描述统计分析作业
⒈①在D盘中新建一个名为”dir”的文件夹,存放fltaten.txt文本。
②在SAS编辑窗口中输入命令：
libname dir 'd:\dir ';
data dir.dcw01;
infile'd:\dir\dcw01.txt';
input sex $ height time ;
proc print;
run;
③查看输出窗口，如图：
⒉①在SAS编辑窗口输入命令：
proc means data = dir.dcw01
mean std max min cv skew kurt range q1q3;
var height;
run;
查看输出窗口，如图：
②身高变量值分布是右偏。因为身高变量值的偏度大于0.
⒊在SAS编辑窗口输入命令：
proc freq data=dir.dcw01 ;
tables sex * time;
run;
查看输出窗口，如图：
⒋①在SAS编辑窗口输入命令：
proc univariate data = dir.dcw01 normal plot;
var time;
run;
查看输出窗口，如图：
②研究学生每周自习的时间不服从正态分布。因为在检验中，我们的零假设是变量服从正态分布，而test for normality检验结果的p值小于0.05水平，则拒绝零假设，即研究学生每周自习的时间不服从正态分布。
⒌在SAS编辑窗口输入命令：
proc capability data =dir.dcw01;
intervals time / method =4alpha=0.06;
run;
查看输出窗口，如图：
由图可知，以94%可靠程度推断全校学生每周平均自习的时间为(7.162,8.988).
《统计软件》报告 聚类分析和方差分析 在统计学成绩分析中的应用 班级：精算0801班 姓名：张倪 学号：2008111500 报告时间：2011年11月 指导老师：郝际贵 成绩：
目录 一、背景及数据来源 (1) 二、描述性统计分析 (2) 三、聚类分析 (4) 四、方差分析 (6) 五、结果分析与结论 (8)
聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用 一、背景及数据来源 SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS 软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。 SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。 本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。 数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。将中文名称改为英文。 数据类型如下所示： 当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。删除缺考错误分数等异常值。命名为2010stat.xls
多元统计分析课程设 计
主成分分析法在我国居民生活质量状况 综合评价中的应用
内容摘要： 改革开放以来，我国各地区间的经济发展速度有着明显差别，而人民的生 活质量也因此产生了不同，本文用主成分分析法，选取多个指标，对全国31个省市居民的生活质量进行了简单的分析。 关键词：数据选取数据分析主成分分析 使用软件：SPSS
一主成分分析 1.主成分分析定义 主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数 几个综合指标。在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考 虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之 间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重 叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息 量较多。 2.主成分分析法方法简介 主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。 在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一 主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。依 次类推，I个变量就有I个主成分。 其中Li为p维正交化向量（Li＊Li＝1），Zi之间互不相关且按照方差由大到小排列，则称Zi为X的第I个主成分。设X的协方差矩阵为Σ，则Σ必为半正定对称矩阵，求特征值λi（按从大到小排序）及其特征向量， 可以证明，λｉ所对应的正交化特征向量，即为第I个主成分Zi所对应的系数向量Li，而Zi的方差贡献率定义为λi／Σλj,通常要求提取的主成分 的数量k满足Σλk／Σλj>0.85。 3.主成分分析主要目的 是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多 相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始 变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并
多元统计分析课程 设计
多元统计分析课程设计 题目：《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名：王厅厅 专业班级：统计学级2班 学院：数学与系统科学学院 时间： 1月 3 日
目录 1.摘要: (1) 2.引言： (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程： (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)
