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偏相关
标准误
t值
b0
-17.3629
3.8384
-4.5234
0.0027
b1
0.0535
0.2067
0.5104
0.0341
1.5703
0.1603
b2
-0.2487
-0.1271
-0.3362
0.2632
-0.9446
0.3763
b3
-0.2095
-0.1465
-0.4192
0.1715
-1.2214
0.2615
b4
1.0744
0.9020
0.9637
0.1124
9.5552
b5
3.3379
0.4781
0.8724
0.7068
4.7228
0.0022
b6
20.2510
0.2064
0.6879
8.0766
2.5074
0.0406
从表中可以看出:
b0,b4,b5,b6达显著水平;
b1,b2,b3不显著。
3、列出多元相关系数和偏相关系数表,并解释结果;
相关系数
株高
节位数
果枝数
铃数
单铃重
衣分
皮棉重
1.0000
0.7022
0.5040
0.1974
0.4663
-0.1312
0.4176
0.8277
0.4005
-0.0892
0.0750
0.2309
0.4899
-0.3265
-0.0185
0.1345
-0.3715
0.5757
0.7614
-0.1504
0.2676
0.6199
R0.05=0.514R0.01=0.6411
从相关系数表可以看出株高与节位数达极显著正相关,说明株高越高,节位数越多;
节位数与果枝数达极显著正相关,说明节位数越多,果枝数也越多;
铃数与衣分,皮棉重的关系达显著或极显著正相关,说明铃数越多,衣分就越高,皮棉重越重;
衣分与皮棉重达极显著正相关,说明衣分越重皮棉重越重。
因此要提高皮棉重,需提高铃数与衣分。
0.6791
0.2243
-0.3913
-0.1154
-0.6196
0.3986
0.2383
0.1464
0.5301
0.4891
0.2571
0.0388
-0.8966
-0.5227
-0.4955
从偏相关系数表可以看出:
株高与节位数呈极显著正相关,与衣分呈显著负相关,说明株高越高,节位数越多,衣分越低;
节位数与衣分呈显著正相关,说明节位数越多,衣分越高;
铃数与单铃重,衣分呈显著或极显著负相关,与皮棉重呈极显著正相关,说明零数越多,单铃重与衣分都越低,皮棉重越高;
单铃重,衣分与皮棉重呈极显著正相关,说明单铃重越重,衣分越高,皮棉重越大。
因此,提高铃数,单铃重,衣分可以提高皮棉重。
4、皮棉重影响因子大小依次分别为什么?
。
对皮棉重影响大小依次为:
铃数,单铃重,衣分,株高,果枝数,节位数。
三、模型优化(本大题共1题,每题20分,共计20分),本大题得分[]。
测土配方施肥中建立了油菜产量(y,单位为kg/亩)与纯氮(x1)、P2O5(x2)、K2O(x3)施用量(单位:
kg/亩)间关系的经验模型:
y=58.88+9.05x1+7.51x2+5.85x3+0.24x1x2+0.21x1x3+0.10x2x3-0.48x12-0.70x22-0.45x32
试根据约束条件,氮肥:
0x115,P2O5:
0x29,K2O:
0x214进行模型优化,
求出获得小麦最高产量所需的纯氮、P2O5、K2O用量,理论最高产量是多少?
目标函数值=184.953172
系数x1=13.892145
系数x2=8.509151
系数x3=10.686965
当氮量在13.89kg/亩,施磷量在8.50kg/亩。
施钾量在10.69kg/亩时有最大产量,最高产量为184.95kg/亩。
对模型进行模拟,当产量95%概率大于等于180kg/公顷时肥料的施用范围。
施N肥
施P肥
施K肥
产量
平均值
13.27059
7.894118
10.44706
182.1429
标准差
1.285341
0.951484
1.622064
1.43114
95%上限
10.75132
6.029209
7.267813
179.3379
95%下限
15.78986
9.759027
13.6263
184.948
当施氮量在10.75132-15.78986kg/亩,施钾量在7.267813-13.6263kg/亩,施磷量在6.029209-9.759027kg/亩时,产量有95%概率大于180kg/公顷。
四、因子效应分析和多元统计
1、计算出上述数据的描述性统计量;
72.920
18.573
13.013
12.507
3.180
0.434
12.027
12.698
1.680
2.298
2.760
0.471
0.034
3.287
变异系数
5.743
11.056
5.663
4.532
6.754
12.939
3.659
2、对不同品种进行聚类分析;
对15个品种进行聚类分析(欧氏距离,类平均法),在距离为9处可将15个品种分为四类,第一类{1,2};
第二类{2,14,3,11,4,10};
第三类{5,9,15};
第四类{6,8,7,13}。
3、对品种和性状进行对应分析。
从性状-品种点聚图可以将品种性状分为四类:
第一类{株高,1,5,9,15},说明这些品种的株高较高;
第二类{12},说明这个品种可能非常特殊;
第三类{皮棉重},说明参试品种可能在皮棉重形状上不是很突出;
第四类[果枝数,8,2,节位数,13,衣分,3,6,4,11,单铃重,10,7,14,铃数],说明这些品种在这些性状上较为突出。
4、对数据进行主成分分析。
因子1
因子2
因子3
0.372
0.4726
0.2803
0.462
0.3287
-0.1838
0.4333
0.2572
-0.3911
0.4732
-0.353
-0.0722
-0.0566
0.3014
0.7088
0.2553
-0.5583
0.1559
0.41
-0.2744
0.4503
特征值
3.0093
1.8253
1.5625
百分率%
42.9901
26.0756
22.3208
累计百分率%
69.0657
91.3865
命名
铃数因子
衣分-株高因子
铃重因子
No
Y(i,1)
Y(i,2)
Y(i,3)
综合得分
排序
N(6)
-2.7883
-1.8171
-0.0769
-168.968
15
N(8)
-2.6838
-1.9334
-153.15
N(7)
-0.4686
-2.5359
-0.0863
-88.1966
13
N(5)
-2.727
1.2804
0.9388
-62.892
12
N(13)
-0.7327
-0.5685
-0.3978
-55.202
11
N(9)
-0.636
1.0935
-0.7013
-14.4816
10
N(15)
-1.1368
2.1593
0.042
8.371371
9
N(11)
0.8855
-0.709
0.2467
25.08667
N(10)
0.3434
-0.9145
1.8626
32.49139
7
N(4)
0.8654
-0.4044
0.8745
46.1782
N(3)
1.328
-0.1214
-0.28
47.67545
5
N
(2)
2.4999
-0.0668
-2.4628
50.75743
4
N(14)
2.6926
-0.9343
-0.3839
82.82376
3
N
(1)
1.4866
2.6244
-0.3681
124.1256
2
N(12)
1.0717
0.7078
2.7259
125.3731
1
根据主成分综合得分将15个品种进行排序,大小依次为:
12,1,14,2,3,4,10,11,15,9,13,5,7,8,6.
