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统计学典型相关分析(20201003211910)

应用多元统计分析习题解答典型相关分析Word版

第九章 典型相关分析 9.1 什么是典型相关分析?简述其基本思想。 答: 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。用于揭示两组变量之间的内在联系。典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系。将两组变量相关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系。 基本思想: (1)在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。即: 若设(1) (1)(1) (1)12(,, ,)p X X X =X 、(2)(2)(2) (2) 12(,, ,)q X X X =X 是两组相互关联的随机变量, 分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui 、Vi ,使是原变量的线性组合。 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下,使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大。(2)选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对。 (3)如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此。 9.2 什么是典型变量?它具有哪些性质? 答:在典型相关分析中,在一定条件下选取系列线性组合以反映两组变量之间的线性关系,这被选出的线性组合配对被称为典型变量。具体来说, ()(1)()(1) ()(1) ()(1)1122i i i i i P P U a X a X a X '=++ +a X ()(2)()(2) ()(2) ()(2)1122i i i i i q q V b X b X b X '=+++b X 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下,使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大,则称 (1)(1)'a X 、(1)(2)'b X 是(1)X 、(2)X 的第一对典型相关变量。 典型变量性质: 典型相关量化了两组变量之间的联系,反映了两组变量的相关程度。 1. ()1,()1 (1,2,,)k k D U D V k r === (,)0,(,)0()i j i j Cov U U Cov V V i j ==≠ 2. 0(,1,2,,) (,)0 ()0() i i j i j i r Cov U V i j j r λ≠==?? =≠??>? 9.3 试分析一组变量的典型变量与其主成分的联系与区别。 答:一组变量的典型变量和其主成分都是经过线性变换计算矩阵特征值与特征向量得出的。主成分分析只涉及一组变量的相互依赖关系而典型相关则扩展到两组变量之间的相互依赖关系之中 ()(1)()(1)()(1)()(1) 1122i i i i i P P U a X a X a X '=+++a X ()(2)()(2)()(2)()(2)1122i i i i i q q V b X b X b X '=+++b X (1)(1)(1)(1)1 2 (,,,)p X X X =X 、(2)(2)(2)(2)1 2 (,,,)q X X X =X

应用统计学试题和答案分析.

六、计算题:(要求写出计算公式、过程,结果保留两位小数,共4题,每题10分) 1、某快餐店对顾客的平均花费进行抽样调查,随机抽取了49名顾客构成一个简单随机样本,调查结果为:样本平均花费为元,标准差为元。试以%的置信水平估计该快餐店顾客的总体平均花费数额的置信区 间;(φ(2)=)49=n 是大样本,由中心极限定理知,样本均值的极限分布为正态分布,故可用正态分布对总体均值进行区间估计。 已知:8.2,6.12==S x 0455.0=α 则有: 202275 .02 ==Z Z α 平均误差=4.07 8 .22==n S 极限误差8.04.022 2 =?==? n S Z α 据公式 x x ±=±? 代入数据,得该快餐店顾客的总体平均花费数额%的置信区间为(,) 3 要求:①、利用最小二乘法求出估计的回归方程;②、计算判定系数R 。 附:10805 1 2 ) (=∑-=i x x i 8.3925 1 2 ) (=∑-=i y y i 58=x 2.144=y 3题 解 ① 计算估计的回归方程: ∑∑∑∑∑--= )(22 1x x n y x xy n β) ==-??-?290 217900572129042430554003060 = =-= ∑∑n x n y ββ)) 1 0 – ×58= 估计的回归方程为:y ) =+x ② 计算判定系数: 4 计算下列指数:①拉氏加权产量指数;②帕氏单位成本总指数。 4题 解: ① 拉氏加权产量指数

= 1 000 00 1.1445.4 1.13530.0 1.08655.2 111.60%45.430.055.2q p q q p q ?+?+?==++∑∑ ② 帕氏单位成本总指数= 11100053.633.858.5 100.10%1.1445.4 1.13530.0 1.08655.2q p q q p q ++==?+?+?∑∑ 模拟试卷(二) 一、填空题(每小题1分,共10题) 1、我国人口普查的调查对象是 ,调查单位是 。 2、___ 频数密度 =频数÷组距,它能准确反映频数分布的实际状况。 3、分类数据、顺序数据和数值型数据都可以用 饼图 条图 图来显示。 4、某百货公司连续几天的销售额如下:257、276、297、252、238、310、240、236、265,则其下四分位数 5、某地区2005年1季度完成的GDP=30亿元,2005年3季度完成的GDP=36亿元,则GDP 年度化增长率6、某机关的职工工资水平今年比去年提高了5%,职工人数增加了2%,则该企业工资总额增长了 % 。 7、对回归系数的显着性检验,通常采用的是 t 检验。 8、设置信水平=1-α,检验的P 值拒绝原假设应该满足的条件是 p e M >o M ③、x >o M >e M 3、比较两组工作成绩发现σ甲>σ乙,x 甲>x 乙,由此可推断 ( )

