R语言判别分析实验报告

1、35.得出身高预测体重的散点图以及回归线 .3（二）多项式回归 51.展示拟合模型的详细结果 .52.身高预测体重的二次回归图 .5六、实验分析 7七、总结 .71一、实验背景从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。
她其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。
通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。
二、实验目的R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R 是属于 GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具；本次试验要求掌握了解 R 语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对 R 语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析；通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用 R 语言软件来解决一些复杂的问题。
三、实验环境Windows 系统，R 或者 R Studio四、实验内容本实验提供了 15 个年龄在 3039 岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的方法通过身高来预测体重，。

2、软件，学会在统计软件 SPSS 中进行判别分析，并通过判别分析输出结果图，再进行判别分析。
根据 输出结果，把未分组的判给距离相近那组。
2、内容及要求1 熟悉 spss 软件有关判别分析的操作；2 利用 spss 软件分析判别分析课后练习第六题，判定待判组的类别归属；3 输出并解释分析结果并完成实验报告。
二、仪器用具：仪器名称 规格/型号 数量 备注计算机 1 有网络环境SPSS 软件 1三、实验方法与步骤:步骤一：将数据复制到 SPSS 中，经过编辑后形成某地区人口死亡状况的数据集，如图 1 所示。
图 1 某地区人口死亡状况的观测数据步骤二： 根据要求，采用系统聚类方法，在 SPSS 中选择分析-分类-判别分析如图 图 2 判别分析步骤三：进行判别分析，将 X1 到 X6 全部选入自变量中，分组变量为组别，如 图图 3 判别分析选项框步骤四：在统计量选项框中选择均值，单变量， Boxs M 等，如图 4；分类选项中勾选个案、摘要等，如图 图 4 统计量选项框图 5 分类选项框四、实验结果与数据处理：1检验各组的描述统计量和对各组均值是否相等：表 1 Analysis C。

3、根据样本或变量按照其性质上的亲疏、相似程度进行聚类分析的方法以及判别样品所属类型的判别分析的方法。
掌握 SAS 系统中编程实现聚类分析与判别分析的方法。
【实验原理】SAS 软件的操作方法及原理【实验环境】（使用的软件）SAS 9.3实验内容：【实验方案设计】 1理解聚类分析、判别分析的基本概念；2掌握系统聚类法的基本思想和步骤；3掌握判别分析的距离判别法、Fisher 判别法和 Bayes 判别法；4利用编程 proc 过程步实现系统聚类法与判别分析。
【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析） 【练习8-1 】为了更深入了解我国人口文化程度状况，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省、直辖市、自治区进行聚类分析。
分析选用了三个指标变量：大学以上文化程度的人口占全部人口的比例（DXBZ)，初中文化程度的人口占全部人口的比例（CZBZ)，文盲半文盲人口占全部人口的比例（DXBZ)，原始数据如表所示。
表 1990年全国人口普查文化程度人口比例Region Num DXBZ CZBZ WMBZBeijing 1 9.3 30.55 8.7Tianjing 2 4.67 29.3。

4、师： 曹老师 成 绩： 数学与统计学院实验中心制1一、实验目的让学生掌握判别分析的基本步骤和分析方法；学习spss 统计分析从入门到精通P307-P320 的内容，掌握一般判别分析与逐步判别分析方法。
二、实验内容1、应用胃病患者的测量数据和表征企业类型的数据.sav ，掌握一般判别分析与逐步判别分析方法。
数据来源于spss 统计分析从入门到精通数据文件第 12 章的数据。
2、参考教材例 4-2 的数据进行分析，数据见文件何晓群多元统计分析(数据)中的例 4-2new。
三、实验方案（程序设计说明）四、程序运行结果1. (1)分析案例处理摘要未加权案例 N 百分比有效 14 93.3缺失或越界组代码 1 6.7至少一个缺失判别变量 0 .0缺失或越界组代码还有至少一个缺失判别变量0 .0排除的合计 1 6.7合计 15 100.0组统计量类别 均值 标准差 有效的 N（列表状态）2未加权的 已加权的铜蓝蛋白 188.60 57.138 5 5.000蓝色反应 150.40 16.502 5 5.000尿吲哚乙酸 13.80 5.933 5 5.000胃癌。

5、导入到 SPSS数据文件中，同时，由于只有当被解释变量是属性变量而解释变量是度量变量时，判别分析才适用，所以将城市管理的 7 个效率指数变量的变量类型改为“数值（N ） ”，度量标准改为“ 度量（S ） ”，以备接下来的分析。
四、实验结果与数据处理：表1 组均值的均等性的检验Wilks 的 Lambda F df1 df2 Sig.综合效率标准指数 .582 23.022 2 64 .000经济效率标准指数 .406 46.903 2 64 .000结构效率标准指数 .954 1.560 2 64 .218社会效率标准指数 .796 8.225 2 64 .001人员效率标准指数 .342 61.645 2 64 .000发展效率标准指数 .308 71.850 2 64 .000环境效率标准指数 .913 3.054 2 64 .054表 1 是对各组均值是否相等的检验，由该表可以看出，在 0.05 的显著性水平2上我们不能拒绝结构效率标准指数和环境效率标准指数在三组的均值相等的假设，即认为除了结构效率标准指数和环境效率标准指数外，其余五个标准指数在三。

6、 数学实验报告 判别分析 一、实验目的 要求熟练掌握运用SPSS软件实现判别分析。
二、实验内容 已知某研究对象分为3类，每个样品考察4项指标，各类观测的样品数分别为7，4，6；另外还有2个待判样品分别为 第一个样品： 第二个样品： 运用SPSS软件对实验数据进行分析并判断两个样品的分组。
三、实验步骤及结论 1.SPSS数据分析软件中打开实验数据，并将两个待检验样本键入，作为样。

7、产的企业收集它们在前两年的财务数据，对 25个财务良好的企业也收集同一时期的数据。
数据涉及四个变量：CF_TD（现金 /总债务）；NI_TA（净收入/总资产）；CA_CL（流动资产/流动债务）；CA_NS （流动资产 /净销售额），一个分组变量：企业现状（1：非破产企业，2：破产企业）。
2) 调入数据：对数据复制，然后在 RStudio 编辑器中执行如下命令。
case5=read.table(clipboard,head=T)head(case5)3) Fisher 判别效果（等方差，线性判别 lda）：采用 Bayes 方式，即先验概率为样本例数，相关的 RStudio 程序命令如下所示。
library(MASS)ld=lda(G.,data=case5);ld #线性判别ZId=predict(ld)addmargins(table(case5$G,ZId$class)4) Fisher 判别效果（异方差，非线性判别- 二次判别 qda）：再次采用 Bayes方式，相关的 RStudio 程序命令如下所示。
library(MASS)qd=qda(G.,data=case。