因子分析实验报告

因子分析实验报告
因子分析实验报告

电子科技大学政治与公共管理学院本科教学实验报告

(实验)课程名称:数据分析技术系列实验

电子科技大学教务处制表

电子科技大学

实验报告

学生姓名:刘晨飞学号:2013120101027

指导教师:高天鹏

一、实验室名称:电子政务可视化实验室

二、实验项目名称:因子分析

三、实验原理

使用SPSS软件的因子分析对数据样本进行分析

相关分析的原理:

步骤一:将原始数据标准化。

因子分析的第一步是主成分分析,将总量较多的因素通过线性组合的方式组合成几个因素,且这些因素之间相互独立。

步骤二:建立变量的相关系数矩阵R

Analyse->Dimention Ruduction-> Fctor ->Extraction->勾选Correlation matrix可以输出相关系数矩阵,相关系数矩阵计算了变量之间两两的pearson相关系数。

步骤三:适用性检验

使用Bartlett球形检验或者KMO球形检验来检验样本是否适合进行因子分析。

评价标准:

KMO检验用于检验变量间的偏相关系数是否过小,一般情况下,当KMO大于0.9时效果最佳,小于0.5时不适宜做因子分析。

Bartlett球形检验用于检验相关系数矩阵是否是单位阵,如果结论是不拒绝该假设,则表示各个变量都是各自独立的。

步骤四:根据因子贡献率选取因子,特征值和特征向量构建因子载荷矩阵A。

处于简化和抽取核心的思想,一般会按照某种标准选取前几个对观测结果影响较大的因素构建因子载荷矩阵,一般的标准是选取特征根大于1的因子。并要求累积贡献率达到90%以上。

步骤五:对A进行因子旋转

因子旋转的目的是使因子载荷矩阵的结构发生变化,使每个变量仅在一个因子上有较大载荷。是将因子矩阵在一个空间里投影,使单个向量的投影在仅在一个变量的方向有较大的值,这样做可以简化分析。

步骤六:计算因子得分:

计算因子得分是计算在不同样本水平下观测指标的水平的方式。计算因子得分需要用到因子得分计算函数,这个计算的结果是无量纲的,仅表示各因子在这个水平下观测指标的值,这也是因子分析的目标,将不可观测的目标观测量用一个函数与可以观测的变量联系起来。

四、实验目的

理解因子分析的含义,以及数学原理,掌握使用spss进行因子分析的方法,并能对spss因子分析产生的输出结果进行分析。

五、实验内容及步骤

本次实验包含两个例子:

实验步骤:

(0) 问题描述

实验一题目要求:对我国主要城市的市政基础设施情况进行因子分析。

实验二题目要求:主要城市日照数sav为例,其中的变量包括城市的名称“city”、各个月份的日照数

(1)实验二步骤:执行analyze->dimention reduction->factor->rotation如下勾选

(2) 执行Analyse->Dimention Ruduction,打开分析窗口

打开参数设置窗口

加入变量

(3)点击Descripitives,选择initial solution(输出原始分析结果)、coefficients(输出相关系数矩阵)、勾选进行KMO和bartlett球形检验,完成之后点击continue回到参数设置窗口

输出选项

(4)点击Extraction输出碎石图,完成之后点击continue回到参数设置窗口

勾选输出碎石图

(5)勾选输出因子得分,完成之后点击continue回到参数设置窗口

输出因子得分

(6)选择缺失的值用均值代替,完成之后点击continue回到参数设置窗口

均值代替缺失数据

(7)点击OK,输出分析结果

六、实验器材(设备、元器件):

计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张

七、实验数据及结果分析

(1) 实验一主要结果及分析:

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .856

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 281.248

df 15

Sig. .000

KMO and Bartlett's球形检验的结果

从表里的结果可以看出,KMO的检验值为0.856,一般KMO值大于0.9认为适合做因子分析,这个值为0.856接近0.9,适合做因子分析。

相关系数矩阵

从这个表格中可以看出这六个变量之间有很高的相关度,需要标准化。

变量共同度表

这个表,表示提取公共因子之后各个变量的共同度,就是原始信息的保留度,例如第一个变量有95.4%的信息被保留下来了。

主成分表

按照之前的设置,保留了一个特征值大于1的因子,这个因子的贡献率为88%

特征值和变量的散点图

可以看出,除了第一个因子之外其他的因子特征值都很小。

Component Matrix a

Component

1

年末实有道路长度(公里).977

年末实有道路面积(万平方米).959

城市桥梁(座).862

城市排水管道长度(公里).961

城市污水日处理能力(万立方

.939

米)

城市路灯(盏).927

因子负荷矩阵

这个可以用来表示因子的线性组合。

Component Score Coefficient Matrix

Component

1

年末实有道路长度(公里).185

年末实有道路面积(万平方米).182

城市桥梁(座).163

城市排水管道长度(公里).182

城市污水日处理能力(万立方米).178

城市路灯(盏).176

因子得分系数矩阵

用主成分分析方法得出的因子得分系数矩阵,可以计算因子得分函数。

这个只选择出一个因子,这个实际上没有意义

(2) 实验二结果及分析:

Communalities

Initial Extraction

一月日照时数 1.000 .915

二月日照时数 1.000 .918

三月日照时数 1.000 .896

四月日照时数 1.000 .933

五月日照时数 1.000 .882

六月日照时数 1.000 .778

七月日照时数 1.000 .617

八月日照时数 1.000 .874

九月日照时数 1.000 .754

十月日照时数 1.000 .863

十一月日照时数 1.000 .847

十二月日照时数 1.000 .854

变量共同度表.

