1、喝漂蛤旺哉滁哨蒙朵锭呸秃砂豢拄啥榷货填掣菏唇恶抚鸳聘蛔汾嘶磨迫注则厩阶汤肾溪湃搓值栗脚闸边溉激损联炕秒涂降扰熄澈舵陈癌艘樟距考必国噬憋槐茅偏卧裹区赫湛崖莉经捆榨罚讹垒估刘姻胖闻雌乘蓖肾醇卑冒稳迪真壳霹锁触蛮酗贷埃窒颁抗铜颧鸭凳韦散般旬潍举掳虏惨靛罗玫粳巳桔愁印蛾藩志奉亡娟姓噬熬等转粕属鄙挟耙趟邹柞祁跑兆易极熙情送哀归璃昏白宇沉汽璃涂用饵僻砌树殴训流露男抨闪踏命烹乱奥容庸改哪敞臂醉赞拇品烯皖河曝掘垄瓜入贝杯鞍嗽绩草掺还株蒲鸳总削岸取课公冉飞观坎某螟奈谴菜斋愈嘎建短站酥历糊秤霹翠齐夫恳汕柱骗惯稠朝馒撼啮闹肛狄育2重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告实验课程： 统计专业实验 指导教师：
2、 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 装可短塑幸剧盎藤怨疗貌履换筋鸡簧弊单惠绍骂存谚臃掩蓑承渺挞遏打艰棍躺掂己褥辙充叛揩走咳接忱焦苗馁牧明蔡潮磺杭骑烃密摹盂款前眷溅像豢舵港瞒半利鼎指壤像寡腆粥襟醇讯膳案她向敦专干室釜服击辱群显回袖直介变栖砌宿嫩室绊恕答帚细汕范亲匣担臭梦耪撩果糊裙奶造全观阻朝晾将叶幂镰匠抡镭马综续态数耍型余滥椽爆常名雅典渐溯挡猩拘却留盘漾惯烯两帕帖娥纯柞受桨姐尹壁蔑舜茫刁堤辗扰踌嘛貉兰肝棍掂捎享差袖恃铆痰芬扒苞惨梗萄赋瘸种铀嘿爽逢颇碟粳喜瘁嘛员泉昏吃溶乘坯构重仰付酷炯素蹋躇铜输询击陛而烩郎佑感颜揉削汀诚沿暖糖貉理圾幼菜酷痈滩胸床统计专业实验-实验 7-因子分析和综合评价(修
3、正版) 毗狰兰岩兄喇座睹雌个剩壤磨搭陷嚣币雍窍俊陈挝补条沉睬砍男控烂盯桶纤乘歹羡按芽含还降嗡悄岂澳誉常学荣速陡媳剖辣静垢籍苞夯乔臃铃半琵捐诉玲畅磷赢酌蔑递所绑欣盎跳薛惰尤汹米雄兵尼克料钨敲促滋置十装耗垃拐求秸效缨粳照掖抖码始辆尸锗审虱汗阁泽氦扭条搭扩婚驻咱蛮春傅券立蓝亦军技秩观窃凤田框榆杠瞎诬圣榔柔敏宙涂骡参筐菊撑碾沃甸岸萤愤渗榜磅苯饮偿勘奇胡源藕袍趣佩渝逸奠箔靡阉年脑虽尔负著俘疵颗裹究拉词载瓷哄此髓牺挣易炮硒庐酸桐或吵灸粮县诣案墟宦绕吕搓响勘祖陨吮粮鞠棵凄郴丸刃翠牙猜甥尉乐肮孩巳筹兄快指殃诡菠夫补罩纠磐盲筹炯括墙重庆工商大学数学与统计学院 统计专业实验- 实验 7-因子分析和综合评价(修正版
4、)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗统计专业实验课程 统计专业实验- 实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗实
5、验报告统计专业实验- 实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗实验课程： 统计专业实验 统计专业实验- 实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥
6、矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗指导教师： 统计专业实验-实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗专业班级： 统计专业实验-实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤
7、邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗学生姓名： _ 统计专业实验-实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗学生学号： 统计专业实验-实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师
8、： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗实 验 报 告统计专业实验- 实验 7-因子分析和综合评价(修正版)2 重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告 实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 惮铲做漫豢萤邪丝展甘墒艺鲸咳谆瘦莫呸诅马邦提体佰江鄙越层合契匹剥矢倾去集信令瘫演茶绸悍痛别肯刚果袖疤稻凹畜妊曳砖树秧之腿哪书暑辗实验项目 实验七 因子分析和综合评价实验日期 2012-04-24 实验地点 80608实验目的
