数据分析实验

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1、在林业工程中，研究树干的体积Y与离地面一定高度的树干直径XI和树干高度X2Z间的关系具有重要的实用意义。I.建立数据集，定义变量并输入数据并保存。寰树干直径高度与体积纹据・sav[敎据箕1]-SPSSStatisticsData・・・1且FileEditViewDataTransformAnalyzeGraphsUtilitiesAdd-onsWndowHelp.Hft］圈BL«SB?M憎會聶麵斟-■■■■■■DataViewVariableViewSPSSStatisticsProcessorisready【31棵树的相关数据】2.2〜4题的数据选用树干直径做分析数据的描述，包

2、括求均值、方差、中位数等统计量。统计量N有效31缺失1均值13.2484中值12.9000方差9.8483.画直方图，茎叶图，QQ图。4.数据疋态性的检验：K—S检验，W检验直方图直径均1S=13.25标;ttIR差・・3.138N=31直径Stem-and-LeafPlotFrequencyStemLeaf8883.0020.00000111111112223334447.0066777881.00Stemwidth:10.00Eachleaf:1case(s)直怪的标淮Q-Q图2'22'0Io.2观测值-0.4-直径的趋降标淮Q-Q:£1IIIII912151821观测值■a

3、-■-4.2Oaoa与标需僵差-.20从上面的百方图、茎叶图、QQ图中的图形上看，数据比较好的服从正态分布，这也和卜•面正态性检验表中检验结果0.089>0.05结果相吻合。正态性检验Kolmogorov-Smirnov3Shapiro-Wilk统计量dfSig.统计量DfSig.直径.14131.117.94131.089a.Lilliefors显著水平修正从农中看，这里分別利用K-S检验和S-W检验两种方法來确定变量是否服从正态分布。df代表自山度，Sig•代表显著性水平。表中Sig.>0.05则代表接受假设。3.多维正态数据的统计量。案例处理摘要案例有效缺失合计N百分比N百

4、分比N百分比从上面的百方图、茎叶图、QQ图中的图形上看，数据比较好的服从正态分布，这也和卜•面正态性检验表中检验结果0.089>0.05结果相吻合。正态性检验Kolmogorov-Smirnov3Shapiro-Wilk统计量dfSig.统计量DfSig.直径.14131.117.94131.089a.Lilliefors显著水平修正从农中看，这里分別利用K-S检验和S-W检验两种方法來确定变量是否服从正态分布。df代表自山度，Sig•代表显著性水平。表中Sig.>0.05则代表接受假设。3.多维正态数据的统计量。案例处理摘要案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比直径3196.

5、9%13.1%32100.0%髙度3196.9%13.1%32100.0%案例处理摘要案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比直径3196.9%13.1%32100.0%高度3196.9%13.1%32100.0%体积3196.9%13.1%32100.0%描述统计量标准谋直径均值13.2484.56363均值的95%置信区间下限12.0973上限14.39955%修整均值13.1602屮值12.9000方差9.848标准差3.13814极小值8.30极大值20.60范鬧12.30四分位距5.00偏度.553.421峰度-.435.821高度均值76.00001.14441均值的

6、95%置信区间下限73.6628上限78.33725%修整均值76.1111中值76.0000方差40.600标准差6.37181极小值63.00极大值87.00范鬧24.00四分位距8.00偏度-.394.421峰度-.451.821体积均值30.17102.95232均值的95%置信区间下限24.1415上限36.20045%修整均值29.0455中值24.2000方差270.203标准差16.43785极小值10.20极人值77.00范围66.80四分位距19.20偏度1.119.421峰度.773.8213.线性回归线的拟合，I川归系数的区间估计与假设检验，回归系数的选择

7、、逐步回归。4.残差分析。输入/移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1高度，直径*•输入a.己输入所有请求的变量。上表是变量进入模型的基木情况。将高度、直径全部采用0模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差1.974*.948.9443.88183a.预测变量:（常量），高度,直径。b.因变量：体积对于多元线性冋归模型，一般应采用艮调整的决定系数來判断。在上表中,•其值为0.944,说明其拟合程度还是可以接受的。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归7684.1632