统计学典型相关分析

统计学试题及答案分析-共20页

统计学考试题一 一、 单项选择题(请将正确答案的番号写在括号内,每小题1分,共20分) 1. 统计学名称来源于 A .政治算术学派 B .国势学派 C .数理统计学派 D .社会经济统计学派 2. 统计学是一门关于研究客观事物数量方面和数量关系的 A .社会科学 B .自然科学 C .方法论科学 D .实质性科学 3. 几位学生的统计学考试成绩分别为55,60,70,80,85,60,这几个数字是 A .指标 B .变量 C .标志 D .变量值 4. 重点调查中的重点单位就是 A .有关国际名声的单位 B .在总体中其单位数目占绝大比重的单位 C .特殊的单位 D .其单位数虽少,但被调查的标志值在总体标志值中占绝大比重的单位 5. 调查某大学学生学习情况,则总体是 A .该大学所有学生 B .该大学每一名学生的学习成绩C .该大学每一名学生 D .以上都不正确 6. 某公司员工的工资分为:(1)800元以下;(2)800~1500元;(3)1500~2019元;(4) 2019元以上,则第四组的组中值近似为 A .2019元 B .1750元 C . 2250元 D .2500元 7. 分配数列是 A .按数量标志分组的数列 B .按品质标志分组的数列 C .按指标分组的数列 D . 按数量标志或品质标志分组的数列 8. 统计表的形式构成由总标题、横行标题、纵栏标题 A .数据资料 B .主词 C .宾此 D .以上都不正确 9. 反映同类现象在不同时期发展变化一般水平的指标是 A .算术平均数 B .序时平均数 C .众数 D . 调和平均数 10. 某企业5月份计划要求成本降低3%,实际降低5%,其成本计划完成程度为 A .97.94% B .166.67% C .101.94% D .1.94% 11. 若两总体的计量单位不同,在比较两总体的离散程度时,应采用 A .全距 B .平均差 C .标准差 D .标准差系数 12. 下列指标中,属于强度相对数的是 A .某企业的工人劳动生产率 B .人均国民收入 C .某种商品的平均价格 D .某公司的平均工资 13. 拉氏指数所用的同度量因素是固定在 A .基期 B .报告期 C .固定时期 D .任意时期 14. 某市工业总产值增长了10%,同期价格水平提高了3%,则该市工业生产指数为 A .113.3% B .13% C .106.8% D .10% 15. 我国消费价格指数的编制方法 A .∑∑= 0q p q p K K p p B . ∑∑= 1 1111 q p K q p K p p C .∑∑= 1q p q p K p D .∑∑= 1 011q p q p K p

统计学调查分析报告

承诺 本报告由小组成员共同完成,所用数据与资料均已注明其来源,如使用了他人已经发表或撰写过的分析结果或观点均已进行了规范引用,特此声明。 小组成员1姓名与签字: 小组成员2姓名与签字: 小组成员3姓名与签字: 小组成员4姓名与签字:

目录 承诺...................................................................................................................... II ⑴问卷设计条理不够清晰 (14)

正文 通过一个学期对统计学原理的学习,我们学会了如何用利用数学分析来解决实际问题。在这次调查中,我们确定了以“学生缺课情况与原因分析”为主题的问卷调查。以下是我们小组这次调查分析的研究流程: 1、确定研究问题 背景分析 大学是一个培养人综合能力的地方,进大学相当于初步迈入社会。 大学生活,有更多属于自己的时间做自己想做的事,学校也会组织一些有意义的活动,使学生的业余生活更丰富;大学里有很多组织、社团等,学生会、团总支一类的是为学生服务,加入可以锻炼个人能力;还有许多可以根据兴趣爱好加入的社团;学校良好的学术氛围让你可以尽情遨游在知识的海洋中,享有埋头苦读的充实;偶尔勤工俭学,外出打工,体验生活;不能总想着玩,大学阶段是完善人的世界观人生观的阶段…… 大学生活多姿多彩,有丰富的课程、各色各样的社团活动、校外的缤纷生活、网罗天下的网络世界……“学习”仍然是大学生的最重要的任务,是大学生活里最核心的元素。但是,

