数据分析作业

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1、目录实验题目：车速与具他因索的多元线性回归错误！未定义书签。1数据分析11)数据基本处理12)单个自变量与因变量的相关性分析32线性回归求解103结杲分析111数据分析1)数据基本处理察看所给数据，发现区域变量数据没有统计完全，即对其分类没有完成，所以要进行下一步研究，必须先对数据完成分类，利用google地图，将区域变量按照1为浦东地区，2为浦西内坏以内，3为浦西内环以外，完成数据统计，部分数据如下所示：起终点賂段高蜂运行速度茨在区域RoadSegtnentSpeedRegion虹桥路凯旋路■番愚路34.218342虹桥路番愚路■宜山北

2、路32.609232虹桥路宜山北路•漕溪北路23.857162肇嘉浜路漕溪北路•天钥桥路16.524482筆嘉浜路天钥桥路■宛平路36.819062肇嘉浜路死平路•咼安路43.744202筆嘉浜路咼安路■乌鲁木齐南路33.897742肇嘉浜路乌鲁木齐南路■岳阳路19.572032筆嘉浜路岳阳路■太原路34.139312肇嘉浜路太原路■襄阳南路34.987752筆嘉浜路巽阳南路■犬木桥路33.022172肇嘉浜路犬木桥路•陕西南路24.064382筆嘉浜路陕西南路•瑞金南路28.964722徐家汇路瑞金南路•打浦路32.365422长宁路水

3、城路■芙蓉江路31.4546^3长宁路芙蓉江路•古北路28.534653长宁路古北路•锦屏路25.984753长宁路锦屏路■娄山关路21.417193长宁路娄山关路■遵义路22.632263长宁路遵义路■中山西路25.518723长宁路中山西路■凯旋路19.210902长宁路凯旋路■汇川路28.702272对于行人过街形式门虽然应分为无行人过街，1次行人过街，2次行人过街和天桥或地道4种类型，但是由于采集的数据只有无行人过街和1次行人过街2种形式，所以这里也只区分这2种。确定其他数据无误后，确定因变量是高峰运行车速（y）,自变量暂定为所在

4、区域（XI）,道路长度（X2）,高峰流量（X3）,中央分隔（X4）,机非分隔（X5）,起点行人过街形式（X6）,终点行人过街形式（X7）和接入口数量（X8）。其中自变量道路长度、高峰流量和接入口数为数值型变量，其余口变量都是分类型口变量。对于分类型□变量都需要进行量化，即将定性的数据定量化描述，对于k个等级的定性变量，只要设定个虚拟变量就行。具体定义如下表格：虚拟变量含义XnX12所在区域（X】）定性变量00浦东区10浦西内环01浦西内环外虚拟变量含义X41X42中央分隔（X4）定性变量00无分隔10中央分隔栏01屮央分隔带虚拟变量含义X

5、51X52机非分隔（X5）定性变量00无分隔10机非分隔栏01机非分隔带虚拟变量X6含义起点行人过街形式（X6）定性变量0无行人过街11次行人过街时虚拟变量X?含义终点行人过街形式（X7）定性变量0无行人过街11次行人过街时2）单个自变量与因变量的相关性分析对于道路长度、高峰流量和接入口数这样的数值型自变量，我们采取画散点图观察它们各自与因变量的关系。利用sas的统计功能得如下结果:高Ihl运行速度高嶂流里图一流最与速度散点图60-高Ihl运行速度图二长度为速度散点图60-高Ibi运行速度40-20-■■■■0246接入口数重图三接入口数

6、与速度散点图从图中可以看出流量与速度和长度与速度的线性相关度还是很高的，所以把这2个口变量引入回归模型，并作为线性因变量，对于其对因变量的影响是否显著，将在后而分析。而对于剩下的分类型变量，我采取列联分析，去观察相关性。在分析之前，我先对因变量做如下变换：速度范围(Km/h)等级10-20120-30230-40340-50450-60560-705然后使用sas得岀各个分类变量与因变量的列联表，再进行x方检验。其中检验假设为:IIO：速度与区域之间相互独立H1：速度与区域之间不独立统计量服从自由度为(R-1)*(C-1)的x方分布，且我

7、选择置信水平为0.05o具体结果如下：(1)速度与所在区域列联分析结果由结果可知,卡方值为37.118对应的概率小于0.05,所以拒绝HO,表明速度与区域Z间存在相关性，至于相关性是否显著将在回归Z后检验分析。_C0L2»运行速度）_C0L3（所在区域）鼠11231102.750.000.000.001—8—4601•••18381—14606911111—3—31••••567244O5311H21—12O1262•1•••—17—8213745511L--15958.90933.5272.844B.091—162—15O9•1•••C

8、O13966—189667111355.6252.8411.1122.7313127—21659•1•••715532316627411L--1BB.B4773.4113.3323.08492