地统计分析

实验五加利佛尼亚州的大气臭氧浓度的地统计分析 (综合实验) 实验目的: 通过对数据的具体分析,掌握ArcGIS下地统计分析模块的功能,了解完整的地统计分析过程,并能使用其解决科研问题中的实际问题。 实验内容: 美国环保局负责对加利佛尼亚州的大气臭氧浓度进行监测。利用地统计分析模块提供的许多工具,通过检测所有采样点之间的关系,对生成一个关于臭氧浓度值、预测标差(不确定性)的连续表面,从而使对其他点的浓度值进行最佳预测成为可能。 1、数据检查 2、模型拟合 3、模型精度比较 4、臭氧浓度制图 实验数据: 数据集描述 Ca_outline 加州轮廓图 Ca_ozone_pts 臭氧采样点数据(单位:ppm) Ca_cities 加州主要城市位置图 实验步骤: 一、数据加载 1、生成子集 将特定位置上的预测值同这些区域内的实测值相对比,是评价一个输出表面质量的最严格的方法。其方法是将原始数据集划分成两个部分:一个部分用于建立模型,也就是用来生成输出表面;另外一个部分用于测试,即验证输出表面。 (1)在Geostatistical Analyst 工具栏中单击Create Subsets命令; (2)Input Layer:选择要划分子集的图层; (3)拖动滑块到合适位置,来选择训练和测试数据的相对百分比; (4)单击完成,训练和测试数据集会在Personal Geodatabase中。 2、应用子数据集进行验证 (1)validation:input 选择测试数据集 (2)attribute:选择与生成表面时相同的属性 (3)打开验证图层 二、数据检查 你可以用三种方式对数据进行检验: (1)检测数据分布

统计学相关 典型相关分析

典型相关分析 在SPSS中可以有两种方法来拟合典型相关分析,第一种是采用Manova过程来拟合,第二种是采用专门提供的宏程序来拟合,第二种方法在使用上非常简单,而输出的结果又非常详细,因此这里只对他进行介绍。该程序名为Canonical correlation.sps,就放在SPSS的安装路径之中,调用方式如下: 文件——新建——语法 INCLUDE 'C:\Program Files\SPSSInc\PASWStatistics18\Samples\English\Canonical correlation.sps'. CANCORR SET1=体重腰围脉搏 /SET2=单杠仰卧起坐跳高. 复制后,点击“运行”——“全部”即可 1.Correlations for Set-1 Correlations for Set-2 首先给出的是两组变量内部各自的相关矩阵,可见生理指标之间具有相关性、训练指标之间也有相关性。 2.Correlations Between Set-1 and Set-2 接着给出的是两组变量间各变量的两两相关矩阵,可见生理指标与训练指标之间确实存在相关性。 3.Canonical Correlations 提取典型相关系数的大小,可见第一典型相关系数为0.796

4.Test that remaining correlations are zero 检验各典型相关系数有无统计学意义,可见第一典型相关系数有统计学意义,第二第三典型相关系数没有统计学意义(<0.1)。 5.Standardized Canonical Coefficients for Set-1 Raw Canonical Coefficients for Set-1 各典型变量与变量组1中各变量间标化与未标化的系数列表,由此我们可以写出典型变量的转换公式(标化的):U1=0.775x1-1.579x2+0.059x3 6.各典型变量与变量组2中各变量间标化与未标化的系数列表,同理可以写出 典型变量的转换公式:V1=0.349y1+1.054y2-0.716y3

统计学分析报告

. . . 统计学调查报告 (08级) 上海商学院学生消费状况调查报告 (奉浦校区) 徐伟杰,景宝龙,苏淳,张玮,贾金诚小组成员 指导教师姓名崔峰 物流管理系 系名称 论文提交日期2010.12.23

目录 一,调查目的: (3) 二,调查对象: (3) 三,调查项目: (3) 四,调查时间和时限 (3) 五,调查的组织工作 (4) 六,调查结果: (4) 七,调查问卷 (4) 上海市大学生消费状况调查问卷 (4) 八,调查分析: (6) (一)基本信息 (6) (二)消费结构状况分析: (7) (三)具体消费情况: (8) 九,预测分析 (14) 十,调查分析 (16) 十一,附录:调查统计汇总表 (17)

