数据统计分析-第一次作业
简答题：
1 什么是统计学？请结合自己的课题介绍统计学的内含
答：统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯
穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法；是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学，是一门认识方法论性质的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
我的研究课题是用生物信息学的方法来研究微卫星方面的问题。本课题的研究最初就是用统计学的方法对不同基因组中的微卫星进行统计，分析微卫星与物种的相关性及联系。进行本课题的研究，首先，收集数据，在NCBI中下载多条基因组数据，之后，根据生物不同的特征，对数据进行分类及整理，接下来，运用统计学的相关概念比如相对密度、相对风度、回归方程等进行基因组中微卫星的分布的计算，之后，运用R语言作图，将微卫星的分布可视化，更深入地进行研究分析分布规律与生物功能及进化的联系。
2 举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念
答：总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。
参数是用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。
变量是说明现象某种特征的概念。
比如欲调查某高校的2017届研究生毕业生就业率情况，那么该高校的所有2017届研究生毕业生则构成一个总体，其中的每一个研究生毕业生都是一个个体。
若从该高校的所有2017届研究生毕业生中按某种抽样规则抽出了100位毕业生，则这100位毕业生就构成了一个样本。
在这项调查中就业情况感兴趣，那么就业率就是一个变量。
通常关心某高校的2017届研究生毕业生平均就业率，这里这个平均值就是一个参数。
只有样本的有关就业率的数据，用此样本计算的平均值就是统计量。
3 比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况
答：概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。每个单位别抽中的概率已知或
可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。技术含量和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样：操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。
4 简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合
答：异众比率主要是衡量众数对一组数据的代表程度主要适合测度分类数据的离散程度；
四分位差主要适合于测度顺序数据的离散程度；
方差能够较好的反映出数据的离散程度，是实际中应用最广的离散程度测量值，标准差和方差基本上同时应用。
5 简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
答：众数主要用于测度分类数据的集中趋势，也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中
趋势的测度值。一般情况下，只有在数据量较大的情况下，众数才有意义。
中位数主要用于测量顺序数据的集中趋势，适用于测量数值型数据的集中趋势，但不适用于分类数据。
平均数是集中趋势的最主要测度值，主要适用于数值型数据，而不适用于分类数据和顺序数据。
6 根据自己的经验体会举几个服从正态分布的随机变量的实例。
答：如某种仪器每月出现故障的次数、一本书一页中的印刷错误、某一医院在某一天内的
急诊病人数、某班某次的考试成绩、某地区成年男性的身高、某公司年销售量、同一车间产品的质量等。
7请解释中心极限定理并结合自身经验列举中心极限定理的应用场景
答：中心极限定理是概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量累积分布函数逐点收敛到正态分布的积累分布函数的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。中心极限定理：设从均值为μ、方差为σ^2;（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为（σ^2）/n 的正态分布。中心极限定理则表明变量在分布上的特征.
例如对一千居民收入随机调查,发现无论低收入还是高收入都是少数,而中等收入占多数,即为正态分布.
计算题（要求使用R语言计算，列出计算过程中用到的R命令）
1 一种产品需要人工组装，现有三种可供选择的组装方法。为检验哪种方法更好，随机抽取15个工人，让他们分别用三种方法组装。下面是15个工人分别用三种方法在相同的时间内组装的产品数量：
单位：个
方法A 方法B 方法C
164 167 168 165 170 165 164 168 164 162 163 166 167 166 165 129
130
129
130
131
]30
129
127
128
128
127
128
128
125
132
125
126
126
127
126
128
127
126
127
127
125
126
116
126
125
要求：(1)你准备采用什么方法来评价组装方法的优劣?
