数据处理-Word-文档-(2).docx

数据的标准化处理
(1)数据的中心化处理数据的中心化处理是指平移变换，即
该变换可以使样本的均值变为0,而这样的变换既不改变样本点间的相互位置，也 不改变变量间的相关性。但变换后，却常常有许多技术上的便利。
(2)数据的无量纲化处理在实际问题中，不同变量的测量单位往往是不一样的。为了消除变量的量纲效应， 使每个变量都具有同等的表现力，数据分析中常用的消量纲的方法，是对不同的变量进 行所谓的压缩处理，即使每个变量的方差均变成1,即

还可以有其它消量纲的方法，如
工；=/max{x^} , x； =/ min{xtf}x； = xu /弓，x； = xu /(max{%} _})
3)标准化处理所谓对数据的标准化处理，是指对数据同时进行中心化一压缩处理，即

方差分析
用在哪方面 数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析
(Analysis Of Variance),记作 ANOVA。
我们已经作过两个总体均值的假设检验，如两台机床生产的零件尺寸是否相等，病 人和正常人的某个生理指标是否一样。如果把这类问题推广一下，要检验两个以上总体 的均值彼此是否相等，仍然用以前介绍的方法是很难做到的。(均值法)
从用几种不同工艺制成的灯泡中，各抽取了假设干个测量其寿命，要推断这几种工艺 制成的灯泡寿命是否有显著差异；用几种化肥和几个小麦品种在假设干块试验田里种植小麦, 要推断不同的化肥和品种对产量有无显著影响。(方差分析)。
模型/=4+4+0
1=1j〜N(0.b2),i = 1.・・・,几/ = 1,・・・,匕
方差分析一般用的显著性水平是：取a=0.01,拒绝0〃，称因素A的影响各 水平的差异显著，取a=0.01,不拒绝0H，但取。=0.05,拒绝0H ,称因 素A的影响显著；取a=0.05,不拒绝0H ,称因素A无显著影响。
例子例1为考察5名工人的劳动生产率是否相同，记录了每人4天的产量，并算出其平均值，如表3。你能从这些数据推断出他们的生产率有无显著差异吗？
工人天 1A 2 243A 4 A 5 A
1 256 254 250 248 2362 242 330 277 280 252
3 280 290 230 305 2204 298 295 302 289 252
平均产量269 292.25 264.75 280.5 240解编写程序如下：
x=[256 254 250 248 236242330277280252
280290230305220298295302289252];
p=anoval(x)求得p=0.1109 > Of = 0.05,故接受0”,即5名工人的生产率没有显著差异。
曲线拟合(判断，估计，两者的关系)线性最小二乘法 一组(二维)数据，即平面上的〃个点(Xi, y),
，二1,2,L7,…次 互不相同，寻求一个函数(曲线)使f(x)在某种准那么下与所 有数据点最为接近，即曲线拟合得最好。
模型f(x) =。山(工)+(X)+ …+ amrm (x)
例5某乡镇企业1990-1996年的生产利润如表5。
表5年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
利润(万元)70 122 144 152 174 196 202试预测1997年和1998年的利润。
解作数据的的散点图，x0=[1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996];
y0=[70 122 144 152 174 196 202];plot(x0,yo,，)
发现该乡镇企业的年生产利润几乎直线上升。因此，我们可以用=ax+。作为 拟合函数来预测该乡镇企业未来的年利润。编写程序如下： x0=[1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996];y0=[70 122 144 152 174 196 202];
a=polyfit(xO,yOA1)y97=polyval(a,1997)
y98=polyval(a,1998)求得 20 14= , 4
o a=-4.0705 X 10 , 1997年的生产利润y97=233. 4286 , 1998年的生产利润为y98=253. 9286 最小二乘优化(mtalab cftool)
归分析用途 简单地说，回归分析就是对拟合问题作的统计分析。
前面我们讲过曲线拟合问题。曲线拟合问题的特点是，根据得到的假设干有关变量的 一组数据，寻找因变量与（一个或几个）自变量之间的一个函数，使这个函数对那组数 据拟合得最好。通常，函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定，要 作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看，问题似乎已 经完全解决了，还有进一步研究的必要吗？
从数理统计的观点看，这里涉及的都是随机变量，我们根据一个样本计算出的那些 系数，只是它们的一个（点）估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间 太大，甚至包含了零点，那么系数的估计值是没有多大意义的。另外也可以用方差分析 方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价。
(20)
模型£3(0.，)
式中01.b都是与X],小（无关的未知参数，其中川0.丹,・・・.凡称为回 归系数。
现得到〃个独立观测数据（%/,・・・・%）, / = 1>加，由（20）得
(21)
例2 关。 式，
,=Po ++ …++ 号某厂生产的一种电器的销售量y与竞争对手的价格ix和本厂的价格》有
