数据分析实验报告 典型相关分析
实验九典型相关分析
实验目的和要求
能利用原始数据与相关矩阵、协主差矩阵作相关分析,能根据SAS输出结果选出满足要求的几个典型变量．
实验要求:编写程序，结果分析．
实验内容：4.9
data examp4_9;
input x1-x2 y1-y2;
cards;
1 191 155 179 145
2 195 149 201 152
3 181 148 185 149
4 183 153 188 149
5 17
6 144 171 142
6 208 15
7 192 152
7 189 150 190 149
8 197 159 189 152
9 188 152 197 159
10 192 150 187 151
11 179 158 186 148
12 183 147 174 147
13 174 150 185 152
14 190 159 195 157
15 188 151 187 158
16 163 137 161 130
17 195 155 183 158
18 186 153 173 148
19 181 145 182 146
20 175 140 165 137
21 192 154 185 152
22 174 143 178 147
23 176 139 176 143
24 197 167 200 158
25 190 163 187 150
;
run;
proc cancorr data=examp4_9 corr;
var x1-x2;
with y1-y2;
run;
由SAS proc cancorr 过程求得T
Y Y X X ),,,(2121样本相关系数矩阵???
? ??=22211211
R R R R R
The SAS System 14:21 Saturday, October 30, 2012 3
The CANCORR Procedure
Correlations Among the Original Variables
1、变量x1-x2的相关系数矩阵11R ：
Correlations Among the VAR Variables
x1 x2
x1 1.0000 -0.2094 x2 -0.2094 1.0000
2、变量y1-y2的相关系数矩阵22R ：
Correlations Among the WITH Variables y1 y2
y1 1.0000 0.6932 y2 0.6932 1.0000
3、变量x1-x2与y1-y2的相关系数矩阵12R ：
Correlations Between the VAR Variables and the WITH Variables y1 y2
x1 -0.0108 -0.2318 x2 0.7346 0.7108
变量间高度相关。
The SAS System 14:21 Saturday, October 30, 2012 4
The CANCORR Procedure 4 典型相关分析的一般结果
Canonical Correlation Analysis
Adjusted Approximate Squared Canonical Canonical Standard Canonical
Correlation Correlation Error Correlation 典型相关系数∧
k ρ 校正的典型相关系数 近似的标准误 典型相关系数平方
1 0.787478 0.772383 0.077543 0.620121
2 0.292947 . 0.186607 0.0858185、检验各对典型变量是否显著相关
Test of H0: The canonical correlations in the
Eigenvalues of Inv(E)*H current row and all that follow are zero = CanRsq/(1-CanRsq)
Likelihood Approximate
Eigenvalue Difference Proportion Cumulative Ratio F Value Num DF Den DF Pr > F
各对相关系 相邻两特 特征值占 特征值占方差 似然比k Λ k F 值 k d 1 k d 2 k p
数特征值 征值之差 方差比例 比例累计值
1 1.6324 1.5385 0.9456 0.9456 0.34727867 7.3
2 4 42 0.0001
2 0.0939 0.0544 1.0000 0.91418197 2.07 1 22 0.1648
第一对典型变量贡献率94.56%。充分反映了两组变量的相互关系。
检验假设0:)
(0
=k k H ρ
检验统计量),(~121/1/112)
(0k k H k
k
t k k k k d d F d d F k 真
ΛΛ-=，k k d d 21,为第一、第二自由度．由检验结果可知，05.0,
05.021=<=<ααp p ，05.02816.03>=p ．故只有前两对典型变
量显著相关．取前两对进行分析即可．另外，从对典型变量),(k k V U 进行分析求得特征值在方差占比例的累计值（贡献率）为0.9141也可看出，只需要前两对变量即可。以下输出用wilks ’Lambda 等四种方法对典型相关系数为零的假设检验 6、求出典型变量及典型相关系数，并解释
典型变量的系数和典型结构
Multivariate Statistics and F Approximations
S=2 M=-0.5 N=9.5
Statistic Value F Value Num DF Den DF Pr > F
Wilks' Lambda 0.34727867 7.32 4 42 0.0001 Pillai's Trace 0.70593888 6.00 4 44 0.0006 Hotelling-Lawley Trace 1.72629023 8.94 4 24.198 0.0001 Roy's Greatest Root 1.63241610 17.96 2 22 <.0001
NOTE: F Statistic for Roy's Greatest Root is an upper bound. NOTE: F Statistic for Wilks' Lambda is exact.
