多元統(tǒng)計(jì)分析選擇題

第一篇：多元統(tǒng)計(jì)分析選擇題

選擇題下面哪一項(xiàng)不是判別分析的方法（C）

A.距離判別B.貝葉斯判別C.協(xié)方差陣判別D.費(fèi)歇判別2式子cov

（AXZBY）=（C）

A.cov（X,Y）BB.cov（X,Y）C.Acov（XZY）D.Acov（XZY）B3

如果正態(tài)隨機(jī)向量X=（l,2，……）的各分量是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量那

么隨機(jī)變量X的協(xié)方差陣是（B）。A.零矩陣B.對(duì)角陣C.對(duì)稱陣D.單

位陣4利用主成分分析得到的各個(gè)主成分之間（D）

A.相互獨(dú)立B.線性相關(guān)C.不完全相關(guān)D.互不相關(guān)5典型相關(guān)分析

是研究（B）變量之間相關(guān)關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)方法。

A.一組B.兩組C.大于兩組D.大于一組6典型相關(guān)分析的步驟不包

括（C）

A.設(shè)計(jì)典型相關(guān)分析B.確定典型相關(guān)分析的目標(biāo)C.給出典型相關(guān)

分析方案D.驗(yàn)證模型7對(duì)數(shù)線性模型中表示兩個(gè)因素的交互效應(yīng)，此

模型為非飽和模型的條件是（C）

A.>0B.<0C=0D=18貝葉斯判別法中的判別規(guī)則所帶來的平均

損失ECM達(dá)到（D）

A.OB.lC.一定數(shù)值D.最小9一個(gè)p維變量的函數(shù)f（?）能作為中某

個(gè)隨機(jī)向量的分布函數(shù)，當(dāng)且僅當(dāng)（B）

A.fx<0B.fx>0C.>0D.<010馬氏距離不需要符合下面哪一條

基本公理（A）

A.dx,y<0B.dxzy=d（yzx）C.dx,y<dx,z+d（z,y）D.dx,y=0,當(dāng)

且僅當(dāng)x=ye

第二篇：多元統(tǒng)計(jì)分析思考題

《多元統(tǒng)計(jì)分析思考題》

第一章回歸分析

1、回歸分析是怎樣的一種統(tǒng)計(jì)方法，用來解決什么問題？

2、線性回歸模型中線性關(guān)系指的是什么變量之間的關(guān)系？自變量

與因變量之間一定是線性關(guān)系形式才能做線性回歸嗎？為什么？

3、實(shí)際應(yīng)用中，如何設(shè)定回歸方程的形式？

4、多元線性回歸理論模型中，每個(gè)系數(shù)（偏回歸系數(shù)）的含義是

什么？

5、經(jīng)驗(yàn)回歸模型中，參數(shù)是如何確定的？有哪些評(píng)判參數(shù)估計(jì)的

統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)？最小二乘估計(jì)兩有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)？要想獲得理想的參數(shù)估

計(jì)值，需要注意一些什么問題？

6、理論回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)的實(shí)際意義是什么？為什么要在

回歸模型中加入隨機(jī)誤差項(xiàng)？建立回歸模型時(shí)，對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)作了哪

些假定？這些假定的實(shí)際意義是什么？

7、建立自變量與因變量的回歸模型，是否意味著他們之間存在因

果關(guān)系？為什么？

8、回歸分析中，為什么要作假設(shè)檢驗(yàn)？檢驗(yàn)依據(jù)的統(tǒng)計(jì)原理是什

么？檢驗(yàn)的過程是怎樣的？

9、回歸診斷可以大致確定哪些問題？回歸分析有哪些基本假定？

如果實(shí)際應(yīng)用中不滿足這些假定，將可能引起怎樣的后果？如何檢驗(yàn)