表2是该商品在10个城市的销售记录。试根据这些数据建立y与ix和2X的关系对得到的模型和系数进行检验。假设某市本厂产品售价160 （元），竞争对手售价170
(元)，预测商品在该市的销售量。
编写如下程序：
xl=[120 140 190 130 155 175 125 145 180 150] 1 ; x2=[100 110 90 150 210 150 250 270 300 250] T; y=[102 100 120 77 46 93 26 69 65 85] 1 ;x=[ones(10,1),xl,x2];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);b,bint,stats
得至IJb=66. 5176 0.4139 -0. 2698
bint =-32. 5060 165. 5411-0. 2018 1.0296
-0. 4611 -0. 0785stats =0.6527 6.5786 0.0247 351.0445
可以看出结果不是太好：p=0.0247,取戊=0.05时回归模型（42）可用P压的影响。此时年龄是需要控制、排除影响的因素，它在统计分析中又称协变 量6假设忽视协变量的影响宜接对这些资料进行分析，就可能会得出错误的结论。
协方差分析(analysis of covariance)是将直线回归和方差分析结合应用的一种统计方 药昆来消除混丝因素对分析指标的影响。它的基本思想是在作两组或多组均数 工 耳、…、匕 之间的比拟前，用直线回归方法找出各组丫与协变整X之间的 数量关系，求得在假定*相等时的修正均数*、/、…、Y；,然后用方差分析比拟修 正均数间的差异。协方差分析是定量变鼠分析中控制混杂因素的重要手段之一，是医 务工作者应掌握的一种重要统计分析方法。
进行协方差分析时应具备以下两个条件:'◊ X与Y的线性关系在各组均成立，而且不同组间的总体回归系数应相等。
◊各比拟组间协变量X的取值范围不宜相差太大，否那么修正均数的差值在回归 直线的延长线上，此时不知道回归线外推后是否仍然满足平行性和爱性关系 的条件.协方差分析的结论可能不正确C典型相关分析
典型相关分析(Canonical Correlation)是研究两组变量之间相关关系的 一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。
典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系，将两组变量相关 关系的分析，转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系 分析。目前，典型相关分析已被广泛应用于心理学、市场营销等领域，如用于研 究个人性格与职业兴趣的关系，市场促销活动与消费者响应之间的关系等。
分别在两组变量中选取假设干有代表性的综合变量、Ui,Vi,使得每一个综合 变量是原变量的线性组合，即5 =瞰与⑴+碍驾)+…+哈邓)二皿女⑴
匕=甲X,)+刈*？+…+%")□川太(2)见重要图书第三十一章
聚内分析与判别分析
正所谓物以类聚，人以群分，本章我们要学习的聚类分析与判别分析都是将记录 或变量分类的方法，所不同的是聚类分析是把没有分类信息的资料按相似程度妇类， 有…定探索性的味道：而判别分析那么是从的分类情况中总结规律,为以后判断新 观测所属类别提供依泥。Classify菜单中…共提供了 T个过程，它们的作用分别是：
。K-means Cluster过程；对记录进行快速聚类，当明确所需要分出的类别数 时，采用快速聚类可以节省运算时间.根据经验，如果样本量大于100,那么有 必要考虑是否使用快速聚类。
，Hierarchical Cluster过程，习惯上翻译成系统聚类法，该过程提供了全面而强 大的聚类分析能力，可对记录或变量进行聚类。更为重要的是，参与系统聚 类分析的变量不再像快速聚类一样限于连续性变量，它们可以是两分类或多 分类变量。
令Discriminant过程：提供了全面的判别分析功能，所用变量可一次进入，也可 使用逐步法筛选出最优判别方程。
显然，Hierarchical Cluster过程使用的就是系统聚类法来进行分析,该方法的总理 是先将所有n个变量/观测看成不同的n类・然后将性质最接近（距离最近）的两类 合并为一类；再从这n・l类中找到最接近的两类加以合并，依此类推，直到所有的变量
/观测被合为一类。得到该结果后，使用者再根据具体的问题和聚类结果来决定应当 分为几类。显然，在系统聚类法中，一旦观测/变量被划定在了一个类别中，以后它的 分类结果就不会再进行更改，这是它和非系统聚类法的显著区别。
显然，Hierarchical Cluster过程使用的就是系统聚类法来进行分析，该方法的原理 是先将所有n个变量/观测看成不同的n类，然后将性质最接近（距禺最近）的两类 合并为一类；再从这n・l类中找到最接近的两类加以合并，依此类推，直到所有的变量 /观测被合为一类。得到该结果后，使用者再根据具体的问题和聚类结果来决定应当 分为几类。显燃，在系统聚类法中，一旦观测，变量被划定在了一个类别中，以后它的 分类结果就不会再进行更改，这是它和非系统聚类法的显著区别•判别分析
刈别分析通常都要设法建立一个判别由数，利用此函数来进行判断Q判别函数的 一般形式如下：
Y=a[X] 182X2+卜.乂自
其中Y为判别指标，根据所用方法的不同，可能是概率，也可能是坐标值或分 值。X]、X?等为反映研究对象特征的变量，期、a?等为各变量的系数，也称判别系数。
为了建立该函数就必使用一个就练样本。所谓训练样本就是实际分类且各指 标的观测值也已测得的样本，它对判别函数的建立非常重要，因此必须是由金标准确 立的分类，如果中间出现一例错分，就会导致判别函数的判别效果大大降低。初学者 往往忽视这一点？片面以为训练样本越大越好，而忽咯了资料的准确性和原分类的可 靠性，这种想法是不正确的。