一,调查目的: 随着社会的发展,大学生的消费方式及消费状况引起了社会各界的极大关注,社会消费观念的转变和周围环境影响他们的消费观念和行为。大学生有着较为前卫的消费观念,消费来源主要有家庭父母供给,构成了一个比较特殊的消费群体,随着大学生数量的不断攀升,他们的消费行为在一定程度上形象着整个社会的消费观念和消费行为。而上海有拥有30所本科院校,大学生的数量比较庞大,并且有着更加前卫的消费观念。就此我们针对上海商学院学生的消费情况展开调查,了解我校学生的消费特征,进而探求更为科学的消费方式和行为,提高大学生的消费效益。 二,调查对象: 统计调查对象:上海上海商学院奉浦校区在读学生 统计调查单位:每一位在上海商学院奉浦校区就读的学生 统计填报单位:物流管理082班景宝龙、徐伟杰 三,调查项目: 统计标志:户籍所在地、就读年级、家庭月收入、个人月生活费、生活费来源、各方面的消费金额分配、是否满意目前的消费金额、期望月消费金额、消费计划、期望消费项目、超前消费的情况 四,调查时间和时限 调查时间:2010年10月 调查时限:两个月 五,调查分工: 问卷设计:徐伟杰 问卷校验:苏淳,张玮,景宝龙 问卷调查:景宝龙,张玮,苏淳,徐伟杰,贾金诚

生物统计学 第九章 多元统计分析

第九章多元统计分析简介 多元统计分析主要研究多个变量之间的关系以及具有这些变量的个体之间的关系。无论是自然科学还是社会科学,无论是理论研究还是应用决策,多元统计分析都有较广泛的应用。近年来,随着计算机的普及和广泛应用,多元统计分析的应用越来越广泛,越来越深入。生物学研究中,有许多问题要考虑样本与样本之间的关系、性状与性状之间的关系,也要考虑样本与性状之间的关系,为了能够正确处理这些错综复杂的关系,就需要借助于多元统计分析方法来解决这些问题。 从应用的观点看,多元统计分析就是要研究多个变量之间的关系,但哪些问题才是多元统计的内容,并无严格的界限。一般认为,典型的多元统计分析主要可以归结为两类问题:第一类是决定某一样本的归属问题:根据某样品的多个性状(特征)判定其所属的总体。如判别分析、聚类分析即属于此类内容。第二类问题是设法降低变量维数,同时将变量变为独立变量,以便更好地说明多变量之间的关系。主成分分析、因子分析和典型相关分析均属于此类问题。此外,多因素方差分析、多元回归与多元相关分析和时间序列分析,均是研究一个变量和多个变量之间的关系的,也是多元统计分析的内容。 第一节聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法,聚类分析方法比较粗糙,但由于这种方法能解决许多实际问题,应用比较方便,因此越来越受到人们的重视。近年来聚类分析发展较快,内容也越来越多。常见的有系统聚类、模糊聚类、灰色聚类、信息聚类、图论聚类、动态聚类、最优分割、概率聚类等方法,本节重点介绍系统聚类法。 系统聚类法是目前应用较多的聚类分析方法,这种聚类方法从一批样本的多个观测指标(变量)中,找出能度量样本之间相似程度的统计数,构成一个相似矩阵,在此基础上计算出样本(或变量)之间或样本组合之间的相似程度或距离,按相似程度或距离大小将样本(或变量)逐一归类,关系密切的归类聚集到一个小分类单位,关系疏远的聚集到一个大的分类单位,直到把所有样本(或变量)都聚集完毕,形成一个亲疏关系谱系图,直观地显示分类对象的差异和联系。 第二节判别分析(Discriminant Analysis) 判别分析是多元统计分析中较为成熟的一类分类方法,它是根据两个或多个总体的观测结果,按照一定的判别准则和相应的判别函数,来判断某一样本属于哪一类总体。判别分析的内容很多,常见的有距离判别、贝叶斯判别、费歇判别、逐步判别、序贯判别等方法。 第三节主成分分析(Principal components analysis)

