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作业3结论


作业 3 某学校为了研究学生体质和运动能力的关系,对 38 名学生的体质情况,每人测试了 7 项指标:x1(反复横荡次数),x2(纵跳高度),x3(背力),x4(握力),x5(踏 台升降指数),x6(立姿体前屈),x7(卧姿上体后仰),对运动能力每人测试了五 项指标:x8(50 米跑),x9(1000 米跑),x10(投掷),x11(悬垂次数),x12 (持久走),具体数据见作业

3 数据,对两组数据进行典型相关分析

$cor [1] 0.8568307 0.7297012 0.6117546 0.5147260 [5] 0.3255511 $xcoef n x1 x2 x3 x4 x5 [,1] [,2] [,3] 0.0024942593 0.0013842164 -0.001472036 0.0206108728 -0.0112176412 -0.021226300 0.0063488918 0.0163759417 0.021349228 0.0055964828 -0.0026323779 -0.004433471 0.0026975471 0.0007793221 0.016882530 0.0033798170 -0.0077277970 0.007375719 -0.0046078327 0.0044895145 [,5] 0.0008086494 0.0139521064 -0.0035560588 -0.0039657227 0.0286832102 -0.0036587517 0.0035077285 -0.0082272316 [,8] -0.0110786626 -0.0359559444 0.0080790443 0.0073730882 -0.0029356712 0.0004297041 -0.012464730 -0.002611568 [,6] 0.008624781 -0.022146163 -0.012092253 0.004403561 0.008463196 0.004004125 0.001028738 0.009312691

x6 0.0026275664 x7 0.0000672957 [,4] n 0.012673936 x1 -0.023183188 x2 0.007528822 x3 -0.004524974 x4 0.004120180 x5 0.009411880 x6 0.008099084 x7 -0.015427922 [,7] n 0.005466383 x1 0.001177070 x2 0.003199399 x3 0.002409529 x4 -0.001939679 x5 0.002467967

x6 -0.027332648

0.0018643558

x7 -0.001954833 -0.0155769787 $ycoef [,1] y8 -0.1714189473 y9 0.0008192801 y10 0.0233045932 y11 0.0027844892 y12 -0.0018898212 [,4] [,2] [,3] 0.406396445 -0.1928537573 0.003893597 -0.0007356813 0.012134354 -0.0179529720 0.011295142 0.0354841123 0.004228269 0.0029378258 [,5]

y8 0.291911595 3.790171e-02 y9 -0.003086864 2.112664e-03 y10 0.013271447 -6.671964e-02 y11 0.045372609 2.906434e-05 y12 -0.001065538 -3.850020e-03 $xcenter n 19.50000 x5 66.91053

x1 47.42105 x6 15.34211

x2 x3 59.68421 114.47368 x7 59.73684

x4 44.63158

$ycenter y8 y9 7.136842 441.052632 y12 366.763158

y10 27.815789

y11 7.578947

V1V2V3V4V5V6V7V812.466536-0.2774202240.5522452-1.20212730.631 11110.307840615-0.198711050-1.48412122.396008-0.3831788690.599347 3-0.88428560.7141817-0.2163455220.006215722-1.58077232.478485-0.14 20100850.9646249-0.91003990.16025070.0656285270.080630194-1.52941 742.430416-0.5229101280.7300720-0.86368350.67487370.1793556590.08 5669122-1.63179252.0896770.0175645700.9408960-1.12096890.56121780. 1351334180.356894053-1.61958962.434010-0.2343023860.6428261-0.838