作为离开父母的监督独立生活的第一站,大学里,学生们总是平衡不了学习和课余生活的关系,自主的管理生活反而使大学生们感到迷茫。 确定研究问题 大学生学习与课余生活最明显的冲突表现在“大学生缺课”这一环节,缺课的原因有很多种:社团活动、校外实习、课程设置、教室环境……我小组将就该问题展开调查与分析。让我们来分析一下其中的一个部分——大学生缺课情况与原因,从而为大学生平衡学习与课余生活的关系提供帮助。 2、选择统计分析方法 问卷设计 本次调查问卷的设计首先由要分析的数据出发,并结合实际,设计出一系列与该课题有关的问题。然后,在网上找到模板,设计出了一份问卷样本。接着,小组所有成员一起就问卷的问题用语、提问顺序进行了最后的讨论,最终拟定出我们要的调查问卷。 问卷内容 此次小组问卷的内容具体可以分为三个部分: 第一部分为基础信息,包括问题1和问题2。这部分涉及的信息包括被调查者的身份和性别。获得的数据主要是为了与后两阶段的数据一起做相关性分析。 第二部分为大学生缺课现状,即问题3缺课次数。 第三部分为相关原因调查,包括问题4到最后一问。这部分涉及的信息,便是被调查者缺课的各种原因,包括缺课原因、课程、缺课时间、地点、教师环境设施。这部分的数据,用于最终分析。 选择处理软件 这次的数据处理,我们采用了EXCEL统计软件进行综合统计分析。

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 ( )

调查问卷中的统计分析方法刘菊红

市场调研中调查问卷的统计分析方法 刘菊红 在市场经济日益发达的今天,企业占领市场的关键就是准确、快捷、有效地获得关于市场的信息。而市场调研则是获得这种信息最快捷的方式。市场调研就是科学地、系统地、客观地收集、整理和分析市场营销的资料、数据、信息,帮助管理人员制定有效的决策(政府决策也可作为企业决策来看)。 一个完整的市场调研包括四个方面:调研设计,即作出怎样达到调研目标或怎样得到信息的计划,数据资料的收集;现场作业主要包括访问所选样本中的每一个人或组织、并填写问卷;对问卷进行量化并进行统计分析;问卷的统计与分析是调查的重点,也是调研工作的难点。同样的统计数据,由于分析方法的不同以及对数据的理解不同,可能会得到完全相反的结果。 从统计分析的层次划分问卷的统计分析方法可分为两类:定性分析和定量分析。 一、定性分析 定性分析是一种探索性调研方法。目的是对问题定位或启动提供比较深层的理解和认识,或利用定性分析来定义问题或寻找处理问题的途径。但是,定性分析的样本一般比较少(一般不超过三十),其结果的准确性可能难以捉摸。实际上,定性分析很大程度上依靠参与工作的统计人员的天赋眼光和对资料的特殊解释,没有任何两个定性调研人员能从他们的分析中得到完全相同的结论。因此,定性分析要求投入的分析者具有较高的专业水平,并且优先考虑那些做数据资科收集与统计工作的人员。 二、定量分析 在对问卷进行初步的定性分析后,可再对问卷进行更深层次的研究——定量分析。同卷定量分析首先要对问卷数量化,然后利用量化的数据资料进行分析。问卷的定量分析根据分析方法的难易程度可分为定量分析和复杂定量分析。(一)简单的定量分析 简单的定量分析是对问卷结果作出一些简单的分析,诸如利用百分比、平均数、频数来进行分析。在此,我们可将问卷中的问题分为以下几类进行分析。 1、对封闭问题的定量分析。封闭问题是设计者已经将问题的答案全部给出,被调查者只能从中选取答案。例如: 您认为出入正式场合时,穿着重要吗?(限选一项) 一点也不重要……………………l 不重要 (2) 无所谓 (3) 重要 (4) 非常重要 (5) 对于全部45次访问的回答,我们可以简单地统计每种回答的数目:一点也不重要=2;不重要=5;无所谓=10;重要=15,可把结果整理成如表一所示:

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

统计学调查报告模板

西南财经大学天府学院 统计调查报告 报告题目:大学生每周吃水果店的情况调查报告调查小组:10班第9组 调查时间: 2014年6月10号-6月18号

大学生择业观现状情况的调查报告 目录 第一章调查方案设计 (1) (一)、大学生关于吃水果的相关调查问卷 (1) (二)、调查方案 (2) 1、调查目的 (2) 2、调查方案 (2) 3、报告说明: (2) 4、报告内容: (2) 第二章我校周边水果市场现状分析 (3) (一)、我校学生对周边水果市场的感受和认识。 (3) (二)、分析我校学生每周吃水果的重点......... 错误!未定义书签。 1、一周吃几次水果 (4) 2、购买水果最看重的因素 (5) 3、最喜欢的水果种类 (6) (三)、决定我校学生购买水果的因素 (4) (四)、我校学生选择什么地点购买水果及原因 (6) (五)、分析我校周边水果市场的竞争对手 (8) (六)、当季水果总结表 (8) (七)总结及建议 (9)