主成分表

选取了前三个特征解大于1的值

Component Matrix a

Component

1 2 3

一月日照时数.852 -.435 -.015

二月日照时数.854 -.419 -.115

三月日照时数.869 -.275 -.257

四月日照时数.805 -.079 -.528

五月日照时数.888 -.033 -.303

六月日照时数.764 .439 -.038

七月日照时数.364 .644 -.265

八月日照时数.465 .809 .066

九月日照时数.794 .295 .192

十月日照时数.800 .251 .400

十一月日照时数.825 -.275 .300

十二月日照时数.562 -.164 .715

因子载荷矩阵

显示提取出来的三个因子的线性组合

使各因子的载荷不再集中,可以看出,第一个因子主要由前5个变量决定,中间的因子主

八、实验结论

因子分析可以有效降低维度,抽取对观测指标影响最大的几个变量的线性组合,简化研究的过程。

九、总结及心得体会

有了数据分析软件可以节省大量的数据分析的时间,但是根据数据分析的结果对样本数据进行评估还是需要人员操作,看不懂分析的结果,不懂得分析结果的意思就无法进行接下来的工作,所以我们不仅要熟练掌握数据分析的方法,还要了解其中的原理,这样才能充分发挥软件给我们带来的好处,有意识地利用软件帮助我们进行计算,而不只是模仿教程上面的操作步骤,得出自己也看不懂的分析结果。

十、对本实验过程及方法、手段的改进建议

可以选取不能进行因子分析的例子,体会因子分析使用的限制。

【实验报告】SPSS相关分析实验报告

SPSS相关分析实验报告 篇一:spss对数据进行相关性分析实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析,熟悉其操作过程,并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说,当一个变量发生变化时,另一个变量如何变化,此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05,你只需要拿p值和0.05进行比较:如果p值小于0.05,就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系,他们无线性相关的可能性小于0.05;如果大于0.05,则一般认为无线性相关关系,至于相关的程度则要看相关系数R值,r越大,说明越相关。越小,则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程,其检验过程与相关分析相似。三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析,从变量之间的相关关系,寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件,输入“回归人均食品支出”数据。

b.在spssd的菜单栏中选择点击,弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果,如下表。 从表中可以看出,人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921,t检验的显著性概率为0.0000.01,拒绝零假设,表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730,t检验的显著性概率为 0.0000.01,拒绝零假设,表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后: A.点击系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK,系统输出结果,如下表。 从表中可以看出,人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665,显著性概率p=0.0000.01,说明在剔除了粮食单价的影响后,人均食品支出与人均收入依然有显著性关系,并且0.86650.921,说明它们之间的显著性关系稍有减弱。通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知:在粮价的影响下,人均收入对人均食品支出的影响更大。 三、实验总结 1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析,熟悉其操作过程。 2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系,并且解决实际问题。 3、充分理解了相关性分析的应用原理。

应用统计spss分析报告

应用统计spss分析报告

学生姓名:肖浩鑫学号:31407371 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显著性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 1. 从某一行业中随机抽取12家企业,所得产量与生产费用的数据如下: 企业编号产量(台)生产费用(万元)企业编号产量(台)生产费用(万元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显著性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。

2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据: 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 (1)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。 (3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。(4)检验回归方程线性关系的显著性()(5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查,数据如下:

财务报表分析实验报告

本科生实验报告 实验课程财务报表分析 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名XXX 学生学号 指导教师XXX 实验地点理工大学 实验成绩 二〇16 年 4 月二〇16 年 5 月

填写说明 1、适用于本科生所有的实验报告(印制实验报告册除外); 2、专业填写为专业全称,有专业向的用小括号标明; 3、格式要求: ①用A4纸双面打印(封面双面打印)或在A4大小纸上用蓝黑色水笔书写。 ②打印排版:正文用宋体小四号,1.5倍行距,页边距采取默认形式(上下 2.54cm,左右2.54cm,页眉1.5cm,页脚1.75cm)。字符间距为默认值 (缩放100%,间距:标准);页码用小五号字底端居中。 ③具体要求: 题目(二号黑体居中); 摘要(“摘要”二字用小二号黑体居中,隔行书写摘要的文字部分,小4 号宋体); 关键词(隔行顶格书写“关键词”三字,提炼3-5个关键词,用分号隔开,小4号黑体); 正文部分采用三级标题; 第1章××(小二号黑体居中,段前0.5行) 1.1 ×××××小三号黑体×××××(段前、段后0.5行) 1.1.1小四号黑体(段前、段后0.5行) 参考文献(黑体小二号居中,段前0.5行),参考文献用五号宋体,参照《参考文献著录规则(GB/T 7714-2005)》。

黄金矿业股份有限公司 摘要 黄金矿业股份有限公司,以下简称黄金,股票代码(600547),2000年1月由省经济体制改革委员会批准,经招金集团公司、黄金集团,莱州黄金等五家法人单位发起设立的,主要从事黄金开采和选冶加工。其偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力的高低直接影响企业的持续生存发展,对影响这三项能力的相关指标的分析,是全面分析公司是否具有可持续发展的关键。 关键词:偿债能力;盈利能力;营运能力;成长能力