實(shí)際應(yīng)用問題是否滿足這些假定？對(duì)于各種不滿足假定的情形，分別

采用哪些改進(jìn)方法？

10、回歸分析中的R2有何意義？它能用來衡量模型優(yōu)劣嗎？

11、如何確定回歸分析中變量之間的交互作用？存在交互作用時(shí),

偏回歸系數(shù)的意義與不存在交互作用的情形下是否相同？為什么？

12、有哪些確定最優(yōu)回歸模型的準(zhǔn)則？如何選擇回歸變量？

13、在怎樣的情況下需要建立標(biāo)準(zhǔn)化的回歸模型？標(biāo)準(zhǔn)化回歸模

型與非標(biāo)準(zhǔn)化模型有何關(guān)系？形式有否不同？

14、利用回歸方法解決實(shí)際問題的大致步驟是怎樣的？

15、你能夠利用哪些軟件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行回歸分析？能否解釋全部的軟

件輸出結(jié)果？

第二章判別分析

1、判別分析的目的是什么？

2、有哪些常用的判別分析方法？這些方法的基木原理或步驟是怎

樣的？它們各有什么特點(diǎn)或優(yōu)劣之處？

3、判別分析與回歸分析有何異同之處？

4、判別分析對(duì)變量與樣本規(guī)模有何要求？

5、如何度量判別效果？有哪些影響判別效果的因素？

6、逐步判別是如何選擇判別變量的？基本思想或步驟是什么？

7、判別分析有哪些現(xiàn)實(shí)應(yīng)用？舉例說明。

第三章聚類分析

1、聚類分析的目的是什么？與判別分析有何異同？這種方法有哪

些局限或欠缺？

2、有哪些常用的聚類統(tǒng)計(jì)量？

3、系統(tǒng)（譜系）聚類法的基本思想是怎樣的？它包含哪些具體方

法？

4、聚類分析對(duì)變量與樣本規(guī)模有何要求?有哪些因素影響分類效

果？要想減少不利因素的影響，可以采取哪些改進(jìn)方法？

5、實(shí)際應(yīng)用問題，如何確定分類數(shù)目？

6、快速聚類法（K—均值法）的基本思想或步驟是怎樣的？

7、有序樣品的最優(yōu)分別法的基本思想或步驟是怎樣的？

8、應(yīng)用聚類分析解決實(shí)際問題的基本步驟是怎樣的？應(yīng)該注意哪

些方面的問題？

第四章主成分分析與典型相關(guān)分析

1、主成分分析的基本思想是什么？在低維情況下，如何利用幾何

圖形解釋主成分的意義？

2、什么是主成分的貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率？實(shí)際應(yīng)用時(shí)，如何確定