统计学第四章课后题及答案解析

第四章 一、单项选择题 1、由反映总体单位某一数量特征得标志值汇总得到得指标就是() A、总体单位总量 B、质量指标 C、总体标志总量 D、相对指标 2、各部分所占比重之与等于1或100%得相对数() A.比例相对数 B.比较相对数 C.结构相对数 D.动态相对数 3、某企业工人劳动生产率计划提高5%,实际提高了10%,则提高劳动生产率得计划完成程度为() A、104、76% B、95、45% C、200% D、4、76% 4、某企业计划规定产品成本比上年度降低10%实际产品成本比上年降低了14、5%,则产品成本计划完成程度() A、14、5% B、95% C、5% D、114、5% 5、在一个特定总体内,下列说法正确得就是( ) A、只存在一个单位总量,但可以同时存在多个标志总量 B、可以存在多个单位总量,但必须只有一个标志总量 C、只能存在一个单位总量与一个标志总量 D、可以存在多个单位总量与多个标志总量 6、计算平均指标得基本要求就是所要计算得平均指标得总体单位应就是() A、大量得 B、同质得 C、有差异得 D、不同总体得 7、几何平均数得计算适用于求() A、平均速度与平均比率 B、平均增长水平 C、平均发展水平 D、序时平均数 8、一组样本数据为3、3、1、5、13、12、11、9、7这组数据得中位数就是() A、3 B、13 C、7、1 D、7 9、某班学生得统计学平均成绩就是70分,最高分就是96分,最低分就是62分,根据这些信息,可以计算得测度离散程度得统计量就是() A、方差 B、极差 C、标准差 D、变异系数 10、用标准差比较分析两个同类总体平均指标得代表性大小时,其基本得前提条件就是( ) A、两个总体得标准差应相等 B、两个总体得平均数应相等 C、两个总体得单位数应相等 D、两个总体得离差之与应相等 11、已知4个水果商店苹果得单价与销售额,要求计算4个商店苹果得平均单价,应采用() A、简单算术平均数 B、加权算术平均数 C、加权调与平均数 D、几何平均数 12、算术平均数、众数与中位数之间得数量关系决定于总体次数得分布状况。在对称得钟形分布中() A、算术平均数=中位数=众数 B、算术平均数>中位数>众数 C、算术平均数<中位数<众数 D、中位数>算术平均数>众数

统计学专业基础课与专业课之间的典型相关分析

统计学专业基础课与专业课之间的典型相关分析 摘要 本文基于统计学系0301-0302两个班的66名学生17门课程(包括专业基础课和专业课)的考试成绩,运用典型相关分析法研究了统计学系基础课和专业课的相关程度。通过运用统计分析软件SAS运行得到变量间的相关系数以及标准化后的典型相关系数,进而求出典型相关变量。最后结合分析结果和实际情况对教学提了一点小小的建议。 关键词:基础课;专业课;典型相关分析;典型相关系数 Canonical Correlation Analysis Between The Major and Basic Subjects of The Statistics Major Abstract With the method of canonical correlation analysis,I study about the correlation between the major and basic subjects of the statistics major.The research is based on the examination scores of66students of classes0301and0302who are in the major of statistics,including only17 subjects,the major and basic subjects.The article then gives the standard canonical correlations between the variables from which we can know the canonical correlative variables.In the end,I give some suggestions about education,according to the output of the analysis and the matter of fact. Key word:basic subject,major,canonical correlation,canonical coefficients

统计学分析方法

统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享,并说:统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布,(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐,(1)采用Satterthwate 的t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布,采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Kruscal-Wallis法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni 法校正P值,然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题: (1)一般来说,如果是大样本,比如各组例数大于50,可以不作正态性检验,直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理,假定大样本是服从正态分布的。 (2)当进行多组比较时,最容易犯的错误是仅比较其中的两组,而不顾其他组,这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是,先作总的各组间的比较,如果总的来说差别有统计学意义,然后才能作其中任意两组的比较,这些两两比较有特定的统计方法,如上面提到的LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验,这样即使得出结果也未必正确** (3)关于常用的设计方法:多组资料尽管最终分析都是采用方差分析,但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计,随机区组设计,析因设计,裂区设计,嵌套设计等。 2.分类资料

地统计学实验

地统计学上机实验指导 一、实验目的和要求 1、实验目的 力图通过本实验课程的学习,掌握地统计学的基本概念、基本操作方法,并能够根据实验结果做出合理的解释。 2、实验要求 本实验课程主要学习探索性空间数据分析、结构分析(计算和模拟临近位置的表面属性)、表面预测与结果评估。 要求学生实验前认真准备,实验后提供实验报告,给出详细的实验过程和实验结果。 实验报告内容应包括:实验名称、目的、内容和实验步骤、实验结果说明。 二、实验环境介绍 实验软件:选用Office Excel软件、ESRI公司ArcGIS软件的地统计(Geostatistics)分析扩展模块。 三、实验内容和学时分配