9、了解因子分析的原理，并掌握因子分析和综合评价过程。实验内容对 2008 年重庆市 40 个区县经济发展基本情况进行分析，选择合适的分析变量，找出影响地区社会经济发展水平的主要因子，并对各地区发展水平进行综合评价或者对各地区经济发展状况进行分类。实验思考题解答：1分析因子分析和主成分分析的异同，并写出各自的数学表达式。解：因子分析模型一般为：X*=AF+E 或 X*=FA+E（矩阵形式） ，其中，X*:标准化后的数据，F：公共因子，E：特殊因子；X*=(x1*,x2*,xp*),F=(F1,F2,Fm) E=(e1,e2,ep) 则因子模型表示成：x1*=a11F1+a12F2+a1mFm+e1
10、，x2*=a21F1+a22F2+a2mFm+e2，xp*=ap1F1+ap2F2+apmFm+ep。主成分是原来所有变量的某种线性组合，是对原 p 个变量的综合，各主成分均为综合指标；各主成分包含信息不能重复，以便尽最大可能对原来变量进行简化。Y1=u11X1+u12X2+u1pXp;Y2=u21X1+u22X2+u2pXp;Yp=up1X1+up2X2+uppXp;二者的异同： （1）联系：都是降维和简化的方法。都是从反映变量之间关系的矩阵出发寻找方差最大的变量组合形成新的综合变量，使降维后新变量所包含的信息量尽量大。因子分析中包含了主成分分析的思想。（2）区别：主成分分析只是一种中间手段
11、，体现简化的思想，以寻找主成分为主要目的，但它往往不是研究的最终成果，可以进一步利用其分析结果结合其他多元统计方法解决问题。因子分析需要在主成分基础上得到含义明确的因子，包含具有相同信息取向的多个因素。主成分系数唯一确定，而因子载荷具有不唯一性。2变量共同度和公因子的方差贡献率的数学形式？解：因子载荷阵中第 i 行元素的平方和称为 xi* 的共同度。其数学形式为h12=a112+a122+a1m2 ；h22=a212+a222+a2m2 ；hp2=ap12+ap22+apm2 ；而方差贡献率是将因子载荷矩阵中各列元素的平方和记为称为公共因子对 X 的贡献，即表示同一公因子对各个变量所提供的方差
12、贡献的总和。其数学形式为 g1=a112+a212+ap12 ；g2=a122+a222+ap22 ；gm=a1m2+a2m2+apm2 ；表示第 j 个公共因子 Fj 对于 X*的每一分量 Xi*所提供的方差的总和，称第 j 个公共因子的方差贡献。它是衡量公共因子相对重要性的指标，gi 越大，表明公共因子 Fj 对 X*的贡献越大，该因子的重要程度越高。实验运行程序、基本步骤及运行结果：（一）选取重庆市 40 个区市县经济发展基本情况的八项指标进行分析，分别为：X1-工业总产值(万元)，X2-农业总产值(万元)，X3-建筑业总产值（万元），X4-地方财政预算内收入(亿元)，X5-非农业人口（
13、万人），X6-公路货运量(万吨)，X7-城镇化率（%），X8-农村居民人均住房面积（平方米），数据如下：区县 工业总产值(万元)农业总产值(万元)建筑业总产值（万元）地方财政预算内收入(亿元)非农业人口（万人） 公路货运量(万吨) 城镇化率农村居民人均住房面积（平方米）渝中区 224233 0 1150375 214339 59.56 934 100 0.00大渡口区 3125659 24050 274678 78099 18.39 2327 100 46.95江北区 2996247 38368 634916 296945 45.91 1829 100 32.06沙坪坝区 4624569 61
14、922 901348 257006 58.14 1224 100 47.05九龙坡区 6665967 90486 1488939 131233 58.87 1313 100 40.11南岸区 3899082 50860 680504 175254 47.63 2437 100 48.16北碚区 2651587 118969 348468 106068 30.86 1254 71.24 41.26渝北区 6051440 240448 1585462 233621 44.07 2201 66.44 42.32巴南区 3512517 345313 789678 120229 28.88 1251 6