主成分的個(gè)數(shù)？

3、主成分有哪些基本性質(zhì)？

4、對(duì)于任何情形的多個(gè)變量，都可以采取主成分方法降維嗎？為

什么？

5、怎樣的情況下需要計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化的主成分？

6、主成分有哪些應(yīng)用？

7、如何解釋主成分的實(shí)際含義？

8、典型相關(guān)分析的基本思想是什么？有何實(shí)際用途？

9、典型相關(guān)分析與回歸分析、判別分析、主成分分析、因子分析

有何關(guān)聯(lián)？試比較這些方法的異同之處。

10、典型相關(guān)分析有哪些基本假定？

11、如何解釋典型相關(guān)函數(shù)的實(shí)際意義？

12、典型相關(guān)方法中冗余度分析的意義是什么？

第五章因子分析與對(duì)應(yīng)分析

1、因子分析是怎樣的一種統(tǒng)計(jì)方法？它的基本目的和用途是什么？

2、因子分子中的KMO統(tǒng)計(jì)量與巴特萊特球形性檢驗(yàn)的目的是什

么？

3、因子分析有哪些類型？它們有何區(qū)別？Q型因子分析與聚類分

析有何異同？

4、因子分析中的變量類型是怎樣的？因子分析對(duì)變量數(shù)目有沒有

要求？對(duì)樣本規(guī)模有沒有要求？

5、因子分析有怎樣的基本假定？對(duì)樣本特點(diǎn)（或性質(zhì)）有何要求？

6、因子分析模型中，因子載荷、變量共同度、方差貢獻(xiàn)等統(tǒng)計(jì)量

的統(tǒng)計(jì)意義是什么？

7、因子分析與主成分分析有何區(qū)別與聯(lián)系？它們分別適用于怎樣

的情況？

8、如何確定公共因子數(shù)目？如何解釋公共因子的實(shí)際意義？

9、怎樣的情況下，需要作因子旋轉(zhuǎn)？

10、有哪些估計(jì)因子得分的方法？因子得分的估計(jì)是普通意義下

的參數(shù)估計(jì)嗎？為什么？

11.對(duì)應(yīng)分析的基本思想或原理是什么？試舉例說明它的應(yīng)用。

12、對(duì)應(yīng)分析中總慣量的意義是什么？

第三篇：《多元統(tǒng)計(jì)分析》習(xí)題

《多元統(tǒng)計(jì)分析》習(xí)題分為三部分：思考題、驗(yàn)證題

和論文題

思考題

緒論

1、什么是多元統(tǒng)計(jì)分析？

2、多元統(tǒng)計(jì)分析能解決哪些類型的實(shí)際問題？

聚類分析

L簡述系統(tǒng)聚類法的基本思路。2、寫出樣品間相關(guān)系數(shù)公式。

3、常用的距離及相似系數(shù)有哪些？它們各有什么特點(diǎn)？4、利用

譜系圖分類應(yīng)注意哪些問題？

5、在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚類分析？

判別分析

1、簡述距離判別法的基本思路，圖示其幾何意義。2、判別分析

與聚類分析有何異同？3、簡述貝葉斯判別的基本思路。4、簡述費(fèi)歇

判別的基本思路。5、簡述逐步判別法的基本思想。

6、在SAS和SPSS軟件中如何實(shí)現(xiàn)判別分析？

主成分分析

L主成分分析的幾何意義是什么？2主成分分析的主要作用有

那些？

3、什么是貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，其意義何在？

4、為什么說貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率能反映主成分中所包含的原始變

量的信息？5、為什么要用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)夫估計(jì)V的特征向量與特征值？

6、證明：對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)有S=R。

7、主成分分析在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)？

因子分析

L因子得分模型與主成分分析模型有何不同？2、因子載荷陣的

統(tǒng)計(jì)意義是什么？3、方差旋轉(zhuǎn)的目的是什么？4、因子分析有何作用？

5、因子模型與回歸模型有何不同？

6、在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)因子分析?

對(duì)應(yīng)分析

L簡述對(duì)應(yīng)分析的基本思想。2、簡述對(duì)應(yīng)分析的基本原理。

3、簡述因子分析中Q型與R型的對(duì)應(yīng)關(guān)系。4、對(duì)應(yīng)分析如何在

SAS和SPSS中實(shí)現(xiàn)？

典型相關(guān)分析

1、典型相關(guān)分析適合分析何種類型的數(shù)據(jù)？2、簡述典型相關(guān)分

析的基本思想。3、典型變量有哪些性質(zhì)？

4、典型相關(guān)系數(shù)和典型變量有何意義？5、典型相關(guān)分析有何作

用？,在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)典型相關(guān)分析？

驗(yàn)證題

聚類分析

1、為了更深入了解我國人口的文化程度,現(xiàn)利用1990年全國人

口普查數(shù)據(jù)對(duì)全國30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)進(jìn)行聚類分析。分析選用

了三個(gè)指標(biāo)：(1)大學(xué)以上文化程度的人口占全部人口的比例(DXBZ);

(2)初中文化程度的人都占全部人口的比例(CZBZ)；(3)文盲半文盲人口

占全部人口的比例(WMBZ),分別用來反映較高、中等、較低文化程

度人口的狀況。計(jì)算樣品之間的相似系數(shù)，使用最長距離法、重心法

和Ward法，將上機(jī)結(jié)果按樣品號(hào)畫出聚類圖，并根據(jù)聚類圖將30個(gè)

樣品分為四類。

2、根據(jù)信息基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)世界20個(gè)國家和地區(qū)進(jìn)行

分類。只要采用6個(gè)指標(biāo)：(l)Call一每千人擁有電話線數(shù)，

(2)movecall—每千戶居民蜂窩移動(dòng)電話數(shù)，(3)fee一高峰時(shí)期每三分

鐘國際電話的成本，(4)Computer—每千人擁有的計(jì)算機(jī)數(shù)，

⑸mips—每千人中計(jì)算機(jī)功率(每秒百萬指令)，(6)net—每千人互聯(lián)

