多元统计学SPSS实验报告一
多元统计分析实验指导书——实验一均值向量和协方差阵检验
实验一SPSS软件的基本操作与均值向量和协方差阵的检验【实验目的】通过本次实验，了解SPSS的基本特征、结构、运行模式、主要窗口等，了解如何录入数据和建立数据文件，掌握基本的数据文件编辑与修改方法,对SPSS有一个浅层次的综合认识。
同时能够掌握对均值向量和协方差阵进行检验。
【实验性质】必修，基础层次【实验仪器及软件】计算机及SPSS软件【实验内容】1.操作SPSS的基本方法(打开、保存、编辑数据文件)2.问卷编码3.录入数据并练习数据相关操作4.对均值向量和协方差阵进行检验，并给出分析结论。
【实验学时】4学时【实验方法与步骤】1.开机2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS3.认识SPSS数据编辑窗、结果输出窗、帮助窗口、图表编辑窗、语句编辑窗4.对一份给出的问卷进行编码和变量定义5.按要求录入数据6.练习基本的数据修改编辑方法7.检验多元总体的均值向量和协方差阵8.保存数据文件9.关闭SPSS，关机。
【实验注意事项】1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。
2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。
3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意，禁止使用移动存储器。
4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换，应报指导教师或实验室管理人员同意。
5.上机时间，禁止使用计算机从事与课程无关的工作。
【上机作业】1.定义变量：试录入以下数据文件，并按要求进行变量定义。
表1学号姓名性别生日身高（cm）体重（kg）英语（总分100分）数学（总分100分）生活费（$代表人民币）200201 刘一迪男1982.01.12 156.42 47.54 75 79 345.00 200202 许兆辉男1982.06.05 155.73 37.83 78 76 435.00 200203 王鸿屿男1982.05.17 144.6 38.66 65 88 643.50 200204 江飞男1982.08.31 161.5 41.68 79 82 235.50 200205 袁翼鹏男1982.09.17 161.3 43.36 82 77 867.00 200206 段燕女1982.12.21 158 47.35 81 74200207 安剑萍女1982.10.18 161.5 47.44 77 69 1233.00 200208 赵冬莉女1982.07.06 162.76 47.87 67 73 767.80 200209 叶敏女1982.06.01 164.3 33.85 64 77 553.90 200210 毛云华女1982.09.12 144 33.84 70 80 343.00200211 孙世伟男1981.10.13 157.9 49.23 84 85 453.80200212 杨维清男1981.12.6 176.1 54.54 85 80 843.00男1981.11.21 168.55 50.67 79 79 657.40 200213 欧阳已祥200214 贺以礼男1981.09.28 164.5 44.56 75 80 1863.90200215 张放男1981.12.08 153 58.87 76 69 462.20200216 陆晓蓝女1981.10.07 164.7 44.14 80 83 476.80200217 吴挽君女1981.09.09 160.5 53.34 79 82200218 李利女1981.09.14 147 36.46 75 97 452.80200219 韩琴女1981.10.15 153.2 30.17 90 75 244.70200220 黄捷蕾女1981.12.02 157.9 40.45 71 80 253.00要求：1）变量名同表格名，以“（）”内的内容作为变量标签。
多元统计分析 实验报告
多元统计分析实验报告1. 引言多元统计分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
在实验中，我们使用了多元统计分析方法来探索一组数据中的变量之间的关系。
本报告将介绍我们的实验设计、数据收集和分析方法以及结果和讨论。
2. 实验设计为了进行多元统计分析，我们设计了一个实验，收集了一组相关变量的数据。
我们选择了X、Y和Z这三个变量作为我们的研究对象。
为了获得准确的结果，我们采用了以下实验设计：1.确定研究目的：我们的目标是探索X、Y和Z之间的关系，并确定它们之间是否存在任何相关性。
2.数据收集：我们通过调查问卷的方式收集了一组数据。
我们请参与者回答与X、Y和Z相关的问题，以获得关于这些变量的定量数据。
3.数据整理：在收集完数据后，我们将数据进行整理，将其转化为适合多元统计分析的格式。
我们使用Excel等工具进行数据整理和清洗。
4.数据验证：为了确保数据的准确性，我们对数据进行验证。
我们检查数据的有效性，比较数据之间的一致性，并排除任何异常值。
3. 数据分析在数据收集和整理完毕后，我们使用了一些常见的多元统计分析方法来分析我们的数据。
以下是我们使用的方法和步骤：1.描述统计分析：我们首先对数据进行了描述性统计分析。
