完整版多元统计分析实例汇总Word文档下载推荐.docx
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9.55
72.59
57.45
4L46.13
0.26
2966.72
99.75
1226.13
1235.4
14541.03
L35
1229.3&
142.L4
549・01
637.05
22747.83
0.54
1867.G4
209.5
1119.73
334.43
1E134.35
1.39
1263.71
256.45
^81.23
903.36
11S21.38
(X?
3
1003.21
22S.91
7S2.es
333.06
gggg.3i
1.57
3960.62
107*01
2285.22
12G7.07
mea.iq
L64
3958.95
140.85
2255.ei
86.4
12980.72
1.62
2438.06
100.05
1334.04
626.23
10313.13
LT1
2S51.^9
259.97
1483.E8
即994
8904.32
1.22
2229.2T
222,74
1134,14
914,05
S516.72
0.53
1724
245.56
1072.77
331.74
11851.56
1.37
460.72
137.35
214.14
236.27
113S7.05
0.33
341.S1
43胡S
4539
躬.99
12295.T4
L29
2764.9
151.5
2269.E5
153.77
13759.17
1.14
364.S&
541勺
^21.55
2&
21
11957.31
LIS
1398.IT
225.S3
912.9?
63.1
IWO.92
1.6
53.39
2.5B
59.02
0.22
52935.OT
L39
1526.23
58.44
593.72
14”61
12273.06
1.52
9S4.24
20.07
231.72
1.8
1948E・44
2.72
117.09
4.5?
137.03
a56
21919.铀
L33
240.4&
9.77
105.72
13.36
24265.19
3・69
1675
43.04
^85.37
15.26
35070.31
5*76
.聚类法
设定4个群聚,采用了系统聚类法.下表为SPSS分析之后的结果.
聚类表
阶
群集组合
首次出现阶群集
群集1
群集2
系数
下一阶
1
5
7
226.381
13
2
9
1715.218
C
J
22
24
1974.098
4
29
5392.690
6
30
6079.755
11120.902
8
21528.719
11
26
23185.444
14
12
20
26914.251
19
10
27
31
35203.443
28
50321.121
65624.068
25
114687.756
17
21
169600.075
15
18
188500.814
16
204825.463
268125.103
23
387465.457
425667.984
459235.019
499195.430
559258.810
708176.881
854998.386
1042394.608
1222229.597
1396048.280
1915098.014
3086204.552
6791755.637
152025
Label
Num
^^"
—————————+—————————+—————————+—————————+—————————^^"
内蒙
-+
吉林
云南
-+-+
江西
-++-+
陕西
-+-+|
新疆
安徽
-+-+11
广西
—++—++———————+
辽宁
---+||
浙江
-+——+|
福建
-+1
重庆
-++
贵州
山西
-+—+|
甘肃
-+||
北京
青海
-+++
天津
上海
宁夏
-+—+
西藏
海南
河北
———+—————^^"
四川
+|
黑龙江
-+-++
湖南
-++---+|
湖北
-+-++-+
广东
江苏
+
山东
+
河南
+
|
+,
群集成员
案例
4群集
1:
2:
3:
4:
5:
6:
7:
8:
9:
10:
11:
12:
13:
14:
15:
16:
17:
18:
19:
20:
21:
22:
23:
24:
25:
26:
27:
28:
29:
30:
31:
从SPSS分析结果可以得到,内蒙,吉林,黑龙江,新疆为第2族群,这一族群的特点是农业收入可能不高,但是农民的固定资产,和耕地面积非常高,农民的富余程度或者机械化程度较高;
山东是第3族群,这一族群中六个指标都处于较高水平,
农林牧渔四项收入都处于较高水平而且农民富余;
西藏处于第4族群,这是因为,
西藏人员较少,自然条件恶劣,可使用耕地少,但是,由于国家的扶持,农民的固定资产较多,农民相对而言比较富足;
大多数省份属于第1族群,这一族群的特点在于六项指标都没有较为突出的一项,或者农林牧渔收入的本来就少,或者是农民的虽然比较辛苦,总体的农业收入较高,但是农民的收入水平比较低,固定资产较
三.判别法
Xi,X2,X3,X4,X5,X6分别代表农业产值,林业产值.牧业总产值,渔业总产
值,农村居民家庭拥有生产性固定资产原值,农村居民家庭经营耕地面积.