The CANCORR Procedure
Canonical Correlation Analysis
Raw Canonical Coefficients for the VAR Variables
第一组变量x1-x3的典型变量的系数（原始变量未标准化）
第一典型变量1?U 第二典型变量2
?U
V1 V2
x1 0.0091725722 0.1386496154 x2 0.1036642178 0.0151230041
第二组变量y1-y3的典型变量的系数（原始变量为标准化）
Raw Canonical Coefficients for the WITH Variables
第一典型变量1?V 第二典型变量2
?V W1 W2
y1 0.0845052096 0.168128993 y2 0.0459765801 -0.130308033
数据未标准化结果，即利用协方差矩阵分析的结果
1120009201037..U x x ∧
=+ 1220084500459..V y y ∧
=+
The SAS System 14:21 Saturday, October 30, 2012 6
The CANCORR Procedure
Canonical Correlation Analysis
第一组变量x1-x3的典型变量的系数（原始变量标准化后）
Standardized Canonical Coefficients for the VAR Variables 第一典型变量∧
*1U 第二典型变量∧
*
2U
V1 V2
x1 0.0675 1.0204 x2 1.0120 0.1476
第二组变量y1-y3的典型变量的系数（原始变量标准化后）
Standardized Canonical Coefficients for the WITH Variables 第一典型变量∧*1V 第一典型变量∧
*2V W1 W2
y1 0.6231 1.2396 y2 0.4616 -1.3083
给出21
12212111*?R R R R A --=的三个特征值 21
?0.620121ρ=, 2
2?0.085818ρ= 第一对典型变量
112
0067510120***
?..U x x =+主要成年长子的头长、头宽加权 112
0623104616***
?..V y y =+主要次子头宽影响 第一对典型变量主要表现头宽和头长的相关性。
第一对典型相关系数为1
0.787478 ρ∧
= 第二对典型变量及典型相关系数
212
1020401476***?..U x x =+ 2
12
1239613083***
?..V y y =- 2?0.292947 ρ
= 输出原变量和典型变量间的相关系数
The CANCORR Procedure
Canonical Structure
第一组变量x1-x3和典型变量∧
*1U ,∧
*
2U 的相关系数
Correlations Between the VAR Variables and Their Canonical Variables
V1 V2
x1 -0.1444 0.9895 x2 0.9978 -0.0660
第二组变量y1-y3和典型变量
∧
*
1
V,
∧
*
2
V的相关系数
Correlations Between the WITH Variables and Their Canonical Variables W1 W2
y1 0.9430 0.3327
y2 0.8935 -0.4491
第一组变量x1-x3和第二组典型变量
∧
*
1
V,
∧
*
2
V的相关系数
Correlations Between the VAR Variables and the Canonical Variables of the WITH Variables W1 W2
x1 -0.1137 0.2899
x2 0.7858 -0.0193
第二组变量y1-y3和第一组典型变量
∧
*
1
U,
∧
*
2
U的相关系数
Correlations Between the WITH Variables and the Canonical Variables of the VAR Variables V1 V2
y1 0.7426 0.0975
y2 0.7036 -0.1316
由数据分析得：原变量和第一对变量相关程度高，第二组提取的信息很少，与典型对系数一致。
【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。
数据分析实验报告
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
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。
典型相关分析
武夷学院实验报告 课程名称：多元统计分析项目名称：典型相关分析 姓名：专业：14信计班级：1班学号：同组成员：无 -、实验目的 1.对典型相关分析问题的思路、理论和方法认识; 2.SPSS软件相应计算结果确认与应用； 3.SPSS软件相应过程命令。 二、实验内容 这里通过典型相关分析来反映我国财政收入与财政支出之间的关系。第一组反映财政收入的指标有国内增值税、营业税、企业所得税、个人所得税、专项收入及行政事业性收费收入等，分别用X1-X6来表示。第二 组反映财政支出的指标有一般公共服务、国防、公共安全、教育、科学技术、社会保障和就业、医疗卫生与计划生育及节能环保等，分别用Y1-Y8来表示。原始数据如下： jts 10^ ?96K! 1?痼8496.6641 H929? 129.06M.820H W234 8? 225.0B425.1 '2W.39tU.31 实验五相关分析实验报关费 一、实验目得: 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与肯德尔等级相关 分析. 2.