多元统计分析 课程设计

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多元统计分析课程设计题目:《因子分析在环境污染方面的应用》

姓名:王厅厅

专业班级:统计学2014级2班

学院:数学与系统科学学院

.

时间:2016年1月 3 日

目录

1.摘要: (1)

2.引言: (1)

2.1背景 (1)

2.2问题的研究意义 (1)

2.3方法介绍 (2)

3.实证分析 (10)

3.1指标 (10)

3.2原始数据 (10)

3.3数据来源 (13)

3.4分析过程: (13)

4.结论及建议 (25)

5.参考文献 (26)

.

.

1.摘要:

中国的环境问题,由于中国政府对环境问题的关注,环境法律日趋完善,执法力度加大,对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加,中国环境问题已朝着好的方面发展。但是,仍存在着环境问题,主要体现在环境污染问题,其中主要为水污染和大气污染。

关键词:环境污染水污染大气污染因子分析

2.引言:

2.1背景:

我国的环境保护取得了明显的成就,部分地区环境质量有所改善。但是,从整体上看,我国的环境污染仍在加剧,环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下,境质量呈恶化趋势,固体废弃物污染量大面广,噪声扰民严重,环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明:中国环境污染的规模居世界前列。

2.2问题的研究意义:

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.

为分析比较各地环境污染特点,利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素,进一步对环境污染原因及治理措施进行分析,让更多的人认识到环境的重要性,准确把握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改善环境问题,这对综合治理环境问题具有重要意义。

2.3方法介绍

因子分析的意义:变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题,最简单和最直接的解决方案是削减变量个数,但这必然会导致信息丢失和

信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法,它既能大幅减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤:

·因子分析的前提条件:要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取:将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。 若存在随机向量)(),,(1p q F F F q ≤'= 及),,(1'=p εεε ,使

??????????+????????????????????=??????????p q pq p q p F F a a a a X X εε 1111111

.

简记为ε+=AF X ,且

(1)q I F D F E ==)(,0)((标准化);

(2)

??????????==221)(,0)(p D E σσεε (中心化); (3)0),(=F Cov ε(不相关)。

那么,称指标向量X 具有正交因子结构(所有因子相互正交,即j i q j i F F E j i ≠==,,,1,,0)( );称此模型为正交因子模型;称

q F F ,,1 为公共因子(对整个X 有影响的公共因素);称

p εε,,1 为特殊因子(只对X 的各对应分量有影响的特殊因素);称

q p ij a A ?=)(为因子载荷矩阵,ij a 为第i 个指标在第j 个公共因子上的载荷。

因子载荷矩阵的建立

因子分析的最基本任务之一就是建立因子载荷矩阵A 。

对于正交因子模型,有

=)(X D )(εD A A +'

若X 已标准化,则

=)(X R )(εD A A +'

.

在绝大多数实际问题中,)(εD 往往都是未知的,由此求出A 是不可能的,这时可以通过主成分分析给出一组公共因子及其因子载荷矩阵。 具体方法如下:

