毕业设计——属性数据建模分析

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1、目录中文摘要2英文摘要31引言31.1研究背景和意义31.2数据来源和预处理41.3属性数据的相关概念61.3.1属性数据的定义61.3.2名义变量和有序变量的区别61.4SPSS和SAS介绍72基本理论72.1相关系数的定义72.2相关系数的显著性检验82.3Kendall的τ相关系数的定义82.4聚类分析的定义102.5聚类分析的统计量102.5.1距离系数112.5.2聚类分析的方法132.6用VARCLUS过程进行变量聚类142.6.1VARCLUS过程的原理142.6.2VARCLUS过程的步骤143结果和分析153.1相关

2、性分析在SPSS中的实现153.1.1相关性分析的结果分析163.2聚类结果解释分析173.2.1聚类分析的结论274总结275谢辞296参考文献301属性数据建模分析—某项调查数据的统计分析中文摘要摘要：本文的目的是通过对问卷调查中的数据进行相关性分析和聚类分析，以便探索出影响女性健康的因素。首先，本文把问卷中的20个问题作为变量，并用SPSS软件计算它们的Kendall的τ相关系数。其次，运用SAS软件实现对这20个问题的聚类分析。最终得出一些结论，如精神比较衰弱的女性心慌气短和胸闷的可能性较大，泌尿系统受感染的患者一般会有尿黄、

3、尿频的症状等等。因此相关性分析和聚类分析对医生诊断以及开药都具有很大的指导性，故本文建议医生在诊断时要善于参考相关性分析和聚类分析的结果。关键词：属性数据；女性健康；相关性分析；聚类分析111Attributedatamodelingandanalysis-statisticalanalysisofasurveydata英文摘要Abstract：Thetaskofthispaperistoexplorethefactorsthataffectwomen’shealth,soitneedstothecorrelationanalysis

4、andclusteranalysisofquestionnairedata.Firstofall,20questionsinthequestionnaireas20variables,anditusesSPSSsoftwarecalculatetheKendallτcorrelationcoefficient.Secondly,itusesSASsoftwaretoachieveaclusteranalysisofthese20questions.Finally，itdrawssomeconclusions，suchas，mental

5、lyweakwomenaremorelikelytofeelchesttightnessandshortnessofbreath,Urinarysystemofinfectedfemalepatientsusuallyhavedarkurineandfrequenturination，andsoon.Therefore,thecorrelationanalysisandclusteranalysishavealotguidancefordoctorstodiagnoseandprescribemedication,sothisarti

6、clesuggeststhatdoctorsshouldrefertotheresultsofcorrelationanalysisandclusteranalysis.Kewords：attributedata；women'shealth；correlationanalysis；clusteranalysis11引言1.1研究背景和意义专门针对属性数据的分析方法起源于20世纪初的英国，20世纪早期，属性数据领域的研究主要集中于变量间的关联性。其后，Yule提出了属性变量关联性的优势比度量。同为统计学家和遗传学家的Fisher于192

7、2年引入了刻画卡方分布族特征的自由度，并于1934年引入了Fisher精确检验。针对属性数据的模型最早出现在20世纪30年代，probit模型在处理毒理学中二分响应的应用中流行起来。1938年R.A.Fisher和FrankYates提出了log[π(1-π)]变换。同是医师及统计学家的JosephBerkson于1944年为该变换引入了术语“logit”。1951年，JeromeCornfield通过该模型，在案例对照研究中使用优势比去近似相对风险，logistic模型逐步流行起来。20世纪50年代和60年代早期，出现了大量有关多向

8、列联表关联性和交互结构的工作，这激起了1965至1975年间人们对对数线性模型的研究。近来，属性数据领域的研究焦点在于对聚簇关联响应数据拟合logistic回归模型。这些研究一方面对聚簇关联数据的边缘进行建模，另一方面利