在控制物理成绩不变得条件下，做数学成绩与英语成绩得相关分析（这 种情况下得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得相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析→相关→双变量,弹出窗口，在对话框得变量列表中选变量 “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)与肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计量进 行选择,选择标准差与均值.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，在对话框得变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”,在控制列表选择要控制得变量“物理成绩”以在 控制物理成绩得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,对交叉表得行与列进行选 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得积差相关系数r=0、７86，肯德尔等级相关系数r=０、602可知该班物理成绩与数学成绩之间存在显著相关。 分析二:由偏相关分析结果可知,英语成绩与数学成绩得相关系数ｒ=—0、1５8,英语成绩与物理成绩得相关系数r=－0、150,在物理成绩得控制下，数学成绩与 企业实习相关分析报告范文 本次外出实习，部里安排我到xx会计师事务所实习，主要任务是协助各注册会计师到各街道进行查账，主要工作有编制工作底稿，查阅凭证，帐簿，报表发现问题，提出审计意见，进行现金盘点，资产清查，编制审计报告等。 本次外出实习，我感觉收获特别大。第一：收集了很多教学素材案例，在审计过程中，一旦我发现有对我以后教学有用的东西，我都会用笔记本记录下来。故此，这次外出企业实习，我做的笔记就有3本。我相信这些素材将会对我以，后教学提供很多帮助。本学期我讲授企业单项实训课程，在授课时就经常顺手拈来我外出审计中碰到的很多案例感觉教学效果很好。第二：了解目前企业会计现状以及他们在做帐过程中存在的各种问题及种种舞弊现象。第三：向注册会计师学习了很多知识，对于我在审计过程中碰到的各种问题，我都会虚心地向xx会计师事务所的老师询问，对于我提出的各种轰炸式提问，他们都很耐心地给予回答。第四：近距离接触，真正了解到对会计人员各方面素质及要求，为我以后在讲授课程时对于授课内容如何有所侧重更有帮助。本次发言，张部长主要让我谈一谈目前企业对会计人员要求，我们在教学中应注重培养学生哪些方面知识.我以为主要有以下几方面：一，会计电算化知识 本次外出企业查帐，我发现大部分企业已实现用电脑做帐，而且大部分企业公司都是采用金蝶财务软件做帐，少部分采用用友软件做帐。故此，我们应重点加强这方面知识讲授，让每位同学都能达到熟练运用这2个财务软件.既然是用电脑做帐，对打字速度有一定要求，一般要求学生每分钟要达到40-50个字左右。 二，税务知识 本次外出企业查帐，我发现很多公司因为规模较小，只设有一名会计人员，会计人员可以说是一名多面手、做帐、报税等均是他的工作。所以，我们以后应加强税务知识讲授，尤其是税务实务操作练习，教会每会学生如何申请报税、计税、缴税、尤其是几个主要税种，如个人所得税、企业所得税、营业税、房产税等更要重点讲授。 三，出纳方面知识 由于我们的学生学历较低，很多同学毕业后只能担任出纳，故此，对于出纳工作主要职责(如登记现金日记帐、银行存款日记帐、保管库存现金、有价证券、空白发票、支票印章)以及应具备技能(如点钞、计算器、辩别真假钞票)等应让学生熟练掌握。 四，财会法规知识 实验心得体会 在做测试技术的实验前,我以为不会难做,就像以前做物理实验一样,做完实验,然后两下子就将实验报告做完.直到做完测试实验时,我才知道其实并不容易做,但学到的知识与难度成正比,使我受益匪浅. 在做实验前,一定要将课本上的知识吃透,因为这是做实验的基础,否则,在老师讲解时就会听不懂,这将使你在做实验时的难度加大,浪费做实验的宝贵时间.比如做光伏的实验,你要清楚光伏的各种接法,如果你不清楚,在做实验时才去摸索,这将使你极大地浪费时间,使你事倍功半.做实验时,一定要亲力亲为,务必要将每个步骤,每个细节弄清楚,弄明白,实验后,还要复习,思考,这样,你的印象才深刻,记得才牢固,否则,过后不久你就会忘得一干二净,这还不如不做.做实验时,老师还会根据自己的亲身体会,将一些课本上没有的知识教给我们,拓宽我们的眼界,使我们认识到这门课程在生活中的应用是那么的广泛. 通过这次测试技术的实验,使我学到了不少实用的知识,更重要的是,做实验的过程,思考问题的方法,这与做其他的实验是通用的,真正使我们受益匪浅. 实验心得体会 这个学期我们学习了测试技术这门课程，它是一门综合应用相关课程的知识和内容来解决科研、生产、国防建设乃至人类生活所面临的测试问题的课程。测试技术是测量和实验的技术，涉及到测试方法的分类和选择，传感器的选择、标定、安装及信号获取，信号调理、变换、信号分析和特征识别、诊断等，涉及到测试系统静动态性能、测试动力学方面的考虑和自动化程度的提高，涉及到计算机技术基础和基于LabVIEW的虚拟测试技术的运用等。 课程知识的实用性很强，因此实验就显得非常重要，我们做了金属箔式应变片：单臂、半桥、全桥比较,回转机构振动测量及谱分析,悬臂梁一阶固有频率及阻尼系数测试三个实验。刚开始做实验的时候，由于自己的理论知识基础不好，在实验过程遇到了许多的难题，也使我感到理论知识的重要性。但是我并没有气垒，在实验中发现问题，自己看书，独立思考，最终解决问题，从而也就加深我对课本理论知识的理解，达到了“双赢”的效果。 实验中我学会了单臂单桥、半桥、全桥的性能的验证；用振动测试的方法，识别一小阻尼结构的（悬臂梁）一阶固有频率和阻尼系数；掌握压电加速度传感器的性能与使用方法；了解并掌握机械振动信号测量的基本方法；掌握测试信号的频率域分析方法；还有了解虚拟仪器的使用方法等等。实验过程中培养了我在实践中研究问题，分析问题和解决问 《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？ 