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B737机型介绍

多元统计分析 课程论文.doc

HUNAN UNIVERSITY 课程论文 论文题目:有关我国居民消费因素的分析指导老师: 学生名字: 学生学号: 专业班级:经济统计 学院名称: xxx学院

目录 概述 (1) 一、引言 (2) 二、数据概述系 (2) 三、分析方法 (3) 四、数据分析 (3) (一)相关分析 (3) (二)因子分析 (10) (三)聚类分析 (15) 五、分析与建议 (18) 六、心得体会 (19) 参考文献 (20)

有关我国居民消费因素的分析 概述 生活离不开消费,随着社会发展,生活水平提高,消费也在逐渐变化,并且随着经济发展,各个地区的发展水平的差异,消费也产生了不同的变化,此篇论文主要目的是利用多元统计的方法,借助spss软件,对我国31个地区的居民消费情况进行分析。了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。并且通过因子得分,计算并排列出消费因素的综合得分,最后通过聚类分析,对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类,进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。

一.引言 消费在宏观经济学中,指某时期一人或一国用于消费品的总支出。与经济活动有着密不可分的关系,消费作为社会再生产的最终阶段,是生产者生产产品的目的和导向。如果没有了消费,生产的存在也会变得毫无意义,消费促进了生产,给生产带来了源动力。消费者的消费需求,也推动了生产的发展。并且消费促进了货币流通,提供了就业岗位,降低失业率,拉动了经济增长,最终有助于提高人民的生活水平。消费是国民经济保持增长的动力,只有拉动消费需求的增长,才能促进投资,促进产业结构的调整、宏观经济的增长,满足人民的物质生活的需求,实现生活水平的提高。 故消费和生活水平有着密切的关系,从而,通过对我国居民消费水平的分析,不但可以直观了解到我国总的消费趋向,各地区不同的消费主导因素,还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。统计年鉴中的八项指标:食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。囊括了居民消费的全部项目,居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。再通过分析和整合,最终可以大致分析我国总体的消费倾向以及各个地区的异同点。再结合文献资料了解分析产生异同的原因,进而对我国的总体消费水平做一个最终概括。 二.数据概述 数据来源:2015年《中国统计年鉴》 指标:

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

多元统计分析重点归纳.归纳.docx

多元统计分析重点宿舍版 第一讲:多元统计方法及应用;多元统计方法分类(按变量、模型、因变量等) 多元统计分析应用 选择题:①数据或结构性简化运用的方法有:多元回归分析,聚类分析,主成分分析,因子分析 ②分类和组合运用的方法有:判别分析,聚类分析,主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有:多元回归,主成分分析,因子分析, ④预测与决策运用的方法有:多元回归,判别分析,聚类分析 ⑤横贯数据:{因果模型(因变量数):多元回归,判别分析相依模型(变量测度):因子分析,聚类分析 多元统计分析方法 选择题:①多元统计方法的分类:1)按测量数据的来源分为:横贯数据(同一时间不同案例的观测数据),纵观数据(同样案例在不同时间的多次观测数据) 2)按变量的测度等级(数据类型)分为:类别(非测量型)变量,数值型(测量型)变量 3)按分析模型的属性分为:因果模型,相依模型 4)按模型中因变量的数量分为:单因变量模型,多因变量模型,多层因果模型 第二讲:计算均值、协差阵、相关阵;相互独立性 第三讲:主成分定义、应用及基本思想,主成分性质,主成分分析步骤 主成分定义:何谓主成分分析 就是将原来的多个指标(变量)线性组合成几个新的相互无关的综合指标(主成分),并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。 主成分分析的应用 :(1)数据的压缩、结构的简化;(2)样品的综合评价,排序 主成分分析概述——思想:①(1)把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换,转换为一组不相关的变量Y1,Y2,…YP 。(2)在这种变换中,保持变量的总方差(X1,X2,…Xp 的方差之和)不变,同时,使Y1具有最大方差,称为第一主成分;Y2具有次大方差,称为第二主成分。依次类推,原来有P 个变量,就可以转换出P 个主

