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《生物制药技术》实验指导实验三四环素、金霉素的薄层层析鉴定（验证型）实验目的：掌握薄层层析的原理，四环素族抗生素的定性鉴定方法。
实验原理：层析（色谱，chromatograpby）是相当重要、且相当常见的一种技术，在把微细分散的固体或是附着于固体表面的液体作为固定相，把液体（与上述液体不相混合的）或气体作为移动相的系统中（根据移动相种类的不同，分为液相层析和气相层析二种），使试料混合物中的各成分边保持向两相分布的平衡状态边移动，利用各成分对固定相亲和力不同所引起的移动速度差，将它们彼此分离开的定性与定量分析方法，称为层析，亦称色谱法。
用作固定相的有硅胶、活性炭、氧化铝、离子交换树脂、离子交换纤维等，或是在硅藻土和纤维素那样的无活性的载体上附着适当的液体。
将作为固定相的微细粉末状物质装入细长形圆筒中进行的层析称为柱层析（column chromatography），在玻璃板上涂上一层薄而均的支持物（硅胶、纤维素和淀粉等）作为固定相的称为薄层层析（thin layer chromatography），或者用滤纸作为固定相的纸上层析。
层析根据固定相与溶质（试料）间亲和力的差异分为吸附型、分配型、离子交换型层析等类型。
但这并不是很严格的，有时常见到其中间类型。
此外，近来也应用亲和层析，即将与基质类似的化合物（通常为共价键）结合到固定相上，再利用其特异的亲和性沉淀与其对应的特定的酶或蛋白质。
分配层析在支持物上形成部分互溶的两相系统。
一般是水相和有机溶剂相。
常用支持物是硅胶、纤维素和淀粉等亲水物质，这些物质能储留相当量的水。
被分离物质在两相中都能溶解，但分配系数不同，展层时就会形成以不同速度向前移动的区带。
一种溶质在两种互不混溶的溶剂系统中分配时，在一定温度下达到平衡后，溶质在固定相和流动相溶剂中的浓度之比为一常数，称为分配系数。
当欲被分离的各种物质在固定相和流动相中的分配系数不同时，它们就能被分离开。
分配系数大的移动快（阻力小）。
句子成分分析的主谓宾结构与主谓补结构实验在语言学中，句子成分分析是一种分析句子的方法，其中主要关注的是句子的结构和成分之间的关系。
在这篇文章中，我们将聚焦于主谓宾结构和主谓补结构，并通过实验来探讨这两种句子成分的特点和用法。
一、主谓宾结构主谓宾结构是指一个句子包含有主语、谓语和宾语这三个基本成分。
主语是句子中执行动作的主体，谓语表示主语所执行的动作或状态，而宾语是接受谓语动作的对象。
这三个成分之间的关系可以用以下句子作为例子：「小明吃了一个苹果。
」为了进一步研究主谓宾结构，我们进行了一个实验。
我们招募了一些参与者，要求他们针对一系列句子进行主谓宾结构分析。
结果显示，大部分参与者能够准确地识别出主语、谓语和宾语，并且能够理解它们之间的语法作用。
二、主谓补结构主谓补结构是指主语和谓语之间还存在一个补语成分，用来对主谓之间的关系进行进一步说明或补充。
补语可以是形容词、名词、副词或者介词短语等，用来修饰或补充主谓的意义。
以下是一个例子：「他变得非常聪明。
」这里，「聪明」是主谓补结构，用来描述主语「他」的性质。
为了验证主谓补结构的特点，我们进行了另一个实验。
参与者们被要求对一组句子进行主谓补结构的分析。
结果显示，大部分参与者能够准确地辨识出补语，并且能够理解补语对主谓关系的补充作用。
三、主谓宾结构与主谓补结构的比较主谓宾结构和主谓补结构在语法上有一些明显的区别。
