应用多元统计分析实验报告.doc

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1、多元统计分析实验报告　　　　　　学院名称　理学院　　　　　专业班级　　应用统计学14-2　　　　　学生姓名　张艳雪　　　　　学号　1第一章多元正态分布1.1从某企业全部职工中随机抽取一容量为6的样本，该样本中个职工的目前工资、受教育年限、初始工资和工作经验资料如下表所示：职工编号目前工资（美元）受教育年限（年）初始工资（美元）工作经验（月）12345657000420021450219004500028350151612815827000187501200021000120001443638119013826设职工总体的以上变量服从多元正态分布，根据样

2、本资料利用SPSS软件求出均值向量和协方差矩阵的最大似然估计。注1：最大似然估计公式为：，；一．SPSS操作步骤：第一步：利用spss建立数据集第二步：分析--描述统计--描述计算样本均值向量第三步：分析--相关--双变量计算样本协方差阵与样本相关系数二．输出结果：描述性统计量均值标准差N目前工资29650.0018763.4756受教育年限12.333.6156初始工资37125.0046827.2766工作经验152.50129.2106相关性目前工资受教育年限初始工资工作经验目前工资Pearson相关性1.184-.126.042显著性（双侧）.

3、727.812.937平方与叉积的和.00062500.000-.000.000协方差.00012500.000-.000.000N6666受教育年限Pearson相关性.1841-.510-.077显著性（双侧）.727.302.885平方与叉积的和62500.00065.333-.000-179.000协方差12500.00013.067-86250.000-35.800N6666初始工资Pearson相关性-.126-.5101.114显著性（双侧）.812.302.829平方与叉积的和-.000-.000.000.000协方差-.000-862

4、50.000.000.000N6666工作经验Pearson相关性.042-.077.1141显著性（双侧）.937.885.829平方与叉积的和.000-179.000.00083475.500协方差.000-35.800.00016695.100N6666三．实验结果分析：样本均值为样本的协方差如此就可以按照极大似然估计方程：，得出均值向量与协方差向量的最大似然估计结果。第三章聚类分析3.1下表是15个上市公司2001年的一些主要财务指标，使用系统聚类法和K－均值法利用SPSS软件分别对这些公司进行聚类，并对结果进行比较分析。公司编号净资产收益率每

5、股净利润总资产周转率资产负债率流动负债比率每股净资产净利润增长率总资产增长率111.090.210.0596.9870.531.86-44.0481.99211.960.590.7451.7890.734.957.0216.11300.030.03181.99100-2.98103.3321.18411.580.130.1746.0792.181.146.55-56.325-6.19-0.090.0343.382.241.52-1713.5-3.366100.470.4868.4864.7-11.560.85710.490.110.3582.9899.

6、871.02100.2330.32811.12-1.690.12132.14100-0.66-4454.39-62.7593.410.040.267.8698.511.25-11.25-11.43101.160.010.5443.71001.03-87.18-7.411130.220.160.487.3694.880.53729.41-9.97128.190.220.3830.311002.73-12.31-2.771395.79-5.20.5252.3499.34-5.42-9816.52-46.821416.550.350.9372.3184.05

7、2.14115.95123.4115-24.18-1.160.7956.2697.84.81-533.89-27.74一、实验原理:1.系统聚类的基本思想是：首先，每个样品（或变量）先聚成一类，然后，选择距离公式计算类与类之间的距离，把距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，该过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中，最后，所有的样品（或变量）聚成一类。打开SPSS软件，在数据窗口依次定义变量，并输入以上数据。2.K-均值聚类法:K-均值法和系统聚类法一样，都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的，但是两者的不同之处也是明显的：

8、系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果，而K—均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确