第一篇：典型相關(guān)分析的SAS實(shí)現(xiàn)

典型相關(guān)分析的SAS實(shí)現(xiàn)

data ex20_1(type=corr);input _name_$3.x1 x2 y1-y4;_type_='corr';cards;x1 1.0 0.8491 0.5106 0.2497 0.5285 0.3019 x2 0.8491 1.0 0.8062 0.5438 0.7887 0.6064 y1 0.5106 0.8062 1.0 0.7833 0.9284 0.8364 y2 0.2497 0.5438 0.7833 1.0 0.6457 0.9051 y3 0.5285 0.7887 0.9284 0.6457 1.0 0.7097 y4 0.3019 0.6064 0.8364 0.9051 0.7097 1.0;proc cancorr edf=102;var x1 x2;with y1-y4;run;

data ex20_2(type=corr);input _name_$ x1-x9 y1-y5;_type_='corr';cards;x1 1-0.027 0.052 0.037 0.003 0.009-0.030 0.014 0.020 0.034 0.071 0.054-0.022 0.012 x2-0.027 1-0.065-0.057-0.016 0.014 0.053-0.080-0.067-0.023 0.019 0.046-0.034 0.012 x3 0.052-0.065 1 0.772 0.018 0.042-0.094 0.279 0.163 0.221 0.093-0.030 0.040-0.118 x4 0.037-0.057 0.772 1 0.003 0.044-0.080 0.098 0.040 0.224 0.116-0.013-0.013-0.096 x5 0.003-0.016 0.018 0.003 1-0.017-0.030 0.019 0.025-0.044-0.021 0.002-0.019 0.002 x6 0.009 0.014 0.042 0.044-0.017 1-0.020 0.009-0.018 0.032 0.047 0.009-0.037-0.015 x7-0.030 0.053-0.094-0.080-0.030-0.020 1-0.057 0.013 0.009-0.032 0.089 0.027 0.014 x8 0.014-0.080 0.279 0.098 0.019 0.009-0.057 1 0.447-0.018-0.036-0.031 0.156-0.041 x9 0.020-0.067 0.163 0.040 0.025-0.018 0.013 0.447 1-0.063-0.017-0.027 0.117-0.019 y1 0.034-0.023 0.221 0.224-0.044 0.032 0.009-0.018-0.063 1 0.156-0.070-0.070-0.116

y2 0.071 0.019 0.093 0.116-0.021 0.047-0.032-0.036-0.017 0.156 1-0.039-0.046-0.052 y3 0.054 0.046-0.030-0.013 0.002 0.009 0.089-0.031-0.027-0.070-0.039 1 0.001 0.013 y4-0.022-0.034 0.040-0.013-0.019-0.037 0.027 0.156 0.117-0.070-0.046 0.001 1-0.019 y5 0.012 0.012-0.118-0.096 0.002-0.015 0.014-0.041-0.019-0.116-0.052 0.013-0.019 1;proc cancorr data=ex20_2 edf=1494 red;var x1-x9;with y1-y5;run;

data ex21_1;input group num;do i=1 to num;input value@@;output;end;cards;1 25 6.5 13.5 12.8 6.2 13.9 14.7 9.5 9.0 6.9 16.8 13.3 10.8 12.2 14.9 13.7 12.8 5.3 11.8 12.4 7.6 13.3 11.9 11.2 12.3 12.7 0 20 8.5 6.4 4.6 1.7 9.7 5.3 4.9 5.7 3.8 6.5 6.3 5.4 3.3 4.7 8.6 6.3 5.9 4.8 4.5 5.2;proc logistic descending;model group=value/scale=none outroc=roc1;run;proc print;run;proc gplot;plot _SENSIT_*_1MSPEC_;run;