如果让你选择一种方法，你会作出怎样的选择?试说明理由
答：应该用组装数量的平均数和标准差来评价组装方法的优劣。平均数反映了
组装数据的多少，标准差反映了组装方法的稳定性。
要评价各种方法的优劣，需要计算每种方法的平均组装数量、标准差，并用离散系数比较每种方法的离散程度，有关结果如下表：
方法A 方法B 方法C
平均数=165.60分钟标准差=2.13分钟离散系数=0.013 平均数=128.73分钟
标准偏差1.75分钟
离散系数=0.014
平均数=125.53分钟
标准偏差=2.77分钟
离散系数=0.022
应选择方法A，因为其平均组装数量多，而且离散系数小，说明该种方法也比较稳定。
> x <- c(164,167,168,165,170,165,164,168,164,162,163,166,167,166,165)
>x <- c(129,130,129,130,131,130,129,127,128,128,127,128,128,125,132)
>x <-c (125,126,126,127,126,128,127,126,127,127,125,126,116,126,125)
> mean(x)
> sd(x)
2 调节一个装瓶机使其对每个瓶子的灌装量均值为μ盎司，通过观察这台装瓶机对每个瓶子的灌装量服从标准差 1.0
σ=盎司的正态分布。随机抽取由这台机器灌装的9个瓶子形成一个样本，并测定每个瓶子的灌装量。试确定样本均值偏离总体均值不超过0.3盎司的概率。
解：依题意，总体方差已知，均值的抽样分布服从N（μ，σ2/n）的正态分布，由正态分布，标准化得到标准正态分布：z=~N（0，1），因此，样本均值不超过总体均值的概率P为：
P（|x-μ|
=P(-0.9z0.9)
=2(0.9)-1 (查表)
=2*0.8159-1
=0.6318
综上：(P（|x-μ|=0.6318
3 某快餐店想要估计每位顾客午餐的平均花费金额。在为期3周的时间里选取49名顾客组成了一个简单随机样本。
(1)假定总体标准差为15元，求样本均值的抽样标准误差。
(2)在95％的置信水平下，求边际误差。
(3)如果样本均值为120元，求总体均值的95％的置信区间。
解：（1）依题意知：假定总体标准差为σ=15，
则样本均值的抽样标准误差：
（2）已知置信水平1-α=95％,得Zα/2=1.96
则边际误差为
（3）已知样本均值 x=120，置信水平1-α=95％, 得Zα/2=1.96
这时总体均值置信区间为：，即置信区间为
（120-4.199，120+4.199）=（115.801，124.199）
4 根据流行病学调查的数据，某种儿童疾病的发生率为1％。如果要求99％的置信区间，若要求边际误差不超过2％，请问应该抽取多少样本才能够达到上述要求?
解：p=0.01 α=0.01 Zα
=2.58 △<=0.02
/2
根据公式
n = 2.58*2.58*0.01*0.99/(0.02*0.02) ≈165
应该抽取165个样本才能达到上述要求
应用统计分析课程作业(spss软件分析)
应用统计分析课程作业（SPSS中文）《大学生手机使用情况调查》
下表为所选题目的原始数据（截图为部分数据）： 主要研究的问题： 原始数据中主要包括的数据有性别、生活费、手机价格、手机品牌、手机款式、购买手机优先考虑的因素等等。希望通过分析这些数据想要解决的问题：1．手机使用品牌的频数分布，即哪个品牌的手机最受到学生的喜爱。 2．手机更换频数的分布，目的是看出学生更换手机的集中趋势。 3．通过方差分析判断手机更换次数对手机满意度是否有显著影响。 4．通过列联表分析出生活费的多少对于手机品牌的选择是否有影响。 5．通过频数统计分析，绘制直方图同学购买手机的优先考虑因素。 6．用两独立样本的t检验来比较男女生在手机品牌的选择上是否有差异。
7．通过建立一元线性回归模型研究生活费与手机价格之间的关系。 1．通过spss的频数分析统计出各个手机品牌的用户个数，并画出直方图：
由此我们看出各个手机所占的百分比和累计百分比，从直方图中可以看出使用诺基亚的用户最多。 2．用同样的方法我们可以得出学生更换手机的频数分布直方图：
3．通过方差分析判断不同的手机更换次数对手机满意度是否有显著影响，所得
结果如下图所示： 由于概率p值（0.473）明显大于显著性水平，说明这几组数据的方差是相同的，满足方差分析的前提条件。 最后一列是F值对应的p值，其值为0.767。由于概率p值大于显著性水平，因此接收零假设，认为手机更换次数对手机满意度没有显著性影响。 4．列联表分析：spss中的列联表分析主要用于考察两两变量中是否具有相关性。在本例中，进行的是“生活费”和“手机品牌的”双因素交叉作用下的列联表分析，并研究“生活费”对“手机品牌”有无显著性影响，输出结果如下：
张亨整理 四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述题库
四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述 一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介 （一）SAS简介 SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。 其网址是：https://www.360docs.net/doc/834509694.html,/ （二）STSTA简介 STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。 新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。 其网址是：https://www.360docs.net/doc/834509694.html,/ （三）SPSS简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
