统计实验课程Word下载.docx

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20

140.00

25

190.00

30

302.00

40

830.00

50

60

2510.00

70

5175.00

75

6397.50

80

7530.00

90

11586.50

aMultiplemodesexist.Thesmallestvalueisshown

（2）频数分布表

Frequency

Percent

ValidPercent

CumulativePercent

4.2

17

8.3

12.5

16.7

140

20.8

180

25.0

220

29.2

384

33.3

620

37.5

830

41.7

1523

45.8

1600

50.0

1770

54.2

2380

58.3

2510

62.5

2750

66.7

4380

70.8

5970

75.0

6540

79.2

7530

83.3

10130

87.5

10733

91.7

12440

95.8

100.0

Total

（3）直方图

实验二方差分析

了解方差分析的应用意义，熟练运用单因素与多因素方差分析。

1.实验题目

某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，分析排污口大肠杆菌数量是否有差别。

2.实验准备

了解组间方差、组内方差和总方差的含义及表达式，熟悉方差分析表及F检验量的运用。

1.数据输入整理。

2.选择菜单“Anlyze→CompareMeans→One-WayANOVA”，弹出“单因素方差分析One-WayANOVA”对话框。

选择进行分析的变量和需要比较的分组因素。

3.对组间平方和进行线性分解并检验，单击“Contracts”按钮。

4.选择进行各组间两两比较的方法，单击按钮“PostHoc”

5.定义相关统计选项以及缺失值处理方法，单击“Option”按钮。

6.所有设置确认无误后，单击“OK”按钮，执行单因素方差分析。

7.结果输出：

（1）一些基本描述性统计量

Descriptives

大肠杆菌数量

Std.Error

95%ConfidenceIntervalforMean

LowerBound

UpperBound

4

8.25

2.986

1.493

3.50

13.00

5

12

2

16.00

3.651

1.826

10.19

21.81

3

8.75

2.754

1.377

4.37

13.13

6

18.25

4.573

2.287

10.97

25.53

13

23

16

12.81

5.540

1.385

9.86

15.76

（2）方差其次性检验结果

TestofHomogeneityofVariances

LeveneStatistic

df1

df2

Sig.

1.269

.329

（3）方差分析表

ANOVA

SumofSquares

df

MeanSquare

F

BetweenGroups

（Combined）

308.188

102.729

8.097

.003

LinearTerm

Contrast

103.513

8.159

.014

Deviation

204.675

102.338

8.066

.006

WithinGroups

152.250

12.688

460.438

15

（4）多重比较表

MultipleComparisons

LSD

（I）排污口

（J）排污口

MeanDifference

（I-J）

95%ConfidenceInterval

Upper

Bound

-7.750（*）

2.519

.010

-13.24

-2.26

-.500

.846

-5.99

4.99

-10.000（*）

.002

-15.49

-4.51

7.750（*）

2.26

13.24

7.250（*）

1.76

12.74

-2.250

.389

-7.74

3.24

.500

-4.99

5.99

-7.250（*）

-12.74

-1.76

-9.500（*）

-14.99

-4.01

10.000（*）

4.51

15.49

2.250

-3.24

7.74

9.500（*）

4.01

14.99

*Themeandifferenceissignificantatthe.05level.

（5）各组均值折线图

实验三相关分析

了解相关分析的含义，掌握两因素与多因素相关的运用。

给出安徽岳西某田间实验小区1984-1987年观测的土壤侵蚀量和降雨量，试分析两者相关性。

要掌握相关系数的计算公式，了解不同相关系数值代表的含义。

1.打开相关数据文件，选择菜单，“Analyze→Correlate→Bivariate”

2.弹出对话框，选择进行相关分析的变量，设定相关系数的类型，确定双尾检验还是单尾检验及是否突出显示相关是否显著。

4.制定输出内容和缺失值的处理方法，单击“Option”按钮。

5.所有设置确认无误后，单击“OK”按钮，得到输出结果。

6.结果显示：

（1）一些基本描述性统计量表。

DescriptiveStatistics

63.55

71.345

降雨量

72.905

54.1898

（2）相关系数大小及其显著性结果表。

Correlations

PearsonCorrelation

.791（**）

Sig.（2-tailed）

.000

SumofSquaresandCross-products

96712.950

58129.345

Covariance

5090.155

3059.439

55794.070

2936.530

**Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.

实验四回归分析

了解回归分析的原理，处理变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行预测。

给出全国各地区的供水情况和供水管道长度资料，试运用回归分析来分析供水总量的变化情况。

了解最小二乘法估计参数的推导过程，并熟悉如何来评价数学模型拟和程度的优劣。

1.打开相关数据文件，选择菜单，“Analyze→Regression→Linear”。

2.弹出“LinearRegression”对话框，设置参与回归分析的变量。

3.回归分析结果的描述统计量输出设置。

单击“LinearRegression”对话框的“Statistics”按钮，弹出“线性回归统计量”窗口。

4.回归分析结果的有关图形输出设置。

单击“LinearRegression”对话框的“Plots”按钮，弹出对话框，选择需要绘制的回归分析诊断或预测图。

5.回归分析结果的有关表格文件输出设置，单击“LinearRegression”对话框的“Save”按钮，弹出“回归分析保存”对话框。

6.单击“LinearRegression”对话框的“options”按钮，弹出对话框，用来设置回归分析的一些选项。

7.所有设置确认无误后，单击“OK”按钮，得到输出结果。

8.结果显示：

（1）回归分析过程中变量进入或退出模型的情况。

VariablesEntered/Removed（b）

Model

VariablesEntered

VariablesRemoved

Method

管道长度

.

