统计学作业Word下载.docx

统计学作业Word下载.docx

《统计学作业Word下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《统计学作业Word下载.docx（40页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

.603

.107

72.294

3

.596

.106

103.573

4

.359

115.052

5

.428

.105

131.629

6

.345

.104

142.517

7

.181

145.571

8

.175

.103

148.454

9

.168

.102

151.148

10

.240

156.728

11

.235

.101

162.138

12

.227

.100

167.275

13

.146

169.417

14

.068

.099

169.888

15

.061

.098

170.280

-.020

.097

170.320

a.假定的基础过程是独立性（白噪音）。

b.基于渐近卡方近似。

（3）创建一双轴线图,使之同时反映出该股票每日收盘价格和交易量.

三某调查者想考察果汁饮料销售量的影响因素,为此调查者观察了碳酸饮料销售量,茶饮料销售量,固体冲泡饮料销售量和咖啡类饮料的销售量,单位均为万升,全部数据如果T3.sav文件中.试利用相关分析或偏相关分析研究果汁饮料与碳酸饮料销售量的相关性.

相关分析：

描述性统计量

均值

标准差

N

碳酸饮料销售量

45.8953

18.83926

果汁销售量

25.9893

4.92801

相关性

Pearson相关性

.826**

显著性（双侧）

平方与叉积的和

4968.849

1073.660

协方差

354.918

76.690

339.993

24.285

**.在.01水平（双侧）上显著相关。

Pearson相关系数为0.825，二者之间的不相关的双侧显著值为0.000<

0.01所以，所以在显著性水平为0.01下可拒绝二者不相关的假设。

所以可得结论二者存在显著相关性。

四某实验室培养一种菌群研究其活性,菌群活性和培养天数的部分观测数据见T4.sav文件.

试利用回归分析研究菌群活性与培养天数之间的关系.

第一步：

绘制散点图

上图由知菌群活性与培养天数之间呈现出显著的线性关系。

第二步：

回归分析

输入／移去的变量b

模型

输入的变量

移去的变量

方法

培养天数a

.

输入

a.已输入所有请求的变量。

b.因变量:

活性

模型汇总

R

R方

调整R方

标准估计的误差

.941a

.886

.877

5.891

a.预测变量:

（常量）,培养天数。

（拟合优度检验部分）相关系数R=0.941,判定系数

=0.886，调整的判定系数为0.877，回归估计的标准差S=5.891.从中判断该回归方程的拟合优度很高。

Anovab

平方和

均方

F

Sig.

回归

3492.139

100.617

.000a

残差

451.195

34.707

总计

3943.333

（回归方程的显著性检验部分）由上表数据得在0.01水平上显著（即F=100.617>

F（1,12））。

系数a

非标准化系数

标准系数

t

B

标准误差

试用版

（常量）

46.460

2.762

16.820

培养天数

-.753

.075

-.941

-10.031

a.因变量:

（回归系数的显著性检验）

由上表得知t=16.820>

所以认为该回归系数与零有显著差异，该自变量与因变量之间存在显著地线性关系。

五在文件T5.sav中是研究脑溢血发病机制的数据文件,包括病人和正常人的六项指标,其中病人为分组序号为”1”,正常人为”0”.希望建立上述指标与脑溢血发病之间的联系,以便可以对脑溢血的发病进行早期诊断.（提示可以利用logistic回归或判别分析）

判别分析：

分析案例处理摘要

未加权案例

百分比

有效

60

100.0

排除的

缺失或越界组代码

.0

至少一个缺失判别变量

缺失或越界组代码还有至少一个缺失判别变量

合计

上图给出了样本数量、有效值和剔除值的相关信息。

表5-2

组统计量

分组

有效的N（列表状态）

未加权的

已加权的

总胆固醇

181.2000

31.17846

30

30.000

甘油三脂

144.2000

75.81165

高密度胆固醇

48.8667

13.06940

低密度胆固醇

100.7667

29.19693

载脂蛋白A1

1.1377

.25658

载脂蛋白B

.8097

.17413

212.9667

40.00731

179.5000

82.07765

36.7000

6.88401

133.2667

40.40138

1.0443

.21018

.9320

.22555

197.0833

39.00121

60.000

161.8500

80.33106

42.7833

12.03680

117.0167

38.59854

1.0910

.23725

.8708

.20908

上图给出了各组和所有预测的均值、标准差和加权与未加权的有效值。

表5-3

特征值

函数

方差的%

累积%

正则相关性

.631a

.622

a.分析中使用了前1个典型判别式函数。

表5-4

Wilks的Lambda

函数检验

卡方

.613

26.913

上图给出了Wilks的Lambda检验的结果，从检验结果可以看出，引入的变量对提高分类精度是有作用的。

表5-5

标准化的典型判别式函数系数

.186

-.017

-.985

.316

.338

.166

表5-6

结构矩阵

-.746

.590

.567

.389

.286

-.255

判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性

按函数内相关性的绝对大小排序的变量。

上图给出了判别函数的系数与结构矩阵，可以看出，所有变量均在判别分析中使用。

表5-7

组质心处的函数

-.781

.781

在组均值处评估的非标准化典型判别式函数

上图给出了组重心处的判别函数值。

表5-8

组的先验概率

先验

用于分析的案例

.500

1.000

上图给出了两个组的先验概率。

预测的分组结果作为新的变量被保存，从中我们可以看出这60位人员的分组，并可以看出spss对未分类观测进行的分类，分类被保存在“Dis_1”变量中，“1”表示病人，“0”表示正常人，与我们在建立变量时的设置有微小的出入，有13个分组不一样。

六根据我国历年钢产量的数据,（可以查<

<

中国工业经济统计年鉴>

>

或其它统计数据资源）,试分析拟合钢铁产量的长期趋势.

