多元统计分析及实例讨论.ppt
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1、多元统计分析及实例讨多元统计分析及实例讨论论现在学习的是第1页,共20页参考书目参考书目n n多元统计分析多元统计分析于秀林于秀林中国统计出版社中国统计出版社n n应用多元统计分析应用多元统计分析高惠璇高惠璇北京大学出版社北京大学出版社n n应用多元统计分析应用多元统计分析朱建平朱建平科学出版社科学出版社现在学习的是第2页,共20页课程概要课程概要 1、多元数据图表示法、多元数据图表示法 2、聚类分析、聚类分析 3、判别分析;、判别分析;4、主成分分析;、主成分分析;5、因子分析;、因子分析;6、对应分析;、对应分析;7、典型相关分析;、典型相关分析;8、多重多元回归分析;、多重多元回归分析;
2、9、定性资料的统计分析、定性资料的统计分析现在学习的是第3页,共20页n n通过实例了解通过实例了解多元统计分析多元统计分析n n多元统计分析多元统计分析的概述的概述n n计算机在计算机在多元统计分析多元统计分析中的中的应用应用n n2012年全国大学生数模竞赛年全国大学生数模竞赛A题分析题分析简介简介n n经验总结经验总结现在学习的是第4页,共20页例例1 1、对、对1010位应聘者做智能检验。指标位应聘者做智能检验。指标X X,Y Y和和Z Z分别表示数学推理能力,空间想象能力和语分别表示数学推理能力,空间想象能力和语言理解能力。言理解能力。例例2 2、家庭特征(年龄、收入、受教育程度)与
3、、家庭特征(年龄、收入、受教育程度)与家庭消费(外食、电影娱乐)之间的关系家庭消费(外食、电影娱乐)之间的关系例例3 3、奥运会十项全能运动项目得分数据的因子、奥运会十项全能运动项目得分数据的因子分析分析例例4 4、对应与聚类分析在建筑企业竞争力评价中、对应与聚类分析在建筑企业竞争力评价中的应用的应用 现在学习的是第5页,共20页例1 对对1010位应聘者做智能检验。位应聘者做智能检验。3 3项指标项指标X X,Y Y和和Z Z分别表示数学推理能力,空间想象能力和语分别表示数学推理能力,空间想象能力和语言理解能力。其得分如下,画出它的轮廓(折言理解能力。其得分如下,画出它的轮廓(折线)图选择合
4、适的统计方法对应聘者进行分线)图选择合适的统计方法对应聘者进行分类。类。应聘者应聘者应聘者应聘者1 12 23 34 45 56 67 78 89 91010X X2828181811112121262620201616141424242222Y Y2929232322222323292923232222232329292727Z Z2828181816162222262622222222242424242424现在学习的是第6页,共20页例()样品现在学习的是第7页,共20页例1()变量现在学习的是第8页,共20页现在学习的是第9页,共20页 我们直观地来看,这个分类是否合理?我们直观地来看
5、,这个分类是否合理?计算计算4 4号和号和6 6号得分的离差平方和:号得分的离差平方和:(21-20)(21-20)2 2+(23-23)+(23-23)2 2+(22-22)+(22-22)2 2=1=1 计算计算1 1号和号和2 2号得分的离差平方和:号得分的离差平方和:(28-18)(28-18)2 2+(29-23)+(29-23)2 2+(28-18)+(28-18)2 2=236=236 计算计算1 1号和号和3 3号得分的离差平方和为号得分的离差平方和为482482,由此可见一般,分类可能是合理的,欧氏距由此可见一般,分类可能是合理的,欧氏距离很大的应聘者没有被聚在一起离很大的应
6、聘者没有被聚在一起 聚类分析基本思想简介聚类分析基本思想简介现在学习的是第10页,共20页例例2 家庭特征与家庭消费之间的关系家庭特征与家庭消费之间的关系 为了了解家庭的特征与其消费模式之间的关系。调查为了了解家庭的特征与其消费模式之间的关系。调查了了7070个家庭的下面两组变量:分析两组变量之间的关系。现在学习的是第11页,共20页典型变量的结构(相关系数)U1U2X1就餐频率0.9866-0.1632X2看电影频率0.88720.4614V1V2Y1户主年龄0.42110.8464Y2家庭收入0.9822-0.1101Y3受教育程度0.51450.3013现在学习的是第12页,共20页 两
7、个反映消费的指标与第一对典型变量中u1的相关系数分别为0.9866和0.8872,可以看出u1可以作为消费特性的指标,第一对典型变量中v1与Y2之间的相关系数为0.9822,可见典型变量v1主要代表了了家庭收入,u1和 v1的相关系数为0.6879,这就说明家庭的消费与一个家庭的收入之间其关系是很密切的;现在学习的是第13页,共20页 第二对典型变量中u2与x2的相关系数为0.4614,可以看出u2可以作为文化消费特性的指标,第二对典型变量中v2与Y1和Y3之间的分别相关系数为0.8464和0.3013,可见典型变量v2主要代表了家庭成员的年龄特征和教育程度,u2和 v2的相关系数为0.186
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- 多元 统计分析 实例 讨论
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