網(wǎng)絡(luò)戶主數(shù)。計(jì)算樣本之間的距離采用歐式距離，用最長距離法、重

心法、離差平方和法進(jìn)行計(jì)算。

3、按照城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平，對(duì)我國30個(gè)省市自治區(qū)分類。

判別分析

1、從1995年世界各國人文發(fā)展指數(shù)的排序中,選取高發(fā)展水平、

中等發(fā)展水平的國家各五個(gè)作為兩組樣本，另選四個(gè)國家作為待判樣

品做距離判別分析。

2、對(duì)全國30個(gè)省市自治區(qū)1994年影響各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長差異的

制度變量：一經(jīng)濟(jì)增長率(%)、一非國有化水平(％)、一開放度(％)、

一市場(chǎng)化程度(％)作判別分析。

3、為了解全國各地職工生活費(fèi)用上漲水平，對(duì)29個(gè)省市自治區(qū)

九項(xiàng)指標(biāo)作判別分析。

主成分分析

1、對(duì)全國30個(gè)省市自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本情況的八項(xiàng)指標(biāo)作主成

分分析。

2、對(duì)30個(gè)省市自治區(qū)工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益作綜合評(píng)價(jià)。

3、對(duì)我國城市居民生活費(fèi)支出作主成分分析。

因子分析

1、利用1995年的數(shù)據(jù)對(duì)我國社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行綜合考察。

2、對(duì)我國30個(gè)省市自治區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況作因子分析。從農(nóng)業(yè)

生產(chǎn)條件和生產(chǎn)結(jié)果濟(jì)效益出發(fā)，選取六項(xiàng)指標(biāo)分別為：一鄉(xiāng)村勞動(dòng)

力人口（萬人），一人均經(jīng)營耕地面積（畝），一戶均生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值

（元），一家庭基本純收入（元）,一人均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（千元/人），一增加值

占總產(chǎn)值比重（％）。

3、對(duì)1979?1988年中國人民銀行資金來源的10項(xiàng)指標(biāo)作因子分

析。

對(duì)應(yīng)分析

1、用對(duì)應(yīng)分析研究我國部分省份的農(nóng)村居民家庭人均消費(fèi)支出結(jié)

構(gòu)。選取7個(gè)變量：一食品支出比重，一衣著支出比重，一居住支出

比重，一家庭設(shè)備及服務(wù)支出比重，一醫(yī)療保健支出比重，一交通和

通訊支出比重，一文教娛樂、用品及服務(wù)支出比重。樣品為10個(gè)：山

西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、海南、四川、貴州、甘肅、青海。

2、對(duì)全國31個(gè)省市自治區(qū)按各種經(jīng)濟(jì)類型資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重（%）,

利用1997年數(shù)據(jù)作對(duì)應(yīng)分析。選取6個(gè)變量：一國有經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，

—集體經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，一聯(lián)營經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，一股份制經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，-

外商投資經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，一港澳臺(tái)經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)

3、用對(duì)應(yīng)分析研究1991年全國各地區(qū)獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)

效益情況。

典型相關(guān)分析

L對(duì)某高中一年級(jí)男生38人進(jìn)行體力測(cè)試（共有七項(xiàng)指標(biāo)）及運(yùn)動(dòng)

能力測(cè)試（共有五項(xiàng)指標(biāo)），試對(duì)兩組指標(biāo)作典型相關(guān)分析。體力測(cè)試指

標(biāo):一反復(fù)橫向跳（次）/一縱跳（cm）,一背力（kg）,―握力（kg）,一

臺(tái)階試驗(yàn)（指數(shù)）,一立定體前屈（cm）,一俯臥上體后仰（cm）。運(yùn)動(dòng)能

力測(cè)試的指標(biāo)為：

—50米跑（秒），一跳遠(yuǎn)（cm）,一投球（m）,一引體向上（次），一耐

力跑（秒）。

2、全國30個(gè)省市自治區(qū)農(nóng)村居民收入和支出的典型相關(guān)分析。

反映農(nóng)村居民收入的變量取4個(gè)：一勞動(dòng)者報(bào)酬（元），一家庭經(jīng)營收

入（元）,一轉(zhuǎn)移性收入（元）,一財(cái)產(chǎn)性收入（元）。反映農(nóng)村居民生活費(fèi)