应用多元统计分析SAS作业审批稿
应用多元统计分析S A S 作业 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
5-9 设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。 表1 岩石化学成分的含量数据 (1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类（先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等）； (2)今得一块标本，并测得其Cu，Ag，Bi的含量分别为2.95，2.15和1.54，试判断该标本是含矿还是不含矿？ 问题求解 1 使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类 用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。 SAS程序及结果如下。 data d59; input group x1-x3@@; cards; 1 2.58 0.9 0.95 1 2.9 1.23 1 1 3.55 1.15 1 1 2.35 1.15 0.79 1 3.54 1.85 0.79 1 2.7 2.23 1.3 1 2.7 1.7 0.48 2 2.25 1.98 1.06 2 2.16 1.8 1.06 2 2.3 3 1.7 4 1.1 2 1.96 1.48 1.04
2 1.94 1.4 1 2 3 1.3 1 2 2.78 1.7 1.48 ； proc print data =d59; run ; proc discrim data =d59 pool =yes distance list ; class group; var x1-x3; run ; 由输出结果可知，两总体间的广义平方距离为D 2=3.19774。还可知两个三元总体均值相等的检验结果：D =3.19774，F =3.10891，p =0.0756<0.10，故在显着性水平=0.10α时量总体的均值向量有显着差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。 线性判别函数为： 判别结果为含矿的6号样本错判为不含矿；不含矿的13号样本错判为含矿。 2 对给定样本判别归类 将Cu ，Ag ，Bi 的含量数值2.95、2.15、1.54分别代入线性判别函数得： 1244.674246.978882Y Y ==，。 贝叶斯判别的解{}***1, ,k D D D = 为 {}*|()(),,1, ,(1, ,)t t j D X Y X Y X j t j k t k =>≠==， 由于1244.6742246.97888Y Y =<=，因此待判的样品判为不含矿。 5-10 已知某研究对象分为三类，每个样品考察4项指标，各类的观测样品数分别为7,4,6；类外还有3个待判样品（所有观测数据见表2）。假定样本均来自正态总体。 表2 判别分类的数据
统计学第1-2章作业参考答案
第1-2章作业参考答案 一、单项选择 1、政治算术学派的代表人物是（B）A．凯特勒B．威廉·配第C．康令D．阿亨瓦尔 2、统计学研究对象的重要特点是（A）A．数量性B．总体性C．社会性D．具体性 3、就总体单位而言（C）A．只能有一个标志B．只能有一个指标 C．可以有多个标志D．可以有多个指标 4、要了解某班50名学生的学习情况，则总体是（A）A．50名学生B．每一个学生 C．50名学生的学习成绩D．每一个学生的学习成绩 5、对某地区所有工业企业的职工情况进行研究，总体单位是（A）A．每个职工B．每个企业C．每个个数的职工D．全部工业企业 6、某生产班组四名工人月工资收入分别是3200元、3250元、3320元和3560元，这四个数字是（B）A．变量B．变量值C．数量标志D．数量指标 7、某工业企业工人的技术等级分为一级、二级、三级、四级和五级，这里的“技术等级”是（B）A．数量标志B．品质标志C．数量指标D．质量指标 8、职工人数是一个（A）变量。 A．离散型B．连续型C．有时是离散型有时是连续型D．无法判断 9、一项调查是否属于全面调查，关键看其是否（B）A．对调查对象的各方面都进行调查B．对组成调查总体的所有单位逐一进行调查C．制定统计调查方案D．采用多种调查方法 10、制定统计调查方案，首先要明确（D）A．统计调查对象B．统计调查单位C．统计调查项目D．统计调查目的11、经常调查与一时调查是按（B）来划分的。 A．调查组织形式B．登记事物连续性C．调查方法D．调查对象包括范围12、下列属于经常调查的是（D）A．对2011年大学毕业生就业状况的调查 B．对近几年来居民消费价格变动情况进行一次摸底调查 C．对全国人口每隔10年进行一次普查D．按月上报的钢铁产量 13、对某地区饮食业从业人员的身体状况进行调查，调查对象是该地区饮食业的（C）A．全部营业网点B．每个营业网点C．所有从业人员D．每个从业人员14、某市工商企业2011年生产经营成果的年报呈报时间规定在2012年1月31日，则调查期限为（B）A．一日B．一个月C．一年D．一年零一个月 15、调查时间的含义是（A）A．调查资料所属的时间B．进行调查的时间 C．调查工作期限D．调查资料报送的时间
03第三篇 多元统计分析作业题