SPSS因子分析实验报告.doc

实验十一(因子分析)报告 一、数据来源 各地区年平均收入.sav 二、基本结果 (1)考察原有变量是否适合进行因子分析 首先考察原有变量之间是否存在线性关系,是否采用因子分析提取因子。借助变量的相关系数矩阵、反映像相关矩阵、巴特利球度检验和KMO检验方法进行分析,结果如表1、表2所示: 表1原有变量相关系数矩阵 correlation matrix 表1显示原有变量的相关系数矩阵,可以看出大部分的相关系数都比较高,各变量呈较强的线性关系,能够从中提取公共因子,适合进行因子分析。

表2 KMO and Bartlett's Test 由表2可知,巴特利特球度检验统计量观测值为182.913,p值接近0,显著性差异,可以认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异,同时KMO值为 0.882,根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。 (2)提取因子 进行尝试性分析:根据原有变量的相关系数矩阵,采用主成分分析法提取因子并选取大于1的特征值。具体结果见表3:可知,initial一列是因子分析 初始解下的共同度,表明如果对原有7个变量采用主成分分析法提取所有特征值,那么原有变量的所有方差都可以被解释,变量的共同度均为1。事实上,因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目的,所以不可以提取全部特征值。第二列表明港澳台经济单位、集体经济单位以及外商投资经济单位等变量的绝大部分信息(大于83%)可被因子解释。但联营经济、其他经济丢失较为严重。因此,本次因子提取的总体效果不理想。 表3因子分析中的变量共同度(一) 重新制定提取特征值的标准,指定提取2个因子,分析表4:可以看出,此时所有变量的共同度均较高,各个变量的信息丢失较少。因此,本次因子提取的总体效果比较理想。 表4因子分析的变量共同度(二)

SPSS相关分析报告实验报告材料

本科教学实验报告 (实验)课程名称:数据分析技术系列实验

实验报告 学生姓名: 一、实验室名称: 二、实验项目名称:相关分析 三、实验原理 相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下,当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候,与之相应的另一变量的值虽然不确定,但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同,相关分析的方法也不同,连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定;定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定;定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理,掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义,掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容:以雇员表为例,共有474条数据,运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。

1)分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2)分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求:掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法,掌握输出结果的解释。 1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析:性别属于定类变量,是离散值,因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze \ Descriptive Statistics \ Crosstabs Step2.将性别(Gender)和收入(Current Salary)分别移入Rows列表框和Columns 列表框。

Step3.单击Statistics按钮,在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square,进行卡方检验。退回到主对话框,单击ok。

SPSS实验报告(一)

SPSS实验报告(一)

湖南涉外经济学院 实验报告 课程名称:应用统计软件分析(SPSS) 专业班级: 姓名 学号: 指导教师: 职称:副研究员 实验日期: 2016.4.19 成绩评定指导教 师 签字 签字 日期

学生实验报告实验序号 一、实验目的及要求 实验目的 通过本次实验,使学生熟练掌握转换菜单和数据菜单的具体功能及操作,熟练应用两个菜单中的计算变量、重新编码、选择个案、个案排序、分类汇总等几个主要过程 实验要求 能够根据相关要求选用正确的过程对变量或者文件进行管理和操作,得到结果,并能对得出的结果进行解释。 二、实验描述及实验过程 实验描述一、下载数据(以下情况选一种): (一)分地区(31个省市区)环境污染治理投资数据(2014年) 环境污染治理投资总额(亿元),城市环境基础设施建设投资额(亿元) ,城市燃气建设投资额(亿元) ,城市集中供热建设投资额(亿元),城市排水建设投资额(亿元),城市园林绿化建设投资额(亿元),城市市容环境卫生建设投资额(亿元)

工业污染源治理投资(万元) 建设项目“三同时”环保投资额(亿元) (二)分地区(31个省市区)经济发展总体数据(2014年) 国民总收入,国内生产总值,第一产业增加值,第二产业增加值,第三产业增加值,人均国内生产总值,人口总量,城镇失业率,基尼系数等 (三)各省市房地产开发2014年相关数据 投资额,房地产开发企业个数,从业人员数,收入,税金,利润,资产,负债,平均销售价格,等等。 (四)各省市科技2014年相关数据 包括GDP,研发投入,研发投入强度(研发投入/GDP),R&D研发人员,专利授权数,发明专利授权量。 (五)查找相关行业(钢铁行业、水泥行业、医药制造、工程机械、汽车制造业、旅游酒店行业、航空、电子商务企业等)上市公司2015年度数据。包括销售收入、利润、固定资产净值、总资产利润率、营业利润率、销售净利率、净资产收益率、流动比率、资产负债率、主营业务收入增长率、营收账款周转率、存货周转

财务分析实验报告

学生学号0121103920912 实验课成绩 学生实验报告书 实验课程名称财务分析 开课学院管理学院 指导教师姓名方强 学生姓名李培媛 学生专业班级财务管理1103班 2013—2014学年第2学期

