigma_j)，其中sigma_i和sigma_j分别是变量Xi和Xj的 标准差。 5.使用SAS进行实际操作：使用SAS软件导入数据集，并使用PROCCORR和PROCPRINT命令进行协方差矩阵和相关矩阵的计算和输出。 实验结果： 通过计算协方差矩阵和相关矩阵，可以得到变量之间的相关性信息。 协方差矩阵的对角线上的元素表示每个变量的方差，非对角线上的元素表

示不同变量之间的协方差。相关矩阵的对角线上的元素都是1，表示每个 变量与自身的相关性为1，非对角线上的元素表示不同变量之间的相关性。 使用SAS进行实际操作后，我们可以得到一个包含协方差矩阵和相关 矩阵的输出表格。该表格可以帮助我们更直观地理解变量之间的相关性情况，从而为后续的统计分析提供参考。 实验总结： 通过本次多元统计分析实验，我们了解了协方差矩阵和相关矩阵的计 算方法，并使用SAS软件进行实际操作。这些矩阵可以帮助我们评估变量 之间的相关性，为后续的统计分析提供重要的基础信息。在实际应用中， 我们可以根据协方差矩阵和相关矩阵的结果，选择合适的统计方法和模型，并做出恰当的推断和决策。

《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）

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。例如，我们发 现某些群体的学习时间和考试成绩较高，而某些群体的学习时间和考试成绩较低。 七、回归分析 回归分析是一种用于预测和解释因变量与自变量之间关系的方法。在本实验中，我们应用回归分析方法探索学习时间、家庭背景等自变量对考试成绩的影响。 通过计算回归方程的系数和显著性检验，我们可以确定各个自变量对考试成绩 的贡献程度。例如，我们发现学习时间对考试成绩的影响较大，而家庭背景对 考试成绩的影响较小。 八、结论与讨论 通过多元统计分析，我们对学生学业成绩的影响因素进行了深入研究。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，年龄与考试成绩之间的相

多元统计分析：对应分析实验报告

姓名课程多元统计分析 实验内容对应分析指导老师 ============================================== 实验目的 对应分析是一种数据分析技术，它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量，可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。适用于两个或多个定类变量。本文会通过对自杀数据对分析，达到熟练掌握对应分析操作的目的。本文会对对应分析对列链表和卡方独立性检验、对应图分析结果做详细的分析。 实验数据 本文选用了自杀数据，包括自杀方式以及自杀者年龄数据，样本容量为48961（个人）。具体数据如表1所示。其中年龄age（1=“10-20”；2=“25-35”；3=“40-50”；4=“55-65”；5=“70-80”），自杀方式method（1=“POISON 毒药”；2=“GAS毒气”；3=“HANG上吊”；4=“DROWN溺水”；5=“GUN 枪杀”；6=“JUMP跳楼”） 表1 自杀数据

实验分析 打开数据，选择Reduction→Correspondence Analysis可进入相应分析的主对话框，对行变量和列变量进行设置，设置结果如表2所示。 表2 对应分析主对话框设置结果 设置完成后，点击OK，即可得到对应分析结果。 表3为Correspondence Table（相应分析表），即列联表。Active Margin 为边际频数。 表3 相应分析表

表4为Summary（总览表）。表中从左到右依次是维度编号、奇异值、惯量、卡方统计量、显著性、惯量所占总惯量比例、每个维度的奇异值的标准差和相关系数。Singular Value为特征值的平方根。第一个维度惯量为0.056，占总惯量的94%；第二个维度惯量为0.002，仅占总惯量3.7%；第三个维度惯量为0.001，占总惯量的2%；第四个维度的惯量接近于0，仅占总惯量的0.2%。因此可以认为只要用一个维度就可以解释行列变量之间所有的关系，但为了说明分析过程，我们保留前两个维度。卡方统计量伴随概率为0.000，说明行列变量之间存在显著的相关性，相应分析是有意义的。 表4 总览表 表5、表6分别为行/列点总览表。以表5为例，Mass项表示行变量中每个类目的边际概率。Sore in dimension下面则是行点在前两个维度的坐标，即有坐标点“10-20”（0.0555，-0.077），“25-35”（-0.610，-0.252）；“40-50”（-0.095，0.283）；“55-65”（0.425，0.064）；“70-80”（0.668，-0.248）。Inertia项为惯量，即每个行点与行重心的加权距离的平方。而行惯量为行点与行重心的加权距离平方和。比较表5和表6的总惯量，可以发现行惯量与列惯

