统计分析

, , m i n | ,r k r k i j i r j k i j i p j k i j i q j kD G G D d x G x G d x G x G d x G x G          m in ( , ) , ( , )p k q kD G G D G G （ 2）基本步骤 STEP01：定义样品之间的距离，计算样品两两之间的距离，得到样本距离矩阵

两类企业间有无显著性差异 ? Dependent Variable: x3 Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr F Model 1 .0001 Error 36 Corrected Total 37 Dependent Variable: x4 Sum of Source DF Squares Mean Square F Value

x a μ a μa S a一、两个独立样本的情形         1212121211 2 1 212211, , ,11,11pppNNnnNnnnnp                        x μ Σ y μ Σxy μ μ Σxy μ μ Σ xy

mographic and lifestyle information (using nonmetric scales) about them. Describe a statistical method that you would use to help predict the tourgoing potential of consumers based on their

本课题研究的科学依据 科学意义 在经济学中，常用 GDP 衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标。 这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。 GDP 是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为本科生毕业设计（论文）题目 3 它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 GDP 反映的是国民经济各部门的增加值的总额。 通过对一段时间以来我国 GDP 数据的分析

对第一类地区猪肉产量加权平均贡献大的省份其产量估值在其上游浮动，相反地，对第一类地区猪肉产量加权平均贡献大的省份其产量估值在其下游浮动。 （三） 第二类地区模型建立及预测 数据预处理 为了判断该序列是否有分析价值，必须对该序列进行纯随机性检验，即白噪声检验。 利用 SAS软件 对 19852020 年第一类地区猪肉产量作纯随机性检验，得到下表： 表 15 19852020

达 1126万元，占水果总产值的 70%， 年均增长 %；同时畜牧业 也是农场的龙头产业， 2020 年家禽饲养产值高达 2850 万元 ，0509年度年均增长 %。 工业总体规模迅速扩大。 2020年，工业增加值有 1666万 元，工业企业 和个体企业 仅有 102 家。 到 2020年， 增加 2家规模上工业企业， 工业增加值达到 2834元，按可比价格计算，是 2020年的 倍，年均增长

33 ages[1]=2 ages[1] 输出： Li 2 向量还可用元素名字来访问元素或元素子集， 例如： ages[c(Li, Liu)] 输出： Li Liu 33 18 向量元素名可以后加，例： ages1 = c(33, 29, 18) names(ages1) = c(Li, Zhang, Liu) ages1 Li Zhang Liu 33 29 18 • 四、取字符型值的下标向量

[1] c(a, b, c)[rep(c(2,1,3), 3)] [1] b a c b a c b a c 二、取负整数值的下标向量 v为一个向量，取值在－ length(x)到－ 1之间，表示 扣除 相应位置的元素。 例如： x[(1:2)] [1] 三、取逻辑值的下标向量 v为和 x等长的逻辑向量， x[v]表示取出所有 v为真值的元素，如： x 输出： [1] x10 输出： [1]

如 ，则推翻原假设，说明两变量总体上有相关。 即样本中的相关系数在总体中也有效。 C、 SPSS中相关系数 r 的 t检验示例： Correlate Bivariate 显著性检验结果 C o r r e l a t i o n s1 . 0 0 0 . 0 7 9 *. . 0 2 01254 861 . 0 7 9 * 1 . 0 0 0. 0 2 0 .861 861P e a r s o