应用统计学读书报告(华电)
应用统计学学习总结
应用统计学学习总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
通过学习统计学，我深刻认识到了数据的重要性以及如何运用统计学方法来解读数据。
在这篇文章中，我将总结我在应用统计学学习过程中的体会和收获。
一、数据的收集和整理在学习统计学的过程中，我了解到了数据的收集和整理对于统计分析的重要性。
准确、全面地收集数据是进行统计分析的基础。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察、实验设计等方式进行。
同时，对于收集到的数据，我们还需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
二、描述统计分析描述统计分析是对数据进行整体性、概括性的描述和分析。
在学习过程中，我学会了运用平均数、中位数、众数等指标来描述数据的集中趋势；使用标准差、方差等指标来描述数据的离散程度。
通过描述统计分析，我们可以更好地了解数据的特征和分布情况。
三、概率与概率分布概率是统计学中的重要概念，它描述了事件发生的可能性。
学习概率理论，我了解到了如何计算事件的概率，并且学会了运用概率分布来描述随机变量的分布情况。
常见的概率分布有正态分布、二项分布、泊松分布等，它们在实际问题中的应用非常广泛。
四、假设检验与置信区间假设检验是统计学中常用的方法之一，它用于检验研究者对总体参数的假设是否成立。
在学习假设检验的过程中，我了解到了如何构建假设检验的步骤和流程，以及如何计算检验统计量和P值。
同时，我还学会了构建置信区间来估计总体参数，并对估计结果进行解释和推断。
五、回归分析与相关性分析回归分析是统计学中用于研究变量之间关系的重要方法。
在学习回归分析的过程中，我了解到了如何建立回归模型，如何进行模型拟合和参数估计，并且学会了如何解释回归系数和模型的显著性。
相关性分析则用于研究变量之间的相关性强弱和方向。
六、抽样与推断抽样与推断是统计学中的重要概念，它们用于从样本中推断总体的特征和参数。
在学习抽样与推断的过程中，我了解到了如何进行简单随机抽样、分层抽样等抽样方法，并且学会了如何计算样本均值的标准误差和置信区间。
应用统计学实训报告体会
随着信息时代的到来，统计学在各个领域的应用日益广泛，从经济管理到科学研究，从日常生活到政策制定，统计学都扮演着至关重要的角色。
为了更好地理解和掌握统计学在实践中的应用，本人在此进行了为期两周的应用统计学实训，以下是我对此次实训的心得体会。
一、实训背景与目的本次实训是在我国某知名高校统计学专业课程的基础上进行的，旨在通过实际操作和案例分析，加深对统计学理论知识的理解，提高运用统计方法解决实际问题的能力。
实训过程中，我们学习了数据的收集、整理、分析和解释等基本技能，并通过实际案例探讨了统计学在各个领域的应用。
二、实训内容与方法实训内容主要包括以下几个方面：1. 数据收集与整理：通过学习，我们了解了不同类型数据的收集方法，如问卷调查、实验数据、历史数据等，并掌握了数据整理的基本技巧，如数据清洗、数据转换等。
2. 描述性统计分析：学习了如何运用统计图表（如直方图、散点图、箱线图等）来描述数据的分布特征，以及如何计算均值、标准差、中位数等基本统计量。
3. 推断性统计分析：学习了假设检验、方差分析、相关分析等推断性统计方法，并掌握了如何运用这些方法进行数据分析。
4. 统计软件应用：学习了SPSS、R等统计软件的基本操作，并通过实际案例进行了数据分析。
5. 案例分析：通过分析实际案例，探讨了统计学在各个领域的应用，如市场调查、风险评估、政策制定等。
实训方法主要包括以下几种：1. 课堂讲授：由专业教师进行理论讲解，帮助学生掌握统计学的基本概念和方法。
2. 案例分析：通过分析实际案例，帮助学生将理论知识应用于实践。
3. 软件操作：通过学习统计软件的操作，提高学生运用统计方法解决实际问题的能力。
4. 小组讨论：通过小组讨论，培养学生的团队合作能力和沟通能力。
三、实训收获与体会通过两周的实训，我收获颇丰，具体如下：1. 加深了对统计学理论知识的理解：通过实际操作和案例分析，我对统计学的基本概念和方法有了更深入的理解，如假设检验、方差分析、相关分析等。
应用统计实验报告体会
应用统计实验报告体会1. 实验背景统计学作为一门重要的学科，被广泛应用于各个行业和领域中。
通过对实际数据的收集、整理和分析，可以得出一些有价值的结论，为决策提供依据。
在本次实验中，我们学习了统计学中的实验设计和分析方法，并运用这些方法来解决实际问题。
