《现代统计分析方法与应用》第三版.doc

何晓群编著，《现代统计分析方法与应用》第三版，中国人民大学出版社，2012。数据和部分程序下载 第2章 服装标准例程序利用R软件，运行如下R程序便可计算相应的条件均值和条件协方差矩阵： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86,2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma; #条件均值 x5=85; m1=matrix(m[1:4,1],4,1)+matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%(x5-sigma[5,1]); m1; #条件协方差1(d[x1,x2,x3,x4|x5]) d1=sigma[1:4,1:4]-matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%matrix(sigma[5,1:4],1,4); d1; #条件协方差2(d[x1,x2,x3|x4,x5]) d2=d1[1:3,1:3]-matrix(d1[1:3,4]*d1[4,4]^(-1),3,1)%*%matrix(d1[4,1:3],1,3); d2; 注：上面程序假定，可以根据实际情况更改的值以计算相应的条件均值。 利用R软件，运行如下的R程序便可计算出偏相关系数： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86,2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma; #偏相关系数1(r[12.45]) r1=d2[1,2]/sqrt(d2[1,1]*d2[2,2]); r1; #偏相关系数2(r[13.45]) r2=d2[1,3]/sqrt(d2[1,1]*d2[3,3]); r2; #偏相关系数3(r[23.45]) r3=d2[2,3]/sqrt(d2[2,2]*d2[3,3]); r3; 第3章 例3.1 某超市为了研究顾客对三种牌号的矿泉水的喜好比例，以便为下一次进货提供决策，随机观察了150名购买者，并记录下他们所买的品牌，统计出购买三种品牌的人数如表3-1。 表3-1 顾客购买喜好调查 品牌 甲 乙 丙 人数 61 53 36 这些数据是否说明顾客对这三种矿泉水的喜好确实存在差异？ 表3-7 喜好地板的数据 地面材料 地 区 合 计 1 2 3 地板 其他 69 78 126 99 16 27 211 204 合计 147 225 43 415 表3-9 的计算（括号中的数） 地面材料 地 区 1 2 3 地面 其他 69（74.74） 78（72.26） 126（114.4） 99（110.6） 16（21.86） 27（21.14） 表3-10 表3-11 表3-12 商 场 合 计 A B C D 优 中 差 81 38 25 46 33 7 49 39 20 67 26 12 243 136 64 合 计 144 86 108 105 443 表3-13 A B C D 合 计 优 中 差 79 44.2 20.8 47.2 26.4 12.4 59.2 33.2 15.6 57.6 32.2 15.2 243 136 64 合 计 144 86 108 105 443 表3-15 工作表现按地区划分的结果 工 作 表 现 合 计 不满意 满意 很满意 地 区 东北 西北 东南 西南 21（16.75） 18（16.75） 10（16.75） 18（16.75） 121（134.75