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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划典型相关分析实验报告 《数据分析方法》 课程实验报告 1实验内容 掌握回归分析的思想和计算步骤； 编写程序完成回归分析的计算，包括后续的显著性检验、残差分析、Box-Cox变换等内容。 2模型建立与求解(数据结构与算法描述) Y与X1,X2,…, 的关系可表示为Y=f(X1,X2,…,)+ε,回归分析既是 利用Y与X1,X2,… ,的观测数据，并在误差项的某些假定下确定 f(X1,X2,…,)。利用统
2、计推断方法对所确定的函数的合理性一级由此关系 所揭示的Y与X1,X2,…,的关系作分析。 用最小二乘法计算回归参数 总离差平方和 残差平方和 回归平方和 SST=SSE+SSRR为复相关系数 Box-Cox变换目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 对Y做如下变换： 通过最大似然方法确定问题转化为选择，使 达到最小，
3、其中 3.实验数据为： 习题 误差方差估计为：+004复相关系数：exersice2_6 得b=- R=因此回归方程为：y=-++习题 复相关系数： 4．程序代码清单： functionhuigui(X,Y)D=xlsread('');p=3;n=15;X=D(:,1:end-1);Y=D(:,end);a=ones(n,1);X=[a,X]; B=(inv(X'*X))*X'*YH=X*inv(X'*X)*X';y1=mean(Y);%???ù?μ y2=B(1)+B(2).*X(:,2)+B(3).*X(:,
4、3);%??1é?μSST=sum((Y-y1).^2)%×üà?2???·?oíSSE=sum((Y-y2).^2)%2D2???·?oíSSR=sum((y2-y1).^2)%??1é??·?oíMSR=SSR/(p-1)%?ù·???1éMSE=SSE/(n-p)%?ù·?2D2?F=MSR/MSE; R=sqrt(SSR/SST)%?????′?à1??μêyo=SSE/(n-p)%·?2?1à???μy3=y2-Y;%2D2??μ目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业
5、水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 e=(eye(n)-H)*Y;%2D2??òá?plot(Y,e,'*') 未进行Box-Cox变换时的残差分析 进行Box-Cox变换后，残差图为 loadexersice2_data=exersice2_6;[b,R]=reg(data) function[b,R]=reg(data)X=data(:,1:end-1);Y=data(:,end); temp=ones(l
6、ength(data),1);X=[temp,X];b=inv(X'*X)*X'*Y;YY=X*b; SST=sum((Y-mean(Y)).^2);SSE=sum((Y-YY).^2);R=sqrt(1-SSE/SST); 课程名称：题目：班级：姓名学号：指导教师： 理学院实验报告 数据分析典型相关分析信科14-1班周玮、 XX年11月27日 一、题目 就表中的血糖含量数据，对X?(X1,X2,X3)T和Y?(Y1,Y2,Y3)T做典型相关分析。求各对典型变量及典型相关系数，检验各对典型变量之间是否显著相关，并解释显
7、著相关的典型变量对的意义。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 表49位女性在空腹和摄入食糖后三个不同时刻的血糖含量数据 第1页 第2页 x1、x2、x3相关系数矩阵。 Analyze->Scale->ReliabilityAnalysis Inter-ItemCorrelationMatrix x1x2x3 x1.2
8、09.139 x2.209.188 x3.139.188 相关系数矩阵：R?? ? ? x2、y1与x1、。x3的线性回归方程 第3页 Analyze->Regression->Linear 由上表可得到线性回归方程