主谓宾结构主要关注动作的执行者、动作本身和动作的接受者。
而主谓补结构则通过补语来进一步说明或补充主谓的意义。
此外，主谓宾结构更常见于陈述句，表示现实的动作或状态。
而主谓补结构更常见于感叹句或描述性句子，用来表达某种观点、评价或感叹。
通过以上的实验和分析，我们对主谓宾结构与主谓补结构有了更深入的了解。
这些研究结果对于语言学的研究和教学都具有重要的意义。
结论本文通过实验研究了句子成分分析中的主谓宾结构与主谓补结构。
我们发现大部分参与者能够准确地辨识出主谓宾结构和主谓补结构，并理解它们在句子中的语法作用。
主成分的三大原则
主成分分析是一种常用的数据分析方法，它能够从复杂的数据中提取出最重要的信息，并将其转化为更简洁、易于理解的形式。
主成分分析的三大原则为：维度压缩、信息最大化和无关性。
维度压缩是主成分分析的核心原则之一。
在现实生活中，我们经常面临的问题往往涉及多个变量，而这些变量之间可能存在一定的相关性。
主成分分析通过将原始变量转化为一组新的综合变量，从而实现对数据维度的压缩。
这样做的好处在于，可以简化问题的复杂度，提高数据的处理效率。
信息最大化也是主成分分析的重要原则之一。
主成分分析的目标是找到能够解释数据变异最大的综合变量。
这意味着，主成分分析会尽可能地保留原始数据中的信息，以便更好地解释数据的特征和变异。
通过信息最大化，我们可以更好地理解数据的本质和规律，从而做出更准确的预测和决策。
无关性是主成分分析的另一个重要原则。
在主成分分析中，我们希望通过线性组合的方式构建新的综合变量，使得它们之间尽可能地无关。
这样做的目的是为了排除原始变量之间的多重共线性，从而使得分析结果更加稳定和可靠。
通过保持综合变量之间的无关性，我们可以更好地理解数据的结构和特点，进而做出更合理的分析和解释。
主成分分析的三大原则为维度压缩、信息最大化和无关性。
这些原则帮助我们从复杂的数据中提取出最重要的信息，并将其转化为更简洁、易于理解的形式。
通过遵循这些原则，我们可以更好地理解和应用主成分分析方法，从而提高数据分析的效果和准确性。
《数据分析方法》课程教学大纲
课程编码：08122430
课程名称：数据分析方法/ Data Analysis methods
总学时/学分：40/2.5（其中理论：32，实验：8）
适用专业：计算机科学与技术
一、课程目标
通过本课程学习，学生应达到如下目标：
目标1. 利用数据描述性分析和数据分布来表达数据特征。
目标2. 运用回归分析、方差分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析及聚类分析方法进行大数据建模与求解。
目标3. 针对数据模型，用程序语言实现，并对实验结果进行分析和解释，综合得到结论，形成报告。
二、课程目标对毕业要求的支撑
三、教学过程安排
四、实验或上机内容
五、课程目标达成方法
六、考核标准
本门课程考核包括6个部分，分别为考试、作业、实验、测验。
具体要求及评分方法如下：
2、作业
4、测验
随堂测验，老师给出题目，学生回答。
具体由任课老师给出评分标准。
七、教材及主要参考资料
[1] 梅长林,范金城.数据分析方法（第二版）, 高等教育出版社, 2018.10.
[2] 吴礼斌，李柏年, MA TLAB数据分析方法（第2版）, 机械工业出版社,2017.02
[3] 李红松，邓旭东，殷志平. 统计数据分析方法与技术，经济管理出版社，2014.5.
