多元统计分析实验报告范文.docx
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多元统计分析实验报告范文
多元统计分析实验报告范文
多元统计分析得实验报告院系:
数学系班级:
13级B班姓名:
陈翔学号:
20221611233实验目得:
比较三大行业得优劣性实验过程有如下得内容:
(1)正态性检验;
(2)主体间因子,多变量检验a;(3)主体间效应得检验;(4)对比结果(K矩阵);
(5)多变量检验结果;
(6)单变量检验结果;
(7)协方差矩阵等同性得Bo某检验a,误差方差等同性得Levene检验a;
(8)估计;
(9)成对比较,多变量检验;(10)单变量检验。
实验结果:
综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。
1。
正态性检验
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro—Wilk统计量dfSig.统计量dfSig、净资产收益率11335、200*
。
97835677总资产报酬率12135、200*
。
96435、298资产负债率08635200某
.96235、265总资产周转率.18035、00686435000流动资产周转率、16435、018.88535、002已获利息倍数、28135.00055135、000销售增长率.10335、200*
。
94935、104资本积累率25135000、65535000某。
这就是真实显著水平得下限。
a。
Lilliefors显著水平修正此表给出了对每一个变量进行正态性检验得结果,因为该例中样本中n=35<2000,所以此处选用Shapiro—Wilk统计量。
由Sig。
值可以瞧到,总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布,因此,在下面得分析中,我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较,并认为这四个变量组成得向量遵从正态分布(尽管事实上并非如此)。
这四个指标涉及公司得获利能力、资本结构及成长能力,我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似得度量。
2.
主体间因子
N行业电力、煤气及水得生产与供应业11房地行业15信息技术业9多变量检验aa
效应值F假设df误差dfSig。
截距Pillai得跟踪.967209。
405b
4。
00029。
000000Wilk得Lambda、033209。
405b
4.00029、000、000Hotelling得跟踪28.883209、405b
4.00029。
000.000Roy得最大根28。
883209。
405b
4.00029.000、000行业Pillai得跟踪、4812、3738、00060、000、027Wilks得Lambda、5632.411b
8、00058。
000.025Hotelling得跟踪.6982。
4438.00056、000.024Roy得最大根、5594、193c
4、00030、000008
a、设计:
截距+行业b、精确统计量c、该统计量就是F得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。
上面第一张表就是样本数据分别来自三个行业得个数。
第二张表就是多变量检验表,该表给出了几个统计量,由Sig。
值可以瞧到,无论从哪个统计量来瞧,三个行业得运营能力(从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标得整体来瞧)都就是有显著差别得。
3.主体间效应得检验源因变量III型平方与df均方FSig。
校正模型净资产收益率306、300a
2153。
1504。
000、028总资产报酬率69.464b
234、7323、320.049资产负债率302。
366c
2151。
183、680514销售增长率2904.588d
21452。
2942、154.133截距净资产收益率615.3381615.33816。
073.000总资产报酬率218、0161218。
01620。
841000资产负债率105315。
4591105315。
459473、833、000销售增长率1.49711。
497.002963行业净资产收益率306、3002153.1504.000028总资产报酬率69、464234.7323、320、049资产负债率302。
3662151。
183680.514销售增长率2904.58821452、2942.154、133误差净资产收益率1225、0543238、283
总资产报酬率334。
7533210、461
资产负债率7112、40632222.263
销售增长率21579、51132674、360
总计净资产收益率2238、21635
总资产报酬率641.59835
资产负债率117585、07535
销售增长率24585、04535
校正得总计净资产收益率1531。
35434
总资产报酬率404.21734
资产负债率7414。
77234
销售增长率24484。
09934
a、R方=200(调整R方=、150)b.R方=.172(调整R方=、120)c.R方=、041(调整R方=-.019)d。
因变量净资产收益率总资产报酬率资产负债率销售增长率级别1与级别3对比估算值-5、649—3、0707。
259-13、223假设值0000差分(估计-假设)—5。
649-3.0707.259-13。
223标准误差2、7811.4546、70111、672Sig、。
051.043、287266差分得95%置信区间下限-11。
313-6。
031-6、390-36、998上限016-、10920。
90810、552级别2与级别3对比估算值1、054—、0571。
791-22。
696假设值0000差分(估计-假设)1、054—。
0571、791-22。
696标准误差2、6091、3646.28610。
949Sig、、689967.778.046差分得95%置信区间下限-4.260-2.834-11.013-44。
999上限6。
3682、72114、595-.394a、参考类别=3此表表示,在0.05得显著水平下,第一行业(电力、煤气及水得生产与供应业)与第三行业(信息技术业)得总资产报酬率指标存在显著差别,净资产收益率、资产负债率与销售增长率等财务指标无明显差别,但由第一栏可以瞧到,电力、煤气及水得生产与供应业得净资产收益率、总资产报酬率与销售增长率均低于信息技术业,资产负债率高于信息技术业,似乎说明信息技术业作为新兴行业,其成长能力要更高一些。
第二行业(房地产业)与第三行业得销售增长率指标有明显得差别,第三行业大于第二行业,说明信息技术业得获利能力高于房地产业。
净资产收益率、总资产报酬率与资产负债率等财务指标没有显著差别。
5、多变量检验结果
值F假设df误差dfSig、Pillai得跟踪、4812。
3738。
00060。
000、027Wilk得lambda、5632、411a
8.00058。
000.025Hotelling得跟踪.6982、4438。
00056.000024Roy得最大根5594。
193b
4。
00030.000.008
a。
精确统计量b、该统计量就是F得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。
此表就是上面多重比较可信性得度量,由Sig、值可以瞧到,比较检验就是可信得。