2. 实验目的本次实验的目的是通过设计实验、收集数据、进行统计分析，掌握应用统计学解决实际问题的方法和技巧。
具体来说，我们需要学习实验设计中的随机化原则和对照组设计，了解方差分析和回归分析的原理和应用，掌握使用统计软件进行数据分析的方法。
3. 实验过程在实验中，我们首先明确了研究问题，并设计了符合科学原则的实验方案。
然后，我们进行了数据的收集和整理工作，确保数据的质量和准确性。
接下来，我们运用所学的统计方法对数据进行分析，并得出了一些结论。
最后，我们将实验结果进行总结和归纳，并提出对实验过程的改进和对未来研究的展望。
4. 实验结果与分析通过对数据的分析，我们得出了一些有趣的结果。
首先，我们发现实验组和对照组在某个变量上存在显著差异，这说明我们的实验设计是有效的，并且实验结果是可靠的。
其次，通过方差分析和回归分析，我们得出了一些关键变量与结果变量之间的关联性，这为我们进一步分析和解释原因提供了线索。
5. 实验体会本次实验让我深刻认识到统计学在实际应用中的重要性和价值。
通过合理的实验设计和科学的数据分析，我们可以得出一些有价值的结论，并为决策提供科学依据。
同时，也让我意识到统计学方法的复杂性和技巧性，需要不断学习和熟练运用。
只有掌握了统计学的基本原理和技巧，才能正确地应用统计学解决实际问题。
6. 实验总结与展望通过本次实验，我对统计学的应用又有了更深入的了解和认识。
实验中我学习了实验设计和数据分析的基本方法，掌握了使用统计软件进行数据分析的技巧。
同时，我也认识到统计学的应用是一项持续的工作，需要不断更新知识和技能，并结合具体问题进行分析和解决。
在未来的研究中，我将进一步拓宽研究领域，深入学习和应用更加复杂的统计方法，提高自己的统计学水平。
学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获（精选24篇）
学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获（精选24篇）学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获篇1 统计学是我们班这个学期开设的课程，虽然只有短短一个学期的课程，但是通过这一学期的学习，我们对统计学应用领域及其内性和基本概念有了一个基本的了解，可以说，这一学期我的收获颇丰。
就统计学这门课程来说，了解到统计学是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析、处理数据并利用其进行推断的科学，只要有数据的地方，就会用到统计学;是研究如何用科学的方法收集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的规模、水平、速度、比例和效益，以反映其现象发展规律在一定时间、地点、条件的作用下，描述其现象数量之间的关系和变动规律。
其实这门学科有两大难点：统计有许多相似的概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。
对于公示不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是理解公示整体和每个符号的统计含义，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。
通过老师上课授教和课后不断的学习，对这两大难点已经克服。
结合到平时的工作学习，我能比较快的理解并能掌握统计学的一些知识。
我们学习统计学的目的是运用统计思想进行分析，在实践工作中，要善于利用统计的思维方式思考，在纷繁复杂的社会实践中，要学会发现数字、分析数字、并使用数字说话;掌握基本的统计方法，要掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法，能够阅读常规的统计报告，了解统计指标的含义，同时，能够自己处理常见的统计问题，锻炼统计的计算能力。
以上就是我的学习体会，我要树立终身学习的理念，不断学习，不断充实，积极探索，逐步成熟。
在日常的生活学习中，要学会自己运用统计学知识处理各种问题，为生活提供便利。
学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获篇2 本学期我们专业开设了《统计学原理》课程，通过近一个学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。
统计学读后感(共7篇)
统计学读后感（共7篇）刘柏松的《管理学原理》是一本比较经典的管理学著作，书的结构。