第二篇：SAS如何實(shí)現(xiàn)典型相關(guān)分析

SAS實(shí)現(xiàn)典型相關(guān)分析

data ex20_1(type=corr);input _name_$3.x1 x2 y1-y4;_type_='corr';cards;x1 1.0 0.8491 0.5106 0.2497 0.5285 0.3019 x2 0.8491 1.0 0.8062 0.5438 0.7887 0.6064 y1 0.5106 0.8062 1.0 0.7833 0.9284 0.8364 y2 0.2497 0.5438 0.7833 1.0 0.6457 0.9051 y3 0.5285 0.7887 0.9284 0.6457 1.0 0.7097 y4 0.3019 0.6064 0.8364 0.9051 0.7097 1.0;proc cancorr edf=102;var x1 x2;with y1-y4;run;

data ex20_2(type=corr);input _name_$ x1-x9 y1-y5;_type_='corr';cards;x1 1-0.027 0.052 0.037 0.003 0.009-0.030 0.014 0.020 0.034 0.071 0.054-0.022 0.012 x2-0.027 1-0.065-0.057-0.016 0.014 0.053-0.080-0.067-0.023 0.019 0.046-0.034 0.012 x3 0.052-0.065 1 0.772 0.018 0.042-0.094 0.279 0.163 0.221 0.093-0.030 0.040-0.118 x4 0.037-0.057 0.772 1 0.003 0.044-0.080 0.098 0.040 0.224 0.116-0.013-0.013-0.096 x5 0.003-0.016 0.018 0.003 1-0.017-0.030 0.019 0.025-0.044-0.021 0.002-0.019 0.002 x6 0.009 0.014 0.042 0.044-0.017 1-0.020 0.009-0.018 0.032 0.047 0.009-0.037-0.015 x7-0.030 0.053-0.094-0.080-0.030-0.020 1-0.057 0.013 0.009-0.032 0.089 0.027 0.014 x8 0.014-0.080 0.279 0.098 0.019 0.009-0.057 1 0.447-0.018-0.036-0.031 0.156-0.041 x9 0.020-0.067 0.163 0.040 0.025-0.018 0.013 0.447 1-0.063-0.017-0.027 0.117-0.019 y1 0.034-0.023 0.221 0.224-0.044 0.032 0.009-0.018-0.063 1 0.156-0.070-0.070-0.116

y2 0.071 0.019 0.093 0.116-0.021 0.047-0.032-0.036-0.017 0.156 1-0.039-0.046-0.052 y3 0.054 0.046-0.030-0.013 0.002 0.009 0.089-0.031-0.027-0.070-0.039 1 0.001 0.013 y4-0.022-0.034 0.040-0.013-0.019-0.037 0.027 0.156 0.117-0.070-0.046 0.001 1-0.019 y5 0.012 0.012-0.118-0.096 0.002-0.015 0.014-0.041-0.019-0.116-0.052 0.013-0.019 1;proc cancorr data=ex20_2 edf=1494 red;var x1-x9;with y1-y5;run;

data ex21_1;input group num;do i=1 to num;input value@@;output;end;cards;1 25 6.5 13.5 12.8 6.2 13.9 14.7 9.5 9.0 6.9 16.8 13.3 10.8 12.2 14.9 13.7 12.8 5.3 11.8 12.4 7.6 13.3 11.9 11.2 12.3 12.7 0 20 8.5 6.4 4.6 1.7 9.7 5.3 4.9 5.7 3.8 6.5 6.3 5.4 3.3 4.7 8.6 6.3 5.9 4.8 4.5 5.2;proc logistic descending;model group=value/scale=none outroc=roc1;run;proc print;run;proc gplot;plot _SENSIT_*_1MSPEC_;run;

第三篇：典型相關(guān)分析SAS代碼

data fit;input X1 X2 X3 X4 X5 Y1 Y2 Y3;cards;14651000 3446 98.8 2094.51 104.2 2555.14 2637.67 179.76 13985000 3339 113.8 2305.2233 133.8 2462.45 2670.99 161.74 15162900 3093 108.9 2494.6668 93.8 2831.87 3015.04 186 14275800 3084 99.6 2770.48 99.8 2957.2 2259.86 210.3 13966000 3040 101.6 3224.05 142.4 2767.25 2169.47 206.16 13947000 2978 112.4086 3690.34 123.8 2935 2307 218.36 14632000 2952 102.5 3980.44 79.1 3119.91 2332.38 232.33 14123200 2761 106.2 4543.41 97.9 3230.04 2344.04 241.53 14299300 2703 107.3469 5231.33 143.2 3195.12 2411.98 239.79 14849000 2644 111.3 6007.5498 90.8 3342.09 2466.6 252.5 15218000 2604 103.8 6790.899 97.2 3456.7 2471.53 261.34 15344000 2567 99 7565 95.7 3518 2360.31 266.29 run;ods rtf file='F:結(jié)果.doc';proccancorr data=fit all vprefix=YING vname='yingxiang' wprefix=CHAN wname='shengchan';var X1 X2 X3 X4 X5;with Y1 Y2 Y3;run;ods rtf close;