实验一 相关分析 一、 实验目的 掌握在Office Excel 软件中进行相关分析(包括散点图绘制、相关系数计算、相关性解释)。 二、 实验数据 简单相关分析:“实验一相关分析. xlsx ”中沟壑密度和平均坡度字段 偏相关、复相关分析:“实验一相关分析. xlsx ”中沟壑密度、平均坡度、平均坡长字段 三、 实验内容 1、 简单相关分析 分析沟壑密度与平均坡度的相关性? (1) 绘制相关图 (2) 计算简单相关系数 ● 函数计算法:correl(array1,array2) ● 利用分析工具计算 (3) 相关系数t-检验 2 12 --= n r r t 相关系数的t 值=r/sqrt((1-r^2)/(12-2)) ● t 临界值=tinv(0.05,n-2) 若abs(t)>= t 临界值,则相关性显著。 ● P 值=tdist(t,n-2,2) (tdist 返回t 分布的百分点) 若P<0.05,则认为相关性显著。 2、 偏相关分析 计算沟壑密度分别与平均坡度、平均坡长的一阶偏相关系数 (1) 计算各要素的简单相关系数矩阵 利用数据分析工具中的“相关系数” (2) 计算相关系数矩阵的逆矩阵 minverse ()

统计学第四章课后题及复习资料解析

第四章 一、单项选择题 1.由反映总体单位某一数量特征的标志值汇总得到的指标是() A.总体单位总量 B.质量指标 C.总体标志总量 D.相对指标 2.各部分所占比重之和等于1或100%的相对数() A.比例相对数 B.比较相对数 C.结构相对数 D.动态相对数 3.某企业工人劳动生产率计划提高5%,实际提高了10%,则提高劳动生产率的计划完成程度为() A.104.76% B.95.45% C.200% D.4.76% 4.某企业计划规定产品成本比上年度降低10%实际产品成本比上年降低了14.5%,则产品成本计划完成程度() A.14.5% B.95% C.5% D.114.5% 5.在一个特定总体内,下列说法正确的是( ) A.只存在一个单位总量,但可以同时存在多个标志总量 B.可以存在多个单位总量,但必须只有一个标志总量 C.只能存在一个单位总量和一个标志总量 D.可以存在多个单位总量和多个标志总量 6.计算平均指标的基本要求是所要计算的平均指标的总体单位应是() A.大量的 B.同质的 C.有差异的 D.不同总体的 7.几何平均数的计算适用于求() A.平均速度和平均比率 B.平均增长水平 C.平均发展水平 D.序时平均数 8.一组样本数据为3、3、1、5、13、12、11、9、7这组数据的中位数是() A.3 B.13 C.7.1 D.7 9.某班学生的统计学平均成绩是70分,最高分是96分,最低分是62分,根据这些信息,可以计算的测度离散程度的统计量是() A.方差 B.极差 C.标准差 D.变异系数 10.用标准差比较分析两个同类总体平均指标的代表性大小时,其基本的前提条件是( ) A.两个总体的标准差应相等 B.两个总体的平均数应相等 C.两个总体的单位数应相等 D.两个总体的离差之和应相等 11.已知4个水果商店苹果的单价和销售额,要求计算4个商店苹果的平均单价,应采用() A.简单算术平均数 B.加权算术平均数 C.加权调和平均数 D.几何平均数 12.算术平均数、众数和中位数之间的数量关系决定于总体次数的分布状况。在对称的钟形分布中() A.算术平均数=中位数=众数 B.算术平均数>中位数>众数 C.算术平均数<中位数<众数 D.中位数>算术平均数>众数

