建模中的統(tǒng)計(jì)方法ppt課件-wenkub.com
2025-05-09 08:28 本頁(yè)面
【正文】 并與問(wèn)題 2， 3， 4所建立的模型進(jìn)行比較。作業(yè)： 財(cái)政收入預(yù)測(cè)模型要求：（ 1）分析影響財(cái)政收入有哪些因素，并收集相關(guān)數(shù)據(jù)。 學(xué)習(xí)起來(lái)較困難（編程）216。 SAS 真正的巨無(wú)霸。分類結(jié)果可以畫成一張直觀的聚類譜系圖。 當(dāng)確定了樣品之間的距離之后，就要對(duì)樣品進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒聚類分析l 聚類分析 的職能是建立一種分類方法，它是將一批樣品或變量，按照它們?cè)谛再|(zhì)上的親疏程度進(jìn)行分類。 另外，如果原始變量都本質(zhì)上獨(dú)立，那么降維就可能 失敗，這是因?yàn)楹茈y把很多獨(dú)立變量用少數(shù)綜合的變量概括。 第六因子變量中大學(xué)英語(yǔ)載荷最大，達(dá)到了 英語(yǔ)在大學(xué)生的學(xué)習(xí)中地位非常重要，定義為英語(yǔ)素質(zhì)因子。 第三因子變量中概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，復(fù)變函數(shù)，常微分方程，哲學(xué)原理，運(yùn)籌學(xué)都有較大的載荷，這些大部分是三年級(jí)開(kāi)設(shè)的數(shù)學(xué)專業(yè)課程，因此我們把第三因子變量定義為數(shù)學(xué)專業(yè)能力因子。 Kaiser 給出了常用的 KMO度量標(biāo)準(zhǔn)； 常適合； ； ； ；。如果該統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值比較大，且對(duì)應(yīng)的概率 p值小于給定的顯著性水平，則應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣不太可能是單位陣，原有變量適合作因子分析；反之，如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值比較小且對(duì)應(yīng)的概率 p值大于給定的顯著性水平，則不能拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣無(wú)顯著差別，原有變量不適合做因子分析。其中 KMO統(tǒng)計(jì)量為 1，說(shuō)明變量間的相關(guān)性極強(qiáng)，因子分析的效果非常好。正交因子模型為： ?i=變量 i的均值ei=第 i個(gè)特殊因子Fi=第 i個(gè)公共因子aij=第 i個(gè)變量在 第 j個(gè)因子上的載荷不能觀測(cè)的值滿足下列條件：F和 e獨(dú)立E(F)=0, Cov(F)=IE(e)=0, Cov(e)=Y, Y是對(duì)角矩陣， 正交因子模型： X?=AF+eF為公共因子向量 , 每個(gè)公共因子 (如 Fi)是對(duì)模型中每個(gè)變量都起作用的因子 。 因子分析? 而因子分析是事先確定要找?guī)讉€(gè)成分，或叫因子（factor）（比如兩個(gè)），那就找兩個(gè)。原先有幾個(gè)變量，最多有幾個(gè)主成分。這與動(dòng)者整體素質(zhì)不高。生產(chǎn)總值的作用微弱。（ 3）對(duì)五各省市的財(cái)政收入作單獨(dú)考察，分析影響各省市財(cái)政收入的影響因素。 財(cái)政收入水平的高低是反映一國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要標(biāo)志。逐步回歸216。主要包括：216。如果顯著水平為 ，由于 P值 0，則應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同廣告形式銷售額產(chǎn)生了顯著影響，不同廣告形式對(duì)銷售額的影響效應(yīng)不全為 0。結(jié)果方差來(lái)源變差平方和 自由度平均變差平方和F 臨界值SSA 3 ,3,6 SSB 2 ,2,6 SSe 6 結(jié)論： A和 B對(duì)測(cè)定白蛋白與球蛋白的影響非常顯著，其中 A因素 (pH值 )的影響比 B因素 (CuSO4濃度 )影響更大。要判斷因素 A的影響是否顯著就等價(jià)于檢驗(yàn)假設(shè) H01 ： α 1 = α 2 =… = α r =0 要判斷因素 B的影響是否顯著就等價(jià)于檢驗(yàn)假設(shè) H02 ： β1=β2= … =βr =0 雙因素方差分析 交叉分組的雙因素試驗(yàn)設(shè)因素 A有 l個(gè)水平， A1, A2……A l, 因素 B有 m個(gè)水平B1, B2…… Bm, 在每一組合（ Ai, Bj） 下進(jìn)行一次試驗(yàn)，得到觀察值 Aij， 其方差分析計(jì)算方法如下： 雙因素方差分析表例 2：為考察蒸餾水的 pH值和硫酸銅溶液濃度對(duì)化驗(yàn)血清中白蛋白的球蛋白的影響，將蒸餾水 pH值 (A)和硫酸銅濃度 (B)分成如下的水平進(jìn)行試驗(yàn)：水平因素 1 2 3 4pH值 (A) 硫酸 銅濃度 (B) A1 A2 A3 A4 TjB (TjB)2/lB1 B2 B3 TiA (TiA)2/m T P QA QB R x=[ 。