支出的變量取8個(gè)：一食品支出（元），一衣著支出（元），一居住支出

（元），一家庭設(shè)備及服務(wù)支出（元），一醫(yī)療保健支出（元），一交通和通

訊支出（元），一文教、娛樂用品及服務(wù)支出（元），一其它商品及服務(wù)支

出阮）。

3、社會(huì)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平與郵電發(fā)展?fàn)顩r的典型相關(guān)分析。

論文題

通過論文題，可以讓學(xué)生掌握如何在圖書館查閱數(shù)據(jù)，錄入數(shù)據(jù)，

并根據(jù)論文要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使學(xué)生了解各分析方法適合解決

的問題類型，能夠運(yùn)用所學(xué)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問

題。

1、自擬題目，論文中的數(shù)據(jù)處理方法至少選用對(duì)應(yīng)分析、典型相

關(guān)分析中的一種。

2、自擬題目，論文中的數(shù)據(jù)處理方法至少選用主成分分析、因子

分析中的一種。

3、自擬題目，論文中的數(shù)據(jù)處理方法至少選用聚類分析、判別分

析中的一種。

第四篇：多元統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告格式

多元統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

姓名及學(xué)號(hào)：（例：張三20110000000）日期：

1、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

2、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?。指出通過本實(shí)驗(yàn)要了解或掌握什么）

3、實(shí)驗(yàn)方案分析

(oo指出實(shí)驗(yàn)內(nèi)容屬于什么問題，說明用什么方法來實(shí)驗(yàn)，如

果是檢驗(yàn)問題，那么原假設(shè)是什么)

4、操作過程

(。。給出有關(guān)操作過程)

5、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

(oo給出實(shí)驗(yàn)得到的重要結(jié)果)

6、討論

(oo對(duì)上述得到的結(jié)果做出說明與討論)

7、結(jié)論

(oo根據(jù)以上的討論給出恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)論)

第五篇：多元統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

多元統(tǒng)計(jì)分析得實(shí)驗(yàn)報(bào)告院系:數(shù)學(xué)系班級(jí)：13級(jí)B班姓名:陳翔

學(xué)號(hào)20131611233實(shí)驗(yàn)?zāi)康帽容^三大行業(yè)得優(yōu)劣性實(shí)驗(yàn)過程有如

下得內(nèi)容：(1)正態(tài)性檢驗(yàn);(2)主體間因子，多變量檢驗(yàn)a;(3)主體間效應(yīng)

得檢驗(yàn);(4)對(duì)比結(jié)果(K矩陣)；

(5)多變量檢驗(yàn)結(jié)果；

(6)單變量檢驗(yàn)結(jié)果；

(7)協(xié)方差矩陣等同性得Box檢驗(yàn)a,誤差方差等同性得Levene

檢驗(yàn)a;

(8)估計(jì)；

(9)成對(duì)比較,多變量檢驗(yàn);(10)單變量檢驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果:綜上所述，我們對(duì)三個(gè)行業(yè)得運(yùn)營能力進(jìn)行了具體得比較

分析,所得數(shù)據(jù)表明，從總體來瞧，信息技術(shù)業(yè)要稍好于電力、煤氣及水得

生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)。

lo

正態(tài)性檢驗(yàn)

Kolmogorov-Smirnova

Shapiro—Wilk統(tǒng)計(jì)量dfSig.統(tǒng)計(jì)量dfSig、凈資產(chǎn)收益

率。11335、200*

。97835。677總資產(chǎn)報(bào)酬率。12135、200*

、資產(chǎn)負(fù)債率。

e9643529808635e200*

、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流

.96235265.18035006e86435O000

動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、16435、018.88535、002已獲利息倍數(shù)、281