1.摘要: 中国的环境问题，由于中国政府对环境问题的关注，环境法律日趋完善，执法力度加大，对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加，中国环境问题已朝着好的方面发展。 可是，仍存在着环境问题，主要体现在环境污染问题，其中主要为水污染和大气污染。 关键词：环境污染水污染大气污染因子分析2.引言： 2.1背景： 中国的环境保护取得了明显的成就，部分地区环境质量有所改进。可是，从整体上看，中国的环境污染仍在加剧，环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下，境质量呈恶化趋势，固体废弃物污染量大面广，噪声扰民严重，环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明：中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义：
为分析比较各地环境污染特点，利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素，进一步对环境污染原因及治理措施进行分析，让更多的人认识到环境的重要性，准确把握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改进环境问题，这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义：变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法，它既能大幅减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤： ·因子分析的前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取：将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。
课程设计 设计题目：上海公路客运量需求预测与分析课程名称：运输统计与分析 学院：交通运输工程学院 专业：交通运输 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师：
课程设计（学年论文）任务书 课程名称：运输统计与分析 适用对象：交通运输工程 一、课程设计（论文）目的 《运输统计与分析》课程设计作为独立的教学环节，是交通运输本科专业的必修课。其目的是，通过本课程设计实践，培养学生理论联系实际思想，加深统计分析基本理论与基本知识的理解，学会收集或调查行业统计数据，切实掌握各种统计分析方法，并能灵活运用统计软件在计算机上实现，正确解释和分析运行结果，培养运用各种统计分析方法解决交通运输领域内实际问题的能力。 二、课程设计（论文）题目与内容 本课程设计（论文）主要任务为：针对交通运输领域内某一主题，设计调查表调查或查询相关统计数据，根据本课程讲授内容选择一种或多种合适的统计分析方法，运用SPSS建立模型分析问题。题目自拟，但题名一般要包含主题与统计方法。且必须与交通运输相关，选题主题主要包括： 1.运输市场定位研究 2.运输需求分析与预测 3.政策或技术方法实施效果评价 4.交通行为选择 5.影响因素分析 6.聚类分析 7.服务质量评价
8. 自选 三、课程设计（论文）基本要求 报告内容原则上不少于8000字，其正文至少包括如下几个方面的内容： 1.问题背景（问题的提出、必要性与意义，该问题目前常用的分 析手段与方法，本设计采用的方法） 2.数据采集 （含数据采集方式、描述性分析、统计图表） 说明：调查分析则必须包含调查方案，其它数据原则上必须说明出处。 3.统计模型与分析 （包含模型原理、SPSS操作步骤、输出结果及分析） 4.总结 5.附录数据清单 四、课程设计（论文）时间及进度安排 1.时间:两周：2011-2012学年第二学期第十九、二十周 2.进度安排： 确定主题；调查、收集数据：2天 数据分析与预处理、描述性统计分析：2天 分析方法原理及选择：3天 SPSS操作及结果分析：4天 解决实际问题或建议：2天 撰写报告、总结：1天 （此部分同学们可以按照自己设计具体内容，详细安排）
多元统计分析课程设计 题目：《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名：王厅厅 专业班级：统计学2014级2班 学院：数学与系统科学学院 时间：2016年1月 3 日
目录 1.摘要: (1) 2.引言： (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程： (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)
1.摘要: 中国的环境问题，由于中国政府对环境问题的关注，环境法律日趋完善，执法力度加大，对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加，中国环境问题已朝着好的方面发展。但是，仍存在着环境问题，主要体现在环境污染问题，其中主要为水污染和大气污染。 关键词：环境污染水污染大气污染因子分析 2.引言： 2.1背景： 我国的环境保护取得了明显的成就，部分地区环境质量有所改善。但是，从整体上看，我国的环境污染仍在加剧，环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下，境质量呈恶化趋势，固体废弃物污染量大面广，噪声扰民严重，环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明：中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义： 为分析比较各地环境污染特点，利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素，进一步对环境污染原因及治理措施进行分析，让更多的人认识到环境的重要性，准确把
