第四章数据分析梅长林习题答案

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1、班级：信息1101姓名：臧晓玲学号：201110010127第四章习题一、习题4.4解：（1）通过SAS的procprincomp过程对相关系数矩阵R做主成分分析，得到个主成分的贡献率以及累计贡献率如表1所表1EigenvaluesoftheCorrelationMatrixEigenvalueDifferenceProportionCumulative12.856710992.047547280.57130.571320.809163720.269488480.16180.733230.539675240.088175140.

2、10790.841140.451500100.108550150.09030.931450.342949950.06861.0000从表中可以得到特征值向量为：第一主成分贡献率为：57.13%第二主成分贡献率为：16.18%第三主成分贡献率为：10.79%第四主成分贡献率为：9.03%第五主成分贡献率为：6.86%进一步得到各主成分分析结果如表2所示：表2EigenvectorsPrin1Prin2Prin3Prin4Prin5x10.463605-.240339-.6117050.386635-.451262x20.45710

3、8-.5093050.1781890.2064740.676223x30.470176-.2604480.335056-.662445-.400007x40.4214590.5256650.5407630.472006-.175599x50.4212240.581970-.435176-.3824390.385024班级：信息1101姓名：臧晓玲学号：201110010127（2）由（1）中得到的结果可知前两个主成分的累积贡献率为73.32%，得到第一主成分、第二主成分为：由于是五个标准化指标的加权和，由此第一主成分更能代表三种

4、化工股票和两种石油股票周反弹率的综合作用效果，越大表示各股票的综合周反弹率越大。中关于三种化工股票的周反弹率系数为负，而关于两种石油的系数为正，它放映了两种石油周反弹率和三种化工股票周反弹率的对比，的绝对值越大，表明两种石油周反弹率和三种化工股票周反弹率的差距越大。二、习题4.5解：（1）利用SAS的proccorr过程求得相关系数矩阵如表3：表3CorrelationMatrixx1x2x3x4x5x6x7x8x11.00000.3336-.0545-.0613-.28940.19880.34870.3187x20.33361

5、.0000-.02290.3989-.15630.71110.41360.8350x3-.0545-.02291.00000.53330.49680.0328-.1391-.2584x4-.06130.39890.53331.00000.69840.4679-.17130.3128x5-.2894-.15630.49680.69841.00000.2801-.2083-.0812x60.19880.71110.03280.46790.28011.00000.41680.7016x70.34870.4136-.1391-.1713

6、-.20830.41681.00000.3989x80.31870.8350-.25840.3128-.08120.70160.39891.0000（2）从相关系数矩阵出发，通过procprincomp过程对其进行主成分分析，表4给出了各主成分的贡献率以及累积贡献率：班级：信息1101姓名：臧晓玲学号：201110010127表4EigenvaluesoftheCorrelationMatrixEigenvalueDifferenceProportionCumulative13.096288290.729065220.38700

7、.387022.367223071.447235720.29590.682930.919987350.214061990.11500.797940.705925360.207483030.08820.886250.498442330.268554030.06230.948560.229888310.099112540.02870.977270.130775770.079306230.01630.993680.051469540.00641.0000第一主成分贡献率为：38.70%第二主成分贡献率为：29.59%第三主成分贡献率为

8、：11.50%第四主成分贡献率为：8.82%第五主成分贡献率为：6.23%第六主成分贡献率为：2.87%其中前两个主成分的累计贡献率为68.29%（3）通过上面的计算得到各主成分，见表5：表5EigenvectorsPrin1Prin2Prin3Prin4Pri