实验项目名称财务分析--上机实验综述 实验者李培媛专业班级财务管理1103班 同组者实验日期2014.04.10—2013.05.10 一、实验目的、意义 财务分析上机实验目的在于综合所学知识,了解当代财务分析信息的基本来源,运用互联网和计算机为手段,掌握一套系统有效的分析方法,理论联系实际,对我国资本市场中的上市公司进行具体财务分析,完成财务分析报告。这对于培养和提升同学分析现实问题和解决问题的能力,具有重要的作用。 一、实验基本原理与方法 运用财务分析的基本程序,借助现代信息收集和整理手段和技术,使用Excel等分析和计算工具,对某一上市公司的信息进行全方位的收集和处理,完成上市公司深度分析报告。 二、实验内容及要求 1、解了解财务与非财务信息收集的基本方法和途径;(演示性) 2、了解金融数据库的种类、结构和信息的内容,掌握使用金融数据库的基本方法; (验证性) 3、根据财务分析的要求,对采集后的信息进行归类、排序、同期化、同质化、综合 等统计整理,为使用统计分析工具对其处理创造前提条件;(综合性) 4、了解Excel财务分析模板的基本构成、编制原理及表现形式,对教师提供的Excel 财务分析模板进行调整,使之能应用于特定的上市公司;(验证性) 5、选一上市公司应用前述原理和方法进行具体财务分析,完成财务分析报告。(综 合性)

实验项目名称财务分析实验--分析信息的统计整理 实验者李培媛专业班级财务管理1103班 同组者实验日期2014.04.17 一、实验目的 1、根据财务分析的要求,对采集后的信息进行归类、排序、同期化、同质化、综合等统计整理,为使用统计分析工具对其处理创造前提条件。 二、实验基本原理与方法 按照统计分析工具对财务分析信息的要求,对采集后的信息进行归类、排序、同期化、同质化、综合等,为使用对其处理创造前提条件。 1、实验器材准备 安装好的Excel详细版,或EViews 软件,或spss 软件 准备实验用数据 2、相关知识参见上课的电子讲义和教材 三、实验内容及要求 根据提供的各种数据利用用友审计软件进行数据验证和转换 1、了解基本统计分析工具对财务信息的基本要求; 2、对采集后的信息按年度、半年度、季度进行调整、归类、排序; 3、对采集后的信息按年度、半年度、季度同期化、同质化处理 1. 提前预习实验指导书有关部分,认真做好实验内容的准备,就实验可能出现的情况提前作出思考和分析。 2. 认真书写实验报告 (1) 详细记录实验过程。 (2) 详细记录试验中遇到的问题以及解决结果。 (3) 根据实验数据做好采集工作,通过以上实验,说明你对审计数据转换原理的理解。 (4) 总结本章内容和实验内容对你的意义。 3. 遵守机房及上课纪律,爱护实验设备。 4. 在1次实验课也就是2节课程内完成 四、实验方案或技术路线 1.对采集后的信息按年度、半年度、季度进行调整、归类、排序; 2. 对采集后的信息按年度、半年度、季度同期化、同质化处理 \ 五、实验原始记录 Excel 记载并上交,由于数据量过大,无法在此打印列示,但在下一实验中应用。 六、实验结果及讨论 通过对绿景地产公司资产负债表,利润表,现金流量表的整理和分析,得出了一下分析和个人观点。

因子分析实验报告

因子分析实验报告 姓名:学号:班级: 一:实验目的 1.了解因子分析的基本原理及在spss中的实现过程。 2.体会运用因子分析方法对经济问题进行分析与评价的过程。 二:实验原理 因子分析得基本思想是根据相关性的大小把原始变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,而不同组变量间的相关性则较低,每组变量代表一个基本结构,并用一个不可观测的综合变量来表示。其模型为: x1=u1+a11f1+a12f2+a13f3…..a1m f m+e1 x2=u2+a21f1+a22f2+a23f3…..a2m f m+e2 x3=u3+a31f1+a32f2+a33f3…..a3m f m+e3 x p=u p+a p1f1+a p2f2+a p3f3…..a pm f m+e p 矩阵表示:x=u+A f+e 假设:E(f)=0; E(e)=0; V(f)=I; V(e)=D=diag(,…..); Cov(f,e)=E(fe T)=0. 其中:(x 1,x 2 ,x 3 (x) m )T为P维可观测随机变量; u=(u 1,u 2 ,u 3 ….u m )T为可观测变量的均值; 为协方差矩阵; f=(f 1,f 2 ,f 3 ….f m )T为公因子向量; e=(e 1,e 2 ,e 3 …..e m )T为特殊因子向量; A=(a ij )p*m为因子载荷矩阵。 三:因子分析步骤 (1)对数据样本进行标准化处理。 (2)计算样本的相关矩阵R。 (3)求相关矩阵R的特征根和特征向量。 (4)根据系统要求的累积贡献率确定主因子的个数。 (5)计算因子载荷矩阵A。 (6)确定因子模型。 (7)根据上述计算结果,对系统进行分析。

多元统计学SPSS实验报告一

华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析

教师批阅:实验成绩: 教师签名: 日期: 实验报告正文: 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary) 2.变量值排序(based on current salary : rsalary) 3.计算新的变量(incremental salary=current salary - beginning salary)