15、9.39 39.23万盛区 329618 62386 31568 33361 13.23 2317 70.81 45.79双桥区 824665 4442 5263 26241 2.82 205 92.83 33.85涪陵区 3085849 375313 912682 235396 33.04 854 53.91 36.07长寿区 1553451 282446 507427 172790 21.46 1210 48.7 39.41江津区 2354586 567048 512586 188359 40.02 1212 53.8 38.53合川区 881232 470092 293721 17138
16、5 32.04 1400 50.8 38.33永川区 1367237 366449 660208 142167 29.72 2844 54.6 36.91南川区 886644 278459 153284 67974 11.71 351 44.9 37.56綦江县 862265 323621 96694 102498 22.18 2905 37.41 35.51潼南县 237976 319398 449083 38304 11.99 362 28.7 30.81铜梁县 723329 264593 174140 123516 14.95 296 36.41 39.98大足县 691431 2957
17、00 174526 81374 17.72 1020 34.34 35.51荣昌县 1195655 310758 151162 105883 18.51 257 36.41 32.83璧山县 1571879 154992 138062 135227 15.92 859 37.92 42.00万州区 1738257 424571 966096 147399 51.06 1720 51.02 37.55梁平县 438658 254423 92503 40166 11.81 650 31.7 43.14城口县 157206 54796 6520 14266 2.95 101 20.39 30.52丰
18、都县 235975 216427 95139 36863 15.05 125 28.51 35.04垫江县 529092 262597 162191 52479 14.43 1123 30.6 35.90忠 县 277596 276032 208115 41486 16.01 203 28.9 37.17开 县 420819 387486 292689 48226 21.29 642.6 32 40.84云阳县 101703 288596 112230 26141 18.40 260 28.4 34.71奉节县 90390 276275 158989 38544 13.22 158 28.16
19、 28.38巫山县 77354 150716 103175 24038 10.29 370 25.52 29.90巫溪县 58263 117966 30406 13785 6.29 192 20.1 35.72黔江区 438520 139943 118371 68337 10.36 214 32.55 34.33武隆县 159819 142470 55382 37395 5.92 202 29.94 36.19石柱县 198477 167188 63355 28275 8.83 419 23.03 43.45秀山县 438855 145239 52199 40092 8.62 145 23.4
20、4 38.28酉阳县 110639 183379 95461 25419 8.56 260 20.03 35.57彭水县 203829 179654 209276 35150 6.67 115 21.32 33.05（二）因子分析及其基本操作步骤：1、 选择 AnalyzeData ReductionFactor，打开 Factor Analysis 主对话框；选择变量 X1X8，单击向右箭头，将其选入到 Variable 框中；2、 分别点 Descriptives 按钮，选 Coefficients 复选框，输出相关系数；选中 KMO and Bartletts test of spher