握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改善环境问题，这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义：变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法，它既能大幅减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤： ·因子分析的前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取：将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。 若存在随机向量)(),,(1p q F F F q ≤'= 及),,(1' =p εεε ，使 ??????????+????????????????????=??????????p q pq p q p F F a a a a X X εε 1111111 简记为ε+=AF X ，且 （1）q I F D F E ==)(,0)(（标准化）； （2） ?? ? ?? ?????==221)(,0)(p D E σσεε （中心化）；
院系：数学与统计学学院 专业：__统计学 年级：2009 级 课程名称：统计分析 ____ 学号：____________ 姓名：_________________ 指导教师：____________ 2012年4月28日 （一）实验名称 1. 编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；
2. 多元方差分析MANOVA。 （二）实验目的 1. 学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 2. 对数据进行多元方差分析。 （三）实验数据 第一题： 第二题:
（四）实验内容 1. 打开SAS软件并导入数据； 2. 编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 3. 编制sas程序对数据进行多元方差分析； 4. 根据实验结果解决问题，并撰写实验报告； （五）实验体会（结论、评价与建议等） 第一题： 程序如下： proc corr data=sasuser.sha n cov; proc corr data=sasuser.sha n no simple cov; with x3 x4; partial x1 x2; run; 结果如下： （1）协方差矩阵 $AS亲坯 曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DO COUR过程 x4 目由度=30 Xi x2x3x4x5X? -10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-￡0.e75?GS
-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM -8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.5674785 1.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24?17B 4.e093011 4.4C12473 2.B747CM -G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3 -IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E： -2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵 Pearson相关系数” N =引 当HO： Rho=0 时.Prob > |r| Xi Xi xl 1.QQ000 x2 -C.23954 0.2061 x3 -0,30459 0.0957 x4 0.18975 Q.3092 x5 '0.14157 0.4475 x6 -0.83787 0.0630 -0.49292 0.0150 x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761 x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97 x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213 x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130 + 1620 x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001 第二题： 程序如下： proc anova data=sasuser.hua ng; class kind; model x1-x4=k ind; manova h=k ind; run; 结果如下： (1)分组水平信息 The ANNA Procedure Cla^s Level Informat ion Class Level?Values kind 3 123 Number of observatIons CO (2) x1、x2、x3、x4的方差分析
多元统计分析课程设 计题目