4.拆分数据文件(based on gender) 结论:There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论:The average current salary of female is . The average current salary of male is . (二)分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论:总共分析六组变量,每组含有十个样本。 每股收益(X1)的均值为;净资产收益率(X2)的均值为;总资产报酬率(X3)的均值为;销售净

利率(X4)的均值为;主营业务增长率(X5)的均值为;净利润增长率(X6)的均值为. 2)协方差阵 结论:矩阵共六行六列,显示了每股收益(X1)、净资产收益率(X2)、总资产报酬率(X3)、销售净利率(X4)、主营业务增长率(X5)和净利润增长率(X6)的协方差。 3)相关系数 结论:矩阵共六行六列,显示了每股收益 (X1)、净资产收益率(X2)、总资产报酬 率(X3)、销售净利率(X4)、主营业务增 长率(X5)和净利润增长率(X6)之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4)矩阵散点图

主成分分析、因子分析实验报告--SPSS

对2009年我国88个房地产上市公司的因子分析 分析结果: 表1 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.637 Bartlett 的球形度检验近似卡方398.287 df 45 Sig. .000 由表1可知,巴特利特球度检验统计量的观测值为398.287,相应的概率p值接近0,小于显著性水平 (取0.05),所以应拒绝原假设,认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时,KMO值为0.637,根据Kaiser给出的KMO度量标准(0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合)可知原有变量不算特别适合进行因子分析。 表2 公因子方差 初始提取市盈率 1.000 .706 净资产收益率 1.000 .609 总资产报酬率 1.000 .822 毛利率 1.000 .280 资产现金率 1.000 .731 应收应付比 1.000 .561 营业利润占比 1.000 .782 流通市值 1.000 .957 总市值 1.000 .928 成交量(手) 1.000 .858 提取方法:主成份分析。 表2为公因子方差,即因子分析的初始解,显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度,它表明,对原有10个变量如果采用主成分分析方法提取所有特征根(10个),那么原有变量的所有方差都可被解释,变量的共同度均为1(原有变量标准化后的方差为1)。事实上,因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目标,所以不可提取全部特征根;第二列是在按指定提取条件(这里为特征根大于1)提取特征根时的共同度。可以看到,总资产报酬率、成交量、流

统计学原理SPSS实验报告

实验一:用SPSS绘制统计图 实验目的:掌握基本的统计学理论,使用SPSS实现基本统计功能(绘制统计图) 对SPSS的理解:它是一款社会科学统计软件包,同时也广泛应用于经济,金融,商业等各个领域,基本功能包括数据管理,统计分析,图表分析,输出管理等。 实验算法:掌握SPSS的基本输入输出方法,并用SPSS绘制相应的统计图(例如:直方图,曲线图,散点图,饼形图等) 操作过程: 步骤1:启动SPSS。单击Windows 的[开始]按钮(如图1-1所示),在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击,得到如图1-2所示选择数据源界面。 图1-1 启动SPSS

图1-2 选择数据源界面 步骤2 :打开一个空白的SPSS数据文件,如图1-3。启动SPSS 后,出现SPSS 主界面(数据编辑器)。同大多数Windows 程序一样,SPSS 是以菜单驱动的。多数功能通过从菜单中选择完成。

图1-3 空白的SPSS数据文件 步骤3:数据的输入。打开SPSS以后,直接进入变量视图窗口。SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。先在variable view中定义变量,然后在data view里面直接输入自定义数据。命名为mydata并保存在桌面。如图1-4所示。 图1-4 数据的输入 步骤4:调用Graphs菜单的Bar过程,绘制直条图。直条图用直条的长短来表示非连续性资料(该资料可以是绝对数,也可以是相对数)的数量大小。选择的数据源见表1。 步骤5:数据准备。激活数据管理窗口,定义变量名:年龄标化发生率为RATE,冠心病临床型为DISEASE,血压状态为BP。RATE按原数据输入,DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入,BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。

财务管理实训报告范文2000字

财务管理实训报告范文2000字 在这个学期里,我们展开了财务管理课,期末学校跟着安排我们 实行财务管理实训。以下是这次实训的一些具体情况,以及我的一些 心得体会。 这次实训在期末实行,时间为从6月17号至6月24号,共10个 课时,大概持续一个星期。这次实训的目的是为了进一步巩固我们按 模块教学所掌握的《财务管理》操作技能知识,全面检验我们财务会 计核算综合使用技能,增强我们动手水平和实践操作水平,并为今后 从事财务管理打下良好基础,而特展开的。这次实训要求我们能以企 业的财务报表等核算资料为基础,对企业财务活动的过程和结果实行 研究和评价,以分析企业在生产经营过程中的利弊得失、财务状况及 发展趋势,并能为评价和改进财务财务管理工作及为未来实行经济决 策提供重要的财务信息。实训内容分为三大块:一初步分析,二财务 指标分析,三综合分析。 实训开始的第一步骤是公式计算。根据企业资产负债表以及利润 表上的数据信息,再通过特定的公式把各项指标的结构比率、增长额 和增长率等项目计算出来。这个工作的技术含量相对比较低,最要是 考察我们对公式的理解水准以及使用水准,只要你熟悉公式,懂得使 用公式,然后对号入座,几乎上就没什么大问题了,但是要计算的数 据比较多,相对就变得繁琐,毕竟是一环扣一环的公式计算,这要求 核算人员工作态度仔细严谨。因为实训要求书面书写清洁整齐、规范、严禁挖乱、涂改和使用涂改液,所以我做的时候先在草稿上做一次, 确认无误后,再填入实训资料。我平时是属于比较认真学习的那一类,所以这个公式计算没到四个课时,我就完成了,进展得相对比较顺利。不过实行第二步骤使用公式分析就遇到相当大的困难。 第二步骤公式分析、评价,也就是这次实训过程中最为关键、最 为重要、最精髓的一步,也是这次实训的主要内容以及主要目的。