18650.5957760-0.040023405-0.147730180-1.46756172.449817-0.2823544 380.9390328-0.79761060.71235440.0416952520.130131817-1.62891182.4 711520.0171103430.6756617-1.25829100.75477100.0968740540.0357611 07-1.56210792.316624-0.2132210110.7649008-0.89676050.67262230.1723 978030.096359479-1.529689102.454867-0.0418355880.4750940-1.118593 40.4040845-0.0616335210.012079450-1.449015112.239531-0.1651470800. 5289871-0.98129780.7958812-0.2121505030.329352365-1.469686122.280 9310.0272794030.6038401-1.08268020.3247073-0.1262605470.250798922 -1.605308132.137556-0.0672043740.8876166-0.93831100.81646060.29449 61530.323099578-1.515577142.580417-0.3703960540.6338801-1.1062500 0.47061010.1465216020.486611576-1.704428152.186640-0.0385060350.5 203415-1.03803680.86376670.172803444-0.116019166-1.770930162.4514 38-0.2912621030.6379760-0.66804400.8376713-0.0261466450.072533833 -1.440005172.651044-0.1957620320.8185380-1.02180120.53083720.15370 30190.208478543-1.982518182.306261-0.0951936160.8190140-0.9025765 0.67947550.1359955740.281154160-1.815453192.543728-0.2534731290.8 213532-0.81576310.55981430.2372054520.314344108-1.611117202.47970 3-0.3364641430.5725126-0.82345690.48340890.1777925760.215997334-1. 696786212.5281060.1368701830.5043772-1.09244910.51498180.0019210 270.067413351-1.504106222.3161140.0023145440.5769938-0.96859190.5 7268890.3160435340.157420060-1.458993232.877062-0.2595816720.4905 855-1.08500120.69613250.2162626000.206251261-1.570354242.552978-0. 0490949880.5410632-1.04034280.6485788-0.1162462940.420236640-1.68 7445252.5385250.0619161380.8438623-0.66265430.43709910.197758246 0.249163642-1.122211262.4975520.0432201220.6290228-0.88309080.533 12360.2216550330.028550123-1.647627272.212353-0.1328692340.417493 4-0.58969460.3228123-0.0361800930.114438590-1.611319282.482345-0.0 410749660.5243600-1.00439570.58771640.0582188390.421153431-1.7104 36292.308803-0.0789284900.4980113-0.88982700.75627040.4256865960. 234396580-1.479340302.332971-0.2102508480.4003086-0.76278450.7427 4750.0257010800.468350916-1.500335312.419846-0.1426282940.4342857 -0.89933110.60072880.5307889010.241159914-1.424619322.485704-0.014 3427110.6243519-0.60532550.49342450.0547426360.047978888-1.741426 332.7789510.0979207150.6479653-0.86469970.64851430.1619977740.217 347798-1.402987342.438559-0.1977594040.4234974-0.75262180.4657307 0.3248819620.143619132-1.837347352.6275750.1783656630.8246607-0.6 7900310.88549240.0891611360.089946696-1.677172362.268410-0.085785 4930.3417426-0.76689250.46242880.2698459110.249638556-1.696559372.

6323550.0259424380.5144626-0.78315010.8642427-0.0430763880.339353 180-1.581017382.4431690.1936251290.6191545-0.77551170.66145240.15 38229960.002242241-2.016772

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

u1 0.4421 0.2669 0.5884 0.0614 0.2217 0.0911 0.0138 v1 -0.4266 0.2335 0.3696 0.0038 -0.3560

u2 u3 u4 -0.2087 -0.4641 0.7020 0.9016 -0.2102 -0.4639 0.0148 0.5662 -0.7263 0.7237 -0.1749 -0.4354 0.2399 -0.1718

u5 -0.5514 0.5570 -0.1332 -0.1537 0.4626 0.4752 -1.0336 v5 0.6538 -0.7668 0.3748 0.9935 -0.1585

-0.2295 0.0816 0.3773 -0.9126 0.3014 -0.1839 0.5283

x8 x9 x10 x11 x12

v2 v3 v4 0.8255 -0.3704 1.0405 -0.2532 0.1982 -0.2894 0.2218 0.8850 0.8101 0.5374

-0.1413 -0.4791 1.0851 -0.0904 0.7481

只选 2 对典型变量。第 1 典型相关系数为 0.85,第 2 典型相关系数 为 0.72,第 3 典型相关系数为 0.61。

u1 代表 x1(反复横荡次数)与 x3(背力)的综合,而 v1 代表 x10 (投掷)与 x8(50 米跑)的对比。u1 与 v1 很强的相关性。u2 代表 x2(纵跳高度)与 x5(踏台升降指数)的对比,v2 代表 x8(50 米 跑) 、x9(1000 米跑) 、x12(持久走)的综合。 u2 与 v2 有较强的相关性。 hc1<-hclust(d,"single") hc2<-hclust(d,"complete") hc3<-hclust(d,"median") hc4<-hclust(d,"ward") opar<-par(mfrow=c(2,2)) plot(hc1,hang=-1);plot(hc2,hang=-1) plot(hc3,hang=-1);plot(hc4,hang=-1) row.names(X)<-c("北京","天津","石家庄","太原","呼和浩特”, “沈阳”,“长春","哈尔滨","上海","南京","杭州","合肥","福州 ","南昌","济南","郑州","武汉","长沙","广州","南宁","海口"," 重庆","成都","贵阳","昆明","拉萨","西安","兰州","西宁","银 川","乌鲁木齐") d<-dist(scale(X)) library(foreign)