课程设计题目 1. 下表给出了1991年我国30个省、区、市城镇居民的月平均消费数据，所考 察的八个指标如下（单位均为元/人） X1 ：人均粮食支出； X2 ：人均副食支出； X3 ：人均烟酒茶支出； X4 ：人均其他副食支出； X5 ：人均衣着商品支出； X6 ：人均日用品支出； X7 ：人均燃料支出； X8 ：人均非商品支出； 问题： （1）求样品相关系数矩阵R; （2）从R 出发做主成分分析，求各主成分的贡献率，及前两个主成分的累积贡献率； （3）求出前两个主成分并解释其意义.按第一主成分将30个省、区、市排序，结果如何？ 表一 1991年我国30个省、区、市城镇居民的月平均消费数据 省市X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 山西8.35 23.53 7.51 8.6 2 17.42 10.00 1.04 11.21 2 内蒙古9.25 23.75 6.61 9.19 17.77 10.48 1.72 10.51 3 吉林8.19 30.50 4.72 9.78 16.28 7.60 2.52 10.32 4 黑龙江7.73 29.20 5.42 9.43 19.29 8.49 2.52 10.00 5 河南9.42 27.93 8.20 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76 6 甘肃9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.10 1.82 11.35 7 青海10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81 8 河北9.09 28.12 7.40 9.62 17.26 11.12 2.49 12.65 9 陕西9.41 28.20 5.77 10.80 16.36 11.56 1.53 12.17 10 宁夏8.70 28.12 7.21 10.53 19.45 13.30 1.66 11.96 11 新疆 6.93 29.85 4.54 9.49 16.62 10.65 1.88 13.61 12 湖北8.67 36.05 7.31 7.75 16.67 11.68 2.38 12.88 13 云南9.98 37.69 7.01 8.94 16.15 11.08 0.83 11.67 14 湖南 6.77 38.69 6.01 8.82 14.79 11.44 1.74 13.23
90-08年人民消费能力分析 一、问题提出 改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下 食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。 三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;
统计学课程设计报告 统计学的一个重要任务就是对各种各样的检查和实验课作出计划、实施和评价。以下是统计学课程设计报告，欢迎阅读。 面对匆匆到来的21世纪,严峻的挑战和难得的机遇使任何学科都需调整自己的位置,重新审视和制定自己的发展目标。市场经济的理论和实践对统计信息的需求急剧增加,对统计学理论和方法提出了更高的要求。前苏联模式的统计学面对市场经济的需求已显得无能为力;现代市场经济的理论与时代的潮流使中国人文社会科学、财经管理类学者的弱点暴露无遗。中国几千年的优秀文化会给中国学者思辨性的思维以深厚的底蕴,但也留下了忽视形式逻辑的弊端。先秦诸子以来,我国学者的思辨性思维是较为发达的,但这些思辨性思维常常缺乏经验事实做基础,空泛的议论较多,实质性的内容较少,逻辑推理的思维方式淡化,更不追求严密的公理化体系,以至于我国人文社会科学、财经管理类学者面对现代社会经济的发展有力不从心之感。 邓小平同志曾向教育界指出：“教育要面向现代化、面向世界、面向未来。”社会主义市场经济体制的建立和现代化的实现，最终取决于国民素质的提高和人才的培养，这就要求转变以分数为核心的单纯知识性教学的应试教学为以全面提高人才素质为核心的素质教学过一大批统计学家的
艰苦努力,我国统计界终于发生了质的变化和飞跃。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学为一级学科,国家标准局领布的学科分类标准已将统计列为一级学科, 1998年教育部进行的专业调整也将统计学归入理学类一级学科,一级学科的地位表明统计学既不是数学的子学科,也不是经济学的子学科,统计学就是统计学。统计学一级学科的地位表明中国统计在与国际接轨的进程中迈出了重要一步。 面向21世纪,中国的人文社会科学、财经管理类学者肩负着时代的重托。社会发展问题,国际竞争力问题,金融、投资风险问题,人口与社会保障问题,经济持续增长问题,环境保护问题等等,这些都迫切地等待着我们去深入研究。这些问题的研究都将借助于统计方法与技术的应用而获得成功。 教育是培养人的一种社会活动，它同社会的发展及受教育者本身的发展有着密切的联系。素质教育，强调教育活动在教育人的过程中，要以人为中心，教育活动不仅仅只是传授学生知识和技能，同时要注重学生在生理、心理、道德、品质、文化修养等各个方面的综合提高，使学生的身心、修养、知识与能力得到全面发展。在高等教育阶段，由于大部分学生在毕业后将走向社会，加入社会劳动者的行列，因而，为就业而准备的知识与技能的专业教育被强化了，而与未来就业关系不是很直接的人文教育方面则相对地弱化了。然而，在科技发展日益加快，高等教育逐渐大众化的今天，未来经
对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验 成组设计定义： 设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。 在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件：