第四篇：SAS復(fù)習(xí)資料

SAS復(fù)習(xí)資料 2013.6.20

說(shuō)明：根據(jù)老師給的Html版整理，如有錯(cuò)誤、遺漏敬請(qǐng)?jiān)?，并及時(shí)指出，進(jìn)行改正。謝謝！

1.研究因子：對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)有影響的，在試驗(yàn)中需要加以考察的條件。2.小機(jī)率原理：概率很小的事件，在一次試驗(yàn)中是不至于發(fā)生的。3.重復(fù)：每個(gè)參試的品種或處理占有兩個(gè)或兩個(gè)以上的小區(qū)稱有重復(fù)。

4.局部控制：通過(guò)對(duì)小區(qū)的合理安排，把試驗(yàn)誤差控制在一個(gè)局部的范圍內(nèi)。5.試驗(yàn)指標(biāo)：試驗(yàn)中用來(lái)衡量試驗(yàn)效果的量。

6.復(fù)因子試驗(yàn)：包含兩個(gè)或兩個(gè)以上的因子的試驗(yàn)。7.集團(tuán)（總體）：根據(jù)研究目的確定的，凡符合指定條件的全部觀察對(duì)象。8.偶然誤差（機(jī)誤）：由于機(jī)會(huì)不等所造成的偏差。9.可量資料：能夠以測(cè)量、稱量的方法表示的資料。10.正交互作用（正連應(yīng)）：某些因子綜合起來(lái)的效果大于這些因子單獨(dú)作用的效果之和。1.進(jìn)行隨機(jī)區(qū)組的統(tǒng)計(jì)分析，需用何種方差分析？：雙方面分類的方差分析 2.進(jìn)行拉丁方的統(tǒng)計(jì)分析，需用何種方差分析？：三方面分類的方差分析 3.進(jìn)行雙方面分類的方差分析，總平方和分解為多少部份？：三部分 4.進(jìn)行三方面分類的方差分析，總平方和分解為多少部份？：四部分

5.兩因素（含交互作用）的方差分析，處理組合平方和應(yīng)分解為多少部份？：四部分 6.三因素（含一級(jí)交互作用）的方差分析，處理組合平方和應(yīng)分解為多少部份？：七部分 7.在幾種常用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中，哪種精確度較高？：拉丁方 8.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的誤差自由度等于多少？：(m1)9.拉丁方設(shè)計(jì)的誤差自由度等于多少？：(n2)10.只有重復(fù)而末實(shí)行局部控制的試驗(yàn)，應(yīng)采用何種方差分析？：?jiǎn)畏矫娣诸惖姆讲罘治?1.樣本標(biāo)準(zhǔn)差的功用？：反映樣本的變異程度

2.樣本平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差（標(biāo)準(zhǔn)誤）的功用？：反映在同一個(gè)總體進(jìn)行抽樣，所得的樣本平均數(shù)間的差異，即抽樣誤差。

3.變異系數(shù)的功用？：用作兩類事物的變異程度作比較

4.樣本平均數(shù)的功用？：指示資料的中心位置，反映資料的一般質(zhì)量水平，作為代表值同其它資料比較

5.協(xié)方差分析的功用？：用處理前的數(shù)據(jù)（基數(shù)）矯正處理后的數(shù)據(jù)，提高分析的精確度。6.樣本均數(shù)差異顯著性測(cè)驗(yàn)的功用？：在一定的概率保證下，判斷事物間有否本質(zhì)差異 7.總體均數(shù)區(qū)間估計(jì)的功用？：通過(guò)抽樣，由樣本的情況估計(jì)未知總體平均數(shù)的數(shù)值范圍 8.在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，局部控制的作用？：減少試驗(yàn)誤差