[4] 大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书），中国人民大学出版社，2016.7
[5] 大数据分析：方法与应用，清华大学出版社，2017.4。
牛奶成分分析实验报告实验目的：本实验旨在通过对牛奶成分的分析，了解牛奶中的主要成分含量，并通过实验结果对比，掌握理论知识与实验结果的联系。
实验原理：牛奶是一种乳白色的液体，主要成分包括水、脂肪、蛋白质、乳糖和矿物质等。
脂肪是牛奶的重要成分，其含量直接影响牛奶的口感和质地。
牛奶中的蛋白质分为乳清蛋白和酪蛋白两种，蛋白质含量也是衡量牛奶质量的重要指标之一。
乳糖则是牛奶的主要碳水化合物，负责提供能量。
实验步骤：1. 准备实验所需材料：牛奶样品、试剂（NaOH、硫酸、酒精）、试管、显微镜等。
2. 先取适量牛奶样品，将其加热至70-80°C，使脂肪在液体中充分溶解。
3. 将加热后的牛奶样品倒入试管中，加入一滴NaOH试剂，轻轻摇匀，观察溶液的变化。
若溶液变浑浊，证明牛奶中含有脂肪。
4. 取另一部分牛奶样品，加入硫酸试剂，轻轻晃动试管观察。
若出现白色沉淀，则表明牛奶中存在蛋白质。
5. 室温下，取少量牛奶放置于显微镜下观察，寻找可能存在的微生物。
6. 取另一部分牛奶样品，加热使其沸腾，观察牛奶在沸腾过程中的变化。
7. 取最后一部分牛奶样品，加入少量酒精试剂，观察溶液的变化。
若溶液变浑浊，则表明牛奶中含有乳糖。
实验结果与讨论：通过实验观察，我们可以得到以下结果：1. 在加入NaOH试剂后，若牛奶溶液变浑浊，则表明牛奶中含有脂肪。
2. 加入硫酸试剂后，若产生白色沉淀，则说明牛奶中存在蛋白质。
3. 在显微镜下观察牛奶样品时，可以发现可能存在的微生物。
4. 在牛奶样品沸腾过程中，可以观察到牛奶的车尔尼氏珠变化，这是消化酸化蛋白质的结果。
5. 加入酒精试剂后，若牛奶溶液变浑浊，则表明牛奶中含有乳糖。
根据实验结果，我们可以得出以下结论：1. 牛奶中含有脂肪、蛋白质和乳糖等主要成分。
2. 牛奶中的脂肪质量和蛋白质含量直接影响牛奶的质地和口感。
高脂肪牛奶更为浓稠，高蛋白质牛奶质地较为饱满。
3. 牛奶中可能含有微生物，这需要在生产过程中加以注意和控制。
如何解决化学技术实验中的数据分析和建模问题在化学技术实验中，数据分析和建模是非常重要的步骤。
通过对实验数据进行分析和建模，可以帮助科学家们更好地了解实验现象，并且在实际应用中提供准确的预测和指导。
然而，由于实验数据的复杂性和多变性，如何有效地进行数据分析和建模一直是一个难题。
本文将探讨一些解决这一问题的方法和技巧。
1. 数据预处理在进行数据分析和建模之前，首先需要对实验数据进行预处理。
这包括数据清洗、去噪和归一化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
数据清洗可以帮助我们剔除异常值和缺失值，以减少对后续分析的影响。
去噪可以通过滤波或平滑等方法来减少数据中的噪声干扰，提高分析的准确性。
归一化可以将不同单位和量纲的数据转化为相对统一的标准，以便进行比较和建模。
2. 多元回归分析在进行数据建模时，多元回归分析是一个常用的工具。
多元回归分析可以帮助我们确定实验数据之间的因果关系和相关性，并建立数学模型来描述这种关系。
通过多元回归分析，我们可以了解不同变量之间的线性或非线性关系，从而进行预测和优化。
3. 主成分分析主成分分析是一种常用的降维方法，用于处理具有高维特征的实验数据。
在化学技术实验中，通常会涉及多个变量，比如温度、压力、浓度等。
通过主成分分析，我们可以将这些变量转化为一组新的综合变量，以减少数据的复杂性，提取主要特征，并且保留数据的信息量。
这有助于简化数据分析和建模的过程。
4. 机器学习算法近年来，机器学习算法在数据分析和建模领域取得了显著的进展。
通过使用机器学习算法，我们可以从大量的实验数据中自动发现模式和规律，并构建出高性能的预测模型。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法能够自动适应数据的复杂性和非线性特征，并且能够进行模型的自我学习和迭代优化。
因此，机器学习算法在化学技术实验中的数据分析和建模中具有广阔的应用前景。
5. 可视化工具良好的数据可视化工具可以帮助我们更直观地理解实验数据，并发现隐藏在数据背后的规律。