独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验 不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析 方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。 方差分析的假定条件为： （1）各处理条件下的样本是随机的。 （2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。 （3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析 协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
. 主成分分析法在我国居民生活质量状况综合评价中的应用
. 内容摘要：而人民的生活改革开放以来，我国各地区间的经济发展速度有着明显差别，个省31质量也因此产生了不同，本文用主成分分析法，选取多个指标，对全国市居民的生活质量进行了简单的分析。数据分析主成分分析关键词：数据选取SPSS 使用软件： .. . 主成分分析一 1.主成分分析定义把多指标转化为少数几主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，个综合指标。在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众因这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。多影响因素。并且指标之间彼此有为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，在用统计一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人方法研究多变量问题时，变量太 们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。 2. 主成分分析法方法简介它把给定的一组相关变量通过线性主成分分析法是一种 数学变换的方法, 在这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。变换转成另一组不相关的变量，称为第一主成使第一变量具有最大的方差，数学变换中保持变量的总方差不变，依次类推，称为第二主成分。分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，个变量就有I个主成分。I之间互不相关且按照方Zi1），维正交化向量（Li＊Li ＝其中Li为pΣ，X的协方差矩阵为X的第I个主成分。设差由大到小排列，则称Zi为λi（按从大到小排序）及其特征向Σ必为半正定对称矩阵，求特征值则
所对ZiI量，可以证明，λi所对应的正交化特征向量，即为第个主成分λi／Σλj,通常要求提取的的方差贡献率定义为Li，而Zi应的系数向量Σλk／Σ λj>0.85。k满足主成分的数量主成分分析主要目的3. 是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。 二问题背景及数据 问题及背景1. 生活质量我国居民生活水平不断提高，背景：随着生产力水平的不断提高，我国各地居民的生受各地生产力发展水平不平衡的影响，但是，也在不断改善。活质量也表现为不平衡。.. . 问题：利用主成分分析法对我国31个省市、自治区居民的生活状况进行评价分析。为全面分析各地居民生活状况，可选取如下指标体系进行反应：职工人均工资、人均居住面积、城市人均用水普及量、城市煤气普及量、人均拥有道路面积、人均绿地公共面积、批发零售贸易商品销售总额、旅游外汇收入。 2.数据
学号 （应用统计学课程设计） 设计说明书运用SPSS对城市空气质量的统计分析起止日期：2013年7 月1 日至2013年7 月5 日 学生姓名 班级 成绩 指导教师(签字) 经济与管理学院 2013年7月5日
应用统计学课程设计 课程设计分工及成绩评定表 成绩评定表
目录 1确定假设 (4) 2分析思路 (4) 3选用的分析方法 (4) 4 描述性分析 (4) 4.1空气质量达到二级以上的天数占全年的比例的描述性统计 (4) 4.2城市空气质量因素的描述性统计 (5) 5统计图 (6) 5.1立体柱状图对两年各类的空气质量描述 (6) 5.2折线图对降水量对空气质量的影响描述 (7) 6统计报表 (7) 7均值比较 (8) 8相关分析 (10) 9一元线性回归分析 (11) 9.1可吸入颗粒和空气质量达到二级以上的天数的一元线性回归分析 (11) 9.2降水量和空气质量达到二级以上的天数的一元线性回归分析 (12) 10多元线性回归分析 (13) 11总结 (14) 12 统计调查方案 (15) 12.1问题提出 (15) 12.2确定调查对象和调查单位 (16) 12.3确定调查内容 (16) 12.4调查方式和方法 (16) 12.5调查期限 (16) 12.6确定假设 (16) 附原始数据 (17)
1确定假设 1.假设忽略空气中可能影响空气质量的其他污染物； 2.假设在较近一段时间内，不发生重大工业事故； 3.假设在未来一段时间内，城市自然环境稳定，不发生一些较大的自然灾害，例如：地震、洪灾、海啸等； 4.假设未来一段时间内，政府没有出台关于大规模工业的迁入迁出城市的政策。 2分析思路 此次课程设计，我针对中国主要城市在2010年及2011年的空气质量，利用SPSS软件进行统计分析。先是对全国各主要城市的空气质量进行横向比较，分析我国的空气质量的总体情况和地区差异，然后对代表性空气质量影响因素进行分析。 分析思路总结大致是：首先利用SPSS软件中的描述性统计分析的方法对主要城市空气质量进行横向比较，利用统计图判断在全国范围内是否存在影响空气质量的共同因素及两年的变化，然后利用报表统计城市空气质量在2010年及2011年的分布状况是否具有一致性，随后利用均值比较、相关性分析、回归分析对各个因素影响效果进行分析。 3选用的分析方法 根据分析思路知在本次统计分析中主要运用的分析方法有：描述性分析、统计图、统计报表、均值比较、相关分析、一元线性回归分析、多元线性回归分析。 4 描述性分析 4.1空气质量达到二级以上的天数占全年的比例的描述性统计 本设计选择2011年中国统计年鉴中2010年全国主要城市的空气质量统计数据及2012年中国统计年鉴中2011年全国主要城市的空气质量统计数据作为统计研究对象，对城市空气质量达到二级以上的天数占全年的比例进行分类，并进行频数分析，分析结果如表4.1及4.1.2 所示。 表4.1 空气质量达到二级以上的天数占全年的比例(已离散化) 频率百分比有效百分比累积百分比 有效< 70.0 2 3.2 3.2 3.2 70.0 - 79.9 5 8.1 8.1 11.3 80.0 - 89.9 26 41.9 41.9 53.2 90.0+ 29 46.8 46.8 100.0 合计62 100.0 100.0