35.000。55135、000銷售增長率.10335、200*

。94935、104資本積累率。25135。000、65535。000*。

這就是真實(shí)顯著水平得下限。

ao

Lilliefors顯著水平修正此表給出了對(duì)每一個(gè)變量進(jìn)行正態(tài)性檢

驗(yàn)得結(jié)果，因?yàn)樵摾袠颖局衝=35<2000,所以此處選用Shapiro-W

i1k統(tǒng)計(jì)量。由Sig。值可以瞧到,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、

已獲利息倍數(shù)及資本積累率均明顯不遵從正態(tài)分布，因此，在下面得分析

中，我們只對(duì)凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長率

這四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行比較，并認(rèn)為這四個(gè)變量組成得向量遵從正態(tài)分布（盡管

事實(shí)上并非如此）。這四個(gè)指標(biāo)涉及公司得獲利能力、資本結(jié)構(gòu)及成長

能力，我們認(rèn)為這四個(gè)指標(biāo)可以對(duì)公司運(yùn)營能力做出近似得度量。

2.

主體間因子

N行業(yè)電力、煤氣及水得牛產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)11房地行業(yè)15信息技

術(shù)業(yè)9多變量檢驗(yàn)aa

效應(yīng)值假設(shè)誤差

FdfdfSige

截距得跟蹤

Pillai.967209e405b

得、

4e00029e000e000WilksLambda033209o405

b

4.00029.000.000Hote1ling彳導(dǎo)品艮品宗28.883209、

405b

得最大根。

4.00029O000.000Roy28883209o405b

4.00029.000.000行業(yè)Pillai得跟蹤、4812、3738、0

0060、000、027WiIks得Lambda、5632.411b

8、00058。000.025H。telling得跟蹤.6982。443

彳導(dǎo)最大本艮、、

8.00056X000.024Roy5594193c

4、00030s000e008

a、設(shè)計(jì)：截距+行業(yè)b、精確統(tǒng)計(jì)量c、該統(tǒng)計(jì)量就是F得上

限它產(chǎn)生了一個(gè)關(guān)于顯著性級(jí)別得下限。

上面第一張表就是樣本數(shù)據(jù)分別來自三個(gè)行業(yè)得個(gè)數(shù)。第二張表

就是多變量檢驗(yàn)表，該表給出了幾個(gè)統(tǒng)計(jì)量，由Sig。值可以瞧到,無論從

哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量來瞧,三個(gè)行業(yè)得運(yùn)營能力（從凈費(fèi)產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、

資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長率這四個(gè)指標(biāo)得整體來瞧）都就是有顯著差別得。

3.主體間效應(yīng)得檢驗(yàn)源因變量HI型平方與df均方FSig。

校正模型凈資產(chǎn)收益率306、300al53。1504。000、028

總資產(chǎn)報(bào)酬率69.464b34、7323、320.049資產(chǎn)負(fù)債率302。

366cl51o183、680o514銷售增長率2904.588dl452o294

2、154.133截距凈資產(chǎn)收益率615.3381615.33816O073.0

00總資產(chǎn)報(bào)酬率218、0161218e01620o841O000資產(chǎn)負(fù)債

率105315。4591105315o459473、833、000銷售增長

率1.49711。497.002。963行業(yè)凈資產(chǎn)收益率306、3002

153.1504.000o028總資產(chǎn)報(bào)酬率69、464234.7323、320、

049資產(chǎn)負(fù)債率302e3662151。183。680.514銷售增長率

2904.58821452.2942.154、133誤差凈資產(chǎn)收益率122

5、0543238、283

總資產(chǎn)報(bào)酬率334。7533210.461

資產(chǎn)負(fù)債率7112、40632222.263

銷售增長率21579、51132674、360

總計(jì)凈資產(chǎn)收益率2238、21635

總資產(chǎn)報(bào)酬率641.59835

資產(chǎn)負(fù)債率117585、07535

銷售增長率24585、04535

校正得總計(jì)凈資產(chǎn)收益率1531。35434

總資產(chǎn)報(bào)酬率404.21734

資產(chǎn)負(fù)債率7414。77234

銷售增長率24484。09934

a、R方二。200（調(diào)整R方二、150）b.R方=.172（調(diào)整R方二、

120）c.R方=、041（調(diào)整R方=-.019）de

R方二。119（調(diào)整R方=、064）此表給出了每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)得分