第三篇 多元统计分析作业题 1 证明题 1）已知ψ==A X E X Z T T T ，这里用到关系1-ψ=E A 。以二变量为例证明： 12*-Λ=ψ=A X A X Z T T T 1)(-=T T A X 。 式中X 为标准化原始变量矩阵，A 为载荷矩阵，Z 为非标准化主成分得分，Z *为标准化的因子得分，E 为单位化特征向量构成的矩阵即正交矩阵，Ψ为特征根的平方根的倒数构成的对角阵，Λ为特征根构成的对角阵，对于二变量有 ?????? ??=ψ21 /10 /1λλ, ?? ? ???=Λ21 00λλ. 2）对于二变量因子模型，我们有 ?? ?++=++=222221122 112211111εεu f a f a x u f a f a x . 试以 x 1为例证明1 2 22==+j x j j u h σ ，这里∑== p k kj j a h 1 2 22 21 211a a +=。 2 计算题 1）现有一组古生物腕足动物贝壳标本的两个变量：长度x 1和宽度x 2。所测数据如下（表2.1）。 要求： ① 利用Excel 对数据进行主成分分析。 ② 借助SPSS 对该数据进行主成分分析，并计算结果与Excel 的计算结果进行对比，理解各个表格所给参数的含义。 ③ 用本例数据验证证明题?的推导结果。 表2.1 古生物腕足动物贝壳标本数据 样品编号 长度x 1 宽度x 2 样品编号 长度x 1 宽度x 2 1 3 2 14 12 10 2 4 10 15 12 11 3 6 5 16 13 6 4 6 8 17 13 14 5 6 10 18 13 15 6 7 2 19 13 17 7 7 13 20 14 7 8 8 9 21 15 13 9 9 5 22 17 13
应用多元统计分析试题及答案
一、填空题： 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 的基本分析特征和它们的最优联立表示。 5、因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为公共因子，另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立，则样本均值向量x服从的分布 为_x~N(μ，Σ/n)_。 二、简答 1、简述典型变量与典型相关系数的概念，并说明典型相关分析的基本思想。 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。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，如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。 相应分析，是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B，其中因素A包含r个水平，因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查，得到一个rc的二维列联表，记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换，使得因素A
和因素B 具有对等性，从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上，从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个线性判别函数 系数： 确定的原则是使得总体之间区别最大，而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出 值，然后根据判别一定的规则，就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一，提出待检验的假设 和H1； 第二，给出检验的统计量及其服从的分布； 第三，给定检验水平，查统计量的分布表，确定相应的临界值，从而得到否定域； 第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI ： /2 /21exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S 00p H =≠ΣΣI ： /2 /2**1exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S
【精选】0544《SPSS统计分析与应用》作业二
《SPSS统计分析与应用》作业答案2 一、首先对变量gpa进行正态分布检验 正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk 统计量df Sig. 统计量df Sig. respondent's gpa .123 24 .200*.941 24 .169 a. Lilliefors 显著水平修正 *. 这是真实显著水平的下限。 从K-S检验及Q-Q图可以看出，Sig值等于0.2，大于0.05，所以gpa的分布可以认为是正态的，因此对gpa进行均值T检验是可靠的。 单样本T检验的结果如下： 单个样本检验 检验值 = 3 t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限 respondent's gpa -.104 23 .918 -.01083 -.2261 .2044 可知Sig值等于0.918，因此认为总体gpa的平均值与3没有显著差异。 独立样本T-检验的结果如下： 独立样本检验