(1)求出R 的特征根01>≥≥p λλ ,以及相应的单位特征向量),,1(),,(1)(p i u u u ip i i ='=。

(2)建立主成分。

,)(X u Y i i '=X

U Y '= ),,()()1(p u u U =是正交矩阵。

=??????????='=='=p U X R U Y D X E U Y E λλ 1)()(,0)()(

(3)构造公共因子,并建立因子载荷矩阵。

Y U UY X 2

1

21

-∧∧== (逆问题) 令

Y F 2

1

-∧= ????????????????????=∧=p pp p p u u u u U A λλ 1111121

应用多元统计分析课后答案

2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。 解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,12(,,)p X X X X '=L 的联合分布密 度函数是一个p 维的函数,而边际分布讨论是12(,,)p X X X X '=L 的子向量的概率分布,其概率密度 函数的维数小于p 。 2.2设二维随机向量1 2()X X '服从二元正态分布,写出其联合分布。 解:设1 2()X X '的均值向量为()1 2μμ'=μ,协方差矩阵为21 122212σσσσ?? ? ?? ,则其联合分布密度函数为 1/2 12 2 2112112222122121()exp ()()2f σσσσσσσσ--???????? '=---?? ? ??? ?????? x x μx μ。 2.3已知随机向量12()X X '的联合密度函数为 12121222 2[()()()()2()()] (,)()()d c x a b a x c x a x c f x x b a d c --+-----= -- 其中1a x b ≤≤,2c x d ≤≤。求 (1)随机变量1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差; (2)随机变量1X 和2X 的协方差和相关系数; (3)判断 1X 和2X 是否相互独立。 (1)解:随机变量 1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差; 11212122 2[()()()()2()()] ()()()d x c d c x a b a x c x a x c f x dx b a d c --+-----=--? 1221222222 2()()2[()()2()()]()()()() d d c c d c x a x b a x c x a x c dx b a d c b a d c -------=+----? 121 222202()()2[()2()]()()()() d d c c d c x a x b a t x a t dt b a d c b a d c ------= +----? 221212222 2()()[()2()] 1()()()()d c d c d c x a x b a t x a t b a d c b a d c b a ------=+= ----- 所以 由于1X 服从均匀分布,则均值为2b a +,方差为 ()2 12 b a -。

多元统计分析期末试题

一、填空题(20分) 1、若),2,1(),,(~)(n N X p 且相互独立,则样本均值向量X 服从的分布 为 2、变量的类型按尺度划分有_间隔尺度_、_有序尺度_、名义尺度_。 3、判别分析是判别样品 所属类型 的一种统计方法,常用的判别方法有__距离判别法_、Fisher 判别法、Bayes 判别法、逐步判别法。 4、Q 型聚类是指对_样品_进行聚类,R 型聚类是指对_指标(变量)_进行聚类。 5、设样品),2,1(,),,(' 21n i X X X X ip i i i ,总体),(~ p N X ,对样品进行分类常用的距离 2 ()ij d M )()(1j i j i x x x x ,兰氏距离()ij d L 6、因子分析中因子载荷系数ij a 的统计意义是_第i 个变量与第j 个公因子的相关系数。 7、一元回归的数学模型是: x y 10,多元回归的数学模型是: p p x x x y 22110。 8、对应分析是将 R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行的统计分析方法。 9、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。 二、计算题(60分) 1、设三维随机向量),(~3 N X ,其中 200031014,问1X 与2X 是否独立?),(21 X X 和3X 是否独立?为什么? 解: 因为1),cov(21 X X ,所以1X 与2X 不独立。 把协差矩阵写成分块矩阵 22211211,),(21 X X 的协差矩阵为11 因为12321),),cov(( X X X ,而012 ,所以),(21 X X 和3X 是不相关的,而正态分布不相关与相互

多元统计分析期末试题及答案

22121212121 ~(,),(,),(,),, 1X N X x x x x x x ρμμμμσρ ?? ∑==∑= ??? +-1、设其中则Cov(,)=____. 10 31 2~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X μμμ=' ∑=--∑L 、设则=服从。 ()1 2 34 433,4 92, 3216___________________ X x x x R -?? ?'==-- ? ?-? ? =∑、设随机向量且协方差矩阵则它的相关矩阵 4、 __________, __________, ________________。 215,1,,16(,),(,)15[4()][4()]~___________i p p X i N X A N T X A X μμμμ-=∑∑'=--L 、设是来自多元正态总体和分别为正态总体的样本均值和样本离差矩阵,则。 12332313116421(,,)~(,),(1,0,2),441, 2142X x x x N x x x x x μμ-?? ?'=∑=-∑=-- ? ?-?? -?? + ??? 、设其中试判断与是否独立? (), 1 2 3设X=x x x 的相关系数矩阵通过因子分析分解为 211X h = 的共性方差111X σ= 的方差21X g = 1公因子f 对的贡献1213 30.93400.1280.9340.4170.8351100.4170.8940.02700.8940.44730.8350.4470.10320 13 R ? ? - ????? ? -?? ? ? ?=-=-+ ? ? ? ??? ? ? ????? ? ???