曲线拟合：

MOD_3

因变量

钢铁产量（万吨）

方程

线性

对数

二次

增长a

指数a

自变量

年份

常数

包含

其值在图中标记为观测值的变量

未指定

用于在方程中输入项的容差

.0001

a.该模型要求所有非缺失值为正数。

个案总数

18

已排除的个案a

已预测的个案

新创建的个案

a.从分析中排除任何变量中带有缺失值的个案。

变量处理摘要

变量

正值数

零的个数

负值数

用户自定义缺失

模型汇总和参数估计值

因变量:

参数估计值

df1

df2

b1

b2

.806

66.533

-9453058.589

4747.585

.805

66.174

-7.207E7

9487756.038

.807

66.895

-4709181.664

1.188

增长

.936

234.428

-221.070

.116

指数

9.783E-97

自变量为年份。

由以上结果得出给出的五种曲线估计中指数模型拟合的曲线与原始观测值拟合得最好，而其他的都有许多观察点没有拟合好。

因此，由拟合图的直观观察来看，指数模型最适合本实验的数据建模。

所以我们可以得出钢产量随年份的关系为Y=9.783E-97+

七为了验证某种药物的疗效,对35位患者进行了观察.首先记录了治疗前的测试数据,然后记录了治疗后的测试数据（详见T6.sav）.试分析该药品是否具有显著的疗效.

配对样本T检验：

成对样本统计量

均值的标准误

对1

服药前的检查值

88.8286

35

5.85353

.98943

服药后的检查值

81.5829

7.88071

1.33208

服药前后的检查值均值，标准差，均值的标准误差。

直观上看，服药前后的检查值有显著差别。

成对样本相关系数

相关系数

服药前的检查值&

服药后的检查值

.559

成对样本的相关系数，相关系数0.559>

0，响应的概率值为0，服药前后相关系数十分显著。

成对样本检验

成对差分

Sig.（双侧）

差分的95%置信区间

下限

上限

服药前的检查值-服药后的检查值

7.24571

6.69409

1.13151

4.94622

9.54521

6.404

34

T检验的概率值为0<

0.05,该药品有显著的疗效

八在文件T7.sav中是少年学生的体质状况的数据.其中脉搏,身高,体重,坐高,胸围为身体指标,立定跳远,小球掷远,体前屈,10米往返跑和双脚连续跳为体质指标.

1）试分析身体指标和体质指标的相关性

2）将少年学生按身体素质的不同分为若干类,并分析每类少年学生身体素质的特点.

3）给出评判少年学生身体素质好坏的标准.

1）

案例处理摘要

案例

缺失

485

100.0%

.0%

共有485个个案，缺失值为0

近似矩阵

值向量间的相关性

脉搏

身高

体重

坐高

胸围

立定跳远

小球掷远

体前屈

10米往返跑

双脚连续跳

-.105

-.056

-.124

-.027

-.071

-.058

-.109

.693

.756

.497

.308

.201

-.069

-.242

-.129

.632

.709

.208

.134

.017

-.098

-.131

.456

.288

.194

.058

-.237

-.145

.161

.118

.059

-.084

-.039

.377

.176

-.366

-.320

-.253

-.132

-.023

-.162

.278

这是一个相似性矩阵

各变量之间的相似矩阵，由矩阵表知

2）分层聚类法

*******************HIERARCHICALCLUSTERANALYSIS*******************

DendrogramusingCentroidMethod

RescaledDistanceClusterCombine

CASE0510152025

LabelNum+---------+---------+---------+---------+---------+

131130-+

132131-+

154153-+

336335-+

7675-+

6867-+

301300-+

477476-+

130129-+

274273-+

2120-+

391390-+

338337-+

195194-+

8988-+

271270-+

334333-+

479478-+

296295-+

353352-+

320319-+

272271-+

434433-+

374373-+

474473-+

427426-+

111110-+

363362-+

238237-+

482481-+

263262-+

167166-+

286285-+

125124-+

244243-+

106105-+

335334-+

7069-+

250249-+

249248-+

342341-+

428427-+

348347-+

7170-+

120119-+

429428-+

138137-+

54-+

7271-+

277276-+

443442-+

265264-+

87-+

224223-+

264263-+

333332-+

262261-+

303302-+

176175-+

400399-+

287286-+

3635-+

183182-+

390389-+

205204-+

216215-+

3837-+

143142-+

410409-+

178177-+

218217-+

255254-+

288287-+

7372-+

117116-+

219218-+

139138-+

202201-+

291290-+

165164-+

408407-+

322321-+

240239-+

290289-+

141140-+

6160-+

9493-+

458457-+

158157-+

457456-+

236235-+

1615-+

396395-+

65-+

281280-+

214213-+

349348-+

239238-+

465464-+

7978-+

2726-+

337336-+

156155-+-+

221220-+|

149148-+|

416415-+|

392391-+|

10099-+|

485484-+|

9998-+|

295294-+|

1110-+|

298297-+|

347346-+|

166165-+|

452451-+|

110109-+|

144143-+|

3029-+|

311310-+|

114113-+|

172171-+|

355354-+|

102101-+|

135134-+|

432431-+|

4948-+|

199198-+|

360359-+|

361360-+|

6766-+|

3534-+|

1716-+|

2423-+|

7877-+|

208207-+|

4241-+|

464463-+|

370369-+|

417416-+|

1918-+|

2827-+|

123122-+|

192191-+|

455454-+|

4039-+|

364363-+|

439438-+-+

229228-+|

398397-+|

164163-+|

278277-+-+

317316-+|

198197---+

115114---+

168167---+

365364-+-