由Levene检验的结果可知，男、女性的gpa满足方差齐性，t检验的Sig值为0.117，大于0.05，因此认为男性和女性的gpa没有显著差异。 根据信仰类型对gpa进行方差分析，结果为： 方差齐性检验 respondent's gpa Levene 统计量df1 df2 显著性 .241 3 20 .867 说明不同信仰类型的gpa满足方差齐性。因此可以进行方差分析。 ANOVA respondent's gpa 平方和df 均方 F 显著性 组间.769 3 .256 .985 .420 组内 5.207 20 .260 总数 5.976 23 方差分析的结果显示，Sig值为0.42，大于0.05，因此认为不同信仰的被访者的gpa没有显著差异。 二、分别对当前工资与受教育水平、初始工资、本单位工作经历、以前工作经历和年龄进行偏相关分析，其余变量作为控制变量，结果如下： 相关性 控制变量Current Salary Months since Hire Previous Experience (months) & Years & Beginning Salary & Educational Level (years) Current Salary 相关性 1.000 .219 显著性（双侧）. .000 df 0 467 Months since Hire 相关性.219 1.000 显著性（双侧）.000 . df 467 0 相关性
应用多元统计分析习题解答_第五章
第五章 聚类分析 判别分析和聚类分析有何区别 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么简要说明为什么这样构造 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p ij ik jk k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞） 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 将变量看作p 维空间的向量，一般用 2 1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑
什么软件可以统计数据
什么软件可以统计数据 【篇一：什么软件可以统计数据】 用replace pioneer,简单极了。注意是英文版，但是处理中文文档没有任何问题。 1. 按ctrl-o打开要统计的文件 2. 按ctrl-h打开replace对话框，设置如下： 1) 把replace unit设置成 line ,表示按行处理 2）在 search for pattern 下面填.*(注 .* 表示所有行）: 3）在 replace with pattern 下 面填： $match count($match, [12345] ) n 注：$match表示匹配的原文，count($match, [12345] )表示 计算12345出现的次数， n表示回车符 3. 点击 replace ,完成！处理结果如下： 14793685 4 2586973 3 369258 4 4 7894563 3 replace pioneer下载：注意安装时不要装在中文路径下参考资料： 【篇二：什么软件可以统计数据】 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内, 大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于 提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的 认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.sas 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析 的标准软件。尽管价格不菲，sas已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前sas已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直 接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是sas系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适 合于统计工作者和科研工作者使用。 2.spss spss作为仅次于sas的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛 的应用。spss是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的 三位研究生于20世纪60年代末研制。由于spss容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、 社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就spss的 自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予 了高度的评价与称赞。迄今spss软件已有30余年的成长历史。全 球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界
应用多元统计分析SAS作业第六章资料
6-10 今有6个铅弹头，用“中子活化”方法测得7种微量元素的含量数据（见表1）。 (1) 试用多种系统聚类法对6个弹头进行分类；并比较分类结果； (2) 试用多种方法对7种微量元素进行分类。 问题求解 1对6个弹头进行分类 对数据进行标准化变换，样品间距离定义为欧式距离，系统聚类的方法分别使用类平均法（A VE ）、中间距离法（MID ）、可变类平均法（FLE ）和离差平方合法（WARD ）。使用SAS 软件CLUSTER 过程对数据进行聚类分析（程序见附录1）。 1.1类平均法 图1 类平均聚类法相关矩阵特征值图 图2 类平均聚类分析法聚类历史图 由图2可知，NCL=1时半偏R 2最大且伪F 统计量在NCL=2,5时和伪t 方统计量在NCL=1,4时较大。因此，将6个弹头分为两类{}{}(2) (2) 121,2,4,6,3,5G G ==。SAS 绘制的谱系聚类图如图 3所示。