本书共有六篇，第一篇，总论，主要是介绍全篇的绪论，概述管理思想的行程和发展过程，管理规律和管理基本原理方法;第二篇，计划职能，确定组织目标和实现目标的途径;第三篇，组织职能，为组织的有效运行提供了可依托的基本结构框架；第四篇，人事职能，为组织的每一个方位找到合适的人，并通过考评、培训与开发使他们保留在本组织，为本组织服务；第五篇，领导职能，对组织中的人的因素的研究和管理。
第六篇，控制职能，与计划职能相连接，使管理过程形成一个循环过程。
一、对管理和管理者的认识、分析。
管理当然要从管理的定义和管理者讲起。
这本书对管理的概念是：一是职能意义上的管理概念，指管理职能或管理过程，如管理的计划、组织、人事、领导和控制职能。
二是制度意义上的管理概念，管理是指承担管理任务的人（即管理者）以及他们的活动和作用。
这个定义可以分成几个层次，第一，管理是各职能要素的简单相加。
第二，管理是不同的管理阶段组成的、以实现某一目标为目的的过程。
第三，管理是一个组织中的人们有效地利用资源以实现某一确定目标的过程。
第四，管理看成是一种活动。
但是对于概念，尤其是管理学而言，全世界恐怕有不下100种不同的定义，西方也没有定论，所以，概念这种东西是不宜深究的，理解他真正要说的就可以了，因为每一个定义都有它的侧重点，刘柏松强调的，或者说看重的，是说管理概念不断演进，具有的多样性特点，强调了管理的二重性，即管理的自然属性和社会属性。
二、学会沟通、努力学习、提高自己的综合素质。
社会中每一个人都离不开沟通。
沟通是人与人之间、人与群体之间信息（情感、观点、事件等等）的流通和传递。
沟通的途径多种多样，如口头语音、书面语言、肢体语言、音乐图画艺术语言等方式。
我们最常用的方法是语言沟通。
学会沟通，是建立良好人际关系的前提，是事业成功的保证。
我认为进行有效沟通应从以下几个方面入手：第一，做好准备。
统计学课程学习心得体会
统计学课程学习心得体会（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如总结计划、党团报告、合同协议、策划方案、演讲致辞、规章制度、条据文书、教学资料、作文大全、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!Moreover, our store provides various types of classic sample essays, such as summary plans, party and youth league reports, contract agreements, planning plans, speeches, rules and regulations, doctrinal documents, teaching materials, complete essays, and other sample essays. If you would like to learn about different sample formats and writing methods, please stay tuned!统计学课程学习心得体会应用统计学是一门较为灵敏的课程内容，应用统计学是一门科学研究如何根据事情的偶然性规律性来搜集、剖析、处理数据并充分利用其开展推论的科学合理。
应用统计学实验课报告心得体会
应用统计学实验课报告心得体会
在应用统计学实验课中，我学到了很多关于如何设计实验、收集数据、分析数据并做出结论的知识和技能。
在实验设计方面，我学会了如何控制变量、随机抽样、制定假设并选取合适的实验设计。
在数据收集方面，我学到了如何进行问卷调查、实地观察和实验测试等。
在数据分析方面，我学会了如何应用统计学方法对数据进行描述性分析和推论性分析。
最终，我学会了如何根据实验结果给出科学合理的结论。
通过这门实验课，我不仅掌握了具体的知识和技能，更重要的是学会了如何科学地观察和思考问题，如何进行合理的假设和推论，以及如何确保实验过程和结论的科学性和可靠性。
除此之外，我还深刻认识到了统计学在实际生活中的广泛应用。
在日常生活中，我们无时无刻不在接触和使用数据，而统计学在这个过程中发挥着重要作用。
通过应用统计学实验课，我对数据的收集、分析和解释也有了更加深入的认识。
总之，应用统计学实验课让我受益匪浅，不仅拓宽了我的知识面和视野，也让我更好地了解和应用统计学知识。
应用统计课程的学习感悟
应用统计课程的学习感悟这学期的课总体来说，还是有收获的。
大部分内容在本科的时候都接触过，但那时对这门课不是很感兴趣，所以没有用心去学，也因此损失很多。
这次学习这门课，给我的感觉和以往不一样。