目录 1.研究问题的界定与背景分析 (1) 1.1选题的内容 (1) 1.2选题背景 (1) 1.3选题意义与价值 (1) 1.4国内外研究现状 (2) 2.调查方案 (3) 2.1调查方法 (3) 2.2调查方式 (3) 2.3调查时间 (3) 2.4通过调查想得到什么 (3) 3.数据分析 (3) 3.1 描述性统计分析 (3) 3.2相关性分析 (7) 3.3交叉列联表分析 (8) 3.4因子分析 (10) 4结论 (11) 4.1分析结论 (11) 4.2 其他方面 (11) 4.3负面情况 (11) 5.建议 (12) 参考文献 (14) 附录 (15) 附件一：调查问卷 (15) 附件二：数据收集情况 (16)
应用统计学课程设计 1.研究问题的界定与背景分析 1.1选题的内容 工程管理系学生电脑使用情况调查 1.2选题背景 随着经济快速发展，人民的生活水平不断提高。各式各样的电脑竞相出现，而且电脑的价格也在大幅度下调，电脑逐渐在我们的生活中普及。电脑进入人们的生活，给大家带来丰富生活的同时，也带来了许多负面影响及社会问题。大学生作为电脑使用的主体，对电脑的使用情况究竟怎样呢？作为即将毕业的在校大学生，我们深刻体会到在过去的三年大学生涯中对电脑的依赖，玩游戏、聊天、购物、学习，然而我们在面临找工作的时候才发现我们对专业知识及软件应用的严重缺乏，我们对专业知识的网上来源渠道仅止于百度文库、稍微专业点的就止步于万方、维普等大数据查询平台。如何高效的利用电脑来丰富我们的专业知识这是一个严重的问题。所以在本次的应用统计课程设计中针对建管系的学生运用电脑学习情况的调查就显得尤为重要。本次调查立足于实证分析，以问卷调查和数据分析为基础，综合多种信息，希望了解我系大学生使用电脑学习的现状，分析大学生学习过程中所遇到的问题以及他们的需求，学校通过这份问卷了解本系学生使用电脑学习的现状，为大学生提供一些建议如提供一些关于本专业的网站，帮助学生利用网络更加高效的学习。 1.3选题意义与价值 二十一世纪是一个信息化的时代，随着人们生活水平的不断提高，电脑正在成为推动社会发展的主要力量，带领我们走在时代的最前沿。电脑的使用给我们带来巨大的改变，尤其是大学生，对电脑的使用状况有很大不同。通过本次调研给学校提供本系各个年级关于电脑学习所面临的问题和现状，并针对问题找出解决方法，能最大程度的帮助学生，如大四学生面临毕业找工作，可以通过相关网站获取考研和就业信息，但面临
多元统计分析课程设计 ----多元线性回归模型在我国人均居民消费分析中的 姓名： 专业班级：统计学08 学院：信息科学与工程学院 时间：2011年6月13日
摘要：结合西方经济学的消费理论来分析影响我国人均消费的因素。利用线性回归理论建立模型，通过对模型的统计检验和对模型基本假设的检验，得到了一个很好的模型，该模型使得对人均消费影响因素从定性层面转化为定量层面。 关键词：人均居民消费；线性回归模型 1、问题及背景 我国人均消费受到哪些因素的影响？如何把各个因素对人均消费的影响从定性化转化为定量化？就个消费而言，个人消费主要受到个人收入、商品价格、个人消费偏好的影响。其中个人消费的影响因素个人收入和商品价格是很容易数量化的，至于个人消费偏好可以考虑前期消费量，因为前期消费可以反映个人消费偏好。那么，我国人均消费的主要影响因素可以确定人均国内生产总值、前期人均居民消费，上述分析符合相关的经济学理论。基于人均消费受到国内生产总值、前期人均消费因素的影响。从中国统计年鉴找到了从2000-2009年人均消费以及人均国内生产总值的官方数据。想借此来分析我国人均消费的影响因素以及它们具体是如何对消费产生影响的。 2、数据的分析 数据涉及四个变量：人均居民消费、人均国内生产总值、前期人均居民消费、价格指数。人均国内生产总值可以看成是人均收入，根据宏观经济学理论，消费和收入之间是存在一定的关系。收入是影响消费的，另外当年的消费和前期的消费之间也存在一定的关系。因为前期消费反映消费者偏好，而消费偏好又影响当年的消费。一般说来，一个国家人均消费去年消费1000元，那么今年消费不大可能是10000或者100，多半会在1000左右。当商品价格总体上升时，消费者为了维持原有水平的消费，那么支出就会增加。 根据上面的分析今年的消费受到今年收入、去年消费水平。 那么如何数量化二者之间的关系呢？ 在数学中，比较简单和常见的数量的关系是线性关系。设人均消费水平为y，人均国内生产总值为x1，前期人均居民消费为x2。
基于SAS分析湖南省社会消费品零售总额影响因素的研究 【摘要】本文旨在分析1978-2008年改革开放以来，我国社会消费品零售总额变动情况，影响其变动的因素。首先，我们提出了关于收入和消费的主要理论观点，然后再引入其他有关变量，进而建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用SAS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，详细剖析其成因，进一步进行预测，并相应提出一些政策建议。 【关键词】社会消费品总额财政支出城镇居民家庭人均可支配收入居民消费 一引言 为促进中部地区（山西江西河南湖北湖南和安徽六省）经济快速发展，中共中央提出“中部崛起”的战略。中部六省对中部崛起战略非常拥护，并抱有很高的期望。