数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00 标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验 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。 课程论文 题目统计学实验 学院数学与统计学院 专业金融数学 班级14金融数学 学生姓名罗星蔓 指导教师胡桂华 职称教授 2016 年 6 月21 日 相关与回归分析实验报告 一、实验目的：用EXCEL进行相关分析和回归分析. 二、实验内容： 1.用EXCEL进行相关分析. 2.用EXCEL进行回归分析. 三、实验步骤 采用下面的例子进行相关分析和回归分析. 相关分析： 数学分数（x）统计学分数(y) 数学分数（x） 1 统计学分数(y) 0.986011 1 回归分析： SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.986011 R Square 0.972217 Adjusted R 0.968744 Square 标准误差 2.403141 观测值 x 方差分 析 df SS MS F Significance F 回归分析1 1616.69 9 1616.69 9 279.943 8 1.65E-07 残差8 46.2006 9 5.77508 6 总计9 1662.9 Coefficie nts 标准误 差 t Stat P-valu e Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% Intercept 12.32018 4.2862 79 2.8743 3 0.0206 91 2.4360 05 22.204 36 2.4360 05 22.204 36 数学分数（x）0.896821 0.0536 01 16.731 52 1.65E- 07 0.7732 18 1.0204 24 0.7732 18 1.0204 24 RESIDUAL OUTPUT 观测值预测统计学分数 (y) 残差标准残差 1 84.06587 0.934133 0.412293 2 93.03408 -1.03408 -0.4564 3 66.12945 3.87055 4 1.708324 4 93.03408 -3.03408 -1.33913 5 82.27223 0.727775 0.321214 6 90.34361 -0.34361 -0.15166 7 93.03408 0.965922 0.426323 8 52.67713 -2.67713 -1.18159 9 90.34361 2.656385 1.172433 10 84.06587 -2.06587 -0.9118 PROBABILITY OUTPUT 百分比排 位统计学分数 (y) 5 50 15 70 25 82 35 83 45 85 55 90 65 90 75 92 相关与回归分析实验报告 学 2014106146 号： 课程论文 题目统计学实验 学院数学与统计学院 专业金融数学 班级14金融数学 学生姓名罗星蔓 指导教师胡桂华 职称教授 2016 年 6 月21 日 相关与回归分析实验报告 一、实验目的：用EXCEL进行相关分析和回归 分析. 二、实验内容： 1.用EXCEL进行相关分析. 2.用EXCEL进行回归分析. 三、实验步骤 采用下面的例子进行相关分析和回归分析. 学生数学分数（x）统计学分数 (y) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 80 90 60 90 78 87 90 45 87 80 85 92 70 90 83 90 94 50 93 82 相关分析： 数学分数（x）统计学分数(y) 数学分数（x） 1 统计学分数(y) 0.986011 1 回归分析： SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.98601 1 R Square 0.97221 7 Adjusted R Square 0.96874 4 标准误差2.40314 1 观测值 x 方差分 析 df SS MS F Significanc e F 回归分析1 1616.69 9 1616.69 9 279.943 8 1.65E-07 残差8 46.2006 9 5.77508 6 总计9 1662.9 Coeffici ents 标准误 差 t Stat P-valu e Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% Intercept 12.32018 4.2862 79 2.8743 3 0.0206 91 2.4360 05 22.204 36 2.4360 05 22.204 36 数学分数（x）0.896821 0.0536 01 16.731 52 1.65E- 07 0.7732 18 1.0204 24 0.7732 18 1.0204 24 RESIDUAL OUTPUT 观测值预测统计学分数 (y) 残差 标准残 差 1 84.06587 0.93413 3 0.41229 3 2 93.03408 -1.0340 8 -0.4564 3 66.12945 3.87055 4 1.70832 4 4 93.03408 -3.0340 8 -1.3391 3 5 82.27223 0.72777 5 0.32121 4 6 90.34361 -0.3436 1 -0.1516 6 7 93.03408 0.96592 2 0.42632 3 8 52.67713 -2.6771 3 -1.1815 9 9 90.34361 2.65638 5 1.17243 3 10 84.06587 -2.0658 7 -0.9118 PROBABILITY OUTPUT 百分比排 位统计学分数 (y) 5 50 15 70 25 82 35 83 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。 