spss相关分析实验报告

实验五相关分析实验报关费 一、实验目的: 学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容: 某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关 分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下,做数学成绩与英语成绩的相关分析(这 种情况下的相关分析称为偏相关分析)。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。 三、实验步骤: 1.选择分析→相关→双变量,弹出窗口,在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”,在相关系数列进行选择,本次实验选择 皮尔逊相关(积差相关)和肯德尔等级相关。单击选项,对描述统计 量进行选择,选择标准差和均值。单击确定,得出输出结果,对结果 进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关,弹出窗口,在对话框的变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”,在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分 析;在“显著性检验”框中选双侧检验,单击确定,得出输出结果, 对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表,弹出窗口,对交叉表的行和列进行选 择,行选择为数学成绩,列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置, 选择相关性,点击继续→确定,得出输出结果,对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析:

表1

五、实验结果及其分析:

分析一:由实验结果可观察出,数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=,肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。

企业经营模拟实验报告(财务经理)

醉八仙股份有限公司410财务经理实习报告 ----国贸XXXXXXXX 在本次模拟中我担任醉八仙股份有限公司410财务经理的角色,我们公司在最后的TOP-BOSS竞赛排行榜上最终排名第四位。财务经理的工作是将经营过程中所有发生的费用、收入加以汇总,并且对全公司的资产加以控制,以维持一家公司的正常营运。 主要负责的事务: 1.计算费用支出(正常、非正常) 2.计算利息支出 3.评估股利发放与否 4.评估对银行是否要借还款 5.折旧 6.计算企业所得税 在这近一周的实习时间里,我学到了很多东西,在实践中真正让我们所学的知识学以致用,我收获颇多。 在游戏刚开始的时候,大家对这个游戏的规则和运行状况都不是十分清楚,慢慢琢磨,比较各组在每期的销售量、价格及赢利状况和市场占有率,分析各组的策略,我们组也制订了自己的小策略,很快就熟悉了市场,在市场上抢占了令人瞩目的份额。最终我们组的成绩还可以的,我们努力过,我们就有收获。 这种实习使我们在实践中了解社会、在实践中巩固知识;实习又是对每一位大学毕业生专业知识的一种检验,它让我们学到了很多在课堂上根本就学不到的知识,既开阔了视野,又增长了见识,为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础,也是我们走向工作岗位的第一步。 在看完市场预测的报告之后,觉得酒在本地市场上前景不错。便开始筹划生产酒。在酒的营销和研发费上,经过CEO和我的精心计算,配合间谍工作,我们初步把广告费定了一个中等的数,,达到预期结果,拿到了大订单,抢占了国外市场和中市场,在完成订单的同时,我们还留有库存。由于我们资金运作不是最优的关系,我们选择另开辟生产线,利用有限的资源创造最大的利润。第二期,企业市场排名方法认识失误,误认为投放量决定第二期的市场排名,导致营销投放量过多,订单数大增;同时,缺乏对竞争对手的了解和分析,致使广告投放决策失误。好在上年有库存,接单之后可以立即交货。这年我们商议贷款,用以继续采购原材料,开辟市场以及研发产品等等。第三期,研发费我们投得不多,原因之一是流动资金不是很多,还因为我们认为这年其他企业需要的订单不一定是我们最需要的,所以没必要花太多资金争取选单的优先权。我们这年接的订单很多,金额比较大,但由于订单的账期比较长,致使我们企业不能在本年拿到资金,

因子分析实验报告

电子科技大学政治与公共管理学院本科教学实验报告 (实验)课程名称:数据分析技术系列实验 电子科技大学教务处制表

电子科技大学 实验报告 学生姓名:刘晨飞学号:27 指导教师:高天鹏 一、实验室名称:电子政务可视化实验室 二、实验项目名称:因子分析 三、实验原理 使用SPSS软件的因子分析对数据样本进行分析 相关分析的原理: 步骤一:将原始数据标准化。 因子分析的第一步是主成分分析,将总量较多的因素通过线性组合的方式组合成几个因素,且这些因素之间相互独立。 步骤二:建立变量的相关系数矩阵R Analyse->Dimention Ruduction-> Fctor ->Extraction->勾选Correlation matrix可以输出相关系数矩阵,相关系数矩阵计算了变量之间两两的pearson相关系数。 步骤三:适用性检验 使用Bartlett球形检验或者KMO球形检验来检验样本是否适合进行因子分析。 评价标准: KMO检验用于检验变量间的偏相关系数是否过小,一般情况下,当KMO大于0.9时效果最佳,小于0.5时不适宜做因子分析。 Bartlett球形检验用于检验相关系数矩阵是否是单位阵,如果结论是不拒绝该假设,则表示各个变量都是各自独立的。 步骤四:根据因子贡献率选取因子,特征值和特征向量构建因子载荷矩阵A。 处于简化和抽取核心的思想,一般会按照某种标准选取前几个对观测结果影响较大的因素构建因子载荷矩阵,一般的标准是选取特征根大于1的因子。并要求累积贡献率达到90%以上。 步骤五:对A进行因子旋转