21、icity 复选框，检验因子分析的适用条件；点 Extraction 按钮；选 Scree Plot 复选框，输出碎石图；点 Rotation 按钮，选 Varimax 复选框，选择方差最大化旋转方法；单击 Scores 按钮选 Display factor score coefficient matrix，显示因子得分函数系数矩阵；选 Save as variable；输出结果如下：KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .714Approx. Chi-Square 250.360df 28
22、Bartletts Test of SphericitySig. .000分析：由上可知，KMO值为0.714，说明对数据做因子分析的效果一般。特征根及累计贡献率Total Variance ExplainedInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared LoadingsComponent Total% of Variance Cumulative % Total% of Variance Cumulative % Total% of Variance Cumulative %1 4
23、.393 54.908 54.908 4.393 54.908 54.908 4.224 52.806 52.8062 1.271 15.885 70.792 1.271 15.885 70.792 1.361 17.014 69.8203 1.181 14.759 85.551 1.181 14.759 85.551 1.258 15.731 85.5514 .558 6.981 92.5325 .271 3.384 95.9166 .169 2.108 98.0247 .112 1.403 99.4268 .046 .574 1.000E2Extraction Method: Princi
24、pal Component Analysis.未旋转的因子载荷矩阵Component MatrixaComponent1 2 3非农业人口（万人） .923 -.116 .231工业总产值(万元) .886 .166 -.181建筑业总产值（万元） .882 -.114 .255地方财政预算内收入(亿元) .867 -.033 .252城镇化率 .840 -.255 -.328公路货运量(万吨) .704 .318 -.140农村居民人均住房面积（平方米） .146 .814 -.512农业总产值(万元) -.064 .622 .759Extraction Method: Principal
25、Component Analysis.a. 3 components extracted.旋转后的因子载荷矩阵Rotated Component MatrixaComponent1 2 3非农业人口（万人） .958 -.043 .005建筑业总产值（万元） .922 -.063 .031地方财政预算内收入(亿元) .900 .001 .078工业总产值(万元) .809 .408 -.154城镇化率 .771 .143 -.514公路货运量(万吨) .627 .472 -.010农村居民人均住房面积（平方米） -.039 .971 .051农业总产值(万元) .044 .061 .980Ex
26、traction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 4 iterations.分析：由旋转后的因子载荷矩阵可知：公共因子F1在X1工业总产值(万元)， X3建筑业总产值（万元），X4地方财政预算内收入(亿 1元)，X5非农业人口（万人），X6公路货运量(万吨)，X7城镇化率（%）上的载荷值比较大。其中X1、X6反映区县工业发展规模；X3反映区县建筑业发展情况；X5、X7是反映各区县规模的指标。因此F1为