因?yàn)橛锌赡茉谡麄€(gè)試驗(yàn)過(guò)程中，前后尺度掌握不均，或者有其它因素也在有規(guī)律或周期性地變化。增加實(shí)驗(yàn)次數(shù)，有利于靈敏度提高。 。如果條件誤差比隨機(jī)誤差大得多，我們就認(rèn)為因素 A的不同水平對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有顯著影響，從而拒絕 H0 ；如果條件誤差與隨機(jī)誤差得數(shù)值差別不大，則認(rèn)為因素 A的不同水平對(duì)試驗(yàn)結(jié)果沒(méi)有顯著影響，從而接受 H0 ；檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量當(dāng) H0為真時(shí) ，對(duì)給定的 ?，可作如下判斷：若 F=F? (fA ,fe) ， 則說(shuō)明因子 A不顯著。 如果檢驗(yàn)結(jié)果為 H0成立，因子 A的 r個(gè)水平均值相同，稱因子 A的 r個(gè)水平間沒(méi)有顯著差異，簡(jiǎn)稱因子 A不顯著；反之，當(dāng) H0不成立時(shí)，因子 A的 r個(gè)水平均值不全相同，這時(shí)稱因子 A的不同水平間有顯著差異，簡(jiǎn)稱因子 A顯著。 單因子方差分析的統(tǒng)計(jì)模型 在例中我們只考察了一個(gè)因子，稱其為單因子試驗(yàn)。方差分析的基本思想l 方差分析的依據(jù)是建立在變差平方和具有加和性的基礎(chǔ)上的。產(chǎn)生總變差的原因有兩類，一類是條件變差（本例中即是酸度的影響），另一類就是試驗(yàn)誤差。 step3：通過(guò)比較觀測(cè)變量總離差平方和各部分所占的比例， 推斷控制變量是否給觀測(cè)變量帶來(lái)了顯著影響。 觀測(cè)變量各總體的方差相同。多因素方差分析單因素方差分析一、單因素方差分析的基本思想 單因素方差分析用來(lái)研究一個(gè)控制變量的不同水平是否對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生了顯著影響。顧客對(duì)商品和服務(wù)的反映對(duì)于企業(yè)是至關(guān)重要的，類似地，醫(yī)療衛(wèi)生部門不能僅僅知道某流行病的發(fā)病率，而且想知道什么變量影響發(fā)病率，以及如何影響 。分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量：偏度 （ skewness） 、峰度 (kurtosis)偏度： RV標(biāo)準(zhǔn)化的三階中心距。位置的統(tǒng)計(jì)量：均值和中位數(shù)216?？梢越柚趫D形和簡(jiǎn)單的運(yùn)算，來(lái)了解數(shù)據(jù)的一些特征。房子，無(wú)論對(duì)國(guó)家還是個(gè)人，其重要性不言而喻，它牽動(dòng)著絕大多數(shù)中國(guó)人的神經(jīng)，我們中大多數(shù)人也面臨購(gòu)房壓力。其中，2022年擴(kuò)招 ，增幅 %； 2022年擴(kuò)招 ，增幅 %。建 模 中 的 統(tǒng) 計(jì) 方 法2022年數(shù)學(xué)建模暑期培訓(xùn)選講主講 勾明內(nèi)容要點(diǎn)：l一、 幾個(gè)案例l二、實(shí)用的統(tǒng)計(jì)方法 l三、幾種特殊方法 l四、常用的統(tǒng)計(jì)軟件l五、實(shí)例分析案例一： 本科生就業(yè)影響因素分析 據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)表明，具有大學(xué)以上學(xué)歷者占中國(guó)全部勞動(dòng)者的比例非常低，中國(guó)的高等教育也正在處于 “ 精英教育 ” 向大眾化的高等教育過(guò)渡階段。目前中國(guó)在校大學(xué)生已突破 1350萬(wàn)人，這種大力度推進(jìn)高校擴(kuò)招的方式對(duì)于中國(guó)在21世紀(jì)實(shí)施人才戰(zhàn)略，建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)，具有極為重要的意義，但隨著大幅擴(kuò)招，也產(chǎn)生了教育質(zhì)量滑坡以及就業(yè)形式嚴(yán)
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1