第二章利用相关软件对数据作简单的统计处理

1、For personal use only in study and research; not for commercial use蒁 2. 利用相关软件对数据作简单的统计处理羆 1. Excel芅 Excel 是美国微软（ Microsoft ）公司的一种办公系列软件， Excel 有友好的用户界面，卓越的数据处理和数据分析能力，它预装的各种函数多达245 个，单是统计函数就有 80 个，用户还可以自行编辑各种公式，或将各个函数组合使用，各种图标化的提示与仅用鼠标就可进行的操作使一般人可以很快掌握基本的操作，无须经过培训。方便的智能型复制功能，极大地减轻了计算工作量，并使大部分结果可以自动

2、生成。蚅充分利用 Excel 的统计分析功能，可以对数据作多方面的统计分析处理，包括两个变量之间的相关分析和回归分析。 我们相信，关于 Excel 的数据统计处理功能，读者已经有所了解，此处不拟进行过多的赘述。芀 2.Matlab莀在 Matlab 中，一整套关于统计分析的运算函数，主要包括蚆 corrcoef(x) 求相关函数；肃 cov(x) 协方差矩阵；芃 cross(x,y) 向量的向量积；莀 diff(x) 计算元素之间差；肇 dot(x,y) 向量的点积；螅 gradient(z,dx,dy) 近似梯度；肂 histogram(x) 直方图和棒图；蒀 max(x), max(x,y

3、) 最大分量；蒈 mean(x) 均值或列的平均值；节 min(x), min(x,y) 最小分量；袁 prod(x) 列元素的积；薀 rand(x) 均匀分布随机数；薅 rands(x) 正态分布随机数；羄 sort(x) 按升序排列；蕿 std(x) 列的标准偏差；蚀 sum(x) 各列的元素和；羅 subspace(A,B) 两个子空间之间的夹角。莂 3.SPSS蚂 SPSS for Windows 是一个功能强大的组合式统计软件包，它集数据整理、分析功能于一身。 用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS 的基本功能包括数据

4、管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS 统计分析过程包括描述性统计、均值比较，以及相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t 检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕(或打印机 )上显示 (打印 )如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。螀 4. 例 相关系数计算莆对于简单相关系数的计算， 可以在 Excel、Matlab 和 SPSS软件中都可以完成。膄在 Excel 中， 调用统计函数CORREL ，引用数据范围，就可以求出相关系数。莁在 SPSS中，没有单一的命令来计算相关系数， 但是在进行类

5、似因子分析、 聚类分析等计算时，通常内部过程中均嵌套了相关系数计算，在这里就不再详述。袀下面，通过具体的例子来说明如何在这两个软件中来实现相关系数的计算。螇例如，已知某一地区的不同变量的一组数据，计算变量之间的相关系数矩阵。经济作物耕地占土果园与林灌溉田占人均耕地森林覆盖农民人均人均粮食占农作物地面积比地面积之耕地面积薂样本序号 膀人口密度面积率纯收入产量播面比例率比之比1363.9120.35216.101192.11295.3426.72418.4922.23126.2622141.5031.68424.3011 752.35452.2632.31414.4641.45527.066310

6、0.6951.06765.6011 181.54270.1218.2660.1627.47412.4894143.7391.33633.2051 436.12354.2617.48611.8051.89217.5345131.4121.62316.6071 405.09586.5940.68314.4010.30322.932668.3372.03276.2041 540.29216.398.1284.0650.0114.861795.4160.80171.106926.35291.528.1354.0630.0124.862862.9011.65273.3071 501.24225.2518

7、.3522.6450.0343.201986.6240.84168.904897.36196.3716.8615.1760.0556.1671091.3940.81266.502911.24226.5118.2795.6430.0764.4771176.9120.85850.302103.52217.0919.7934.8810.0016.1651251.2741.04164.609968.33181.384.0054.0660.0155.4021368.8310.83662.804957.14194.049.114.4840.0025.791477.3010.62360.102824.371

8、88.0919.4095.7215.0558.4131576.9481.02268.0011 255.42211.5511.1023.1330.013.4251699.2650.65460.7021 251.03220.914.3834.6150.0115.59317118.5050.66163.3041 246.47242.1610.7066.0530.1548.70118141.4730.73754.206814.21193.4611.4196.4420.01212.94519137.7610.59855.9011 124.05228.449.5217.8810.06912.6542011

9、7.6121.24554.503805.67175.2318.1065.7890.0488.46121122.7810.73149.1021 313.11236.2926.7247.1620.09210.078利用 Matlab 软件系统，将变量数据转化成数据矩阵A，在此例中即为 21 行9 列的数据矩阵，然后调用命令：Corr= corrcoef(A)，即可得到以上各变量之间的相关系数矩阵如下：人口密人均耕森林覆农民人均人均粮经济作物占农耕地占土地 果园与林地灌溉田占耕度地面积盖率纯收入食产量作物播面比例面积比率面积之比地面积之比人口密度 1.000 -0.327-0.714 -0.3360

10、.3090.4080.7900 .1560 .744人均耕地面-0.3271.000-0.0350.6440.4200.2550.009-0 .0780.094积森林覆盖率 -0.714 -0.0351.0000.070-0.740-.755-0.930-0.109-0.924农民人均纯 -0.3360.6440.0701.0000.3830.069-0.046-0.0310 .073收入人均粮食产量经济作物占农作物播面比例耕地占土地面积比率果园与林地面积之比灌溉田占耕地面积之比0.3090.420-0.7400.3831.0000.7340.6720.0980 .7470.4080.255-

11、0.7550.0690.7341.0000.6580.2220 .7070.7900.009-0.930-0.0460.6720.6581.000-0 .0300.8900.156-0.078-0.109-0.0310.0980.222-0.0301.0000 .2900.7440.094-0.9240.0730.7470.7070.8900.2901.000以下无正文仅供个人用于学习、研究；不得用于商业用途。 , .For personal use only in study and research; not for commercial use.Nur f r den pers?nlichen f r Studien, Forschung, zu kommerziellen Zwec