9.在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，重復(fù)的作用？：減少試驗(yàn)誤差，估計(jì)試驗(yàn)誤差，擴(kuò)大試驗(yàn)的代表性 10.在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，隨機(jī)排列的功用？：正確估計(jì)試驗(yàn)誤差 1.何謂試驗(yàn)指標(biāo)？：在試驗(yàn)中用來(lái)衡量試驗(yàn)效果的一個(gè)量

2.什么叫保護(hù)行？：防止試驗(yàn)材料受外來(lái)因素和周邊環(huán)境影響作物行

3.某個(gè)復(fù)因子試驗(yàn)的處理組合數(shù)應(yīng)如何計(jì)算？：等于有關(guān)因子的水平數(shù)乘積 4.在常用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，哪種設(shè)計(jì)方法的精確度最高？：拉丁方 5.在常用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，哪種設(shè)計(jì)方法的精確度最低？：間比法 6.試驗(yàn)設(shè)計(jì)三大原則是什么？：重復(fù)，局部控制，隨機(jī)排列

7.作改良對(duì)比法設(shè)計(jì)時(shí)，參試的品種或處理數(shù)一般不大于多少？：不受限制 8.作隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)時(shí)，參試的品種或處理數(shù)一般不大于多少？：不大于18 9.作配對(duì)法設(shè)計(jì)時(shí)，參試的品種或處理數(shù)一般不大于多少？：兩個(gè)

10.作拉丁方設(shè)計(jì)時(shí)，參試的品種或處理數(shù)一般不大于多少？：不大于8 1.某個(gè)因子的自由度等于多少？：等于該因子的水平數(shù)減1 2.某兩因子試驗(yàn)中，其交互作用的自由度等于多少？：等于有關(guān)因子的自由度的乘積

3.一可量資料樣本均數(shù)與總體均數(shù)差異顯箸性進(jìn)行t檢驗(yàn)時(shí)，其自由度為多少？：等于樣本含量數(shù)-1 4.正交表的總自由度等于多少？：等于參試的處理組合數(shù)-1 5.作回歸關(guān)系顯著性測(cè)驗(yàn)時(shí)，回歸項(xiàng)的自由度等于多少？：等于自變量的個(gè)數(shù) 6.作簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)顯著性測(cè)驗(yàn)時(shí)，DF等于多少？：等于N-2 7.2*2聯(lián)卡平方測(cè)驗(yàn)時(shí)，DF等于多少？：1 8.兩個(gè)配對(duì)法設(shè)計(jì)的可量資料樣本均數(shù)差異顯箸性進(jìn)行t檢驗(yàn)，其自由度為多少？：試驗(yàn)資料的配對(duì)數(shù)-1 9.2*J聯(lián)卡平方測(cè)驗(yàn)時(shí)，其自由度為多少？：J-1 10.作拉丁方設(shè)計(jì)時(shí)，參試的品種或處理數(shù)一般不大于多少？：2 1.SS：平方和 2.N（0，1）：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 3.μ：總體平均數(shù)

4.CLM：平均數(shù)的置信區(qū)間 5.∑X ：總和

6.VIF：方差膨脹因子 7.MSE：誤差均方 8.DF ：自由度 9.CV：變異系數(shù) 10.V：方差

1.欲進(jìn)行聚類統(tǒng)計(jì)分析，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc cluster 2.欲進(jìn)行回歸統(tǒng)計(jì)分析，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc reg 3.欲進(jìn)行方差統(tǒng)計(jì)分析，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc anova 4.欲進(jìn)行因子統(tǒng)計(jì)分析，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc factor 5.欲進(jìn)行典型相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc cancorr 6.欲進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc means 7.欲進(jìn)行主成分分析，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc princomp 8.欲進(jìn)行成組法T測(cè)驗(yàn)，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc ttest 9.欲進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Procunivariate 10.欲進(jìn)行作相關(guān)點(diǎn)式圖，需調(diào)用SAS系統(tǒng)的何種過(guò)程？：Proc plot 1.單因子隨機(jī)區(qū)組的方差分析模型（MODEL）是：Y=BLOCK T 2.單因子隨機(jī)區(qū)組協(xié)方差分析的模型是（MODEL）：Y=BLOCK T X 3.三元線性回歸分析的模型是（MODEL）：Y=X1 X2 X3 4.單方面分類的方差分析模型（MODEL）是：Y=T