多元统计分析报告完整版

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随着经济的发展,这个差距越来越大。 由于我国人口众多,素质较低,而且就业观念较落后,导致我国劳动力普遍廉价,就业职工工资普遍低下。刚毕业的大学生人数众多,城市发展速度与农村发展速度不平衡,各省市自治区的就业条件和国家政策,就业环境不同,导致职工工资存在行业间的工资水平存在着巨大的差异,从另一个方面反映出了中国贫富差距的不断扩大。对我国就业人员职工工资的研究,对我国的社会保障政策和就业政策,教育政策等具有重要的决策意义。

也为对我国经济社会的研究提供了一个因素。我国就业职工工资水平的行业间的差异已经日益成为我国政府重视的一个问题。 [关键词] 不同行业就业平均工资 一、引言 当前我国处于经济发展快速时期,由于我国人口总数较大,就业人员众多。因此,就业问题成为了我国社会的一个焦点问题。研究好行业间就业问题以及就业职工工资问题,能够有效的把握好社会状况,能够帮助大学生更准确的定位自己,找到自己满意的工作。制定正确的就业政策和社会保障,社会福利政策,来促进大学生的就业问题以及我国国民经济的发展。 本文选取2013年我国各行业城镇单位就业人员平均工资的数据,主要利用以下几种统计方法进行分析:因子分析法、聚类分析法。将全国各省按照不同行业就业人数进行分类和排序,并与人们实际观察到的情况进行比较分析。 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。 聚类分析是一组将研究对象分为的群组的统计分析技术,依据研究对象(样品或指标)的特征,对其进行分类的方法,减少研究对象的数目。 二、数据 下表是我国按行业分城镇单位就业人员平均工资的原始数据,数据来源于《2013中

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

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

多元统计分析报告 课程设计

多元统计分析课程设计 题目:《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名:王厅厅 专业班级:统计学2014级2班 学院:数学与系统科学学院 时间:2016年1月 3 日

目录 1.摘要: (1) 2.引言: (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程: (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)

1.摘要: 中国的环境问题,由于中国政府对环境问题的关注,环境法律日趋完善,执法力度加大,对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加,中国环境问题已朝着好的方面发展。但是,仍存在着环境问题,主要体现在环境污染问题,其中主要为水污染和大气污染。 关键词:环境污染水污染大气污染因子分析 2.引言: 2.1背景: 我国的环境保护取得了明显的成就,部分地区环境质量有所改善。但是,从整体上看,我国的环境污染仍在加剧,环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下,境质量呈恶化趋势,固体废弃物污染量大面广,噪声扰民严重,环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明:中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义: 为分析比较各地环境污染特点,利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素,进一步对环境污染原因及治理措施进行分析,让更多的人认识到环境的重要性,准确把

握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改善环境问题,这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义:变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题,最简单和最直接的解决方案是削减变量个数,但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法,它既能大幅减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤: ·因子分析的前提条件:要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取:将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。 若存在随机向量)(),,(1p q F F F q ≤'= 及),,(1' =p εεε ,使 ??????????+????????????????????=??????????p q pq p q p F F a a a a X X εε 1111111 简记为ε+=AF X ,且 (1)q I F D F E ==)(,0)((标准化); (2) ?? ? ?? ?????==221)(,0)(p D E σσεε (中心化);