数据分析与挖掘实验报告 《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30) 1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数 据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组 《多元统计分析分析》实验报告 2012 年月日学院经贸学院姓名学号 实验 实验成绩名称 一、实验目的 （一）利用SPSS对主成分回归进行计算机实现. （二）要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释. 二、实验内容 以教材例题为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用 三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图） 1、数据文件的输入或建立：(文件名以学号或姓名命名) 将表数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1： 图1 点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2： 图2： 然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）： 图3 完成数据输入 2、具体操作分析过程： （1）首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归： 在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）： 图4 将因变量Y调入“因变量”栏，将x1-x3调入“自变量”栏（图5）： 然后选择相关要输出的结果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。选完后点击“继续”（见图6）②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9） 其他选项按软件默认。最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3） 典型分析实验报告 姓名：学号：班级： 一、实验目的 1.理解典型相关分析的思想 2.理解典型相关分析得基本理论及分析方法 3.掌握利用spss软件实现典型相关分析得方法并能正确理解、解释各种输出结果 二、基本思想 典型相关分析的基本思想和主成分分析非常相似。首先在每组变量中找出变量的一个线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。然后选取相关系数仅次于第一对线性组合并且与第一对线性组合不相关的第二对线性组合，如此继续下去，直到两组变量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。典型相关系数度量了这两组变量之间联系的强度。 三、实验步骤 1、确定典型相关分析目标 2、设计典型相关分析 3、检验典型相关分析得基本假设 4、估计典型模型，评价模型拟合情况 5、解释典型变量 6、验证模型 四：具体实验内容 本实验延续前面对上市公司的分析，从前面聚类分析我们得到了八个指标来评价一家上市公司的业绩，在第二次报告中通过因子分析也给出了上市公司业绩的排名。但究竟我们选出的这八个指标之间有什么关系呢？我们并没有进行分析。本次典型相关分析就以“销售净利率和毛利率”为一组，另外六个指标为一组，分析这些指标之间的关系。具体实验结果如下： （1）Correlations for Set-1 销售净利毛利率 销售净利 1.0000 .5019 毛利率 .5019 1.0000 Correlations for Set-2 资产负债速动比率总资产增经营性现总资产周应收账款 资产负债 1.0000 -.6500 .2633 -.0344 .1991 -.3349 速动比率 -.6500 1.0000 .1433 -.0535 .2608 .1599 总资产增 .2633 .1433 1.0000 -.3115 .1846 -.0532 经营性现 -.0344 -.0535 -.3115 1.0000 .3683 .0176 总资产周 .1991 .2608 .1846 .3683 1.0000 -.0854 应收账款 -.3349 .1599 -.0532 .0176 -.0854 1.0000 Correlations Between Set-1 and Set-2 资产负债速动比率总资产增经营性现总资产周应收账款 销售净利 -.2617 .0668 -.0934 -.0236 -.3878 .2378 毛利率 -.0689 -.3242 -.3648 .1549 -.4716 .0354 从（1）的结果可以看出，这是在反应变量之间的相关情况。由结果可以看出，“销售净利率”和“毛利率”有较高相关系数，从聚类分析以及经济角度都可以看出，这两个指标在很大程度上都是反应企业获益情况的指标，两者包含的信息有重叠部分。另外“销售净利率”和“毛利率”都和“总资产周转率”有较高相关性，这从实际经济理论及生活经验都可以看出，确实资产周转越快，盈利能力也就越强。 （2）Canonical Correlations 1 .626 2 .427 Test that remaining correlations are zero: Wilk's Chi-SQ DF Sig. 1 .497 25.518 12.000 .013 2 .817 7.359 5.000 .195 第（2）是对典型相关系数的检验。这里的第一个典型系数在0.05的显著性水平下是显著的，所以我们选择第一组典型变量进行解释。 （3）Standardized Canonical Coefficients for Set-1 1 2 销售净利 -.012 -1.156 毛利率 1.006 .570 表1-1：不同频率下的遏止电压表 λ（nm）365 404.7 435.8 546.1 577 v（10^14）8.219 7.413 6.884 5.493 5.199 |Ua|(v) 1.727 1.357 1.129 0.544 0.418 表1-2：λ=365（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.927 -1.827 -1.727 -1.627 -1.527 -1.427 -1.327 I/(10^-11)A-0.4 -0.2 0 0.9 3.9 8.2 14 -1.227 -1.127 -1.027 -0.927 -0.827 -0.727 -0.718 24.2 38.1 52 66 80 97.2 100 表1-3：λ=404.7（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v) -1.477 -1.417 -1.357 -1.297 -1.237 -1.177 -1.117 I/(10^-11)A -1 -0.4 0 1.8 4.1 10 16.2 -1.057 -0.997 -0.937 -0.877 -0.817 -0.757 -0.737 24.2 36.2 49.8 63.9 80 93.9 100 表1-4：λ=435.8（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.229 -1.179 -1.129 -1.079 -1.029 -0.979 -0.929 I/(10^-11)A-1.8 -0.4 0 2 4.2 10.2 17.9 -0.879 -0.829 -0.779 -0.729 -0.679 -0.629 -0.579 -0.575 24.8 36 47 59 71.6 83.8 98 100 表1-5：λ=546.1（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.604 -0.574 -0.544 -0.514 -0.484 -0.454 -0.424 I/(10^-11)A-4 -2 0 3.8 10 16.2 24 -0.394 -0.364 -0.334 -0.304 -0.274 -0.244 -0.242 34 46 56.2 72 84.2 98.2 100 表1-6：λ=577（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.478 -0.448 -0.418 -0.388 -0.358 -0.328 -0.298 I/(10^-11)A-3.1 -1.8 0 2 6 10.2 16.1 -0.268 -0.238 -0.208 -0.178 -0.148 -0.118 -0.088 -0.058 22.1 31.8 39.8 49 58 68.2 79.8 90.1 -0.04 100 SPSS聚类分析实验报告 一．实验目的： 1、理解聚类分析的相关理论与应用 2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、 3、熟练SPSS软件相关操作 4、熟悉实验报告的书写 二．实验要求： 1、生成新变量总消费支出=各变量之和 2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果 3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行） 4、利用K-Mean法把31省分成3类 5、对聚类分析结果进行解释说明 6、完成实验报告 三．实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。 分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。 四、实验结果与数据处理： 1.用系统聚类法对所有个案进行聚类： 生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示： 2. 对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示： 得出结论： 3. 对各省的总消费支出做出条形图，如图所示： 4．对聚类分析结果进行解释说明： K均值分析将这样的城市分为三类： 第一类北京、上海、广东 第二类除第一类第三类以外的 第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东 第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。 迭代历史记录a 迭代 聚类中心内的更改 1 2 3 1 1250.592 1698.865 1216.114 2 416.864 70.786 173.731 3 138.955 2.949 24.819 4 46.318 .123 3.546 5 849.114 319.179 1362.411 6 805.004 15.199 606.915 7 161.001 .724 75.864 8 32.200 .034 9.483 9 6.440 .002 1.185 10 1.288 7.815E-5 .148 初始聚类中心 聚类 1 2 3 食品支出 7776.98 3052.57 5790.72 衣着支出 1794.06 1205.89 1281.25 居住支出 2166.22 1245.00 1606.27 家庭设备及服务支出 1800.19 612.59 972.24 医疗保健支出 1005.54 774.89 617.36 交通和通信支出 4076.46 1340.90 2196.88 文化与娱乐服务支出 3363.25 1229.68 1786.00 其它商品和服务支出 1217.70 331.14 499.30 总消费支出 23200.40 9792.66 14750.02spss相关分析实验报告
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