王老师的课讲得很好，站在一定的高度上，把课程的知识点拎得很清，讲起来很有逻辑，环环紧扣，能带动学生的思维。
当然王老师带点冷幽默的讲课方式有种举重若轻的感觉，也很有吸引力。
这学期做了个关于可靠度分析的课题，所以对该课程带着几分兴奋与探究的态度来学，虽然对我的课题并无直接贡献，但也解决了一些以前不甚了解的问题。
这门课程的主要收获在于统计部分的几章内容，样本分布、参数的估计及检验、回归分析，这些内容有了更进一步的理解，解题也比较顺利。
但对于随机事件及其概率这块内容，似乎没有多少改观，总觉得自己缺少剖析问题的敏感性。
总的来说，对于概率统计方面的问题，我并不敢说能完全理解其中的定理、定义，很多我只能用数学的语言来阐述，但若换成白话我就不能完全将其讲清，所以我觉得可能还是自己的理解不够，缺乏统计学的直觉。
对于这门课程我觉得其实用性是很强的，但教学方式仍然是很传统的课堂教学，学生只是被动的接受学习，老师讲得再好，学生仍反应平平，缺乏积极性和创造性。
课程考核内容陈旧、方式死板，学习的目的只是为了应付考试，学生考试硬套知识，不善于结合实际背景对题目进行合理科学地分析和解释，考完就忘，不能将所学应用于实际。
对此，我觉得应作出几点改进：1、将基本知识和实际应用联系起来，激发学生的兴趣；2、增加案例教学内容，培养学生实践能力；3、将统计方法的教学与统计应用软件密切结合，提高学生动手能力。
最后，感谢老师的辛勤教学！自己再未来的学习与工作中也将充分做到学以致用。
学生： XXXX年XX月XX日。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
读书报告--读《Regional development assessment:A structural equation approach》一、文章的总体结构文章分为六个部分：第一部分为介绍。
主要介绍为对区域发展进行评估对欧盟的重要性，对目前各种区域评估方法的评价以及对评估方法提出的建议。
第二部分是描述数据，以及进行必要的描述性统计分析。
第三部分是统计方法和估计方法介绍。
第四部分是模型的规范性和结构模型的估计结果，同时也介绍了计算结构方程模型中潜变量得分的工具。
第五部分介绍了聚类分析的结果。
最后一部分为文章的总结。
二、文中对斯洛文尼亚和克罗地亚两国数据进行统计分析的过程。
本文旨在通过对斯洛文尼亚9个发展指标和克罗地亚11个发展指标的分析来对两国的发展状况进行评估，主要使用了结构方程，聚类分析及探索性因子分析等多元统计分析方法。
文中提出了基于结构方称的模型，这个结构模型使用各种发展区域当作潜变量建模，而且通过结构模型能够建立因果递归和非因果递归模型，同时，进行评估和拟合统计量的分析。
文中对两国发展指标的分析主要分为四个部分：1、对两国数据进行处理。
包括对两国原始数据使用塔方检验进行正态检测，根据检验结果对原始数据中其分布不是正态分布的转化为正态分布数据。
2、基于潜变量LISREL建立区域发展结构方程3、对模型的分析及估计结果4、聚类分析（一）对两国原始数据的预处理文章中数据的预处理方法是：首先对斯洛文尼亚和克罗地亚两国的原始数据进行正态性测试，结果显示除斯洛文尼亚的人均收入和就业率除外，两国其他指标均不服从正态分布。
因为文中对两国变量的分析希望使用高斯最大似然法进行分析，因而需要所分析的变量大致呈正态分布。
因而需要将两国原始数据中其分布不是正态分布的转化为正态分布数据，并通过塔方检验验证转化后的数据是否呈现正态分布。
转化的方式是：将一个样本在第j 个变量上的观测量表示为()12,,j j j jN X x x x =。
正态得分的计算过程如下：定义一个k 的不同样本值的向量，()'''12,,,k j j j jk X x x x =，这里k ≤N ，那么k X ⊆ X ，让i f 是ji x 的值在i x 中出现的频率，值得ji f ≥1. NSji x 的正态得分通过下面的公式计算得到： ()(),1/NSji ji j i ji x N f αα-⎡⎤=∅-∅⎣⎦这里的∅是标准高斯密度函数，α的定义如下：111,0,,1,2,...,1,,,i ji jt t i N f i k i k α--=-∞=⎧⎪⎛⎫⎪=Φ=-⎨ ⎪⎝⎭⎪⎪=∞=⎩∑其中1-Φ是标准高斯分布函数的逆。
对斯洛文尼亚和克罗地亚两国数据转化结果的塔方检验显示：转化后的数据均接受原假设，即，转化后的数据呈现正态分布。
标准化得分与原变量具有同样的的均值和方差。
（二）、基于潜变量LISREL 建立区域发展结构方程指定内生潜变量为η，外生潜变量为ξ，它们的观测值分别为y x 和，结构模型为：B ηηξζ=+Γ+其中η为内生潜变量向量，ξ为外生潜变量向量，ζ为潜误差向量，B 、Γ是系数矩阵。