因子旋转的目的是使因子载荷矩阵的结构发生变化,使每个变量仅在一个因子上有较大载荷。是将因子矩阵在一个空间里投影,使单个向量的投影在仅在一个变量的方向有较大的值,这样做可以简化分析。 步骤六:计算因子得分: 计算因子得分是计算在不同样本水平下观测指标的水平的方式。计算因子得分需要用到因子得分计算函数,这个计算的结果是无量纲的,仅表示各因子在这个水平下观测指标的值,这也是因子分析的目标,将不可观测的目标观测量用一个函数与可以观测的变量联系起来。 四、实验目的 理解因子分析的含义,以及数学原理,掌握使用spss进行因子分析的方法,并能对spss因子分析产生的输出结果进行分析。 五、实验内容及步骤 本次实验包含两个例子: 实验步骤: (0) 问题描述 实验一题目要求:对我国主要城市的市政基础设施情况进行因子分析。 实验二题目要求:主要城市日照数sav为例,其中的变量包括城市的名称“city”、各个月份的日照数 (1)实验二步骤:执行analyze->dimention reduction->factor->rotation如下勾选

spss实验报告最终版本

实验课程专业统计软件应用 上课时间2012 学年 1 学期15 周(2012 年12 月18日—28 日) 学生姓名李艳学号2010211587 班级0331002 所在学院经济管 上课地点经管3 楼指导教师胡大权理学院

实验内容写作 第六章 一实验目的 1、理解方差分析的基本概念 2、学会常用的方差分析方法 二实验内容 实验原理:方差分析的基本原理是认为不同处理组的均值间的差别基本来源有两个:随机误差,如测 量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异 根据老师的讲解和课本的习题完成思考与练习的5、6、7、8题。 第5题:为了寻求适应某地区的高产油菜品种,今选5个品种进行试验,每一种在4块条件完全相同的试验田上试种,其他施肥等田间管理措施完全一样。表 6.20所示为每一品种下每一块田的亩产量,根 据这些数据分析不同品种油菜的平均产量在显著水平0.05下有无显著性差异。 第一步分析 由于考虑的是控制变量对另一个观测变量的影响,而且是5个品种,所以不宜采用独立样本T检验,应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布,而且各组的方差具有齐性,其中正 态分布的要求并不是非常严格,但是对于方差相等的要求还是比较严格的,因此必须对方差相等的前提进 行检验。

第四步多重比较分析 通过上面的步骤,只能判断不同的施肥等田间操作效果是否有显著性差异,如果要想进一步了解究竟那 个品种与其他的有显著性均值差别等细节问题,就需要单击上图中的两两比较按钮。 第五步运行结果及分析 多重比较结果表:从该表可以看出分别对几个不同的品种进行的两两比较。最后我们可以得出结论第4品种是最好的。其他的次之。 第6题:某公司希望检测四种类型类型轮胎A,B,C,D的寿命,如表 6.21所示。其中每种轮胎应用在随选择的6种汽车上,在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异。 第一步分析 由于考虑的是一个控制变量对另一个控制变量的影响,而且是4种轮胎,所以不宜采用独立样本T 检验,应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据。 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布,而且各组的方差具有齐性,其中正态分 布的要求并不是非常严格,但是对于方差相等的要求还是比较严格的,因此必须对方差相等的前提进行检 验。选择菜单“分析”—均值比较—单因素ANOVA。

财务分析实验报告书

学生实验报告课程名称财务分析实验成绩 实验项目名称XXX公司财务状况综合分 析与评价 批阅教师 实验者学号专业班级实验日期2016.11.22-2016.11.31 一、实验预习报告(实验目的、内容,主要设备、仪器,基本原理、实验步骤等)(可加页) (一)实验目的 1、巩固财务分析课程的理论学习效果,着重增加对财务分析的基本理论与方法的感性认识,为财务分析的实务工作打下基础; 2、进一步熟练掌握对企业财务信息的阅读与处理,提高并加快学生动手能力的培养,提升学生处理会计业务的速度与质量; 3、培养学生认真细致、一丝不苟、严谨客观的工作作风和理论联系实践的学习态度; 4、缩短学生从学校到单位、从学生角色到财务分析人员角色的适应期与调整期。 (二)实验内容 1.所选公司整体情况分析,包括: (1)浏览年报,对公司整体情况和近三年的财务状况和主要业绩进行简单阐述。 (2)比较样本公司连续三年财务报告采用的会计政策和会计处理方法,分析是否存在会计政策和会计估计变更。 (3)对公司的战略、竞争地位、市场地位、外部环境进行简要描述。 2. 所选公司财务报告的会计分析,包括: (1)资产负债表分析。 (2)利润表分析。 (3)现金流量表分析。 3.利用比率分析法对所选公司的盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力进行分析。 4.公司综合能力分析,包括: (1)以样本公司连续三年的净资产收益率为出发点,按杜邦财务分析体系进行分解,并使用连环替代法找出影响净资产收益率变动的主要因素。 (2)根据样本公司的行业分类,在上交所主板、深交所主板、创业板和中小板中任意寻找一家上市公司,将2013-2015年该公司净资产收益率与样本公司净资产收益率进行比较,并用杜邦分析法给出两者差异的主要影响因素。

spss实验报告线性回归曲线估计

《数据分析实务与案例实验报告》 曲线估计 学号: 204 班级: 2013 应用统计 姓名: 日期: 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院