5.兩個(gè)因子變量的反應(yīng)面分析的模型（MODEL）是：Y=X1 X2

6.單因子隨機(jī)區(qū)組的多元方差分析的模型（MODEL）是：X1 X2 X3 =BLOCK T 7.3*4 復(fù)因子試驗(yàn)的方差分析模型（MODEL）是：Y=BLOCK A B A*B 8.拉丁方設(shè)計(jì)的方差分析模型（MODEL）是：Y=A B T 9.3*2*3復(fù)因子試驗(yàn)的方差分析模型（MODEL）是：Y=BLOCK A B C A*B A*C B*C A*B*C 10.正交隨機(jī)區(qū)組（不考查交互作用）的統(tǒng)計(jì)分析模型（MODEL）是：Y=BLOCK A B C D 1.協(xié)方差分析的功用？：用處理前的數(shù)據(jù)（基數(shù)）矯正處理后的數(shù)據(jù)，提高分析的精確度 2.主成分分析的功用？：將個(gè)數(shù)眾多、相互有關(guān)聯(lián)的變量，轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的變量 3.聚類分析的功用？：把樣本或變量進(jìn)行分類分

4.典型相關(guān)系數(shù)的功用？：反映兩組不同性質(zhì)的變量之間的關(guān)系密切程度 5.樣本平均數(shù)的功用？：反映資料的一般質(zhì)量水平，指示資料的中心位置 6.樣本平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差（標(biāo)準(zhǔn)誤）的功用？：估計(jì)抽樣誤差

7.在回歸分析中，殘差的作用：反映實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間的偏差程度 8.在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，局部控制的作用？：減少試驗(yàn)誤差 9.在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，重復(fù)的作用？：估計(jì)試驗(yàn)誤差

10.變異系數(shù)的功用：用于兩組資料的變異程度作比較

1.多重比較的方法有很多種，課本介紹了其中的三種: 第一種、最小顯著差數(shù)法（Least Significant difference---LSD法或t測(cè)驗(yàn)法）第二種、Q測(cè)驗(yàn)法（最高顯著差數(shù)法═Tukey測(cè)驗(yàn)法）

第三種、新復(fù)極差法（Shortest Significant Range---SSR法或Duncan法）哪種測(cè)驗(yàn)法的精確度較高？ＴＵＫＥＹ法

2.不服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)不能直接作方差分析，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常用的方法有：（1）、平方根代換（2）、對(duì)數(shù)代換（3）、反正弦代換

問(wèn)如果數(shù)據(jù)為二項(xiàng)分布的百分率，即可數(shù)百分?jǐn)?shù)，且大于70%或小于30%，應(yīng)采用何種代換？反正弦代換

3.計(jì)算步驟為：

第一步、將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化； 第二步，求相關(guān)矩陣；

第三步，求相關(guān)矩陣的特征根、特征向量、各特征根的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)。第四步，根據(jù)特征根的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率保留前幾個(gè)公共因子。

第五步，用前幾個(gè)特征根的平方根乘相應(yīng)的特征向量，構(gòu)成因子載荷陣； 第六步，求相關(guān)系數(shù)矩陣的逆陣；

第七步，用因子載荷陣與相關(guān)矩陣的逆陣相乘，得回歸系數(shù)陣； 第八步，用回歸系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)相乘得因子得分值。問(wèn)這是何種統(tǒng)計(jì)分析方法？因子分析

4.計(jì)算步驟為：

第一步，將數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化； 第二步，求方差協(xié)方差矩陣； 第三步，求方差協(xié)方差矩陣的特征根、特征向量、各特征根的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。第四步，根據(jù)特征根的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率保留前幾個(gè)主成分。

第五步，用中心化數(shù)據(jù)與前三個(gè)特征向量相乘，求得前三個(gè)主成分得分。

第六步，如果覺(jué)得有必要，用前三個(gè)特征根的平方根（即前幾個(gè)主成分的標(biāo)準(zhǔn)差，）除前幾個(gè)主成分得分值，得標(biāo)準(zhǔn)化主成分得分。第七步，如果有必要的話，利用這些標(biāo)準(zhǔn)化主成分得分作進(jìn)一步的分析。問(wèn)這是何種統(tǒng)計(jì)分析方法？主成分分析