分析案例处理摘要
未加权案例
N
百分比
有效
100.0
排除的
缺失或越界组代码
.0
至少一个缺失判别变量
缺失或越界组代码还有至少一
个缺失判别变量
合计
实验结果分析:
组统计量
AverageLinkage(BetweenGroups)
有效的N(列表状态)
均值
标准差
未加权的
已加权的
农业总产值
1463.8900
1062.03486
25.000
林业总产值
118.5768
87.02052
牧业总产值
830.3664
671.10440
渔业总产值
291.4128
346.71902
农村居民家庭拥有生产性固定
资产原值
14432.3400
5287.92950
农村居民家庭经营耕地面积
1.5496
.88484
1582.2975
543.92851
4.000
93.3500
37.71131
1021.3175
372.88255
38.3500
27.49067
30226.4175
4233.77839
9.4975
3.30626
3960.6200
1.000
107.0100
2285.9200
1267.0700
19168.1400
1.6400
53.3900
2.5600
59.0200
.2200
52935.0700
1.8900
从表上可以看出,组均值之间差值很大.各个分组,在6项指标上均值有较明
显的差异.
组均值的均等性的检验
Wilks的Lambda
F
df1
df2
Sig.
.773
2.640
.070
.928
.699
.561
.801
2.238
.107
.691
4.019
.017
.253
26.538
.000
.190
38.263
由表中可以知道,13456指标之间的sig值较小,2指标sig值有0.561较大,
不过仍说明接受原假设,各指标族群间差异较大.
汇聚的组内矩阵
相关性
.449
.895
.400
.489
.481
.294
-.093
-.262
-.052
-.040
.056
-.033
.181
-.104
农村居民家庭拥
有生产性固定资
产原值
农村居民家庭经
营耕地面积
.326
从表中可以知道,检验结果P值>0.05,此时,说明协方差矩阵相等,可以进
行bayes检验.
Fisher分析法
协方差矩阵的均等性的箱式检验
对数行列式
Average
Linkage(Between
Groups)
秩
61.125
a
b
c
汇聚的组内
62.351
打印的行列式的秩和自然对数是组协方差矩阵的秩和自然对数。
典型判别式函数摘要
特征值
函数
方差的%
累积%
正则相关性
4.874a
64.2
.911
2.084a
27.4
91.6
.822
.638a
8.4
.624
由表中看出,函数1,2的特征值达到0.911,0.822比较大,对判别的贡献大..
标准化的典型判别式函数系数
.500
-.196
.234
.164
-.742
-.639
.143
.649
-.185
-.130
.869
农村居民家庭拥有生产性
固定资产原值
.370
1.022
.071
农村居民家庭经营耕地面积
.865
-.676
.051
典型判别式函数系数
.003
.002
-.009
.001
农村居民家庭拥有生产性固定资产原值
.626
-.489
.037
(常量)
-2.928
-2.269
-.975
非标准化系数
由表中可知,
3个Fishe判别函数分别为:
农村居民家庭拥有生产性固定资产原值对判别数据所属群体无用.
结构矩阵
农村居民家庭经营耕地面积
.909*
-.319
.126
农村居民家庭拥有生产
性固定资产原值
.585
.775*
.213
-.068
-.162*
-.027
-.164
-.059
.695*
-.026
-.179
.591*
.007
-.166
.547*
判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性
按函数内相关性的绝对大小排序的变量。
*.每个变量和任意判别式函数间最大的绝对相关性
该表是原始变量与典型变量(标准化的典型判别函数)的相关系数,相关系数的
绝对值越大,说明原始变量与这个判别函数的相关性越强.从表中可以看出相关
性较强.符合较好.
组质心处的函数
AverageLinkage(Between
-.859
-.159
-.170
5.184
-.860
.085
-1.262
.162
4.058
2.013
7.257
-.144
在组均值处评估的非标准化典型判别式函数
由上表可知各类别重心的位置,通过计算观测值与各重心的距离,距离最小的即为该观测值的分类.
贝叶斯分析法
分类函数系数
.006
.029
.042
-.010
-.003
-.004
-.002
.010
-.006
.153
4.286
-.100
-1.675
-8.418
-38.180
-20.732
-61.646
该表为贝叶斯函数判别函数的取值,从图中可以知道三类贝叶斯函数.
第四类:
y4
0.003x10.051x20.004x30.006x40.002x51.675x661.646
将各样品的自变量值代入上述4个BayeS判别函数,得到函数值。
比较函数值,哪个函数值比较大就可以判断该样品判入哪一类判别结果检验
按照案例顺序的统计量
案例数
目
最高组
P(D>
d|G=g)
实际组
预测组
P
df
初始
.684
.945
.724
.390
.961
.117
.533
.013
.172
3**
.219
.975
.980
.900
.313
.468
.868
.742
.949
.672
.910
.268
.929
.568
.526
.182
.030
错误分类的案例
分类结果a
预测组成员
计数
%
96.0
4.0
从上图可以看出本次判别分析的结果比较贴近,只有第10统计量在分布上出现不
同.从总体而言,判别效果较好.
3.主成分分析
通过SPSS主成分统计分析,得到如下数据.
公因子方差
提取
.874
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