五、多元综合评价(本大题共1题,每题20分,共计20分),本大题得分[]。
利用题2中的15个棉花品种的产量及其构成因素数据,试利用以上数据对品种进行综合评价(灰色关联度或模糊多维综合评判或DTOPSIS法三种方法任选一种)。
(权重系数皮棉重为0.4,其余均为0.1)
灰色关联法:
无纲量化
1.663118
1.360147
1.128174
-0.44687
0.137787
-0.90808
-0.45508
0.167854
1.245307
1.691005
1.297843
-1.86639
0.077434
-0.19708
0.124303
0.958204
-0.03769
0.716273
-0.46347
0.021118
0.318911
0.196888
0.269158
-0.11809
-0.10477
0.338205
0.950321
0.54824
-0.21685
-1.22377
-1.00254
-1.67843
1.139877
-1.13335
-1.22906
-1.70485
-1.51088
-1.96739
-0.75476
-0.66388
0.24638
-0.79907
-1.19676
-0.99409
-0.80153
0.203122
-0.8643
1.541632
0.118248
-1.42903
-1.39604
-0.3191
-0.68634
-1.26514
-2.00623
-1.48706
0.211406
0.154318
-0.85177
-0.91373
-0.07894
-0.70699
-0.72113
0.476802
0.939459
0.35901
1.15023
0.080751
0.305752
-0.26305
0.781375
0.376243
1.416327
-0.30505
-0.60052
0.374172
1.540713
-0.51388
1.551556
-0.86286
0.042715
-0.34424
0.105591
-0.39774
-0.04264
0.671102
1.208578
1.537313
0.72506
1.092898
-0.03539
-0.93624
1.706669
差序列
0.043551
0.562831
1.984182
1.402926
2.449716
2.006631
1.538815
0.114841
0.23947
3.407106
1.464198
1.748636
1.582366
0.401943
1.728694
0.821041
2.00418
1.520514
1.232645
1.509781
1.090989
1.809099
1.642082
1.202508
0.591311
1.003316
1.923519
2.583921
2.693547
3.215743
0.400836
2.674978
2.780618
3.411524
2.871024
3.658399
2.292072
2.204598
1.295252
2.350625
2.903425
2.354239
2.492536
1.334191
2.405016
1.433308
3.135699
2.756183
2.010109
2.223652
2.805852
3.547865
3.038613
1.495264
1.20583
2.393401
2.46529
1.785606
2.067137
2.412131
1.060511
0.601254
1.182622
0.401326
1.625918
1.231561
1.803762
0.760257
1.175313
0.290342
1.665194
2.291525
1.163141
2.055509
2.569531
1.64829
1.881552
1.436041
1.949299
1.749313
0.689046
0.482426
0.816572
0.458659
1.742055
2.477874
关联系数
等权关联度
0.976745
0.764706
0.479679
0.565943
0.427491
0.476872
4.691436
0.543109
0.940927
0.88424
0.34933
0.555414
0.511259
4.784278
0.536176
0.819849
0.514124
0.690201
0.477177
0.546076
0.597418
4.181021
0.547832
0.626398
0.502762
0.526952
0.603356
0.755708
0.645786
4.208795
0.487433
0.414491
0.404444
0.362581
0.820256
0.406112
0.396805
3.292123
0.349036
0.389173
0.333333
0.443843
0.453468
0.585447
0.437626
2.991926
0.386509
0.437248
0.423256
0.57824
0.432004
0.560673
3.81793
0.368426
0.39892
0.47644
0.451336
0.394645
0.340186
0.375774
2.805727
0.550224
0.602696
0.433193
0.425941
3.435836
0.50603
0.469467
0.43128
0.633004
0.752617
0.60734
0.820075
4.219812
0.529418
0.597629
0.503501
0.706403
0.608817
4.051226
0.863016
0.523467
0.443902
0.611294
0.470872
4.912552
0.415847
0.526012
0.492946
0.560204
0.484108
3.452083
0.511162
0.726379
0.791304
0.691367
0.799525
4.996914
0.512201
0.424697
3.70129
权重
0.1
0.4
加权关联度
0.097674
0.076471
0.047968
0.056594
0.042749
0.190749
0.612205
0.054311
0.094093
0.
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