图3 类平均聚类分析法谱系聚类图 1.2中间距离法 图4 中间距离聚类法相关矩阵特征值图 图5 中间距离聚类法聚类历史图 由图5可知，中间距离法与类平均法结果一致。因此，也将6个弹头分为两类 {}{}(2)(2) 121,2,4,6,3,5G G ==。 SAS 绘制的谱系聚类图如图6所示。
图6中间距离聚类法谱系聚类图 1.3可变类平均法 图7可变类平均聚类法分析结果图 图8 可变类平均聚类法聚类历史图 由图8可知，可变类平均法(=0.25 β-)输出结果与前两种方法稍有不同，NCL=1时半偏R2最大且伪F统计量在NCL=2时次大，NCL=5时最大；而伪t方统计量在NCL=1时最大。因此，分
统计分析软件应用(题库)
统计分析软件应用 一、判断题 1.spss可以读取excle格式的数据文件和文本文件。 2.当我们新建一个spss数据文件时，首先应在数据编辑器窗口中的数据视图中输入个案，然后再在变量视图中定义变量。 3.Spss允许同时创建或打开多个查看器窗口。 4.Spss两配对样本T检验中，两配对样本数据存放在同一个变量列上。 5.如果把“年龄”变量的缺失值指定为“99”，则如果某个被调查者的年龄回答为“300”，则就用99岁来代替。 6.Spss两独立样本T检验中，两个样本的样本容量是必须相同的。 7.如果一次随机抽样问卷调查共收回1000份问卷，两个同学建立spss数据文件各完成了500份问卷的录入工作，为便于对这次抽样调查结果进行统计分析，首先应该将两个数据文件进行横向合并。 8.Spss文件的变量名的首字符可以是汉字、字母和数字。 9.当变量分布不对称时，偏度值小于0为负偏，密度函数曲线有一条长尾拖在右边。 10.假设某数值变量服从正态分布，将其进行标准化处理后，如果某观测值标准化值小于-3，可认为是异常值。 11.对于所选答案不需要排序的多项选择题可采用多选项分类法进行分解 12.对多项选择题进行频数分析的spss操作步骤是：【分析】→【描述统计】→【频率】 13方差分析中，控制变量应为分类型变量。 14.pearson简单相关系数r 的绝对值接近0时，说明两变量没有相关关系。 15.在一元线性回归分析中，对回归方程的F检验和对回归系数的T检验的作用是相同的。 二、案例分析题 1.某工厂改进了技术，调查者随机抽取了15名工人，调查他们在工艺改进前后生产100件产品的时间， 数据如下表，试在5%显著性水平下，检验零件加工时间是否显著减少？ 以下是用spss成对样本T检验的输出结果，请填写表中的空格，并根据输出结果回答零件加工时间是否显著减少。
应用多元统计分析课后答案
应用多元统计分析课后答案 第五章 聚类分析 5.1 判别分析和聚类分析有何区别？ 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 5.2 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 5.3 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么？简要说明为什么这样构造？ 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1()()p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p ij ik jk k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞） 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 21()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-= +∑
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
数学建模多元统计分析
实验报告 一、实验名称 多元统计分析作业题。 二、实验目的 （一）了解并掌握主成分分析与因子分析的基本原理和简单解法。 （二）学会使用matlab编写程序进行因子分析，求得特征值、特征向量、载荷矩阵等值。（三）学会使用排序、元胞数组、图像表示最后的结果，使结果更加直观。 三、实验内容与要求
四、实验原理与步骤 （一）第一题： 1、实验原理： 因子分析简介： (1) 1.1 基本因子分析模型 设p维总体x=(x1,x2,....,xp)'的均值为u=(u1,u2,....,u3)'，因子分析的一般模型为 x1=u1+a11f1+a12f2+........+a1mfm+ε 1 x2=u2+a21f1+a22f2+........+a2mfm+ε 2 ......... xp=up+ap1f1+fp2f2+..........+apmfm+εp 其中，f1,f2,.....,fm为m个公共因子；εi是变量xi(i=1,2,.....,p)所独有的特殊因子，他们都是不可观测的隐变量。称aij(i=1,2,.....,p;j=1,2,.....,m)为变量xi的公共因子fi上的载荷，它反映了公共因子对变量的重要程度，对解释公共因子具有重要的作用。上式可以写为矩阵形式 x=u+Af+ε