hclust(d,method="complete") X<-read.delim("clipboard",header=T) d<-dist(scale(X))

row.names(X)<-c("北京","天津","石家庄","太原","呼和浩特"," 沈阳","长春","哈尔滨","上海","南京","杭州","合肥","福州"," 南昌","济南","郑州","武汉","长沙","广州","南宁","海口","重 庆","成都","贵阳","昆明","拉萨","西安","兰州","西宁","银川", "乌鲁木齐") 2009 年我国各地区城镇居民家庭平均每人每年消费性支出(元/人) 地 区 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 北 京 5936.11 1795.68 1290. 22 1225.68 1389.45 2767.85 2654.98 609.09 天 津 5404.53 13 北 3

62.56 1505.7 911.92 1273.38 1968.37 1740.85 465.42 河

250.77 1190.19 1142.83 628.49 971.29 1151.15 982.21 395.4 1 山 西 3071.93 1162 1319.45 563.82 789.92 1095.77 1070.

6 281.61 内蒙古 3772.63 1857.19 1246.21 797.77 992.73 1557. 03 1504.36 641.96 辽 宁 4680.85 1338.84 1293 607.51 1018.4 4 1493.17 1283.68 609.09 吉 林 3637.32 1419.12 1394.94 543.

69 1120.44 1305.45 1028.06 465.42 黑龙江 3397.41 1403.72 10

26.77 547.87 978.79 922.77 956.85 395.41 上 海 7344.83 159 3.08 1913.22 1365.39 1002.14 3498.65 3138.98 1136.0 6 江 苏 4773.67 1297.95 1148.85 923.32 808.37 1721.87 1968.

03 510.94 浙 江 5604.72 1614.66 1485.9 828.96 984.62 3290. 63 2295.32 578.67 安 徽 4051.4 1080.06 1219.83 589.73 716. 87 1013.38 1225.36 337.36 福 建 5336.36 1171.88 1394.91 85 9.06 591.5 1993.77 1504.96 598.13 江 西 3881.56 1053.01 93 5.44 761.85 550.25 1145.16 1066.94 345.78 山 东 3954.34 15 南 3

48.75 1280.04 885.04 885.16 1719.68 1332.97 406.75 河

272.75 1270.74 1004.37 684.79 875.52 1033.99 1048.14 376. 7 湖 北 4160.51 1210.32 999.49 759.24 694.61 953.69 1208.4

6 307.75 湖 南 4174.55 1146.25 1074.69 798.4 784.66 1233.8 2 1207.72 408.14 广 东 6225.22 1064.33 1814 1052.57 925.6 西 4129.55 855.6 1021.11 754.7

2 2979.88 2168.88 627.01 广

9 538.17 1598.68 1111.13 343.33 海 南 4507.81 581.66 1000. 32 585.72 604.15 1548.76 961.95 296.28 重 庆 4576.23 1503.

49 1120.6 1043.06 982.73 1189.03 1351.9 377.02 四 川 4391. 73 1178.38 973.02 679.16 648.31 1416.49 1150.73 422.3 8 贵 州 3755.61 1012.14 747.57 589.35 535.43 983.13 1146.3

5 278.71 云 南 4460.58 1102.14 943.67 393.22 708.78 1587.1 9 798.69 207.53 西 藏 4581.6 1086.42 689.76 356.86 352.3

1 1062.83 465.84 438.68 陕 西 3988.57 1209.96 1018.23 683. 51 863.36 1071.48 1430.22 440.35 甘 肃 3359.3 1169.7 801.2

1 559.06 746.77 894.35 1025.47 334.95 青 海 3548.85 1043. 4 790.5 505.32 701.37 975.91 889.32 331.86 宁 夏 3432.23 1 260.58 1128.12 636.88 921.86 1363.63 1075.88 460.82 新 疆 3386.33 1357.05 856.78 552.5 684.01 1198.65 855.53 436.7


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