八年级科学土壤的成份评课稿一、教学目的1．指导学生通过实验分析，知道土壤是由水、空气、砂、粘土以及腐殖质等主要成分组成，培养他们的分析综合能力。
2．培养学生认真细致，与人协作进行实验的良好习惯，提高学生学习科学的兴趣。
二、教学重点：指导学生认识土壤的成分。
三、教学难点：指导学生认识土壤的腐殖质成分。
四、教学过程（一）导入新课师：我们进行了课外土壤考察活动，采回了土壤的样品，现在谁能说一说什么是土壤？生：（略）师：请大家观察自己采集的土壤，想一想，你还想知道与土壤有关的哪些问题？生：（提出自己的问题）师：很好！大家提出了想知道土壤为什么能生长植物？土壤里含有什么？为什么土壤里植物长得不一样？这节课我们先研究土壤里究竟有什么？也就是土壤的成分。
（二）学习新课1．分析土壤里含有水。
师：根据你们的经验，你认为土壤里含有水吗？你怎样知道的？生：土壤里含有水，我从以下举实例。
2．分析土壤里含有空气。
师：刚才，我们知道土壤里含有水。
也就是说水是土壤的一种成分。
土壤的成分还有什么？生：空气可能也是土壤的成分。
师：好！这位同学能大胆推测。
你能想出一个办法，也就是设计一个实验，让大家看到土壤里含有空气吗？其他同学也可以相互议论，打算怎么做？那样做会发生什么现象？怎么从现象说明空气是土壤的成分？生：（议论实验的设计）师：现在请同学们都说一说自己的设想。
生：（汇报各自的设计方案）师：（归纳学生的设计，同时清楚地讲述实验步骤和要求）生：（分组实验）师：（巡视指导，了解学生情况）师：现在，请同学汇报一下你怎么做的实验，看到什么现象？你想这些现象说明了什么？生：我把土块放入盛着水的杯子中，看到有许多小气泡从土块中冒出来，慢慢升到水面，从冒气泡的现象能说明土壤里含有空气。
生：我也是那样做，我还看到气泡一个一个从土壤里钻出来，然后慢慢升上来。
师：许多同学的实验都设计得很好，而且有的观察得很仔细，大家都看到了冒气泡（板书），并且从冒气泡这一现象，分析得出土壤里含有空气（板书）。
北京建筑工程学院理学院信息与计算科学专业实验报告课程名称《数据分析》实验名称《主成分分析和聚类分析》实验地点：基础楼C-423日期__2016.5.5_____ 姓名张丽芝班级信131 学号201307010108___指导教师王恒友成绩【实验目的】（1）熟悉利用主成分分析进行数据分析，能够使用SPSS软件完成数据的主成分分析；（2）熟悉利用聚类分析进行数据分析，能够运用主成分分析的结果，做进一步分析，如聚类分析、回归分析等，能够使用SPSS软件完成该任务。
【实验要求】根据各个题目的具体要求，分别运用SPSS软件完成实验任务。
【实验内容】1、表4.9（数据见exercise4_5.txt）给出了1991年我国30个省市、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。
（1）求样本相关系数矩阵R。
（2）从R出发做主成分分析，求出各主成分的贡献率及前两个主成分的累积贡献率；2、（1）对题1中的数据，按照原有的八个指标，对30个省份进行聚类，给出分为3类的聚类结果。
（2）利用题1得到的前2个主成分指标，分别按最短距离法（最近邻居距离）、最长距离法（最远邻居距离）、类平均距离法（组间平均距离）、重心距离法；其中距离均采用欧式平方距离，对样本进行谱系聚类分析，并画出谱系聚类图；给出分为3类的聚类结果。
并与（1）的结果进行比较【实验步骤】（此部分主要包括实验过程、方法、结果、对结果的分析、结论等）11）2）方差贡献率是38.704%，第二个主成分的方差贡献率是29.590%，前两个主成分的方差占所有主成分方差的64.294%。
前两个主成分的累计贡献率为68.294%，选择前两个主成分即可代表绝大多数原来的变量。
实验一鱼类对温度、盐度耐受性的观测【实验目的】（1）认识并练习判断生物对生态因子耐受性范围的方法。
（2）认识不同鱼类对温度、盐度等因子的耐受限度和范围不同，这种不同的耐受性与其分布生境和生活习性密切相关，加深对Shelford 耐受性定律的理解。
（3）认识影响鱼类耐受能力的因素。
【实验器材】1、实验动物：鲤鱼（Cyprinus carpio）、鲫鱼（Carassius auratus）等。
2、设备与试剂光照培养箱、温度计、天平、加热棒、容纳箱、玻璃棒等【方法与步骤】1、观察动物对高温和低温的耐受能力（1）建立环境温度梯度（5℃，室温20~25℃，35℃）。