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 22 11 ˆ[()]ˆ()r c ij ij i j ij k 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 P a X '+ +a X ()(2) ()(2) i i q q b X '++b X (2))1=X 的条件下，使得

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。

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。

多元统计分析报告对应分析报告

学生实验报告 学院：统计学院 课程名称：多元统计分析 专业班级：统计123班 姓名：叶常青 学号：0124253

学生实验报告 一、实验目的及要求： 目的熟悉和掌握对应分析的原理和上机操作方法 容及要求本次操作就父母与孩子的受教育程度的关系进行对应分析，分别对父亲与孩子和母亲与孩子的受教育程度做对应分析，最后再对输出结果进行详细的分析。

二、仪器用具： 三、实验方法与步骤: 打开GSS93 subset .sav数据,对变量Degree与变量padeg和madeg进行对应分析,依次选择分析→降维…进入对应分析对话框，进行进行如下设置，便可输出想要的数据的： 四、实验结果与数据处理： 按照上述方法和步骤得出以下输出结果. 对父亲受教育程度与孩子受教育程度的关系进行分析如下：

表1 表2

1 .400 .160 .846 .846 .025 .256 2 .164 .027 .142 .988 .026 3 .047 .002 .012 1.00 4 .006 .000 .000 1.00 总计. 228. 193 .000a 1.00 1.00 a. 16 自由度， 表3

第二部分摘要给出了惯量，卡方值以及每一维度所解释的总惯量的百分比信息。总惯量为0.，卡方值为228.193 ，有关系式228.193=0.*1205，由此可以清楚的看到总惯量和卡方的关系。Sig.是假设卡方值为0成立的概率，它的值几乎为0说明列联表之间有较强的相关性。表注表明的自由度为（5-1）*（5-1）=16。惯量部分是四个公共因子分别解释总惯量的百分比。 表4 表5

《多元统计实验》主成分分析实验报告二

《多元统计实验》主成分分析实验报告

三、实验结果分析 6.5 人均粮食产量x5,经济作物占农作物播种面积x6,耕地占土地面积比x7,果园与林地面积之比x8,灌溉田占1耕地面积比例x9等五个指标有较强的相关性, 人口密度x1,人均耕地面积x2,森林覆盖率x3,农民人均收入x4相关性也很强，再作主成分分析，求样本相关矩阵的特征值和主成分载荷。 λ11/2=2.158962，λ21/2=1.4455076，λ31/2 =1.0212708，λ41/2 =0.71233588，λ51/2 =0.5614001，λ61/2 =0.43887788，λ71/2 =0.33821497，λ81/2 =0.212900230，λ91/2=0.177406876。 确定主成分分析，前两个主成分的累积方差贡献率为75.01%，前三个主成分的累积方差贡献率为86.59%，按照累积方差贡献率大于80%的原则，主成分的个数取为3，前三个主成分分别为： Z*1=0.3432x*1-0.446x*3+0.376x*5+0.379x*6+0.432x*7+0.446x*9 Z*2=0.368x*1-0.614x*2-0.61x*4-0.307x*5-0.1224x*6 Z*3=-0.122x*6+0.246x*7-0.950x*8 第一主成分在x*7,x*9两个指标上取值为正且载荷较大，可视为反映耕地占比和灌溉田占耕地面积比例的主成分，第二主成分在x*2和x*4这两个指标

的取值为负，绝对值载荷最大，不能作为人均耕地和人均收入的主成分。第三主成分，x*8这个指标取值为负且，载荷绝对值最大，不能反映果园与林地面积之比的主成分。 根据该图结果可以认为选取前两个指标作为主成分分析的选择是正确的。 将八个指标按前两个主成分进行分类：由结果可以得出森林覆盖率为一类，人口密度、果园与林地面积之比、耕地占土地面积比、灌溉田占耕地面积比为一类，经济作物占农作物播种面积比例、人均粮食产量、农民人均收入、人均耕地面积为一类。 利用各个指标数量分析数据，按行加总前三个主成分上的载荷平方得到总和以及在21个指标中的排名，可以得出序号为为二十一的排名第一，序号为20的排名第二，序号为17的排名第三。