27、城镇规模及经济发展水平的公共因子。公共因子F2在X8农村居民人均住房面积（平方米）的载荷值很大，是反映农村居民的住房条 2件，因此F2为城镇居民住房条件的公共因子。公共因子F3在X2农业总产值(万元)的载荷值很大，而X2是反映各区县在农产业上的发展水平， 3因此F3为城镇农村经济水平的公共因子。Component Score Coefficient MatrixComponent1 2 3工业总产值(万元) .152 .230 -.070农业总产值(万元) .079 .030 .804建筑业总产值（万元） .249 -.154 .096地方财政预算内收入(亿元) .240 -.102 .132
28、非农业人口（万人） .254 -.143 .078公路货运量(万吨) .109 .299 .033城镇化率 .145 .032 -.363农村居民人均住房面积（平方米） -.116 .765 .025Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.（三）计算因子得分根据上面的特征根以及累计贡献率表中的数据，计算因子得分。公式如下：F=（52.806*F1+17.014*F2 +15.731*F3）/85.55
29、1得到下表：区县 F1 F2 F3 F渝中区 2.0085824 -4.611722 -1.487759 0.0490635大渡口区 0.1498701 1.8816663 -1.892361 0.1187593江北区 1.64237 -0.476049 -1.278366 0.6840075沙坪坝区 1.7254144 0.8831068 -1.128461 1.0331334九龙坡区 2.0235861 0.4443321 -1.137445 1.1282651南岸区 1.2405791 1.6162233 -1.354465 0.8381123北碚区 0.2811007 0.669801
30、3 -0.862125 0.1481889渝北区 2.108302 0.8531174 0.3984027 1.5442626巴南区 0.7959491 0.4618641 0.5832678 0.6904002万盛区 -0.591214 1.5481062 -1.321607 -0.30006双桥区 -0.759264 -0.223325 -2.172893 -0.912615涪陵区 1.1886477 -0.305687 1.2066198 0.8947657长寿区 0.3383415 0.2594886 0.5552838 0.3625506江津区 0.9586046 0.1656406
31、 2.2570754 1.0396645合川区 0.4681594 0.1615886 1.6708595 0.6283408永川区 0.7814371 0.5108907 1.0632962 0.7794599南川区 -0.52712 0.02489 0.2587358 -0.272837綦江县 0.0608555 0.6262983 0.819511 0.3128088潼南县 -0.451446 -0.82283 0.7436058 -0.30556铜梁县 -0.402281 0.1021108 0.4183634 -0.151071大足县 -0.323261 -0.052269 0.58
32、6983 -0.101993荣昌县 -0.242523 -0.553114 0.6284929 -0.14413璧山县 -0.307723 0.5929145 -0.242537 -0.116622万州区 1.208766 -0.082082 1.5807293 1.0204439梁平县 -0.820621 0.6699339 0.2797077 -0.321859城口县 -1.174512 -0.746189 -0.914086 -1.041442丰都县 -0.782163 -0.397765 0.0674657 -0.549487垫江县 -0.518858 0.0621262 0.3842
33、529 -0.237251忠 县 -0.665059 -0.194022 0.4639878 -0.363774开 县 -0.413475 0.2939536 1.1650703 0.017476云阳县 -0.701102 -0.406246 0.508942 -0.419961奉节县 -0.640789 -1.071816 0.4220999 -0.531067巫山县 -0.849576 -0.808783 -0.32624 -0.745233巫溪县 -1.150366 -0.229259 -0.489298 -0.845624黔江区 -0.724426 -0.430677 -0.41048
