实验一使用图示法对实际多元数_.docVIP

实验一 使用图示法对实际多元数据作初步描述分析 一、实验目的 1.掌握二元正态分布的分布形态、边缘分布形态； 2.直观掌握二元正态分布形态与两个正态分量相关参数之间的关系； 3.掌握利用散点图、散点图矩阵对多元数据进行直观的相关性描述和初步分析； 4.掌握利用（三维）旋转图、旋转图矩阵对多元数据进行直观的相关性描述和初步分析； 二、实验内容 为了实现实验一的目的，实验一又进一步细分为以下3个子实验。各个子实验的内容如下。 实验1 利用模拟方法产生标准二元正态分布向量，通过绘制标准二元正态密度函数图形，以了解标准二元正态分布的分布形态及其边缘分布形态。 实验2 利用模拟方法产生二元正态分布向量，通过调整二元正态分布向量的数学期望、协方差矩阵，以了解二元正态分布向量各参数的变动对二元正态分布形态的影响。 实验3 根据顾客满意度理论，顾客对产品的满意度（SATI）受到购买产品之前对产品质量的预期（EXPE）、产品的实际质量感受（QUAL）以及产品的价值感受即性价比（VALU）的影响。某电视机生产企业展开顾客满意度调查，共获得有效数据969条，原始数据参见附录。顾客根据自身感受对每个问题进行评分，评分范围为1～10分，均采用整数分值。其中1份表示非常不满意、期望程度非常低、实际质量非常差、性价比非常低，10分表示非常满意、期望程度非常高、实际质量非常好、性价比非常高。分值越高表示评价越好。 对顾客满意度以及各影响因素原始数据进行相关性分析。通过绘制适当的图形对各数据进行直观描述并进行分析。 三、实验要求 各个子实验的具体要求如下： 1．实验1 需要达到以下要求： （1）初步了解如何利用模拟方法生成标准二元正态分布向量； （2）初步了解如何计算标准二元正态分布密度函数值； （3）初步了解如何绘制标准二元正态密度函数图形； （4）利用（三维）旋转图绘制标准二元正态分布，了解其分布形态，并产生边缘分布，掌握其边缘分布的形态。 2．实验2 需要达到以下要求： （1）初步了解如何利用模拟方法生成具有不同数学期望、协方差矩阵的二元正态分布向量； （2）利用（三维）旋转图绘制二元正态分布，了解数学期望的变动对二元正态分布分布形态的影响； （3）利用（三维）旋转图绘制二元正态分布，了解方差的变动对二元正态分布分布形态的影响； （4）利用（三维）旋转图绘制二元正态分布，了解相关系数的变动对二元正态分布分布形态的影响。 3．实验3 需要达到以下要求： （1）进行相关分析，理解相关系数与偏相关系数的概念，并给出合理解释； （2）通过采用适当的图形，例如箱形图、散点图、散点图矩阵、（三维）旋转图、旋转图矩阵等，对数据进行直观的描述和初步分析； 四、实验指导 （一）实验1 1．通过模拟方法生成标准二元正态分布向量并计算标准二元正态分布密度函数值。 （1）编制SAS程序 生成均值为0，方差为1的标准二元正态分布向量，其分量分别为x和y，此处设定相关系数为0.75。并将标准二元正态分布的密度函数值放在变量z中，将生成的数据放在临时文件shiyan1_1中。参见程序1。 程序1： data shiyan1_1; keep x y z; mu1=0; mu2=0; var1=1; var2=1; rho=0.75; std1=sqrt(var1); std2=sqrt(var2); c=sqrt(1-rho**2); do i = 1 to 1000; x = rannor(123); y = rho*x+c*rannor(123); x = mu1 + sqrt(var1)*x; y = mu2 + sqrt(var2)*y; z=(0.5/(3.1415926*std1*std2*c))*exp((-0.5/(c*c))*(((x-mu1)/std1)**2-2*rho*((x-mu1)/std1)*((y-mu2)/std2)+((y-mu2)/std2)**2)); output; end; run; proc corr noprob; run; 从SAS程序的输出结果可以看出，变量的均值都接近与0，标准差接近1，其余相关信息也可以在输出结果中查询。 2．绘制三维散点图，初步查看标准二元正态分布的形态。 （1）编制SAS程序 程序2： proc g3d data=shiyan1_1; scatter y*x=z; run; 3．绘制（三维）旋转图，进一步查看标准二元正态分布的形态。 （1）SAS操作说明 A．进入交互式数据分析菜单操作系统，参见操作图1。 B．打开数据集，