（2）对实验动物称重，并记录其种类、驯化背景等。
（3）将鲤鱼和鲫鱼各6条分成一组，分别暴露在5℃、室温和35℃下30分钟。
观察行为。
如果正常，则停止观察；如有异常，则观察在该温度条件下动物死亡数达到50%时所需要的时间。
如果动物明显不动，则可认定死亡。
注：将动物放入低温（高温）环境中后，如果动物马上出现死亡，说明温度过低（或过高），应适当提高（降低）2~3℃再观测。
同时观察并比较室温条件下各鱼的行为。
（4）将鱼类在高温和低温出现死亡的温度条件下死亡率随时间的变化记录在表1-1中。
表1-1 极端温度下不同鱼类死亡率随时间的变化2 观察不同淡水鱼类对盐度的耐受能力（1）建立盐度梯度（20‰，30‰，40‰)。
（2）对实验动物称重，并记录其种类、驯化背景等。
（3）将鲤鱼和鲫鱼各6条分成一组，分别放入20‰，30‰，40‰的盐度环境中，同上观察其行为30分钟。
如果正常，则停止观察；如有异常，则继续观察在该条件下动物死亡数达到50%时所需要的时间。
如果动物明显不动，则可认定死亡。
（4）将鱼类在各盐度条件的死亡率随时间的变化记录在表1-2中。
表1-2鱼类对盐度的耐受性观测结果记录表【结果与分析】1、依据表中记录结果，以时间为横坐标、死亡率为纵坐标作图。
2、各组根据实验结果，结合谢尔福德耐受性定律等对结果进行讨论，分析各组间的差异，评估不同鱼类对温度、盐度耐受性的差异及其影响因素。
主成分分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解主成分分析的基本概念和原理，掌握主成分分析的数学模型和计算步骤。
2. 学会运用主成分分析对实际问题进行数据降维，提高数据分析和处理能力。
3. 了解主成分分析在不同领域中的应用，如统计学、机器学习、生物信息学等。
技能目标：1. 能够运用所学软件（如R、Python等）进行主成分分析的操作和结果解读。
2. 培养独立分析数据、解决实际问题的能力，提高数学建模和数据处理技巧。
3. 学会撰写主成分分析报告，清晰、准确地表达分析过程和结论。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣和热情，激发学习主动性和探究精神。
2. 增强学生的团队合作意识，培养在团队中分享观点、倾听他人意见的能力。
3. 让学生认识到数据在解决实际问题中的重要性，树立正确的数据伦理观念。
课程性质：本课程为高年级统计学或数据分析相关课程，旨在帮助学生掌握主成分分析这一高级数据分析方法。
学生特点：学生具备一定的数学基础和统计学知识，具备初步的数据分析能力，但对主成分分析的理解和应用尚需加强。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调动手操作和实际应用。
通过本课程的学习，使学生能够独立运用主成分分析解决实际问题。
二、教学内容1. 引入主成分分析的基本概念：通过实际案例引入主成分分析，解释其原理和应用场景，让学生了解主成分分析在数据降维和特征提取中的重要性。
教材章节：第三章 数据降维与特征提取2. 数学模型与计算方法：详细讲解主成分分析的数学模型，包括特征值、特征向量以及协方差矩阵等，介绍主成分的计算步骤。
教材章节：第三章第二节 主成分分析的数学模型与计算方法3. 实践操作与软件应用：结合实际数据集，指导学生运用统计软件（如R、Python等）进行主成分分析操作，并解读分析结果。
教材章节：第三章第三节 主成分分析的软件实现与应用4. 应用案例分析：分析主成分分析在不同领域中的应用案例，如金融、生物信息学等，让学生了解主成分分析的实际价值。
上机实验指导二：主成分分析实验目的：能利用原始数据与相关矩阵、协主差矩阵作主成分分析,并能理解标准化变量主成分与原始数据主成分的联系与区别；能根据SAS输出结果选出满足要求的几个主成分。
实验每组人数及学时：组人数1人，学时数：2学时实验要求：要求每位实验人员于课堂时间完成相关练习实验环境：装有版本8.0以上的SAS系统的个人电脑实验类型：设计型实验内容：多元统计分析处理的是多变量（多指标）问题。
在实际问题中，为了尽可能完整地获取有关的信息，往往需要考虑众多的变量，这虽然可以避免重要信息的遗漏，但增加了分析的复杂性。
同一问题所涉及到的众多变量之间会存在一定的相关性，这种相关性会使各变量的信息有所“重叠”。