统计学课后习题答案第七章 相关分析与回归分析

第七章相关分析与回归分析 一、单项选择题 1.相关分析是研究变量之间的 A.数量关系 B.变动关系 C.因果关系 D.相互关系的密切程度 2.在相关分析中要求相关的两个变量 A.都是随机变量 B.自变量是随机变量 C.都不是随机变量 D.因变量是随机变量 3.下列现象之间的关系哪一个属于相关关系? A.播种量与粮食收获量之间关系 B.圆半径与圆周长之间关系 C.圆半径与圆面积之间关系 D.单位产品成本与总成本之间关系 4.正相关的特点是 A.两个变量之间的变化方向相反 B.两个变量一增一减 C.两个变量之间的变化方向一致 D.两个变量一减一增 5.相关关系的主要特点是两个变量之间 A.存在着确定的依存关系 B.存在着不完全确定的关系 C.存在着严重的依存关系 D.存在着严格的对应关系 6.当自变量变化时, 因变量也相应地随之等量变化,则两个变量 之间存在着 A.直线相关关系 B.负相关关系 C.曲线相关关系 D.正相关关系 7.当变量X值增加时,变量Y值都随之下降,则变量X和Y之间存 在着 A.正相关关系 B.直线相关关系 C.负相关关系 D.曲线相关关系 8.当变量X值增加时,变量Y值都随之增加,则变量X和Y之间存 在着 A.直线相关关系 B.负相关关系 C.曲线相关关系 D.正相关关系 9.判定现象之间相关关系密切程度的最主要方法是 A.对现象进行定性分析 B.计算相关系数 C.编制相关表 D.绘制相关图 10.相关分析对资料的要求是 A.自变量不是随机的,因变量是随机的 B.两个变量均不是随机的 C.自变量是随机的,因变量不是随机的 D.两个变量均为随机的 11.相关系数 A.既适用于直线相关,又适用于曲线相关 B.只适用于直线相关 C.既不适用于直线相关,又不适用于曲线相关 D.只适用于曲线相关 12.两个变量之间的相关关系称为

大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第4章SPSS基本统计分析 1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析,分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征,并绘制条形图。 分析——描述统计——频率,选择“常住地”,“职业”和“年龄”到变量中,然后,图表——条形图——图表值(频率)——继续,勾选显示频率表格,点击确定。 Statistics 户口所在 地 职业年龄 N Valid 282 282 282 Missing 0 0 0 户口所在地 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 中心城市200 70.9 70.9 70.9 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 职业 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业 户 4 1.4 1.4 64.9

种果菜专业户 10 3.5 3.5 68.4 工商运专业户 34 12.1 12.1 80.5 退役人员 17 6.0 6.0 86.5 金融机构 35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 年龄 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 20岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35岁 146 51.8 51.8 53.2 35~50岁 91 32.3 32.3 85.5 50岁以上 41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0

地统计学实验报告

地统计实验报告 1. 实验背景: 地统计又称地质统计,是在法国著名统计学家 G. Matheron 大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。它是以区域化变量为基础,借助变异函数,研究既具有随机性又具有结构性,或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。凡是与空间数据的结构性和随机性,或空间相关性和依赖性,或空间格局与变异有关的研究,并对这些数据进行最优无偏内插估计,或模拟这些数据的离散性、波动性时,皆可应用地统计学的理论与方法。地统计学与经典统计学的共同之处在于:它们都是在大量采样的基础上,通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析,确定其空间分布格局与相关关系。地统计学区别于经典统计学的最大特点即是:地统计学既考虑到样本值的大小,又重视样本空间位置及样本间的距离,弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。 克里格方法(Kriging )又称空间局部插值法,是以变异函数理论和结构分析为基础,在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法,是地统计学的主要内容之一。南非矿产工程师 D.R.Krige (1951 年)在寻找金矿时首次运用这种方法,法国著名统计学家 G.Matheron 随后将该方法理论化、系统化, 并命名为 Kriging ,即克里格方法。 克里格方法与反距离权插值方法类似的是,两者都通过对已知样本点赋权重 来求得未知样点的值,可统一表示为:∑==n i i x wZ x Z 1 0)()(式中,)(0 x Z 为未知样 点的值,Z(xi)为未知样点周围的已知样本点的值,wi 为第i 个已知样本点对未 知样点的权重,n 为已知样本点的个数。 本实验使用软件是GS+和 Arcgis Desktop9,以及Matlab 和Excel. 2. 样本数据统计分析 样本数(n) 184 184 184 184 184 最小值(minmum value) 5.1 12.65 0.92 2.2 40 最大值(maxmum value) 8 40.54 2.35 73.4 525 平均值(mean) 6.273 25.284 1.571 12.617 11 7.283 标准差(std deviation) 0.458 4.255 0.268 8.256 53.046

统计学 相关性

统计方法与数据分析 第五讲 相关分析

1. 相关分析:定义 相关分析定义 相关分析检验变量间是否存在显著地共变关系 z相关分析检验变量间是否存在显著地共变关系。z通常用相关系数(correlation coefficient)r表示,这个系数在+1和–1之间变化。 之间变化