内生潜变量的测量模型为y y ηε=Λ+外生潜变量的测量模型为：x x ξδ=Λ+其中：()1y q ⨯和()1x p ⨯是可观测变量向量，y Λ和X Λ是系数矩阵，ε和δ是前误差矩阵。
定义 'E ξξ⎡⎤≡Φ⎣⎦, 'E ζζ⎡⎤≡ψ⎣⎦, 'E εεε⎡⎤≡Θ⎣⎦,'E δδδ⎡⎤≡Θ⎣⎦, 'E εδεδ⎡⎤≡Θ⎣⎦模型的协方差阵是由三个单独的协方差阵组成的yy yx xy xx ∑∑⎛⎫∑= ⎪∑∑⎝⎭其中：yy ∑为内生潜变量观测指标的协方差阵yx ∑、xy ∑为内生潜变量与外生潜变量观测指标的协方差阵xx ∑为内生潜变量观测指标的协方差阵最大似然法模型参数的估计是通过最小多元高斯（差异）对数似然函数()()1ln ln F tr S S p q -=∑+∑--+得到的。
其中：P 和q 分别是内生潜变量和外生潜变量观测指标的数量。
()()()()()'111'''''1''',,y y y x x y x x I B I B I B I B εδεεδδ----⎛⎫⎡⎤Λ-ΓΦΓ+ψ-Λ+ΘΛ-ΓΦΛ+Θ ⎪⎣⎦∑= ⎪⎡⎤ ⎪ΛΦΓ-Λ+ΘΛΦΛ+Φ⎣⎦⎝⎭使用Lawley 和Maxwell 方法可以计算潜变量得分：y x ⎛⎫ ⎪⎝⎭ =00x y ηξΛ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪Λ⎝⎭⎝⎭+εδ⎛⎫ ⎪⎝⎭其中：0,,,0ya a a x y x x ηεξδξδΛ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫Λ≡≡≡≡ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪Λ⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 计算隐变量得分可以运用公式：1111222a a a UD VL V D U x ξ--'''≡ΛΘ其中：'UDU 是'a a a E ξξ⎡⎤Φ≡⎣⎦的奇异值分解, 'VLV 是1/21/2D UTBUD 矩阵的奇异值分解，a Θ为观测变量协方差矩阵误差（三）、对模型的分析及估计结果初步探索性因子分析显示斯洛文尼亚和克罗地亚都有4个潜在的发展层面，然而，因子分析结果并没呈现出简单模型，而是显示出复杂的因子载荷和因子间的高相关性，这表明因子间可能具是结构性或者因果联系。
因此，使用探索性因子分析提取简单结构以便进行更多初步描述分析在这种情况下可能是不适合的。
因子载荷结构可能因为模糊载荷和因子间的结构关系而变得复杂，这就要求要对模型进行检测，同时检测模型的拟合度以及模型的假设。
本文将指定一个斯洛文尼亚和克罗地亚简单的非递归结构模型123ηηη⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=121312323000000ββηβηη⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭+1121131γγξγ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭+123ζζζ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭这个模型假设四个发展层面每个由因子分析测量模型检测。
我们同样指定了两个国家的结构模型，可用数据显示在期待的测量模型中有一定的区别，尤其是斯洛文尼亚的内生测量模型，它的矩阵表达形式如下：1234567y y y y y y y ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭= ()()()()()()()3132142432351537110001000000100y y y y y y y λληλληηλλλ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭+ 1234567εεεεεεε⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 外生变量测量模型为12x x ⎛⎫ ⎪⎝⎭= ()()11121x x λξλ⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭+ 12δδ⎛⎫ ⎪⎝⎭内生测量模型潜在误差的协方差阵是对角阵，然而初步分析和测试指标显示放宽()42εθ上的零限制能够提够模型的拟合度。