人们自然希望通过克服相关性、重叠性，即对这些彼此相关的变量加以“改造”，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，从而通过对为数较少的新变量的分析达到解决问题的目的。
这实际上是一种“降维”的思想。
成分分析也称主分量分析，是由Hotelling于1933年首先提出的。
由于多个变量之间往往存在着一定程度的相关性。
人们自然希望通过线性组合的方式，从这些指标中尽可能快地提取信息。
当第一个线性组合不能提取更多的信息时，再考虑用第二个线性组合继续这个快速提取的过程，……，直到所提取的信息与原指标相差不多时为止。
这就是主成分分析的思想主成分分析着眼于考虑变量的“分散性”信息,主要目的是对原变量加以“改造”,在不致损失原变量太多信息的条件下尽可能地降低原变量的维数,即用较少的“新变量”代替原来的各变量,即：(1)变量的降维；(2)主成分的解释。
一般说来，在主成分分析适用的场合，用较少的主成分就可以得到较多的信息量。
以各个主成分为分量，就得到一个更低维的随机向量；因此，通过主成分既可以降低数据“维数”又保留了原数据的大部分信息。
主成分的贡献率与累计贡献率：实用中, 要求累计达到80%~90%的前m个主成份,既能降维又不损失原始变量中的太多信息实际应用一般是求样本主成分：五、实验步骤：（一）过程格式proc princomp选项；var变量表；partial 变量表；freq 变量;weight变量；by变量；（二）语句说明proc princomp语句选项DA TA=输入数据集，可以用type=cov或type=corr指明数据类型,data=new (type=corr) ; 表明new 为一相关系数(corr)数据集.out=输出数据集，存储原始数据和主分量得分等 .outstat=输出数据集，存储变量的平均数、标准差、相关系数、特征值、特征向量等。
Cov指定要求从协方差阵出发计算主成份。
缺省为从相关阵出发计算。
N=指要计算的主成份个数。
缺省时全算。
STD 要求在OUT=的数据集中把主成份得分标准化为单位方差。
不规定时方差为相应特征值。
Noint不含截距；Noprint不输出分析结果.Var语句指明分析的数值变量.Partial语句指明偏相关或协方差矩阵进行分析的数值变量.六、应用：1999年我国经济发展情况分析1999年我国的经济出现了良好的发展势头。
下面我们选取全国31个省市自治区的八项指标（见表1），利用国际先进软件SAS对我国1999年经济发展情况作主成分分析表1 1999年全国31个省市自治区经济发展基本情况国内生产总值居民消费水平固定资产投资职工平均工资货物周转量98居民消费价格指数商品零售价格指数工业总产值省份亿元元亿元元亿吨公里% % 亿元x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8北京2174.46 5784 1171.16 14054 333.8 100.6 98.9 1999.97 天津1450.06 5551 576.45 11056 365.9 98.9 97.5 2261.49 河北4569.19 2312 1770.47 7022 1952.5 98.1 97.8 2994.58 山西1506.78 1833 477.57 6065 762.4 99.6 96.8 1096.83 内蒙1268.2 2279 348.22 6347 759.5 99.8 97.7 640.68 辽宁4171.69 4128 1119.47 7895 1229.9 98.6 96.1 3390.14 吉林1669.56 3132 500.02 7158 464.8 98 96.7 1366.92 黑龙2897.41 3431 751.66 7094 844 96.8 96.1 1854.57 上海4034.96 10328 1855.76 16641 206.3 101.5 97.3 5452.91 江苏7697.82 3594 2441.88 9171 1075.1 98.5 96.9 8915.04 浙江5364.89 3877 1958.05 11201 897.9 98.5 97.7 5191.56安徽2908.59 2523 703.45 6516 887.2 97.5 96.6 1533.9福建3550.24 