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 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。 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2 , 第二部分摘要给出了惯量,卡方值以及每一维度所解释的总惯量的百分比信息。总惯量为0.189,卡方值为228.193 ,有关系式228.193=0.189*1205,由此可以清楚的看到总惯量和卡方的关系。Sig.是假设卡方值为0成立的概率,它的值几乎为0说明列联表之间有较强的相关性。表注表明的自由度为(5-1)*(5-1)=16。惯量部分是四个公共因子分别解释总惯量的百

分比。 表4 第三部分的结果是在对应分析中点击Statistics按钮,进入Statistics对话框,选中Row profiles和Column profiles 交友程序运行所得到的。 表6

第四部分是概述行点和概述列点,是对列联表行与列各状态有关信息的概括. 其中质量是行与列的边缘概率,也就是PI 与PJ 。惯量是每一行(列)与其重心的加权距离平方,可以看到II=IJ=0.189。由概述行点表可知变量degree 的状态Less than HS 和Bachelor 在第一维度中贡献较大分别为0.399和0.406。状态Less than HS 对第二维度贡献最大为0.416。概述列表可知变量padeg 的状态LT High School 在第一维度贡献最大为0.432。状态High School 对第二维度贡献最大为0.559。 第五部分是degree 各状态和paged 各状态同时在一张二维表上的投影. 由图可以看到父亲初中的教育程度、高中的教育程度与孩子的教育程度有较强的关联性。 表1

多元统计分析方法

多元统计分析概述 目录 一、引言 (3) 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (3) 1.多元统计分析方法的研究对象 (3) 2.多元统计分析方法的主要内容 (3) 三、各种多元统计分析方法 (3) 1.回归分析 (3) 2.判别分析 (6) 3.聚类分析 (8) 4.主成分分析 (10) 5.因子分析 (10) 6. 对应分析方法 (11) 7. 典型相关分析 (11) 四、多元统计分析方法的一般步骤 (12) 五、多元统计分析方法在各个自然领域中的应用 (12) 六、总结 (13) 参考文献 (14) 谢辞 (15)

一、引言 统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段,是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称,是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中,我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述,并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (一)多元统计分析方法的研究对象 由于大量实际问题都涉及到多个变量,这些变量又是随机变量,所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广,也包括多个随即便量特有的一些问题,多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。 现实生活中,受多个随机变量共同作用和影响的现象大量存在。统计分析中,有两种方法可同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和研究。一种方法是把多个随机变量分开分析,一次处理一个随机变量,分别进行研究。但是,这样处理忽略了变量之间可能存在的相关性,因此,一般丢失的信息太多,分析的结果不能客观全面的反映整个问题,而且往往也不容易取得好的研究结论。另一种方法是同时对多个随机变量进行研究分析,此即多元统计方法。通过对多个随即便量观测数据的分析,来研究随机变量总的特征、规律以及随机变量之间的相互关系。所以,多元统计分析是研究多个随机变量之间相互依赖关系及内在统计规律的一门统计学科。 (二)多元统计分析方法的主要内容

多元统计分析对应分析

多元统计分析对应分析集团标准化小组:[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]

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 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。 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:

Junior College11128325 Bachelor64374718121 Graduate3223271671 有效边际19363275206991205 0.189,卡方值为228.193 ,有关系式228.193=0.189*1205,由此可以清楚的看到总惯量和卡方的关系。Sig.是假设卡方值为0成立的概率,它的值几乎为0说明列联表之间有较强的相关性。表注表明的自由度为(5-1)*(5-1)=16。惯量部分是四个公共因子分别解释总惯量的百分比。

