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1、华北科技学院综合性实验报告华北科技学院基础部综合性实验实 验 报 告 课程名称 应用多元统计 实验学期 2013 至 2014 学年 第 2 学期学生所在系部 基础部 年级 12 专业班级 计算B121 学生姓名 郭春元 学号 201209014115 任课教师 李强丽 实验成绩 应用多元统计课程综合性实验报告开课实验室： 数学应用实验室 2014 年 7月 2 日实验题目综合实训一、实验目的能够综合运用多元统计分析中统计方法，并利用SPSS软件实现。二、设备与环境SPSS软件等。3、 实验内容及要求针对全国重点水泥企业的一些经济指标，数据见P137，进行下列求解与分析：厂家编号固定资产利润率
2、（%）资金利税率（%）销售收入利税率（%）资金利润率（%）固定资产产值率（%）流动资金周转天数（天）万元产值能耗（吨）全员劳动生产率（万元/人*年）1、琉璃河16.6826.7531.8418.4053.2555.0028.831.752、邯郸19.7027.5632.9419.2059.8255.0032.922.873、大同15.2023.4032.9816.2446.7865.0041.691.534、哈尔滨7.298.9721.304.7634.3962.0039.281.635、华新29.4556.4940.7443.6875.3269.0026.682.146、湘乡32.9342.
3、7847.9833.8766.4650.0032.872.607、柳州25.3937.8236.7627.5668.1863.0035.792.438、峨嵋15.0519.4927.2114.216.1376.0035.761.759、耀县19.8227.7833.4120.1759.2571.0039.131.8310、永登21.1335.2039.1626.5252.4762.0032.081.7311、工源16.7528.7229.6219.2355.7658.0030.081.5212、抚顺15.8328.0326.4017.4361.1961.0032.751.6013、大连16.5
4、329.7332.4920.6350.4169.0037.571.3114、江南22.2454.5931.0537.0067.9563.0032.331.5715、江油12.9220.8225.1212.5451.0766.0039.181.83 1、计算相关系数矩阵； 2、以X3为因变量，X1、X2、X4、X5为自变量进行多元线性回归分析，并进行线性回归关系的显著性检验； 3、利用欧式距离定义样品间的距离，采用重心法进行聚类分析，将结果分为三类； 4、利用重心法得到的聚类分析的结果作为分组变量，将15号样品江油作为待判别的样品，进行判别分析，并写出贝叶斯判别和费希尔判别函数； 5、利用主成分
5、分析法对这些地区进行综合评价和分类； 6、检验数据是否适合做因子分析，若是适合，利用因子分析对这些企业进行因子分析； 7、只考虑X1 、X2、X3这三个变量，应用对应分析，揭示各厂家与这三个变量之间的关系；8、采用多维标度法对这厂家的经济情况进行分析。四、实验结果及分析1、计算相关系数矩阵； 表1Correlations固定资产利税率资金利税率销售收入利税率资金利润率固定资产产值率流动资金周转天数万元产值能耗全员劳动生产率固定资产利税率Pearson Correlation1.848*.923*.902*.651*-.265-.511.598*Sig. (2-tailed).000.000.0
6、00.009.340.051.018N1515151515151515资金利税率Pearson Correlation.848*1.689*.988*.720*-.110-.609*.265Sig. (2-tailed).000.005.000.002.697.016.340N1515151515151515销售收入利税率Pearson Correlation.923*.689*1.774*.544*-.317-.389.531*Sig. (2-tailed).000.005.001.036.250.152.042N1515151515151515资金利润率Pearson Correlatio
7、n.902*.988*.774*1.688*-.106-.607*.329Sig. (2-tailed).000.000.001.005.708.016.230N1515151515151515固定资产产值率Pearson Correlation.651*.720*.544*.688*1-.444-.424.359Sig. (2-tailed).009.002.036.005.098.115.189N1515151515151515流动资金周转天数Pearson Correlation-.265-.110-.317-.106-.4441.379-.434Sig. (2-tailed).340.
8、697.250.708.098.164.106N1515151515151515万元产值能耗Pearson Correlation-.511-.609*-.389-.607*-.424.3791-.235Sig. (2-tailed).051.016.152.016.115.164.399N1515151515151515全员劳动生产率Pearson Correlation.598*.265.531*.329.359-.434-.2351Sig. (2-tailed).018.340.042.230.189.106.399N1515151515151515*. Correlation is s
9、ignificant at the 0.01 level (2-tailed).*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). 2、以X3为因变量，X1、X2、X4、X5为自变量进行多元线性回归分析，并进行线性回归关系的显著性检验； 表2Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.959a.919.8872.24837a. Predictors: (Constant), 固定资产产值率, 固定资产利税率, 资金利税率, 资金
10、利润率 由表2可知R2=0.919说明拟合度很好。 表3CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)19.6843.3325.908.000固定资产利税率.678.317.6582.136.058资金利税率-1.187.486-2.244-2.442.035资金利润率1.522.7162.2922.126.059固定资产产值率.062.060.1551.035.325a. Dependent Variable: 销售收入利税率 表4ANO
11、VAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression576.5134144.12828.511.000aResidual50.552105.055Total627.06414a. Predictors: (Constant), 固定资产产值率, 固定资产利税率, 资金利税率, 资金利润率b. Dependent Variable: 销售收入利税率 由表3可知回归方程为 线性回归关系的显著性检验:原假设为，由表4可知=0.05)，则要拒绝原假设，说明回归模型是显著的； 回归参数的统计推断：原假设为对立假设为为，由表3可知=0.058，=0.035，=0,325，说明与之间有显著的线性关系，与、之间没有显著的线性关系。 3、利用欧式距离定义样品间的距离，采用重心法进行聚类分析，将结果分为三类； Cluster MembershipCase3 Clusters1:1、琉璃河 12:2、邯郸 13:3、大同 14:4、哈尔滨 15:5、华新