一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。 二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容 变量之间的非线性关系可以划分为 本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系,但可以通过变量转化为线性关系,并可最终进行线性回归分析,建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系,而且也无法通过变量转化为线性关系,最终无法进行线性回归分析,建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。 下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型,所用的变换既有自变量的变换,也有因变量的变换。 乘法模型: 123y x x x βγδαε= 其中α,β,γ,δ 都是未知参数,ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++ 上式具有一般线性回归方程的形式,因而用多元线性回归的方法来处理。然而,必须强调指出的是,在求置信区间和做有关试验时,必须是2ln (0,)n N I εδ: , 而不是2n N I εδ:(0,) ,因此检验之前,要先检验ln ε 是否满足这个假设。 三、实验内容 已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系,证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经

SPSS因子分析实验报告

实验十一(因子分析)报告 、数据来源 各地区年平■均收入.sav dq 1 招1K2 K J x5 AD JC7 北亨10307 00必9 3D 99170012364 JJ13053 00g5 0C ■J 天津盹即UQ5093 0D 56&7 00 11 股CO 117^7 009950.00 51C9 00 , 3河牝6066 003043 0D 5073 00 602903 B323 00 ET8&CC 7125 00 4 山西5791 003177 □□33^3 00 涵工0Q &3B7.TO & 290 00 50-1-1 00 5内蒙古5462 00 3551 005290 00 4407 01551200 彻IX街co iZ宁6226 003503.00 3799 00 6618.0U 9150.X 7J17,0U atyy.uu 6 7吉林601700 3813 Q074mnn7471 Ti7402 00泌g nr Bfil1 R1 5323 002747 3D 1472 00 3366 30 551300 5033 0C32EC00 9 上鲁11733 00 7329.00 874^.00 12^60016BS7.ua 14175.DO 12720.00 n io g7745 0051B3 0D7390 00nuan9151 DO7352 00洛J 00 H8847 007D260D 7346.00 935&001(3417.00 3600.00 eUBOQ 126035 0C 3692 CJD 曲*00 GM&aa 5042 DO5611 00 5eo6co 13福津7K1 QC5眺叩1112^00 3556.00 8336 OQ 6732.C0 7507 00 U■■工西5303 003E36 50 6O5E00 7337 m K45D07535.00 44E5 00 15山莱6617004106 0D &420.00 6257 TO 5702 DO 562&.Q0ZJ51 00 渴南56 的003797 00 €91200&jn9oo 6307 00 4996 00 17 曲比5741.D03731.0D5193 00 S31900 0Q37.OO G7G9.C0 49&3.00 1S5683 003736 0D 621B005027 Tl 7529 005224 DO 3713 00 捋广布10031006BH 00 110X0012475.03 12410.00 11UD CO 7713 CO 30 FS5654 004437 00 5296 00 653BOJ 6765 00 £677 OC 6189 00 215465 004网QD 7Q1Q0Q 1105200 9077 00 @373 00 6462 0Q P 22582BD04D16.Q0 3BS2 00G1SB.009114.00 蹄i加7C125 0D II5996 003982 00 4S42 00 G33300 6707 00 &%aa)4509 00 23 刨 二、基本结果 (1)考察原有变量是否适合进行因子分析 首先考察原有变量之间是否存在线性关系,是否采用因子分析提取因子。 借助变量的相关系数矩阵、反映像相关矩阵、巴特利球度检验和KMO检验方法 进行分析,结果如表1、表2所示: 表1原有变量相关系数矩阵correlation matrix 表1显示原有变量的相关系数矩阵,可以看出大部分的相关系数都比较高,各变量呈

管理同学spss描述统计分析实验报告

描述统计分析 一、实验目的与要求 1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。 2. 掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。 二、实验内容提要 1.根据数据,分析受访者的年龄分布情况,尝试分城市/合并描述。 2.根据SPSS 自带数据Employee ,分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况,并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系。 三、实验步骤 根据数据 在数据栏中找到拆分文件,点击,将城市添加到分组方式中,对城市进行拆分,点击确定。 在分析中选择描述统计下的描述,点击确定。 描述统计量 S0. 城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京 S3. 年龄 378 18 65 有效的 N (列表状态) 378 200上海 S3. 年龄 387 18 65 有效的 N (列表状态) 387 300广州 S3. 年龄 382 18 65 有效的 N (列表状态) 382 根据SPSS 自带数据Employee 在分析一栏中的描述统计下找到频率,点击确定。 性别分析表 Gender 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 216 Male 258 合计 474 受教育程度分析表

Educational Level (years) 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 8 53 12 190 14 6 15 116 16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 合计 474 少数民族分析表 Minority Classification 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 No 370 Yes 104 合计 474 2.选择分析,描述统计下的交叉表,点击确定,分析性别和受教育程度之间的情况,将性别添加到行,将受教育程度添加到列中,点击确定。

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