Highest Degree Less than HS High school Junior college Bach elor Grad uate 有效 边际 LT High School .277.547.052.080.044 1.00 High School .064.584.080.186.087 1.00 Junior College .040.440.080.320.120 1.00 Bachelor .050.355.058.388.149 1.00 Graduate .042.310.042.380.225 1.00 质量.160.524.062.171.082表5 列简要表 Father's Highest Degree R's Highest Degree Less than HS High school Junior college Bach elor Grad uate 质量 LT High School.808.487.387.218.253.467 High School.140.392.453.383.374.353 Junior College.005.017.027.039.030.021 Bachelor.031.068.093.228.182.100 Graduate.016.035.040.131.162.059 有效边际1.000 1.000 1.000 1.00 1.00 第三部分的结果是在对应分析中点击Statistics按钮,进入Statistics对话框,选中Row profiles和Column profiles 交友程序运行所得到的。 表6 概述行点a Father 's Highest Degree 质 量维中的得分惯 量 贡献 12点对维惯量维对点惯量 1212总 计 LT High School .46 7 - .608 .18 8 .07 2 .43 2 .10 .96 3 .03 7 1.0 00 High School .35 3 .26 9 - .509 .02 5 .06 4 .55 9 .40 6 .59 3 .99 9 Junior College .02 1 .78 6 .00 7 .00 5 .03 2 .00 .96 5 .00 .96 5 Bachel or .10 1.0 19 .47 6 .04 6 .26 1 .13 9 .90 1 .08 .98 1 Gradua te .05 9 1.1 99 .74 9 .04 .21 1 .20 2 .83 8 .13 4 .97 1

多元统计分析对应分析

多元统计分析对应分析Last revision on 21 December 2020

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 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: 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 Less than HS High school Junior college Bach elor Grad uate 有效 边际 LT High School156308294525563 High School27248347937425 Junior College11128325 Bachelor64374718121 Graduate3223271671有效边际19363275206991205 表2 ,

表3 第二部分摘要给出了惯量,卡方值以及每一维度所解释的总惯量的百分比信息。总惯量为,卡方值为,有关系式=*1205,由此可以清楚的看到总惯量和卡方的关系。Sig.是假设卡方值为0成立的概率,它的值几乎为0说明列联表之间有较强的相关性。表注表明的自由度为(5-1)*(5-1)=16。惯量部分是四个公共因子分别解释总惯量的百分比。 表4 行简要表 Father's Highest Degree R's Highest Degree Less than HS High school Junior college Bach elor Grad uate 有效 边际 LT High School.277.547.052.080.044 High School.064.584.080.186.087 Junior College.040.440.080.320.120 Bachelor.050.355.058.388.149 Graduate.042.310.042.380.225质量.160.524.062.171.082 表5

多元统计分析方法概述

多元统计分析方法概述 目录 引言………………………………………………………………第四页多元线性回归方法原理简介……………………………………第四页多元线性回归案例叙述分析……………………………………第四页多元线性回归分析方法在社会的应用…………………………第八页聚类分析方法原理简介…………………………………………第八页聚类分析案例叙述分析…………………………………………第八页聚类分析方法在社会的应用……………………………………第十页主成份分析方法原理简介………………………………………第十页主成份分析案例叙述分析……………………………………第十一页主成份分析方法在社会的应用………………………………第十四页因子分析方法原理简述………………………………………第十四页因子分析案例叙述分析………………………………………第十四页因子分析方法在社会的应用…………………………………第十七页偏最小二乘回归分析方法原理简介…………………………第十八页偏最小二乘回归分析案例叙述分析…………………………第十九页偏最小二乘回归分析方法在社会的应用…………………第二十一页总结…………………………………………………………第二十一页参考文献……………………………………………………第二十二页谢辞…………………………………………………………第二十三页

摘要 本文主要概述了多元统计分析的各个方法,然后在后面介绍了多 元统计分析方法在社会生活等方面的实际案例以及分析。并由案例分 析找出各个统计分析方法的对应使用领域。 关键词 多元统计分方法回归分析聚类分析因子分析主成份分 析偏最小二乘回归分析因素股市模型财务 Summary The Chemometrics includes chemical experimental design and optimization (such as orthogonal design, simplex method and variance analysis), chemical pattern recognition (such as clusters, PCA, k-nearest neighbour analysis, SIMCA and ANN), multi-variance calibration (such as MLR, CLS, PCR and PLS) and spectrum analysis (Such as ITTFA, EFA and FSWEFA), signal processing (such as filtering, smoothing, derivation and convolution). keyword multivariate statistical analysis method regression analysis cluster analysis factor analysis principal component analysis linear least squares estimate complication equity

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