第一章调查方案设计(一)、大学生每周吃水果现状调查问卷 大学生择业观现状调查问卷表1、性别________ 专业___________ 年级_________ 出生地_________(农村、城市) 2、你一周吃水果的次数是_______ A、不吃 B、二次一下 C、三,四次 D、每天 3、你最喜欢吃的水果是_____ A、苹果 B、香蕉 C、猕猴桃 D、芒果 4、一般在什么地方买水果______ A、学校水果店 B、校外摊上 C、较远的大型超市 D、其他 5、购买水果最在意的因素______ A、价格 B、服务态度 C、质量 D、新鲜程度 E、包装 F、其他 6、每周购买水果的支出_______ A、10-20元 B、20-40元 C、40-50元 D、50元以上 7、为什么喜欢吃水果______ A、富含维生素 B、保养皮肤 C、为了身体健康 D、就是喜欢 E、其他 8、认为目前水果的价格_______ A、适中 B、偏高 C、偏低 D、没看法

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)

统计学调查分析报告

承诺 本报告由小组成员共同完成,所用数据与资料均已注明其来源,如使用了他人已经发表或撰写过的分析结果或观点均已进行了规范引用,特此声明。 小组成员1姓名与签字: 小组成员2姓名与签字: 小组成员3姓名与签字:

小组成员4姓名与签字: 目录 承诺........................................................................................ 错误!未定义书签。正文........................................................................................ 错误!未定义书签。 1. 确定研究问题 .................................................................. 错误!未定义书签。 1.1 背景分析........................................................................................................... 错误!未定义书签。 1.2 确定研究问题................................................................................................... 错误!未定义书签。 2. 选择统计分析方法 .......................................................... 错误!未定义书签。 2.1 问卷设计........................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 问卷内容........................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.3 选择处理软件................................................................................................... 错误!未定义书签。 3. 收集样本数据 (2) 4. 数据分析 (2) 4.1 初步分析 (2) 4.2 男女生平均缺课次数相等的假设分析 (6) 4.3 年级与缺课次数的相关分析 (8) 4.4 学生缺课原因分析 (9) 4.5 年级与缺课原因直接的可重复双因素分析 (9) 4.6 上课环境对上课意愿的影响分析 (9) 5. 总结与建议 (12) 6. 调查优缺点分析 (13) 7. 参考文献 (14) 8. 附录 (14)

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

统计学调查分析报告

承诺 本报告由小组成员共同完成,所用数据与资料均已注明其来源,如使用了她人已经发表或撰写过得分析结果或观点均已进行了规范引用,特此声明。 小组成员1姓名与签字: 小组成员2姓名与签字: 小组成员3姓名与签字:

小组成员4姓名与签字: 目录 承诺........................................................................................ 错误!未定义书签。正文........................................................................................ 错误!未定义书签。 1、确定研究问题 ............................................................... 错误!未定义书签。 1、1 背景分析........................................................................................................ 错误!未定义书签。 1、2 确定研究问题................................................................................................ 错误!未定义书签。 2、选择统计分析方法 ....................................................... 错误!未定义书签。 2、1 问卷设计........................................................................................................ 错误!未定义书签。 2、2 问卷内容........................................................................................................ 错误!未定义书签。 2、3 选择处理软件................................................................................................ 错误!未定义书签。 3、收集样本数据 (2) 4、数据分析 (2) 4、1 初步分析 (2) 4、2 男女生平均缺课次数相等得假设分析 (6) 4、3 年级与缺课次数得相关分析 (8) 4、4 学生缺课原因分析 (9) 4、5 年级与缺课原因直接得可重复双因素分析 (9) 4、6 上课环境对上课意愿得影响分析 (9) 5、总结与建议 (12) 6、调查优缺点分析 (13) 7、参考文献 (14) 8、附录 (14)

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 ()

问卷调查的常用统计分析方法

问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛,对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题,有很多外专业的同学都在问这个问题,现在通过举例的方法详细讲解如下,以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤,以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收,在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析,首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案,首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点:一区分变量的度量,Measure的值,其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类;二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型,他们的变量的定义和处理的方法各有不同,我们详细举例介绍如下: 问卷调查的方法用得很广泛,对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题,有很多外专业的同学都在问这个问题,现在通过举例的方法详细讲解如下,以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤,

以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的,错误之处请指正, 调查分析问卷回收,在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析,首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案,首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点:一区分变量的度量,Measure的值,其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类;二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型,他们的变量的定义和处理的方法各有不同,我们详细举例介绍如下: 1 、单选题:答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统? A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码:只定义一个变量,Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。

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

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