Enter

aAllrequestedvariablesentered.

bDependentVariable：

（2）一元线性回归模拟情况

ModelSummary（b）

R

RSquare

AdjustedRSquare

Std.ErroroftheEstimate

.997（a）

.995

74241.685

aPredictors:

（Constant）,管道长度

bDependentVariable:

全年供水

（3）一元回归方差分析表

ANOVA（b）

Regression

19766031995469.330

3586.112

.000（a）

Residual

99212900905.460

18

5511827828.082

19865244896374.790

19

全年供水

（4）回归方程的系数以及对回归方程系数的检验结果，系数显著性检验采用T检验。

Coefficients（a）

UnstandardizedCoefficients

StandardizedCoefficients

t

B

Beta

1（Constant）

1498.730

14.188

18130.911

.237

.083

59.884

.935

（5）有关残差的统计结果表。

ResidualsStatistics（a）

PredictedValue

73784.43

4730337.50

438031.40

1019959.545

-140859.313

129030.047

72261.550

Std.PredictedValue

-.357

4.208

1.000

Std.Residual

-1.897

1.738

.973

aDependentVariable:

（6）标准化残差的直方图，用来分析残差的分布情况。

（7）正态分布图，用来观察标准化残差的分布是否符合正态分布。

（8）因变量、预测值间的散点图，用来反映因变量与预测值的关系。

实验五聚类分析

了解聚类分析的原理，熟悉其运用，来寻找现象中相同与不同的特征。

给出2003年我国各省市土地利用情况，依据数据对土地利用结构进行分类。

了解聚类分析分析的类型、方法及公式。

1.打开相关数据文件，选择菜单，“Analyze→Classify→HierarchicalCluster”。

2.弹出“系统聚类”对话框，选择参与系统聚类分析的变量及其其他相关设置。

3.系统聚类分析的有关方法参数设置，单击“系统聚类”对话框中的“Method”按钮。

4.系统聚类的统计量输出。

单击“Statistic”按钮，弹出“统计量输出”对话框。

5.系统聚类的统计图输出。

单击“Plots”按钮，弹出“统计图输出”对话框。

6.系统聚类输出到数据编辑窗口的设置。

单击“save”按钮。

7.所有设置确认无误后，单击“OK”按钮，得到输出结果。

8.结果显示：

（1）参加系统聚类分析的6各变量记录数统计结果。

CaseProcessingSummary（a）

Cases

.0

aAverageLinkage（BetweenGroups）

（2）样本的距离矩阵。

ProximityMatrix

Case

SquaredEuclideanDistance

10:

½

Ë

Õ

11:

ã

12:

°

²

»

13:

¸

£

¨

14:

Î

÷

15:

É

¶

«

北京

88.282

23537.455

6861.067

43859513.962

11070.288

14340.298

60184.043

148.983

14765.095

3846.931

11495.141

2816.612

1896.863

37032.725

天津

24879.325

7456.625

43861758.416

12270.409

14613.540

60510.103

53.445

15554.286

4774.693

12265.584

3784.976

2268.233

39209.914

河北

6540.037

42784336.746

3335.313

6822.572

25293.236

25977.641

7406.800

13081.898

7045.469

17235.545

14755.077

10359.040

山西

42993632.131

3304.682

2059.047

28919.134

7885.812

9496.853

5238.195

7201.082

6218.084

4661.788

24102.006

内蒙古

43368072.386

42478709.524

40885052.698

43863171.047

43848296.201

43856731.637

43804827.189

43858369.620

43852179.169

43814027.651

辽宁

7781.549

39570.717

13202.819

3495.209

3287.441

2197.535

5810.596

4827.702

9898.493

吉林

16292.619

15160.338

15051.298

13238.859

12867.091

14965.915

11561.238

30852.842

黑龙江

61281.681

53265.156

56845.903

51328.785

60104.879

54992.084

65777.193

上海

16578.976

5441.716

13264.696

4244.993

2830.491

40950.147

江苏

6836.466

304.516

11284.413

6765.028

7777.258

浙江

4400.442

600.270

944.301

18382.454

安徽

8129.977

4433.478

8933.053

福建

1725.325

24460.146

江西

23017.743

山东