4066 1084.66 9490 674.1 99.1 96.5 2210.28江西1962.98 2056 454.44 6749 569.4 98.6 96.8 854.65山东7662.1 3194 2220.57 7656 1238.9 99.3 97.1 6944.52河南4576.1 1902 1206.83 6194 1519.7 96.9 96.2 3109.18湖北3857.99 2691 1239.14 6991 830.3 97.8 95.9 2834.35湖南3326.75 2594 883.94 7269 969 100.5 97.6 1414.12广东8464.31 4760 2937.02 12245 935.2 98.2 96.7 10538.17广西1953.27 2079 578.76 6776 647.5 97.7 97.2 911海南471.23 2729 194.78 6865 270.2 98.3 96.6 188.67重庆1479.71 2336 525.26 7182 215.2 99.3 96.5 858.55四川3711.61 2191 1224.4 7249 614.9 98.5 97.3 1895.82贵州911.86 1542 311.93 6595 330.3 99.2 97.9 551.93云南1855.74 2340 663.97 8276 415.2 99.7 98.3 988.53西藏105.61 1708 53.56 12962 7.9 100 98.8 14.98陕西1487.61 1884 587.79 6931 527 97.8 97.5 1035.88甘肃931.98 1650 355.51 7427 533.6 97.6 97.2 667.53青海238.39 2150 117.15 9081 73.6 99.5 98.5 160.77宁夏241.49 2014 128.1 7392 168.4 98.7 97.9 197.66新疆1168.55 2936 526.65 7611 413.4 97.4 96.2 631.84一、主成分分析（一）主成分分析的主要步骤：第一步：计算协方差矩阵以确定利用协方差矩阵还是利用相关系数矩阵进行主成分分析第二步：建立变量之间的相关系数阵R第三步：求R的特征值和特征向量第四步：写出主成分并进行分析第五步：将原始观测数据代入前m个数据获得前m个主成分的得分。
第六步：利用主成分得分进行聚类分析或回归分析（二）主成分分析SAS实现和分析过程：第一步：计算协方差矩阵以确定利用协方差矩阵还是利用相关系数矩阵进行主成分分析（程序见1，结果见表2）程序1：data econ1;data econ1;input prov $ x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 ; /*$表示它前面的变量读取字符*/ card;北京 2174.46 5784 1171.16 14054 333.8 100.6 98.9 1999.97天津 1450.06 5551 576.45 11056 365.9 98.9 97.5 2261.49河北 4569.19 2312 1770.47 7022 1952.5 98.1 97.8 2994.58山西 506.78 1833 477.57 6065 762.4 99.6 96.8 1096.83内蒙 1268.2 2279 348.22 6347 759.5 99.8 97.7 640.68辽宁 4171.69 4128 1119.47 7895 1229.9 98.6 96.1 3390.14吉林 1669.56 3132 500.02 7158 464.8 98 96.7 1366.92黑龙 2897.41 3431 751.66 7094 844 96.8 96.1 1854.57上海 4034.96 10328 1855.76 16641 206.3 101.5 97.3 5452.91江苏 7697.82 3594 2441.88 9171 1075.1 98.5 96.9 8915.04浙江 5364.89 3877 1958.05 11201 897.9 98.5 97.7 5191.56安徽 2908.59 2523 703.45 6516 887.2 