5.計(jì)算步驟為：

第一步，計(jì)算X、Y、X*Y項(xiàng)的各種平方和（X為基數(shù)，Y為處理后的實(shí)測(cè)值；

第二步，進(jìn)行X與Y項(xiàng)的回歸關(guān)系顯著性測(cè)驗(yàn)，若相關(guān)不顯著，則進(jìn)行一般的方差分析； 第三步，若相關(guān)顯著，則扣除回歸關(guān)系后，再進(jìn)行方差分析； 第四步，用回歸系數(shù)矯正處理后的數(shù)據(jù)測(cè)驗(yàn)，再進(jìn)行多重比較。問(wèn)這是何種統(tǒng)計(jì)分析方法？協(xié)方差分析

6.計(jì)算步驟為：

第一步，計(jì)算出k個(gè)類別的方差協(xié)方差矩陣的逆陣。

第二步，計(jì)算出各個(gè)訓(xùn)練樣本到這k個(gè)類別的馬氏距離，比較這k個(gè)距離，把訓(xùn)練樣本歸到距離最短的類中。

第三步，計(jì)算在第二步中判別錯(cuò)誤的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的百分率。第四步，如果還有新的待判樣本，計(jì)算各個(gè)新樣本到這k個(gè)類別的馬氏距離，比較k個(gè)距離，把各個(gè)新樣本歸到距離最短的類中，再計(jì)算在待判樣本中判別錯(cuò)誤的樣本數(shù)占待判樣本總數(shù)的百分率。

問(wèn)這是何種統(tǒng)計(jì)分析方法？判別分析

7.計(jì)算步驟為：

第一步，計(jì)算出Y的矯正數(shù)及各種平方和（Y為處理后的實(shí)測(cè)值）。第二步，列方差分析表并進(jìn)行F測(cè)驗(yàn)。第三步，若F測(cè)驗(yàn)顯著則進(jìn)行多重比較。第四步，寫(xiě)出統(tǒng)計(jì)結(jié)論。

問(wèn)這是何種統(tǒng)計(jì)分析方法？一元方差分析

8.計(jì)算步驟為:

第一步，按一定的原則選擇k個(gè)凝聚點(diǎn)；

第二步，將所有事例點(diǎn)歸到最靠近它的凝聚點(diǎn)所代表的類中，得到k個(gè)初始分類；

第三步，按最近距離的原則對(duì)初始分類進(jìn)行修改；反復(fù)進(jìn)行，直至分類合理為止。問(wèn)這是何種統(tǒng)計(jì)分析方法？動(dòng)態(tài)聚類

9.計(jì)算步驟為：

第一步，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化，按研究目的分為兩組，記變量數(shù)（m1）較少的那組為X1，記變量數(shù)（m2）較多的那組為X2。

第二步，求X1和X2的方差協(xié)方差矩陣S11、S12和S22以及S12的轉(zhuǎn)置陣S21，并利用它們構(gòu)成非對(duì)稱的方陣。

第三步，求非對(duì)稱的方陣的特征根和對(duì)應(yīng)的特征向量。

第四步，將這些特征向量除以非對(duì)稱的方陣的特征根的平方根轉(zhuǎn)換為第一組的典型系數(shù)。第五步，利用兩個(gè)典型系數(shù)的關(guān)系式求出另一組的典型系數(shù)。第六步，將中心化數(shù)據(jù)和典型系數(shù)相乘得典型相關(guān)系數(shù)。問(wèn)這是何種統(tǒng)計(jì)分析方法？典型相關(guān)分析 10.用SAS系統(tǒng)作數(shù)據(jù)分析，首要的問(wèn)題是如何排列數(shù)據(jù)，你熟悉SAS系統(tǒng)對(duì)各種統(tǒng)計(jì)分析方法的數(shù)據(jù)排列的要求嗎？問(wèn)單因子試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，有四個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)時(shí)，數(shù)據(jù)應(yīng)排多少列？。6列