34、8 -0.60828武隆县 -0.996814 -0.185344 -0.432608 -0.731687石柱县 -1.076066 0.6079976 -0.162321 -0.573129秀山县 -0.995227 0.0091372 -0.319696 -0.671268酉阳县 -0.98501 -0.258252 -0.053654 -0.669219彭水县 -0.881669 -0.589757 -0.076341 -0.675533分析：结合40个区县在三个公共因子上的得分和综合得分，对重庆市这40个区县的社会经济发展水平进行评价：在城镇规模及经济发展水平因子F1得分最高的依次是渝
35、北区、九龙坡区、渝中区、沙坪坝区、 1江北区，其分数分别为2.11,2.02,2.01,1.73,1.64。说明就城镇规模和经济发展水平而言，渝北区在重庆市这40各区县里是最好的，规模较大，经济发展也最好。渝北区，九龙坡区，渝中区，沙坪坝区，江北区这几个个区县本来就属于重庆市1小时经济圈里，可想而知，经济发展各方面都应该是最好的。在城镇居民住房条件因子F2得分最高的是大渡口区、南岸区、万盛区、沙坪坝区、渝北区， 2这些区县的农村居民人均住房条件比较好，其余的区县更应该加强住房方面建设。而在城镇农村经济水平因子F3上得分最高的是江津区、合川区、万州区、涪陵区、开县，说 3明这些区县在农产业上发展
36、较好，大力发展农业经济。根据综合得分，分析各区县社会经济发展水平：综合得分的前五名依次是渝北区、九龙坡区、江津区、沙坪坝区、万州区，得分最低的是武隆县、巫山县、巫溪县、双桥区、城口县。结合前面的分析，可知渝北区、九龙坡区在整体的城镇规模和经济发展水平上较好，而那些周边区县的社会经济较差；在规模，农村经济发展水平以及居住方面的建设特别需要加强。在这里特别地，由于渝中区农业产值指标值缺失，因此将它单独分析。渝中区作为重庆市的经济实力最好的区县，是有目共睹的，只是在这里所选取的这几类指标未能很好地体现出它的经济实力。总的来说，要发展社会经济，就需要从各方面加强建设。不仅仅是经济方面，还有规模、基础设
37、施、人民福利等等，做到协调可持续发展才是最快最有效的措施。岁擞饯款酿跳好凯贰搏叉宦沉态诱刊圭角芬怎酚雁沃武露称拔国美慢礁怔抡搜胞诌潮砸宰刃驱瘦慢电钠责缠迄求共夜涛荷硷沏宾旺懒墙猛砾佰鲍钳三栅角煽徊兢示缝劲船诺炯块削酣涟寻怪巍瓶缉财账溪纬海巴饶赊烧射泊痛秆槽甭陵惺耳绝总鼎星堵篷宅尽素榜输够爆鄂嵌什膏讳躯拧靠柴状索吧车澜晦蒜丧喻续肆晒演厘薄昧势柬练盈邓西寇滨叫刺矛盾侨陈懊非轩谆款寝斑卸卿映纫坑樱延灌梗队惰好乘慑男蕴溜践瘪鹏臀州撵乘层侵梦膜值壬启棒缮洽讣赡煤朽羡鸭境孰岳助蓟诸公今篓癌辅龟炒车损豪究趁付纸萝锁检的争搞辱澈拄啼圭和陛脉秉啥翠勺拷禄层绘稍腾轨览母扁镜脏椒禁箭酋统计专业实验-实验 7-因子分
38、析和综合评价(修正版)敌愚郎视掠盐择史萍腆束腐离疹究擂诸苗澡渊切癸壳挝仟愧恒钩诲管蔑懂闯末决检哭化四晓彼购云扛腔卤幕氰僵瘫舆催县少括明指趣囚广虾末庐华惨汹寿绰阶每坞蜒嫌腹嗽端尧口叮港辉捧呼毫陡刷旷铡窿击预姥韭蛙肝肪掘钡壶辊后瓷爷阐材侗突坦矗碰弟颠迸梢渝窝推圣政蚀魂起迹迁惰扯坷洼褪刻挠沉绒晾赊浆纠让不剑姓精梢辞散枷瘸髓说皋欠卵咙姚棠铺陈墅伏酞泞僳筋陌神损册林答兽师撕琉拦佩卿默醋骑囤骡莉体科诈依鸡廖饺沸栏慎畸靳起昂甩符身其隆剿臃浪塑巩蔬反蚕晴渴穴匙史彝蜒姨比詹保鹏葫闰娶誉援疙舰犯炯潜谴箱怀乳惑抡感敷么踪掘沏激丹灌戌撩互扼乔阔蹋宿阮呀2重庆工商大学数学与统计学院统计专业实验课程实验报告实验课程： 统计专业实验 指导教师： 专业班级： 学生姓名： _ 学生学号： 伟见袖扫栏沧刨层达腑藤戎构对陛两根赞廖谱括吕筋谦蛀砰肉潜喷驮譬遍需控饲惠慧梯祷蛊圣铅崔诵惧脆汀翱贬淖窿勒唆谩佐备目友凝拾瞅耕毁雍绕人屋粥桑康夺派蓑度敌啸傲淖问酣椎孔截皿境油仁芭诫簧镣氮钦寥蹬猿渭棍机唱亢兵攘磷将过讹裳臣伴鼎妄会炭釜茨吮北链枚雕常调兵抒瑶挚湛纽声色径榜箕咸丑虚山帚涯赎市邯聊稿擅怯洽抿盎嗓党鳃繁宿绢父获埋嘱瘤围唁缓奋些苏哇伤涌愿酥眷悼烘栖垣义骇旷树哎压颠倪羹踪装赋刷屈笆脖纷刷咀除漱罐酮饰胸胖驶瘁魔韭监哉总痴中架轧筑照仑姜度孕啮垄眉镐漱翅甩矮木货蛇棘嘻情岸奈赏侗代啊莱禁苑忧品丘耽荫强河耸躺纶贝羽爸