因此指定εΘ矩阵为：εΘ=()()()()()()()()112233424455667700000000000000000000εεεεεεεεθθθθθθθθ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 需要注意的是()42εθ是农业人口份额和就业率指标之间的剩余相关。
()42εθ参数的估计值导致塔方检验从108显著下降值67.22.最终外生测量模型潜在误差的协方差矩阵被表示为对角阵：δΘ=()()112200δδθθ⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭ 如上说述，检验结果为：2χ检验值为67.22，拟合优度为0.927，标准均方根为0.057，可以看出分析结构与数据有很好的拟合度。
而且估计的模型没有显著的修改指标和为模型化的剩余相关。
克罗地亚的内生测量模型的矩阵表示为：1234567ˆˆˆˆˆˆˆy y y y y yy ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=()()()()()()()()()212231125152362638183100000010000010y y y y y y y y y λλληηλληλλλλ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭+1234567εεεεεεε⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 外生测量模型的矩阵表示为：123ˆˆˆx x x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=()()11311x x λλ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1ξ+123δδδ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭内生测量模型的误差协方差矩阵是对角阵，外生测量模型的误差协方差矩阵最初表示为：δΘ=()()()112233000δδδθθθ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 当放宽对()31δθ的零限制后，对δΘ矩阵的从新估计的矩阵表示为：δΘ=()()()()1122313300δδδδθθθθ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 这使得2C 有88.65显著下降至75.57。
通过比较两个国家的结构模型，可以看出社会因素对经济的影响是积极的，有利的，高度显著的。
结构因子对经济的影响在斯洛文尼亚是积极显著的，而在独立电影就的影响就小已写，或者是消极的。
另一个不同之处是地理因素的影响。
表面上看，地理因素似乎对斯洛文尼亚的结构层次的影响的消极的，对克罗地亚的影响是积极的，而对经济层次的的影响上看，它对斯洛文尼亚的影响是显著积极地，而对克罗地亚的影响是不显著的。
地理因素对两国社会层次的影响也是不同的。
两国的内生测量模型在农业人口份额和就业率上有着重要的差异，这个差异很可能是因为两国经济因素结构作用的不同迹象引起的。
（四）聚类分析的得分，就可以进行聚类分析，将具有相似特点的自治区分为几个通过计算潜变量ai小组。
首先使用Ward聚类程序确定类的数量和类中心。
接着使用快速聚类法以Ward聚类发确定的类中心作为初始类中心。
分析结果显示，第一类为各个指标都具有较好的均值的自治区，是最发达的自治区类，第三类正好相反，是最不发达的自治区类。
第二类为中等发达自治区。
除此之外，也可以用每个发展区域的潜变量得分来给每个类中的自治区排序，这对是否将某个自治区列入区域补助资金范围提供有价值的信息。
三、对文章的总结以及心得体会本文提出了一个基于结构模型的区域发展评估的多元统计框架，同时展示了如何使用聚类分析获取地与发展分类。
这个模型比以前所采用的方法具有一些重要的优点：1、模型考虑了分布问题，这使得更强大的推理工具能够得到使用。
2、能够建立前在发展层次的结构关系模型，并对模型和估计参数的假设进行检测。
3、允许在测量模型中有潜变量的复杂的因子载荷结构，也能够对这个结构进行验证。
4、能够计算潜变量得分。
除此之外这些方法能够直接与非参数分类工具，例如聚类分析结合使用，从而能够对区域单元的发展水平进行分类。