：平方和

乘積和

合并樣本百分?jǐn)?shù)

樣本標(biāo)準(zhǔn)差

樣本平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差

兩樣本百分?jǐn)?shù)之差的總體標(biāo)準(zhǔn)差

兩樣本平均數(shù)之差的樣本標(biāo)準(zhǔn)差

總體標(biāo)準(zhǔn)差

樣本變異系數(shù)

樣本差數(shù)平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差

可量資料大樣本均數(shù)與總體均數(shù)差異顯箸性測(cè)驗(yàn)

可量資料兩大樣本均數(shù)差異顯箸性測(cè)驗(yàn) 可數(shù)資料樣本百分?jǐn)?shù)與總體百分?jǐn)?shù)差異顯箸性測(cè)驗(yàn)

可數(shù)資料兩大樣本百分?jǐn)?shù)差異顯箸性測(cè)驗(yàn)

可量資料小樣本均數(shù)與總體均數(shù)差異顯箸性測(cè)驗(yàn)

可量資料兩小樣本均數(shù)差異顯箸性測(cè)驗(yàn)（配對(duì)法）

可量資料兩小樣本均數(shù)差異顯箸性測(cè)驗(yàn)（成組法）

由可量資料大樣本對(duì)總體均數(shù)進(jìn)行估計(jì)

由可量資料小樣本對(duì)總體均數(shù)進(jìn)行估計(jì)

由可數(shù)資料大樣本百分?jǐn)?shù)對(duì)總體百分?jǐn)?shù)進(jìn)行估計(jì)

第五篇：典型相關(guān)分析

典型相關(guān)分析

在ＳPＳＳ中可以有兩種方法來(lái)擬合典型相關(guān)分析，第一種是采用Manova過(guò)程來(lái)擬合，第二種是采用專門(mén)提供的宏程序來(lái)擬合，第二種方法在使用上非常簡(jiǎn)單，而輸出的結(jié)果又非常詳細(xì)，因此這里只對(duì)他進(jìn)行介紹。該程序名為Canonical correlation.sps，就放在ＳPＳＳ的安裝路徑之中，調(diào)用方式如下： 文件——新建——語(yǔ)法

INCLUDE ' C:Program FilesSPSSIncPASWStatistics18SamplesEnglishCanonical correlation.sps'.CANCORR SET1=體重 腰圍 脈搏 /SET2=單杠 仰臥起坐 跳高.1.Correlations for Set-1 Correlations for Set-2 首先給出的是兩組變量?jī)?nèi)部各自的相關(guān)矩陣，可見(jiàn)生理指標(biāo)之間具有相關(guān)性、訓(xùn)練指標(biāo)之間也有相關(guān)性。

2.Correlations Between Set-1 and Set-2 接著給出的是兩組變量間各變量的兩兩相關(guān)矩陣，可見(jiàn)生理指標(biāo)與訓(xùn)練指標(biāo)之間確實(shí)存在相關(guān)性。

3.Canonical Correlations 提取典型相關(guān)系數(shù)的大小，可見(jiàn)第一典型相關(guān)系數(shù)為0.796

4.Test that remaining correlations are zero 檢驗(yàn)各典型相關(guān)系數(shù)有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可見(jiàn)第一典型相關(guān)系數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，第二第三典型相關(guān)系數(shù)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

5.Standardized Canonical Coefficients for Set-1 Raw Canonical Coefficients for Set-1 各典型變量與變量組1中各變量間標(biāo)化與未標(biāo)化的系數(shù)列表，由此我們可以寫(xiě)出典型變量的轉(zhuǎn)換公式（標(biāo)化的）：U1=0.775x1-1.579x2+0.059x3

6.各典型變量與變量組2中各變量間標(biāo)化與未標(biāo)化的系數(shù)列表，同理可以寫(xiě)出典型變量的轉(zhuǎn)換公式：V1=0.349y1+1.054y2-0.716y3

7.各典型變量與原變量之間相關(guān)系數(shù)。

U與x之間相關(guān)系數(shù)

V與x之間相關(guān)系數(shù)

V與y之間相關(guān)系數(shù)

U與y之間相關(guān)系數(shù)