中部六省希望中共加大对中部崛起的政策支持力度，支持中部建设全国粮食核心主产区，支持中部建立前进制造业基地，支持中部加快老工业基地改造，资源型城市转型和国有企业改革，支持中部解决交通设施的薄弱环节，支持中部治理生态和环境，支持中部教育卫生事业发展，支持中部减轻财政负担。 二理论背景 为了加强在中部崛起竞争力湖南省加快了经济建设的步伐。社会消费品零售总额所计量的是各种经济类型的商业由于经济的发展和社会的进步，特别是社会主义市场经济的建立，商品生产和商品交换的领域进一步扩大，用已确立和描述各类消费品市场对居民和社会集团出售商品总和的商品零售额指标的口径范围也作了相应的调整。社会消费品零售总额的增长体现了该省在市场经济中的竞争力，因此对影响社会消费品零售总额的因素作出分析和验证有着重要的必要性。 社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。这个指标反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品来满足他们生活需要，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。 研究影响社会消费品零售总额的因素可以进一步证实其反映出了人民生活水平，生活质量的提高；也可以反映出湖南省经济的脉象，便于零售商指定营销战略和企划。 三模型建立
《应用多元统计分析》 课程实验报告 实验名称：利用回归法分析山东省农村居民收入的消费分配学生班级：统计学院统计0901班 学生姓名：王冬冬、王鹏、王莉、王璐 指导老师：张艳丽___________________________________ 完成日期：2011-12-10
一、 实验内容 本文通过分析研究更深一步了解山东省农村居民生活水平。实验中充分利用了回归分析、聚类分析等多种分析手段。先通过收入支出的时间序列模型的分析给出了从2000到2009年的农村收入支出呈现的增长趋势，以及城乡之间的对比；然后利用聚类分析说明了收入支出的地区差异。然后利用回归分析建立了山东省农村居民收入与支出之间的模型，试图寻找出农村居民收入的消费分配现状，即单位收入的支出方向问题。 二、 实验目的 通过本实验主要想达到三个目的： 1、利用山东省统计年鉴中有关农村居民收入支出的数据，结合多元统计方法，熟练掌握聚类分析和回归分析的原理及其基本步骤； 2、希望通过本次实验充分掌握和运用多元统计分析的统计方法，能够利用基本的统计软件如Eviews 、Spss 等软件处理分析数据，并对结果作出合理的解释。 3、了解近几年来山东省农村居民收入支出的基本状况，其中包括城乡差距问题和居民收入的消费分配问题，进而掌握山东省农村居民的基本生活状况，为我省经济的长远发展提供依据。 三、 实验方法背景和原理 Ⅰ、聚类分析的背景和原理 1．聚类分析的定义 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法。聚类分析又称群分析，它是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法。所谓的“类”，通俗地说就是相似元素的集合。 2．聚类的方法分类 聚类分析的内容十分丰富，按其聚类的方法可分为以下几种：系统聚类法、调优法、最优分割法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法。本文中应用的是系统聚类法：开始每个对象自成一类，然后每次将最相似的两类合并，合并后重新计算新类与其他类的距离或相近性测度，这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止。并类的过程可用一张谱系聚类图描述。 3.系统聚类法的基本步骤 （1）计算n 个样品两两间的距离，得样品间的距离矩阵(0) D 。类与类之间的距离本文应用 的是类平均法。所谓类平均法就是：两类样品两两之间平方距离的平均作为类之间的距离， 即： 2 2 ,1 p q pq ij i G j G p q D d n n ∈∈= ∑ 采用这种类间距离的聚 类方法，称为类平均法。 （2）．初始（第一步：i=1）n 个样本各自构成一类，类的个数k=n ，第t 类{} ()t t G X =（t=1,2···，n ）。此时类间的距离就是样品间的距离（即(1) (0)D D =）。 （3）对步骤i 得到的距离矩阵(1) i D -，合并类间距离最小的两类为一新类。此时类的总个数 k 减少1类，即k=n-i+1.
《多元统计分析》课程设计报告 聚类分析法研究城镇居民的消费结构 姓名：xx 学号：xxxxxxxxx 学院: xxxxxx 专业班级：xx 指导老师：xxx
摘要 改革开放以来，我国居民的消费水平逐渐提高，对各方面的消费需求也在增加，居民的消费结构也逐渐变得复杂多样。本文用聚类分析法中的类平均法，选取多个指标，对全国31个地区的城镇居民的消费结构进行了简单的分析研究。 关键词：数据分析聚类分析类平均距离
Abstract Pick tSince the reform and opening, our country residents' consumption level gradually improve, to all aspects of the consumption demand is growing, residents' consumption structure has become complicated. In this paper, the class average method with the method of clustering analysis, and selected multiple indicators, to 31 regions of the country's urban residents consumption structure has carried on the simple analysis. Key words: data analysis and clustering analysis class average distance