析結(jié)果，同時(shí)給出了每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)得方差來源，包括

校正模型、截距、主效應(yīng)（行業(yè)）、誤差及總得方差來源，還給出了

自由度、均方、F統(tǒng)計(jì)量及Sig。值4、對(duì)比結(jié)果（（K矩陣））行業(yè)簡單

對(duì)比a

因變量凈資產(chǎn)收益率總資產(chǎn)報(bào)酬率資產(chǎn)負(fù)債率銷售增長率級(jí)別

1與級(jí)別3對(duì)比估算值-5、649—3、0707O259-13、223

假設(shè)值0000差分（估計(jì)-假設(shè)）一5。649-3.0707.259-13。

223標(biāo)準(zhǔn)誤差2、7811.4546、70111.672Sig、。051.043.

287。266差分得95%置信區(qū)間下限-1L313-6O031-6、390

-36、998上限。016-、10920o90810.552級(jí)別2與級(jí)別

3對(duì)比估算值1、054—0571。791-22O696假設(shè)值0000

差分（估計(jì)-假設(shè)）1、054—0571、791-22e696標(biāo)準(zhǔn)誤差2、

6091、3646.28610o949Sig、、689O967.778.046差

分得95%置信區(qū)間下限-4.260-2.834-11.013-44。999±

限6。3682、72114、595-394a、參考類別=3此表表示，在

0.05得顯著水平下笫一行業(yè)（電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)）與第三

行業(yè)（信息技術(shù)業(yè)）得總資產(chǎn)報(bào)酬率指標(biāo)存在顯著差別，凈資產(chǎn)收益率、

資產(chǎn)負(fù)債率與銷售增長率等財(cái)務(wù)指標(biāo)無明顯差別，但由第一欄可以瞧到,

電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)得凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率與銷

售增長率均低于信息技術(shù)業(yè)，資產(chǎn)負(fù)債率高于信息技術(shù)業(yè),似乎說明信息

技術(shù)業(yè)作為新興行業(yè)，其成長能力要更高一些。第二行業(yè)（房地產(chǎn)業(yè)）與

第三行業(yè)得銷售增長率指標(biāo)有明顯得差別，第三行業(yè)大于第二行業(yè)，說明

信息技術(shù)業(yè)得獲利能力高于房地產(chǎn)業(yè)。凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率

與資產(chǎn)負(fù)債率等財(cái)務(wù)指標(biāo)沒有顯著差別。

5、多變量檢驗(yàn)結(jié)果

值F假設(shè)df誤差dfSig、Pillai得跟蹤、4812e3738e0

0060o000、027Wilks得lambda、5632、411a

8.00058。000.025Hotelling得跟蹤.6982、4438。0

0056.000o024Roy得最大根。5594e193b

4O00030.000.008

ao

精確統(tǒng)計(jì)量b、該統(tǒng)計(jì)量就是F得上限，它產(chǎn)生了一個(gè)關(guān)于顯著性

級(jí)別得下限。

此表就是上面多重比較可信性得度量，由Sig、值可以瞧到,比較檢

驗(yàn)就是可信得。

6。

單變量檢驗(yàn)結(jié)果源因變量平方與df均方FSig.對(duì)比凈資產(chǎn)收

益率306.3002153O1504O000、028總資產(chǎn)報(bào)酬率69、464

234、7323。320.049資產(chǎn)負(fù)債率302。3662151.183。68

0、514銷售增長率2904。58821452o2942、154.133誤差

凈資產(chǎn)收益率1225。0543238.283

總資產(chǎn)報(bào)酬率334。7533210、461

資產(chǎn)負(fù)債率7112.40632222.263

銷售增長率21579。51132674、360

此表就是對(duì)每一個(gè)指標(biāo)在三個(gè)行業(yè)比較得結(jié)果、7。

協(xié)方差矩陣等同性得

BBox

檢驗(yàn)aa

Box得M29.207Flo172dfl20df22585O573Sig、、26

9檢驗(yàn)零假設(shè)，即觀測(cè)到得因變量得協(xié)方差矩陣在所有組中均相等、a.