其中A=(aij)pxm 称为因子载荷矩阵；f=(f1,f2,....,fm)'为公共因子向量；ε=(ε1,ε2,.....εp)称为特殊因子向量 (2) 1.2 共性方差与特殊方差 xi的方差var(xi)由两部分组成，一个是公共因子对xi方差的贡献，称为共性方差；一个是特殊因子对xi方差的贡献，称为特殊方差。每个原始变量的方差都被分成了共性方差和特殊方差两部分。 (3) 1.3 因子旋转 因子分析的主要目的是对公共因子给出符合实际意义的合理解释，解释的依据就是因子载荷阵的个列元素的取值。当因子载荷阵某一列上各元素的绝对值差距较大时，并且绝对值大的元素较少时，则该公共因子就易于解释，反之，公共因子的解释就比较困难。此时可以考虑对因子和因子载荷进行旋转（例如正交旋转），使得旋转后的因子载荷阵的各列元素的绝对值尽可能量两极分化，这样就使得因子的解释变得容易。 因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转两种，这里只介绍一种普遍使用的正交旋转法：最大方差旋转。这种旋转方法的目的是使因子载荷阵每列上的各元素的绝对值（或平方值）尽可能地向两极分化，即少数元素的绝对值（或平方值）取尽可能大的值，而其他元素尽量接近于0. (4) 1.4 因子得分 在对公共因子做出合理解释后，有时还需要求出各观测所对应的各个公共因子的得分，就比如我们知道某个女孩是一个美女，可能很多人更关心该给她的脸蛋、身材等各打多少分，常用的求因子得分的方法有加权最小二乘法和回归法。 注意：因子载荷矩阵和得分矩阵的区别： 因子载荷矩阵是各个原始变量的因子表达式的系数，表达提取的公因子对原始变量的影响程度。因子得分矩阵表示各项指标变量与提取的公因子之间的关系，在某一公因子上得分高，表明该指标与该公因子之间关系越密切。简单说，通过因子载荷矩阵可以得到原始指标变量的线性组合，如X1=a11*F1+a12*F2+a13*F3,其中X1为指标变量1，a11、a12、a13分别为与变量X1在同一行的因子载荷，F1、F2、F3分别为提取的公因子；通过因子得分矩阵可以得到公因子的线性组合，如F1=a11*X1+a21*X2+a31*X3，字母代表的意义同上。 (5) 1.5 因子分析中的Heywood（海伍德）现象 如果x的各个分量都已经标准化了，则其方差=1。即共性方差与特殊方差的和为1。也就是说共性方差与特殊方差均大于0，并且小于1。但在实际进行参数估计的时候，共性方差
应用多元统计分析习题解答-主成分分析
主成分分析 6.1 试述主成分分析的基本思想。 答：我们处理的问题多是多指标变量问题，由于多个变量之间往往存在着一定程度的相关性，人们希望能通过线性组合的方式从这些指标中尽可能快的提取信息。当第一个组合不能提取止。这就是主成分分析的基本思想。 6.2 主成分分析的作用体现在何处？ 答：一般说来，在主成分分析适用的场合，用较少的主成分就可以得到较多的信息量。以各个主成分为分量，就得到一个更低维的随机向量；主成分分析的作用就是在降低数据“维数” 6.3 简述主成分分析中累积贡献率的具体含义。 答：主成分分析把p 个原始变量12,, ,p X X X 的总方差()tr Σ分解成了p 个相互独立的变量p 个主成分的，忽略 一些带有较小方差的主成分将不会给总方差带来太大的影响。这里我们()m p <个主成分，则称1 1 p m m k k k k ψλλ ===∑∑ 为主成分1, ,m Y Y 的累计贡献率，累计贡献率表明1,,m Y Y 综合12,, ,p X X X 的能力。通常取m ，使得累计贡 献率达到一个较高的百分数（如85％以上）。 答：这个说法是正确的。 即原变量方差之和等于新的变量的方差之和 6.5 试述根据协差阵进行主成分分析和根据相关阵进行主成分分析的区别。 答：从相关阵求得的主成分与协差阵求得的主成分一般情况是不相同的。从协方差矩阵出发的，其结果受变量单位的影响。主成分倾向于多归纳方差大的变量的信息，对于方差小的变量就可能体现得不够，也存在“大数吃小数”的问题。实际表明，这种差异有时很大。我 6.6 已知X =()’的协差阵为 试进行主成分分析。 解：=0 计算得 当 时 ，
应用多元统计分析作业
多元统计分析 实验报告实验课程名称多元统计分析 实验项目名称多元统计理论的计算机实现年级 2013 专业应用统计学 学生姓名侯杰 成绩
理学院 实验时间：2015 年05月07日学生所在学院：理学院专业：应用统计学班级：9131137001
代码及运行结果分析 1、均值检验 问题重述：某医生观察了16名正常人的24小时动态心电图，分析出早晨3小时各小时的低频心电频谱值（LF）、高频心电频谱值（HF），数据见压缩包，试分析这两个指标的各次重复测定均值向量是否有显著差异。 代码如下： Tsq.test<-function(data,alpha=0.05){ data<-as.matrix(read.table("ch37.csv",header=TRUE,sep=",")) #读取数据xdat<-data[,2:4]; xbar<-apply(xdat,2,mean); #计算LF指标的均值 ydat<-data[,5:7]; ybar<-apply(ydat,2,mean); #计算HF指标数据 xcov<-cov(xdat); #计算LF样本协差阵 ycov<-cov(ydat); #计算HF样本协差阵 sinv<-solve(xcov+ycov);#求逆矩阵 Tsq<-(16+16-2)*t(sqrt(16*16/(16+16)*(xbar-ybar)))%*%sinv%*%sqrt(16*16/(16+16)*(xbar-ybar)); #计算T统计量 Fstat<-((16+16-2)-3+1)/((16+16-2)*3)*Tsq; #计算F统计量 pvalue<-as.numeric(1-pf(Fstat,3,16+16-3-1)); cat("p值=",pvalue,"\n"); if(pvalue>0.05) #结果输出 cat('均值向量不存在差异') else cat('均值向量存在差异'); } 运行结果及分析： 通过运行程序，我们可以得到如下结果： >Tsq.test() p值= 1.632028e-14 均值向量存在差异 即LF与HF这两个指标的各次重复测定均值向量存在显著差异。 2、判别分析 问题重述：银行的贷款部门需要判别每个客户的信用好坏（是否未履行还贷责任），以决定