我们计算了X、Y和Z的均值、标准差、最大值和最小值等。
这些统计量帮助我们了解数据的基本特征。
2.相关性分析：接下来，我们进行了相关性分析，以确定X、Y和Z之间是否存在相关关系。
我们计算了变量之间的相关系数，并绘制了相关系数矩阵。
这帮助我们确定变量之间的线性关系。
3.回归分析：为了更进一步地研究X、Y和Z之间的关系，我们进行了回归分析。
我们建立了一个多元回归模型，通过回归方程来预测因变量。
同时，我们还计算了回归系数和R方值，以评估模型的拟合度和预测能力。
4. 结果和讨论根据我们的实验设计和数据分析，我们得出了以下结果和讨论：1.描述统计分析结果显示，X的平均值为x，标准差为s；Y的平均值为y，标准差为s；Z的平均值为z，标准差为s。
统计学实验SPSS实习报告
统计学实验SPSS实习报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验的目的：1。
掌握数据集中趋势和离中趋势分析方法2.熟悉掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别.实验内容：（1)Frequencies过程（2)Descriptives过程（3)Expiore 过程（4)Croostabs过程一、数据和输入与保存频率[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav实验数据的统计量数目为21 实际检验统计量数目为21 全部检验。
统计量时间分组N 有效21缺失0该组检验是我根据软件数据，依据年限的不同分为了一共4组数据的时间分组数据，从而大大的减少了数据的分析复杂性。
最后得出的时间分组的表格如下。
时间分组频率百分比有效百分比累积百分比有效1980以下 3 14.3 14.3 14.31980到1990 10 47.6 47.6 61.91990到1995 5 23.8 23.8 85.71995以上 3 14.3 14.3 100.0合计21 100.0 100.0描述统计分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav有表格可以看出数据数目一共21个有小数据21个，其中极小值为1.00极大值为4.00.均值为2.3810.我们是以时间分组的一组描述数据量，既可以得出下列的数据分析表格。
如下为数据的执行命令。
EXAMINE VARIABLES=时间分组/PLOT BOXPLOT STEMLEAF/COMPARE GROUPS/STATISTICS DESCRIPTIVES/CINTERVAL 95/MISSING LISTWISE/NOTOTAL.数据的游览分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav描述统计量标准误时间分组均值 2.3810 .20090均值的 95% 置信区间下限 1.9619上限 2.80005% 修整均值 2.3677中值 2.0000方差.848标准差.92066极小值 1.00极大值 4.00范围 3.00四分位距 1.00偏度.387 .501峰度-.456 .972 时间分组时间分组 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf3.00 1 . 000.00 1 .10.00 2 . 0000000000.00 2 .5.00 3 . 00000.00 3 .3.00 4 . 000Stem width: 1.00Each leaf: 1 case(s)CROSSTABS/TABLES=时间分组 BY 消费性支出（元）/FORMAT=AVALUE TABLES/CELLS=COUNT/COUNT ROUND CELL.交叉表[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav计数最后实验总结：在该组的实验中，我们利用的是spss软件来实现的一系列的数据分析与统计，我们选择的是数据中以自己独立的时间分组来实现数据的整理以及一系列的数据处理，最后得出了上面的一系列内容，这次实验内容我学到了很多，也从中学习到了spss软件的实际操作。
【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告
【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告一、实验目的1．掌握判别分析的基本原理和应用方法；2．掌握SPSS软件进行判别分析的具体操作；3．通过一个实例，学习如何运用判别分析对指标进行判别。
二、实验内容三、实验原理1．判别分析基本原理：判别分析（Discriminant Analysis），是一种统计学中的分类技术，它是对变量进行归类的技术。
判别分析是用来确定一个对象或自变量集合属于哪一个预设类型或者组别的过程。
判别分析能够生成一个函数，将数据点映射到特定的类型上。
判别分析的应用领域非常广泛，主要应用于以下领域：（1）股票市场（预测股价的涨跌与时间、公司发展情况等因素的关系）；（2）医学（区分疾病、患者状态等）；（3）市场调查（确定客户类型、产品或服务喜好）；（4）产业分析（区分有助于产品销售的市场决策因素）；（5）经济学（预测月度或季度的经济指标）。
3．判别分析的主要应用步骤：（1）建立模型：首先选择和收集数据，将收集的数据分为训练集和测试集；（2）训练模型：使用训练数据建立模型；（3）评估模型：通过模型诊断来评估建立的模型的好坏；（4）应用模型：对新的数据建立模型并进行预测。