設(shè)計(jì)：截距+行業(yè)誤差方差等同性得

Levene檢驗(yàn)aa

Fdfldf2Sigo

凈資產(chǎn)收益率、500232x611總資產(chǎn)報(bào)酬率1.759232O188

資產(chǎn)負(fù)債率4O537232、018銷售增長率1、739232.192檢

驗(yàn)零假設(shè),即在所有組中因變量得誤差方差均相等。

ao

設(shè)計(jì)：截距+行業(yè)上面第一張表就是協(xié)方差陣相等得檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)

計(jì)量就是Box〃sM,由Sig.值可以認(rèn)為三個(gè)行業(yè)(總體)得協(xié)方差陣就

是相等得、第二張表給出了各行業(yè)誤差平方相等得檢驗(yàn)，在0、05得顯

著性水平下，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率以及銷售增長

率得誤差平方在三個(gè)行業(yè)間沒有顯著差別。這似乎說明，除了行業(yè)

因素，對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率有顯著影響得還有其她因素。這與此處均值比較沒

有太大得關(guān)系。

8。

估計(jì)因變量行業(yè)均值標(biāo)準(zhǔn)誤差95%置信區(qū)間下限上限凈資

產(chǎn)收益率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)、1691、866—3、

6313.969房地行業(yè)6、8711.5983O61710.125信息技術(shù)

業(yè)5。8182、0621、61710.019總資產(chǎn)報(bào)酬率電力、煤氣及水

得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)、524.975—1、4632、510房地行業(yè)3。537e

8351.8365.238信息技術(shù)業(yè)3。5931.0781.3975、789資產(chǎn)

負(fù)債率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)60、3154、49551.158

69.471房地行業(yè)54.8473.84947、00662.688信息技術(shù)業(yè)5

3。0564.96942e93363.178銷售增長率電力、煤氣及水得生

產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)-1.0387.830-16.98714.911房地行業(yè)-10.51260

705-24O1703.146信息技術(shù)業(yè)12、1848.656—5.44829.

816此表給出了每一行業(yè)各財(cái)務(wù)指標(biāo)描述統(tǒng)計(jì)量得估計(jì)、9、成對(duì)比

較因變量⑴行業(yè)(J)行業(yè)均值差值(I-J)標(biāo)準(zhǔn)誤差Sig.b

差分得95%置信區(qū)間b

下限上限凈資產(chǎn)收益率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)房地行

業(yè)一6.702*

2e456。010—11.705-1、699信息技術(shù)業(yè)一5.6492。78

lo051—11.313。016房地行業(yè)電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)

6、702*

2。456o0101.69911.705信息技術(shù)業(yè)1、0542O609O

689—4.2606O368信息技術(shù)業(yè)電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)

5.6492、78L051—.0161lo313房地行業(yè)-1.0542O60

9、689—6O3684e260

總資產(chǎn)報(bào)酬率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)房地行業(yè)-3、

013*

1、284。025—5.628-.398信息技術(shù)業(yè)-3.070*

1、454。043—6、031-、109房地行業(yè)電力、煤氣及水得

生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)3。013*

1、284。025.3985、628信息技術(shù)業(yè)一。0571、364。

967—2、8342.721信息技術(shù)業(yè)電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)

3、070*

lo454.043.1096O031房地行業(yè)。0571.364、967—

2、7212O834資產(chǎn)負(fù)債率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)房地

行業(yè)5.4685。918、362-6、58717。523信息技術(shù)業(yè)7、259

6、701.287-6、39020.908房地行業(yè)電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供

應(yīng)業(yè)-5。4685、918o362-17o5236o587信息技術(shù)業(yè)1。79

16.286O778-llo01314.595信息技術(shù)業(yè)電力、煤氣及水得

生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)-7、2596.701.287-20.9086O390房地行業(yè)-1。

7916e286、778-14.595l