97.5 96.6 1533.9福建 3550.24 4066 1084.66 9490 674.1 99.1 96.5 2210.28江西 1962.98 2056 454.44 6749 569.4 98.6 96.8 854.65山东 7662.1 3194 2220.57 7656 1238.9 99.3 97.1 6944.52河南 4576.1 1902 1206.83 6194 1519.7 96.9 96.2 3109.18湖北 3857.99 2691 1239.14 6991 830.3 97.8 95.9 2834.35湖南 3326.75 2594 883.94 7269 969 100.5 97.6 1414.12广东 8464.31 4760 2937.02 12245 935.2 98.2 96.7 10538.17广西 1953.27 2079 578.76 6776 647.5 97.7 97.2 911海南 471.23 2729 194.78 6865 270.2 98.3 96.6 188.67重庆 1479.71 2336 525.26 7182 215.2 99.3 96.5 858.55四川 3711.61 2191 1224.4 7249 614.9 98.5 97.3 1895.82贵州 911.86 1542 311.93 6595 330.3 99.2 97.9 551.93云南 1855.74 2340 663.97 8276 415.2 99.7 98.3 988.53西藏 105.61 1708 53.56 12962 7.9 100 98.8 14.98陕西 1487.61 1884 587.79 6931 527 97.8 97.5 1035.88甘肃 931.98 1650 355.51 7427 533.6 97.6 97.2 667.53青海 238.39 2150 117.15 9081 73.6 99.5 98.5 160.77宁夏 241.49 2014 128.1 7392 168.4 98.7 97.9 197.66新疆 1168.55 2936 526.65 7611 413.4 97.4 96.2 631.84;Run;proc corr cov nosimple data=econ1; /*计算协方差矩阵以查看各变量之间的方差是否相差过大，如果方差相差不大，利用协方差矩阵进行主成分分析，如果方差相差过大，利用相关系数矩阵进行主成分分析*/var x1-x8;run;协方差矩阵的结果如下：表2Covariance Matrix, DF = 30x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8x1 4918748.50 1298158.84 1567758.78 1168879.09 656699.684 -236.638 -547.174 5339861.000 x2 1298158.84 3018800.09 611396.599 3568734.98 -73875.217 832.415 -18.018 2167025.621 x3 1567758.78 611396.599 536757.959 721355.891 185789.398 9.112 -108.234 1793939.754 x4 1168879.09 3568734.98 721355.891 6615087.99 -351479.052 1592.779 831.877 2674981.193x5 656699.684 -73875.217 185789.398 -351479.052 189108.104 -178.660 -126.766 527213.405 x6 -236.638 832.415 9.112 1592.779 -178.660 1.213 0.523 7.535x7 -547.174 -18.018 -108.234 831.877 -126.766 0.523 0.642 -443.097 x8 5339861.0 2167025.62 1793939.7 2674981.19 527213.405 7.535 43.097 6584811.592从协方差矩阵可以看出：各变量的样本方差差异过大，因此从样本相关系数矩阵出发做主成分分析。