多元统计分析期末复习试题

第一章: 多元统计分析研究的容(5点) 1、简化数据结构(主成分分析) 2、分类与判别(聚类分析、判别分析) 3、变量间的相互关系(典型相关分析、多元回归分析) 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章: 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X均值向量: 随机向量X与Y的协方差矩阵: 当X=Y时Cov(X,Y)=D(X);当Cov(X,Y)=0 ,称X,Y不相关。 随机向量X与Y的相关系数矩阵: 2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X,Y为随机向量,A,B 为常数矩阵 E(AX)=AE(X); E(AXB)=AE(X)B; D(AX)=AD(X)A’; )' ,..., , ( ) , , , ( 2 1 2 1P p EX EX EX EXμ μ μ = ' = )' )( ( ) , cov(EY Y EX X E Y X- - = q p ij r Y X ? =) ( ) , (ρ

Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ,Y 独立,则Cov(X,Y)=0,反之不成立. (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地,当 为对角阵时, 相互独立。 (2).若 ,A为sxp 阶常数矩阵,d 为s 阶向量, AX+d ~ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布. (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布,反之不成立. (4).多元正态分布的不相关与独立等价. 例3.见黑板. 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的(简单)样本”的理解---独立同截面. (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 = 样本离差阵S= 样本协方差阵V= S ;样本相关阵R (3) ,V分别是 和 的最大似然估计; (4)估计的性质 是 的无偏估计; ,V分别是 和 的有效和一致估计; ; S~ , 与S相互独立; 第五章 聚类分析: 一、什么是聚类分析 :聚类分析是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚,甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法:系统聚类法(直观易懂)、动态聚类法(快)、有序聚类法(保序)...... Q-型聚类分析(样品)R-型聚类分析(变量) 变量按照测量它们的尺度不同,可以分为三类:间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换(优缺点) 1、中心化变换(平移变换):中心化变换是一种坐标轴平移处理方法,它是先求出每个变量的样本平均值,再从原始数据中减去该变量的均值,就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置,也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换:首先对每个变量进行中心化变换,然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后,每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0,方差为1,且也不再具有量纲,同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换(规格化变换):规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值,这两者之差称为极差,然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值,再除以极差。经过规格化变换后,数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1,最小数值为0,其余数据取值均在0-1之间;且变换后的数据都不再具有量纲,便于不同的变量之间的比较。 4、对数变换:对数变换是将各个原始数据取对数,将原始数据的对数值作为变换后的新值。它将具有指数特征的数据结构变换为线性数据结构。 三、样品间相近性的度量 研究样品或变量的亲疏程度的数量指标有两种:距离,它是将每一个样品看作p 维空),(~∑μP N X μ∑μp X X X ,,,21 ),(~∑μP N X ),('A A d A N s ∑+μ)()1(,,n X X X )',,,(21p X X X )')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1X μ ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X

多元统计分析期末复习试题

第一章: 多元统计分析研究的内容(5点) 1、简化数据结构(主成分分析) 2、分类与判别(聚类分析、判别分析) 3、变量间的相互关系(典型相关分析、多元回归分析) 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章: 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X 均值向量: 随机向量X 与Y 的协方差矩阵: 当X=Y 时Cov (X ,Y )=D (X );当Cov (X ,Y )=0 ,称X ,Y 不相关。 随机向量X 与Y 的相关系数矩阵: )',...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='=Λ)')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ

2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ,Y 为随机向量,A ,B 为常数矩阵 E (AX )=AE (X ); E (AXB )=AE (X )B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ,Y 独立,则Cov(X,Y)=0,反之不成立. (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地,当 为对角阵时, 相互独立。 (2).若 ,A为sxp 阶常数矩阵,d 为s 阶向量, AX+d ~ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布. (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布,反之不成立. (4).多元正态分布的不相关与独立等价. 例3.见黑板. 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的(简单)样本”的理解---独立同截面. (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 = 样本离差阵S= 样本协方差阵V= S ;样本相关阵R (3) ,V分别是 和 的最大似然估计; (4)估计的性质 是 的无偏估计; ,V分别是 和 的有效和一致估计; ; S~ , 与S相互独立; 第五章 聚类分析: 一、什么是聚类分析 :聚类分析是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚,甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法:系统聚类法(直观易懂)、动态聚类法(快)、有序聚类法(保序)...... Q-型聚类分析(样品)R-型聚类分析(变量) 变量按照测量它们的尺度不同,可以分为三类:间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换(优缺点) 1、中心化变换(平移变换):中心化变换是一种坐标轴平移处理方法,它是先求出每个变量的样本平均值,再从原始数据中减去该变量的均值,就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置,也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换:首先对每个变量进行中心化变换,然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后,每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0,方差为1,且也不再具有量纲,同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换(规格化变换):规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值,这两者之差称为极差,然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值,再除以极差。经过规格化变换后,数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1,最小数值为0,其余数据取值均在0-1之间;且变换后的数据都不再具有量纲,便于不同的),(~∑μP N X μ∑μp X X X ,,,21Λ),(~∑μP N X ) ,('A A d A N s ∑+μ)()1(,, n X X ΛX )',,,(21p X X X Λ)')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1X μ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X