多元统计分析上机作业
多远统计上机作业 指标的原始数据取自《中国统计年鉴， 1995》和《中国教育统计年鉴， 1995》除以各地区相应的人口数得到十项指标值见表 1。其中： X1 X2 X3 X4 X5 X6:为每百万人口高等院校数； :为每十万人口高等院校毕业生数； :为每十万人口高等院校招生数； :为每十万人口高等院校在校生数； :为每十万人口高等院校教职工数； :为每十万人口高等院校专职教师数； X7: 为高级职称占专职教师的比例; X8 :为平均每所高等院校的在校生数； X9 :为国家财政预算内普通高教经费占 国内生产总值的比重； X10: 为生均教育经费。 表 1 我国各地区普通高等教育发展状况数据 地区X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10北京 5.96310461155793131944.362615 2.2013631上海 3.39234308103549816135.023052.9012665天津 2.3515722971329510938.403031.869385陕西 1.35811113641505830.452699 1.227881辽宁 1.50881284211445834.302808.547733吉林 1.67861203701535833.532215.767480黑龙江 1.1763932961174435.222528.588570湖北 1.0567922971154332.892835.667262江苏.9564942871023931.543008.397786广东.693971205612434.502988.3711355四川.564057177612332.623149.557693山东.575864181572232.953202.286805甘肃.714262190662628.132657.737282湖南.744261194612433.062618.476477浙江.864271204662629.942363.257704新疆 1.2947732651144625.932060.375719福建 1.045371218632629.012099.297106山西.855365218763025.632555.435580河北.814366188612329.822313.315704安徽.593547146462032.832488.335628云南.663640130441928.551974.489106江西.774363194672328.812515.344085海南.703351165471827.342344.287928内蒙古.844348171652927.652032.325581西藏 1.692645137753312.10810 1.0014199河南.553246130441728.412341.305714广西.602843129391731.932146.245139宁夏 1.394862208773422.701500.425377贵州.64233293371628.121469.345415青海 1.483846151633017.871024.387368
多元统计分析作业一(第四题)
课程名称：多元统计回归分析 实验项目：多元方差分析 实验类型：验证性 学生学号： 学生姓名： 学生班级： 课程教师： 实验日期： 2016-04-18
.995 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 距跟踪 Wilks 的 .005 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 Lambda Hotelling 215.561 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 的跟踪 Roy 的最 215.561 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 大根 A Pillai 的 .901 7.378 4.000 36.000 .000 .450 29.511 .991 跟踪 Wilks 的 .101 18.305(b) 4.000 34.000 .000 .683 73.221 1.000 Lambda Hotelling 8.930 35.720 4.000 32.000 .000 .817 142.882 1.000 的跟踪 Roy 的最 8.928 80.356(c) 2.000 18.000 .000 .899 160.712 1.000 大根 B Pillai 的 .205 2.198(b) 2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386 跟踪 Wilks 的 .795 2.198(b) 2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386 Lambda Hotelling .259 2.198(b) 2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386 的跟踪 Roy 的最 .259 2.198(b) 2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386 大根