相关分析分类 1. 相关分析:分类 按照关系的强度相关分析可以分为z按照关系的强度,相关分析可以分为:–高度相关(│r│≥ 0.70) (040≤│070) –中度相关(0.40 r│≤ 0.70) –低度相关(│r│≤ 0.40) 按照关系的方向相关分析可以分为z按照关系的方向,相关分析可以分为:–正相关(r> 0) –负相关(r< 0) –零相关(r= 0)

2. Bivariate Correlation Bivariate 即双变量相关分析只是分析两个z ,即双变量相关分析,只是分析两个(或多个)定距变量(interval data )或两个(或ordinal data (多个)定序变量(ordinal data )之间的共变关系。The Pearson z The Pearson r (皮尔逊相关)– is the most frequently used measure of correlation;–is appropriate for interval data is appropriate for interval data ; z The Spearman ρ(斯皮尔曼相关)– is appropriate for ordinal data or for interval data is appropriate for ordinal data or for interval data and ordinal data

两个多重相关变量组的统计分析

两个多重相关变量组的统计分析 摘要 本文介绍两组相关变量问的典型相关与典型冗余分析的统计分析方法,以及在SAS软件包中如何实现,文中给出了一个典型的例子。 关键词:统计分析;典型相关;典型冗余分析

在实际问题中,经常遇到需要研究两组变量间的相关关系,而且每组变量中间常常存在多重相关性。比如工厂生产的产品质量指标与原材料、工艺指标间的相关关系;体育科研中运动员的体力测试指标与运动能力指标间的相关关系;经济领域中投资性变量与国民收入变量间的相关关系;教育学中学生高考各科成绩与高二年级各主科成绩间的相关关系;医学研究中患某种疾病病人的各种症状程度与用科学方法检查的一些指标间的相关关系等等。 研究两个变量组之间相关关系的常用方法是多元统计中的典型相关分析(参考[2]和 [3])。如果进一步研究这两组多重相关变量间的相互依赖关系,即考虑多对多的回归建模问题,除了最小二乘准则下的多对多回归分析、双重筛选逐步回归分析,以及提取自变量成分的主成分回归等方法外,还有近年发展起来的偏最小二乘(PLS)回归方法。关于多对多回归建模问题,我们将另文介绍。本文介绍典型相关与典型冗余分析,它是偏最小二乘回归的理论基础。 一 典型相关分析的基本思想与解法 第一组变量记为X=)(1'p X X ,第二组变量记为Y=)Y Y (q 1' (不妨设p ≤q)。典型相关分析借助于主成分分析提取成分的思想,从第一组变量X 提取典型成分V (V 是X 1,…,X p 的线性组合);再从第二组变量Y 提取典型成分W(W 是Y 1,…,Y q 的线性组合), 并要求V 和W 的相关程度达到最大。这时V 和W 的相关程度可以大致反映两组变量X 和Y 的相关关系。 记p+q 维随机向量Z=??? ? ??Y X 的协差阵∑=???? ??∑∑∑∑22211211 ,其中∑11一是X 的协差阵,∑22:是Y 的协差阵,∑l2=∑21是X ,Y 的协差阵。我们用X 和Y 的线性组合 V=a 'X 和W=b 'Y 之问的相关来研究X 和Y 之间的相关。我们希望找到a 和b ,使ρ(V ,W)最大。由相关系数的定义, ρ(V ,W)= ) ()(),(w Var v Var W V Cov 分析上式将发现:在使得V,W 的相关达最大的同时, V 和W 的方差将达最小,