应用多元统计分析应用报告(DOC)

应用多元统计分析 课程报告 班级专业:_ 市调0901 _ 学号: 2009***** __ 姓名:__ CYQ _____ 成绩:______________ 2010年10月7日

我国部分城市主要经济指标统计 ——官方与民间数据差异分析 一、引言 经济指标是反映一定社会经济现象数量方面的名称及其数值。本题主要经济指标包括人均GDP 1x (元)、人均工业产值2x (元)、客运总量3x (万人)、货运总量4x (万吨)、5x (亿元)、固定资产投资总额6x (亿元)、在岗职工占总人口的比例7x (%)、在岗职工人均工资额8x (元)、城乡居民年底储蓄余额9x (亿元)。所以我们借助这一指标体系对我国部分城市的主要经济指标进行分析。 二、数据分析 过程 1. 在SPSS 窗口中选择Analyze→Classify→Hierachical Cluster ,调出系统聚类分析主界面,并将变量X 1~X 5移入Variables 框中。在Cluster 栏中选择Cases 单选按钮,即对样品进行聚类(若选择Variables ,则对变量进行聚类)。在Display 栏中选择Statistics 和Plots 复选框,这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。

2. 点击Statistics按钮,设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计 量。这里我们选择系统默认值,点击Continue按钮,返回主界面。 3. 点击Plots按钮,设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。选 中Dendrogram复选框和Icicle栏中的None单选按钮,即只给出聚类树形图,而不给出冰柱图。单击Continue按钮,返回主界面。 4. 点击Method按钮,设置系统聚类的方法选项。这里我们仍然均沿 用系统默认选项。单击Continue按钮,返回主界面。 5. 点击Save按钮,指定保存在数据文件中的用于表明聚类结果的新 变量。None表示不保存任何新变量;Single solution表示生成一

多元统计分析期末考试考点整理

二名词解释 1、 多元统计分析:多元统计分析是运用数理统计的方法来研究多变量(多指标)问题的理 论和方法,是一元统计学的推广 2、 聚类分析:是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方 法。将个体或对象分类,使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强。 使类内对象的同质性最大化和类间对象的异质性最大化 3、 随机变量:是指变量的值无法预先确定仅以一定的可能性 (概率)取值的量。它是由于随 机而获得的非确定值,是概率中的一个基本概念。即每个分量都是随机变量的向量为随机向 量。类 似地,所有元素都是随机变量的矩阵称为随机矩阵。 4、统计量:多元统计研究的是多指标问题 ,为了了解总体的特征,通过对总体抽样得到代表 总体的样本,但因为信息是分散在每个样本上的 ,就需要对样本进行加工,把样本的信息浓缩 到不包含未知量的样本函数中,这个函数称为统计量 二、计算题 ^16 -4 2 k 设H = 其中启= (1Q —纣眉=-4 4-1 [― 试判断叼+ 2吟与 「花一? [是否独立? 解: "10 -6 -15 -6 1 a 2U -16 20 40 故不独立口 -r o 2丿 按用片的联合分帚再I -6 lti 20 -1G 20 ) -1V16 -4 0 -4 A 2 丿"-1