四、实验过程1. 上机操作：1）打开SPSS软件，加载数据文件；2）选择分类变量和连续变量；3）选择训练数据集；4）建立模型；5）预测实验数据集。
2. 操作步骤：SPSS分析的步骤如下：1）将数据输入SPSS软件，确保数据格式正确；2）选择Analyse- Classify- Discriminant；3）有两种不同的分类变量，单分类或多分类，如果你要解释一个特定的分类变量，选择单分类。
如果你不确定哪个分类变量最适合，请尝试不同的选项；4）选择两个或更个你认为与指定分类变量相关的连续变量；5）选择要用于判别分析的数据集；6）确定分类变量分类比率。
这可以在设置选项中完成；7）点击OK，开始进行分析；8）评估结果，包括汇总、判别函数、方差-方差贡献、判别矩阵；五、实验结果选取鸢尾花数据，经过训练，得到如下表所示的结果。
多元统计课程实验报告
一、实验背景随着社会经济的发展和科学技术的进步，数据量日益庞大，如何从大量数据中提取有价值的信息，成为统计学研究的热点问题。
多元统计分析作为统计学的一个重要分支，通过对多个变量之间的关系进行分析，为决策者提供有力的数据支持。
本实验旨在通过实际操作，让学生熟练掌握多元统计分析方法，提高数据分析能力。
二、实验目的1. 掌握多元统计分析的基本概念和方法；2. 学会运用多元统计分析方法解决实际问题；3. 提高数据分析能力，为后续课程打下坚实基础。
三、实验内容本次实验以某城市居民消费数据为例，运用多元统计分析方法对其进行分析。
四、实验步骤1. 数据导入首先，将实验数据导入统计软件（如SPSS、R等）。
本实验采用SPSS软件，数据集包含以下变量：（1）收入（y）：居民年收入；（2）教育程度（x1）：居民最高学历；（3）年龄（x2）：居民年龄；（4）家庭人口（x3）：家庭人口数量；（5）住房面积（x4）：家庭住房面积。
2. 描述性统计分析对数据集进行描述性统计分析，包括各变量的均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 相关性分析运用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等方法，分析变量之间的相关关系。
4. 主成分分析运用主成分分析方法，提取主要成分，降低数据维度。
5. 聚类分析运用K-means聚类分析方法，将居民划分为不同的消费群体。
6. 随机森林回归分析运用随机森林回归分析方法，预测居民收入。
五、实验结果与分析1. 描述性统计分析根据描述性统计分析结果，可知居民年收入、教育程度、年龄、家庭人口、住房面积的平均值、标准差、最大值、最小值等。
2. 相关性分析通过相关性分析，发现收入与教育程度、年龄、家庭人口、住房面积之间存在显著的正相关关系。
3. 主成分分析根据主成分分析结果，提取出两个主成分，累计方差贡献率为84.95%，可以解释大部分的变量信息。
4. 聚类分析通过K-means聚类分析，将居民划分为3个消费群体。
应用多元统计分析实验报告
多元统计分析实验报告学院名称理学院专业班级应用统计学14-2学生姓名张艳雪学号201411081051工资、受教育年限、初始工资和工作经验资料如下表所示： 设职工总体的以上变量服从多元正态分布，根据样本资料利用 SPSS 软件求出均注 1：最大似然估计公式为： μˆ = X = ∑ ∑ (X i - X )(X i - X )' ； ˆ第一章 多元正态分布1.1 从某企业全部职工中随机抽取一容量为 6 的样本，该样本中个职工的目前值向量和协方差矩阵的最大似然估计。
1 n n i =1 X i ， Σ = 1 nn i =1一．SPSS 操作步骤：第一步：利用 spss 建立数据集第二步：分析--描述统计--描述 计算样本均值向量 第三步：分析--相关--双变量计算样本协方差阵与样本相关系数二．输出结果：⎪ μ= 37125 ⎪ 152.50⎪ ⎛ 352068000 12500 -110677500 102000 ⎫= -110677500 - 86250 2192793750 691125 ⎪16695.1⎪⎭ ∑ X i，∑ (X i - X )(X i - X )'ˆ三．实验结果分析：样本均值为样本的协方差∑⎪⎪如此就可以按照极大似然估计方程：1 nΣ =n i =1得出均值向量与协方差向量的最大似然估计结果。
μ=X=1nn i=1ˆ第三章聚类分析3.1下表是15个上市公司2001年的一些主要财务指标，使用系统聚类法和K－均值法利用SPSS软件分别对这些公司进行聚类，并对结果进行比较分析。
公司编号净资产收益率每股净利润总资产周转率资产负债率流动负债比率每股净资产净利润增长率总资产增长率111.090.210.0596.9870.53 1.86-44.0481.99211.960.590.7451.7890.73 4.957.0216.11300.030.03181.99100-2.98103.3321.18411.580.130.1746.0792.18 1.14 6.55-56.325-6.19-0.090.0343.382.24 1.52-1713.5-3.366100.470.4868.486 4.7-11.560.85710.490.110.3582.9899.87 1.02100.2330.32811.12-1.690.12132.14100-0.66-4454.39-62.759 3.410.040.267.8698.51 1.25-11.25-11.4310 1.160.010.5443.7100 1.03-87.18-7.411130.220.160.487.3694.880.53729.41-9.97128.190.220.3830.31100 2.73-12.31-2.771395.79-5.20.5252.3499.34-5.42-9816.52-46.821416.550.350.9372.3184.05 2.14115.95123.4115-24.18-1.160.7956.2697.8 4.81-533.89-27.74一、实验原理:1.