统计学第四章课后题及答案解析

第四章 、单项选择题 1. 由反映总体单位某一数量特征的标志值汇总得到的指标是( ) A. 总体单位总量 B. 质量指标 C.总体标志总量 D. 相对指标 2. 各部分所占比重之和等于 1或100%勺相对数( ) A.比例相对数 B .比较相对数 C .结构相对数 D .动态相对数 3. 某企业工人劳动生产率计划提高 5%实际提高了 10%则提高劳动生产率的计划完成 程度为( ) A.104.76% B.95.45% C.200% 4. 某企业计划规定产品成本比上年度降低 品成本计划完成程度( ) A.14.5% B.95% C.5% 5. 在一个特定总体内,下列说法正确的是( D.4.76% 10%实际产品成本比上年降低了 14.5%,则产 D.114.5% A. 只存在一个单位总量,但可以同时存在多个标志总量 B. 可以存在多个单位总量,但必须只有一个标志总量 C. 只能存在一个单位总量和一个标志总量 D. 可以存在多个单位总量和多个标志总量 6. 计算平均指标的基本要求是所要计算的平均指标的总体单位应是( ) A.大量的 B. 同质的 C. 有差异的 D. 不同总体的 7. 几何平均数的 计算适用于求( ) A.平均速度和平均比率 B. 平均增长水平 C.平均发展水平 D. 序时平均数 8. 一组样本数据为3、3、 1、5、 13、1 2、11、9、7这组数据的中位数是( ) A.3 B.13 C.7.1 D.7 9. 某班学生的统计学平均成绩是 70分,最高分是96分,最低分是62 分,根据这些信 息,可以计算的测度离散程度的统计量是( ) A.方差 B. 极差 C. 标准差 D. 变异系数 10. 用标准差比较分析两个同类总体平均指标的代表性大小时,其基本的前提条件是 12. 算术平均数、 众数和中位数之间的数量关系决定于总体次数的分布状况。 在对称的钟 形分布中( ) () A.两个总体的标准差应相等 B. C.两个总体的单位数应相等 D. 11. 已知4个水果商店苹果的单价和销售额, () A.简单算术平均数 B. C.加权调和平均数 D. 两个总体的平均数应相等 两个总体的离差之和应相等 要求计算4个商店 苹果的平均单价,应采用 加权算术平均数 几何平均数

地统计分析指南

ArcGIS 地统计学习指南(转) 克里金插值其实也是对已知值赋权重计算未知值,但是它不仅考虑了是距离插值点的距离远近的影响,还考虑了己知点的位置和属性值整体的空间分布和格局。这个权重使用半方差函数模型(生成的表示地理现象连续表面的函数),在半方差函数模型和邻近已知点的空间分布的基础上,对研究区内的各个位置进行预测,权重wi取决于已知点的拟合模型、到插值点的距离和插值点周围的已知样点的空间关系。 引入半方差概念,距离越近的点方差越小,反之越大。用自相关性解释看好相反,即越远自相关性越小,有个图说明了这个问题,叫半变异点图。我们已经看过了经验半变异函数如何提供数据集的空间自相关的信息。然而,它不能提供所有可能的方向和距离信息。因此,为确保克里格预测能有正的克里格方差,根据经验半变异函数来调整一个模型(即一个连续函数或曲线图)是非常必要的。这里的意思就是说我们根据实际工作需要提了几个模型比如球状模型、指数模型等。然后根据来自经验半变异图的点来调整模型。 总结:半变异图描述已测样点的空间自相关性。因为地理学的基本原理(愈近的事物愈具有相似性),总体来讲,距离愈近的已测点间和距离较远的已测点间相比,前者具有较小的平方差。一旦每一样点对都被画出来后(分组后),就可以用一个模型来拟合它们。基于最小二乘法与最大似然法得到拟合最好的表面。有几个重要的参数可用来描述这些模型:块金、基台值、自相关阈值(变程)实际应用的时候可以在高级参数里面对其进行调整以减少误差方差。 克里格插值的第一项任务即揭示研究数据间的相关(自相关)已经完成。同时也结束了数据的第一次使用,该数据的空间信息(进行距离运算)用于模拟空间自相关。一旦有了空间自相关的信息,就可以运用调整好的模型进行预测运算;然后,就可以把经验半变异函数放在一边。 第二项任务即再次运用数据进行预测。 1、确定搜索半径,取可变的还是固定的,(介绍略)但是相关参数的设置还没有搞清楚。 2、选择:普通克里格插值法还是全局克里格插值法。 标准:普通克里格方法是最普通和应用最广的克里格方法。它假设常数的均值是未知的。这是一个合理的假设除非你有一些科学的理由来否定这些假设。全局克里格方法假设数据中有主导趋势(例如盛行风),它可以用一个确定性的函数或多项式来模拟。全局克里格方法将仅用于知道数据的趋势并能合理而科学地描述它的情况。即定性分析了。 3、选择模型(球状的还是指数的等等,根据需要选择。一般的,球状用于地类指数一般用于生物类。)影响方差变异函数的基本参数有四个:块金,基台,变程和方差变异函数类型。在高级参数里面设置前三个,再加一个步长。 结果的对比使用交叉分析的误差方差值(要小一点),决定系数r2要高一点,(前两个一起。)交叉检验的回归系数要高一点。 1.1 地统计扩展模块简介 ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁。使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现。体现了以人为本、可视化发展的趋势。 地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现,包括: (1)ESDA:探索性空间数据分析,即数据检查; (2)表面预测(模拟)和误差建模;

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