spss實(shí)驗(yàn)報(bào)告word版(已改無錯(cuò)字)
2023-05-15 02:32:24 本頁面
【正文】 .861.089.127.162.061.000.060.5178:黑 龍.089.045.134.172.060.000.6379:上 海.633.00010:江 蘇.551.356.521.382.397.517.637.000這是一個(gè)不相似矩陣（表格太大，這里只給出10例）上表顯示的是用平方Euclidean距離計(jì)算的近似矩陣表，其實(shí)質(zhì)是一個(gè)不相似矩陣，其中的數(shù)值表示各個(gè)樣本之間的相似系數(shù)，數(shù)值越大，表示兩樣本距離越大。平均聯(lián)結(jié)（組之間）聚類表階群集組合系數(shù)首次出現(xiàn)階群集下一階群集 1群集 2群集 1群集 211627.02200221629.02710331628.03120642023.036001551224.039001061617.04130971518.0420017848.04500149316.0520613101230.0525016……（表格太大，這里只給出10例）上表顯示的是聚類表，該表反映的是每一階段聚類的結(jié)果，系數(shù)表示的是“聚合系數(shù)”，第2列和第3列表示的是聚合的類。冰柱圖，是反映樣本聚類情況的圖，如果按照設(shè)定的類數(shù)，在那類數(shù)的行上從左到右就可以找到各類所包含的樣本。用“組間聯(lián)接”聚類法生成的樹狀聚類圖。如果將所有樣本分為3類的話，如圖所示，第1類包括北京、上海等，第2類包括天津等，剩下的其他樣本屬于第3類快速聚類初始聚類中心聚類123食品衣著家庭設(shè)備醫(yī)療保健交通通信教育文化居住雜項(xiàng)輸出結(jié)果中，表示的是初始聚類的中心，也就是種子點(diǎn)。迭代歷史記錄a迭代聚類中心內(nèi)的更改12312.000.000.000a. 由于聚類中心內(nèi)沒有改動(dòng)或改動(dòng)較小而達(dá)到收斂。任何中心的最大絕對(duì)坐標(biāo)更改為 .000。當(dāng)前迭代為 2。初始中心間的最小距離為 。聚類成員案例號(hào)地區(qū)聚類距離1北 京12天 津23河 北34山 西35內(nèi) 蒙36遼 寧37吉 林38黑 龍39上 海110江 蘇2……上表是聚類表，表示的是每個(gè)個(gè)案的分類情況：第3列“聚類”表示的是該案例屬于哪一類，第4列“距離”表示該案例與其所屬類別重心之間的距離。最終聚類中心聚類123食品衣著家庭設(shè)備醫(yī)療保健交通通信教育文化居住雜項(xiàng)表表示的是最終聚類中心，可以看出，第1類的平均消費(fèi)水平最高，第2類居中，第3類最低。最終聚類中心間的距離聚類123123上表表示的是最終聚類中心間的距離，可以看出，第2類與第3類之間的距離要比第2類與第1類之間的距離小。每個(gè)聚類中的案例數(shù)聚類123有效缺失.000上表表示的是每個(gè)聚類中的案例數(shù)，可以看出，第1類有４個(gè)樣本，第2類中有４個(gè)樣本。實(shí)驗(yàn)七 因子分析一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個(gè)因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。假定你是一個(gè)公司的財(cái)務(wù)經(jīng)理，掌握了公司的所有數(shù)據(jù)，比如固定資產(chǎn)、流動(dòng)資金、每一筆借貸的數(shù)額和期限、各種稅費(fèi)、工資支出、原料消耗、產(chǎn)值、利潤、折舊、職工人數(shù)、職工的分工和教育程度等等。如果讓你向上面介紹公司狀況，你能夠把這些指標(biāo)和數(shù)字都原封不動(dòng)地?cái)[出去嗎？你必須要把各個(gè)方面作出高度概括，用一兩個(gè)指標(biāo)簡單明了地把情況說清楚。 二、實(shí)驗(yàn)原理因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。主成分分析：比如全國或各個(gè)地區(qū)的帶有許多經(jīng)濟(jì)和社會(huì)變量的數(shù)據(jù)；各個(gè)學(xué)校的研究、教學(xué)等各種變量的數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)的共同特點(diǎn)是變量很多，在如此多的變量之中，有很多是相關(guān)的。人們希望能夠找出它們的少數(shù)“代表”來對(duì)它們進(jìn)行描述。實(shí)驗(yàn)7實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)地區(qū)食品衣著家庭設(shè)備用品及服務(wù)醫(yī)療保健交通通信教育文化娛樂服務(wù)居住雜項(xiàng)商品和服務(wù)北 京 天 津 河 北 山 西 內(nèi) 蒙 遼 寧 吉 林 2356黑 龍 上 海 江 蘇 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 東 河 南 湖 北 371湖 南 廣 東 廣 西 海 南 重 慶四 川 貴 州 云 南 陜 西 甘 肅 青 海 寧 夏 259新 疆 實(shí)驗(yàn)結(jié)果描述統(tǒng)計(jì)量均值標(biāo)準(zhǔn)差分析 N食品
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