系统聚类的基本思想是：首先，每个样品（或变量）先聚成一类，然后，选择距离公式计算类与类之间的距离，把距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，该过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中，最后，所有的样品（或变量）聚成一类。
spss上机实验报告范文
spss上机实验报告范文华东理工大学2022–２017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专业姓名学号组名/组号实验时间实验地点指导教师实验目的/要求2、熟练应用SPＳS输出描述统计量和绘制统计图。
实验内容1、对“eｍpｌoyeｅdata.ａｖ”进行数据整理，并分别给出三种工作类别(ｊobcat）的薪水（alａry）的描述统计量(均值、方差等)。
2、对第１章的习题４进行描述统计分析。
实验总结教师批阅：实验成绩：教师签名:日期:实验报告正文:实验１.1数据整理(一)对“employeedaｔa．aｖ”进行数据整理观察量排序(ｂaeｄoncｕrrent ｓalａry)变量值排序（baｓeｄoｎcurreｎtｓalarｙ: rａlary）计算新的变量(ｉncrementaｌａlａry＝cｕrrｅｎｔalary- begiｎningalary）拆分数据文件（baｓedongendｅr）结论：Tｈere ａre215femalｅemｐloyeeｓand ２５9maleｅmｐloyｅｅ.分类汇总(breａkｖariabｌe: geｎder; funcｔion:mｅaｎ）结论：Theaverａge currenｔalarｙoｆfemaｌei2６０３1．９2.Ｔheavｅｒagecurrentaｌary ofmaleiｓ4１441.7８.(二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量实验２.２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(某1）的均值为-0．0９12;净资产收益率(某２）的均值为-0.0378;总资产报酬率(某3)的均值为－０.02９４；销售净利率（某4)的均值为-0．４284;主营业务增长率(Ｘ5)的均值为0．6334;净利润增长率(某6）的均值为0.7797.2）协方差阵结论:矩阵共六行六列，显示了每股收益(某1）、净资产收益率(某2)、总资产报酬率（某3)、销售净利率(某4）、主营业务增长率(某5)和净利润增长率(某6）的协方差。
SPSS多元统计分析实验报告
实 验 课名称：SPSS统计分析
实验项目名称：多元线性回归分析
专 业 名 称：统计学
班 级：
学 号：
学 生 姓 名：
教 师 姓 名：
2014年12月20日
组别同组同学
实验日期2014年12月20日 实验名称多元统计分析
一、实验名称：
多元统计分析
二、实验目的和要求：
通过运用SPSS软件的多元统计分析揭示主管性格与雇员对其整体满意度之间的关系掌握多元统计分析的原理及建模过程。
六、实验结果与分析
通过以上建模和检验过程，最后得到的符合实际且具有统计意义的方程为：Y=0.78X1，即雇员对主管的满意程度只与主管处理雇员的抱怨有关，且成正相关。
七、讨论和回答问题及体会：
1.通过学习，我掌握了多元线性回归的基本原理和步骤，并学会运用SPSS软件进行处理该类问题和比较熟练地分析结果。
设随机变量y与一般变量x1,x2……xk的线性回归模型为：
y=β0+β1*x1+β2*x2+……+βk*xk+ε
其中β0，β1，β2……+βk是k+1个未知参数，β0称为回归常数，β1，β2……+βk称为回归系数，y称为被解释变量；x1,x2……xk称为解释变量。通过最小二乘法估算出各系数，并测定方程的拟合程度、检验回归方程和回归系数的显著性，得到最后的方程。
3运用SPSS软件进行多元分析对模型进行整理，比较调整的R系数、方差分析表、回归分析结果（各系数机器t检验等）、共显性检验等统计方法，得出结果。
四、实验仪器与设备：
SPSS软件、兼容SPSS软件的电脑一台、老师给的数据素材。
五、实验原理：
多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一员线性回归模型类似，计算公式如下：
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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
结论：6*6的表格显示了每股收益（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）之间的关系。
5）多维箱线图
结论：X1, X2中各出现一个异常值。