6。
单变量检验结果源因变量平方与df均方FSig.对比净资产收益率306.3002153。
1504。
000、028总资产报酬率69、464234、7323。
320.049资产负债率302。
3662151.183680、514销售增长率2904。
58821452。
2942、154.133误差净资产收益率1225。
0543238.283
总资产报酬率334。
7533210、461
资产负债率7112.40632222、263
销售增长率21579。
51132674、360
此表就是对每一个指标在三个行业比较得结果、7。
协方差矩阵等同性得
BBox
检验aa
Bo某得M29.207F1。
172df120df22585。
573Sig、、269检验零假设,即观测到得因变量得协方差矩阵在所有组中均相等、a.设计:
截距+行业误差方差等同性得
Levene检验aa
Fdf1df2Sig。
净资产收益率、500232、611总资产报酬率1.759232188资产负债率4。
537232、018销售增长率1、739232、192检验零假设,即在所有组中因变量得误差方差均相等。
a。
设计:
截距+行业上面第一张表就是协方差阵相等得检验,检验统计量就是Bo某"sM,由Sig.值可以认为三个行业(总体)得协方差阵就是相等得、第二张表给出了各行业误差平方相等得检验,在0、05得显著性水平下,净资产收益率、总资产报酬率以及销售增长
率得误差平方在三个行业间没有显著差别。
这似乎说明,除了行业因素,对资产负债率有显著影响得还有其她因素。
这与此处均值比较没有太大得关系。
8。
估计因变量行业均值标准误差95%置信区间下限上限净资产收益率电力、煤气及水得生产与供应业、1691、866—3、6313、969房地行业6、8711.5983。
61710、125信息技术业5。
8182、0621、61710.019总资产报酬率电力、煤气及水得生产与供应业、524.975—1、4632、510房地行业3。
5378351.8365.238信息技术业3。
5931.0781.3975、789资产负债率电力、煤气及水得生产与供应业60、3154、49551、15869.471房地行业54.8473.84947、00662.688信息技术业53。
0564.96942。
93363.178销售增长率电力、煤气及水得生产与供应业-1.0387.830-16.98714.911房地行业-10.5126。
705-24。
1703、146信息技术业12、1848.656—5.44829.816此表给出了每一行业各财务指标描述统计量得估计、9、成对比较因变量(I)行业(J)行业均值差值(I-J)标准误差Sig.b
差分得95%置信区间b
下限上限净资产收益率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业—6.702*
2。
456010—11、705-1、699信息技术业—5.6492。
781051—11、313016房地行业电力、煤气及水得生产与供应业6、702*
2。
4560101.69911.705信息技术业1、0542。
609689—4.2606。
368信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业5.6492、781051—.01611。
313房地行业-1.0542。
609、689—6。
3684。
260
总资产报酬率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业-3、013*
1、284025—5.628-.398信息技术业-3.070某
1、454043—6、031-、109房地行业电力、煤气及水得生产与供应业3。
013*
1、284025.3985、628信息技术业—。
0571、364967—2、8342.721信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业3、070某
1。
454.043.1096。
031房地行业0571.364、967—2、7212。
834资产负债率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业5.4685。
918、362-6、58717。
523信息技术业7、2596、701.287-6、39020.908房地行业电力、煤气及水得生产与供应业-5。
4685、918362-17。
5236。
587信息技术业1。
7916.286778-11。
01314、595信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业-7、2596.701.287-20.9086。
390房地行业-1。
7916。
286、778-14、59511。
013销售增长率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业9。
47410.308、365—11.52430。
471信息技术业-13。
22311、672、266—36、99810、552房地行业电力、煤气及水得生产与供应业-9。
47410、308、365-30、47111.524信息技术业—22、696某
10、949046-44、999-。
394信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业13。
22311、672、266—10。
55236.998房地行业22。
696*
10。
949046、39444、999基于估算边际均值*、均值差值在05级别上较显著、b。
对多个比较得调整:
最不显著差别(相当于未作调整)。
多变量检验
值F假设df误差dfSig、Pillai得跟踪、4812.3738.00060.000027Wilks得lambda.5632、411a
8、00058、000.025
Hotelling得跟踪6982、4438、00056、000.024Roy得最大根5594。
193b
4、00030。
000、008每个F检验行业得多变量效应、这些检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。
a.精确统计量b、该统计量就是F得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。
此两张表给出了不同行业各财务指标得比较与检验及检验得可信性统计量。
10.单变量检验因变量平方与df均方FSig。
净资产收益率对比306。
3002153。
1504、000028误差1225、0543238、283
总资产报酬率对比69、464234.7323。
320049误差334。
7533210、461
资产负债率对比302.3662151、183680514误差7112.40632222.263
销售增长率对比2904、58821452。
2942、154133误差21579、51132674.360
F检验行业得效应、该检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。
此表也就是对三个行业中各财务指标相等得假设得检验,可以瞧到在0.05得显著性水平下,净资产收益率与总资产报酬率在三个行业中有明显得差别。
综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。
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