2.对某地区农村的百名2周宙男翌的身高、胸圉、上半骨圉进行测虽,得相关数据如下』根据汶往资料,该地区城市2周岁男婴的遠三个指标的均值血二(90Q乩16庆现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男娶是否与城市男婴有相同的均值?伽厂43107-14.62108.946^1 ]丼中乂=60.2x^)-1=(115.6924)-1-14.6210 3.172-37 3760 、8.9464-37 376035.S936」= 0.01, (3,2) = 99.2, 03) =293 隔亠4) =16.7) 答: 2、假设检验问题:比、# =险用‘//H地 r-8.o> 经计算可得:X-^A 22 厂 「3107 -14.6210 ST1=(23J3848)-1 -14.6210 3.172 8 9464 -37 3760 E9464 -37.3760 35.5936 构造检验统计量:尸=旳(丟-間)〃丿(巫-角) = 6x70.0741=420.445 由题目已知热“(3,)= 295由是 ^I =^W3,3)^147.5 所以在显著性水平ff=0.01下,拒绝原设尽即认 为农村和城市的2周岁男婴上述三个指标的均 值有显著性差异 (] 4、设盂=(耳兀.昂工/ ~M((XE),协方差阵龙=P P (1)试从匸出发求X的第一总体主成分; 答: (2)试|可当卩取多大时才链主成分册贡蕭率达阳滋以上.

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

多元统计分析对应分析

多元统计分析对应分析

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 学生姓名叶常青学号0124253 同组人 实验项目对应分析的上机操作 □必修□选修□演示性实验□验证性实验□操作性实验□综合性实验实验地点实验仪器台号 指导教师李燕辉实验日期及节次 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 内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: 仪器名称 规格/型号 数 量 备注 计算机 1 有网络环境 SPSS 软件 1 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 对应表 Father' s Highest Degree R's Highest Degree Le ss than HS Hi gh school Jun ior college B achel or G radua te 有 效边 际 LT High School 15 6 30 8 29 4 5 2 5 5 63

High School 27 24 8 34 7 9 3 7 4 25 Junior College 1 11 2 8 3 2 5 Bachelo r 6 43 7 4 7 1 8 1 21 Graduat e 3 22 3 2 7 1 6 7 1 有效边际 19 3 63 2 75 2 06 9 9 1 205 表2 摘要 维数奇 异值 惯 量 卡 方 S ig. 惯量 比例 置信 奇异值 解 释 累 积 标 准差 相 关 2 1 . 400 . 160 . 846 . 846 . 025 . 256 2 . 164 . 027 . 142 . 988 . 026

应用多元统计分析习题解答_朱建平_第九章

Abbo无私奉献,只收1个金币,BS收5个金币的… 何老师考简单点啊……

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) 11 22i i i i i P P U a X a X a X ' =+++a X ()(2) ()(2)()(2) ()(2) 11 22i 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 C ov U U C ov V V i j ==≠ 2. 0 (,1,2,,)(,)0()0()i i j i j i r C ov 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,度量了这两组变量之间联系的强度。 ()(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

多元统计分析期末考试考点整理共5页

多元统计分析 题型一定义、名词解释 题型二计算(协方差阵、模糊矩阵) 题型三解答题 一、定义 二名词解释 1、多元统计分析:多元统计分析是运用数理统计的方法来研究多变量(多指标)问题的理论和方法,是一元统计学的推广 2、聚类分析:是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。将个体或对象分类,使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强。使类内对象的同质性最大化和类间对象的异质性最大化 3、随机变量:是指变量的值无法预先确定仅以一定的可能性(概率)取值的量。它是由于随机而获得的非确定值,是概率中的一个基本概念。即每个分量都是随机变量的向量为随机向量。类似地,所有元素都是随机变量的矩阵称为随机矩阵。 4、统计量:多元统计研究的是多指标问题,为了了解总体的特征,通过对总体抽样得到代表总体的样本,但因为信息是分散在每个样本上的,就需要对样本进行加工,把样本的信息浓缩到不包含未知量的样本函数中,这个函数称为统计量 三、计算题 解: 答:

答: 题型三解答题 1、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 答: 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)。 2、简述一下聚类分析的思想 答:聚类分析的基本思想,是根据一批样品的多个观测指标,具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,然后利用统计量将样品或指标进行归类。把相似的样品或指标归为一类,把不相似的归为其他类。直到把所有的样品(或指标)聚合完毕. 3、多元统计分析的内容和方法 答:1、简化数据结构,将具有错综复杂关系的多个变量综合成数量较少且互不相关的变量,使研究问题得到简化但损失的信息又不太多。(1)主成分分析(2)因子分析(3)对应分析等 2、分类与判别,对所考察的变量按相似程度进行分类。(1)聚类分析:根据分析样本的各研究变量,将性质相似的样本归为一类的方法。(2)判别分析:判别样本应属何种类型的统计方法。

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 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 (一)夹角余弦 (二)相关系数 在进行系统聚类时,不同类间距离计算方法有何区别选择距离公式应遵循哪些原则 答: 设d ij 表示样品X i 与X j 之间距离,用D ij 表示类G i 与G j 之间的距离。 (1). 最短距离法 ,min i k j r kr ij X G X G D d ∈∈= min{,}kp kq D D = (2)最长距离法 ,max i p j q pq ij X G X G D d ∈∈= 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 =-=+∑ cos p ik jk ij X X θ= ∑ ()() p ik i jk j ij X X X X r --= ∑ ij G X G X ij d D j j i i ∈∈= ,min

多元统计分析--判别分析SPSS实验报告

实验课程名称: __多元统计分析--判别分析___

准则判别归类,则可写成: ?? ? ??=>∈<∈) ,(),( ,),(),(,),(),(,21212211G X D G X D G X D G X D G X G X D G X D G X 当待判当当 题目:表11.5的数据包含三种鸢尾的X2=萼片宽度与X4=花瓣的宽度的观测值。对每种鸢尾有n1=n2=n3=50个观测值。 部分数据:

第二部分:实验过程记录(可加页)(包括实验原始数据记录,实验现象记录,实验过程发现的问题等) 散点图:图形→旧对话框→散点图,打开简单散点图子对话框;将想X2选入X轴变量,X4选入Y轴变量,将总体选入设置标记框中,点击确定。 判别分析: 步骤: 1、选择分析→分类→判别,打开判别分析子对话框。 2、选择变量“总体”,单击→,将其加入到分组变量栏中。 3、打开定义范围子对话框,最小值输入1,最大值输入3。 4、将变量“X2萼片宽度”、“X4花瓣的宽度”选入自变量栏中。选择“一起输入自 变量”的方法。 5、打开统计变量子对话框,选择均值、单变量ANOVA、Box’M、未标准化、组内协 方差、分组协方差及总体协方差,单击继续。 6、打开分类子对话框,选择不考虑该个案时的分类,其余为默认值。 7、打开保存,选择所有的变量。

相关系数矩阵a 总体萼片宽度X2 花瓣宽度X4 合计萼片宽度X2 .190 -.122 花瓣宽度X4 -.122 .581 对数行列式 总体秩对数行列式 1 2 -6.496 2 2 -6.141 3 2 -5.189 汇聚的组内 2 -5.583 检验结果 箱的M 52.832 F 近似。8.632 df1 6 df2 538562.769 Sig. .000 Wilks 的Lambda 函数检 验Wilks 的Lambda 卡方df Sig. 1 到 2 .038 477.868 4 .000 2 .809 31.075 1 .000 典型判别式函数系数 函数 1 2 萼片宽度X2 -1.987 2.680 花瓣宽度X4 5.477 .817 (常量) -.494 -9.174 非标准化系数

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