統(tǒng)計學論文-關于英超球隊的分析(編輯修改稿)
2025-07-10 11:05 本頁面
【文章內容簡介】 2 1 1 .000 14 4 .000 3 1 1 .000 14 2 .000 4 1 1 .000 14 4 .000 5 1 1 .000 14 4 .000 6 2 2 .000 14 3 .000 7 2 4** .000 14 2 .000 8 2 4** .000 14 2 .000 9 3 3 .000 14 5 .000 10 4 2** .000 14 3 .000 11 1 1 .000 14 2 .000 12 3 5** .000 14 3 .000 13 3 3 .000 14 5 .000 14 2 2 .000 14 4 .000 15 1 1 .000 14 4 .000 16 3 3 .000 14 5 .000 17 2 4** .000 14 2 .000 18 2 2 .000 14 4 .000 19 3 5** .000 14 3 .000 20 5 3** .000 14 2 .000 由上表，我們可以看出 分組無誤 。 分類結果 b,c Average Linkage (Between Groups) 預測組成員 合計 1 2 3 4 5 初始 計數(shù) 1 7 0 0 0 0 7 2 0 6 0 0 0 6 3 0 0 5 0 0 5 4 0 0 0 1 0 1 5 0 0 0 0 1 1 % 1 .0 .0 .0 .0 2 .0 .0 .0 .0 3 .0 .0 .0 .0 4 .0 .0 .0 .0 5 .0 .0 .0 .0 交叉驗證 a 計數(shù) 1 7 0 0 0 0 7 2 0 3 0 3 0 6 3 0 0 3 0 2 5 4 0 1 0 0 0 1 5 0 0 1 0 0 1 % 1 .0 .0 .0 .0 2 .0 .0 .0 3 .0 .0 .0 4 .0 .0 .0 .0 5 .0 .0 .0 .0 a. 僅對分析中的案例進行交叉驗證。 在交叉驗證中，每個案例都是按照從該案例以外的所有其他案例派生的函數(shù)來分類的。 b. 已對初始分組案例中的 % 個進行了正確分類。 c. 已對交叉驗證分組案例中的 % 個進行了正確分類。 由上表說明， 100%的判別率證明上述得出的聚類的結果分類成功。 下面通過主成分分析欲找出其主要作用的幾個成分。 KMO 和 Bartlett 的檢驗 取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量。 .490 Bartlett 的球形度檢驗 近似卡方 df 91 Sig. .000 取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量才達到了 ，但是 sig值小于 。 解釋的總方差 成份 初始特征值 提取平方和載入 旋轉平方和載入 合計 方差的 % 累積 % 合計 方差的 % 累積 % 合計 方差的 % 累積 % 1 2 3 4 5 .974 .974 6 .701 7 .395 8 .343 9 .291 10 .163 11 .060 .432 12 .031 .221 13 .017 .122 14 .003 .022 提取方法：主成份分析。 通過解釋的總方差可以看出第 1,2,3,4,5 成分對結果影響很大。 其中 第一個主成分的特征根為 ，占總特征根的的比例 (方差貢獻率 )為 %， 而前五個主成分方差貢獻率的和為%。 這表示第一個主成分解釋了原始 15 個變量 %的信息，可見第一個主成分對原來的 15 個變量解釋的已經(jīng)很充分了 。而下面這張碎石圖也很好地證明了這一觀點。 成份矩陣
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