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之主成分分析研究 主成分分析（PCA）是一种常见的多元统计方法，用于主要变量之间的关系研究。它将原始变量转换为一组新的线性不相关变量，这些变量称为主成分。这种方法在实际应用中非常有用，因为主成分可以显著地减少原始变量集合的规模，而不会对信息丢失产生过大的影响。 本研究的目的是应用主成分分析的方法，探索不同变量之间的关系，以及它们 对总方差的贡献，并将这些结果应用于实际数据集。 数据集 我们使用了一份包含12个变量的数据集，其中包含了公司销售销售人员的信息、销售额以及利润等信息。这个数据集可以作为一个现实世界的商业数据集，我们使用了R软件进行PCA的操作和分析。 数据处理 在进行主成分分析之前，我们首先对数据进行了必要的预处理和清理。具体来说，我们检查了是否存在缺失值、异常值和不需要的变量，然后进行了必要的替换、删除或者基于相关性的变量筛选等操作，以确保得到质量良好的数据集。 然后，我们使用R软件中的prcomp()函数进行主成分分析操作，并针对得到 的主成分进行一些统计学和图形学的分析。 实验结果 主成分分析的结果表明，我们可以利用原始数据集中的5个主成分来解释超过90%的方差。我们还发现，对于这些主成分，每个特征之间的相关性最小化，这意味着它们是高度不相关的变量，同时它们之间的线性组合是最好的信息编码形式。 我们还使用了biplot()函数来可视化主成分分析的结果。在图中，我们发现销 售人员和销售数量变量、收益和销售额之间的关系比较紧密。这是一个非常有趣的发现，因为它表明销售收入和销售人员之间的紧密联系可以解释利润方面的大部分方差。此外，在这个biplot上我们也注意到了其他的明显变量组，如大客户销售 数据和其他单个销售数据，这些变量之间关系非常紧密，可以一起描述一部分的数据集变异。 ，我们可以将主成分分析应用到商业数据分析中，以帮助我们更好地理解变量 之间的关系，以及它们对总体方差的贡献。

多元统计分析——对应分析实验报告

多元统计分析实验报告

表2-2 对应分析数据（老龄化数据） 三、实验过程 在spss16.0软件中，对表2-2数据做对应分析。 首先应对个案进行加权操作。选择【Date】—【Weight Cases】，出现表3对话框。选择frequency作为加权，如图3-1所示。 图3-1 加权个案

对个案加权后，开始做对应分析。选择【Analyze】—【Date Reduction】—【Corespondence Analysis】，会出现图3-2对话画框。 图3-2 对应分析对话框 接下来对行变量和列变量进行设置。将selfassess（自评健康状况）选入Row，作为行变量，并选择【Define Range】，填写围后点击【Update】—【Continue】，如图3-3所示；按同样的步骤，将independence（生活自理能力）选入Column（列变量），并设置列变量，如图3-4所示；最终设置结果如图3-5所示。 图3-3 行变量设置

图3-4 列变量设置 图3-5 对应分析设置结果 点击【OK】，便可得到对应分析结果。

四、实验过程 表4-1为对应分析的版本信息。图中显示为1.1版本。 表4-1 对应分析版本信息 表4-2是列联表，列示了在各个水平下的人数。 表4-2 列联表 表4-3为对应分析总述表。表中显示了奇异值（Singular Value），第一个维度的奇异值为0.253，第二个维度的奇异值为0.125；惯量（Inertia）为特征根，就是奇异值的平方；Chi Square 值为212.593，是总样本数除以总的Inertia 觉原假设，认为两个随机变量不是相互独立的，本例中就是自评健康状况和生活自理能力不是相互独立的；贡献率（Accounted for）显示，第一个维度解释了总变异的80.4%，第二个维度解释了19.6%，两个维度解释了所有的变异；接下来依次为累计贡献率（Cumulative）、奇异值的方差（Standard Deviation）、奇异值的相关系数（Correlation）。 表4-3 对应分析总述表

(整理)多元统计分析-实验三.

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2008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Hierarchical cluster（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Label Cases by框中作为标识变量。 （4）选择Statistics选项，选中Agglomeration schedule复选框；Cluster Membership 栏中选择Range of solution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，Cluster Method下拉列表中分别选择Between—groups linkage （组间联结法,即类平均法）、Nearest Neighbor（最短距离法）和Furthest Neighbor（最