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文本内容:
统计数据分析期末作业Spss文件⑹煽辑E权图Y据D分析Q直钠M4:的工内巨直枳
29867.40年份房工房臣面积改工内屋面积放工内屋价值统工房木造们房屋建造面枳变量党里变里变量说工率
1199850770.
1017566.
6034.
602139.
191218.
002199956857.
6021410.
8037.
702467.
581152.
003200065896.
9025104.
9038.
102859.
351139.
004200179411.
7029867.
4037.
603369.
451128.
005200294104.
0034975.
8037.
204141.
691184.
0062003117526.
0041464.
1035.
305279.
951273.
0072004140451.
4042464.
9030.
205952.
481402.
0082005166053.
3053417.
0032.
207752.
211451.
0092022194786.
4055830.
9028.
708729.
351664.
00102022236318.
2060606.
7025.
6010039.
891657.
00112022283266.
2066544.
8023.
5011947.
571795.
00122022320368.
2072677.
4022.
7014689.
372022.
00132022405356.
4078743.
9019.
4017542.
732228.001415161718192021
一、数据的简单处理在数据文件建立好后,通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理,这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节首先,为了便于数据的浏览,快捷的找到数据的最大值和最小值,同时,快捷的发现数据的异常值,先将数据按照降序重新进行罗列按照房屋竣工率降序罗列如下*房地产开辟企业单位建设房屋建造面积和造价,sav[数据集2]-PASW Statistics数据编辐器文件E编辑E视图v数据Q转换
①分析A直销M图形G实用程序U窗口制挈助1房屋建造面枳竣工率
38.10年份施工房屋面积坡工房屋面积房屋建造面积设工房屋价值竣工房屋造价变里竣工宰
1200065896.
9025104.
9038.
102859.
351139.
002199956857.
6021410.
8037.
702467.
581152.
003200179411.
7029867.
4037.
603369.
451128.
004200294104.
0034975.
8037.
204141.
691184.
0052003117526.
0041464.
1035.
305279.
951273.
006199850770.
1017566.
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191218.
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3053417.
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207752.
241451.
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4042464.
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4055830.
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708729.
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2066544.
8023.
5011947.
571795.
00122022320368.
2072677.
4022.
7014689.
372022.
00132022405356.
4078743.
9019.
4017542.
732228.0014由图可以看出,房屋建造面积竣工率在2000年最高,为
38.1%,在2022年竣工率最低,为
19.40%o而且,随着时间的推进,竣工率越来越低二.描述性分析描述统计量N极小值极大值均值标准差竣工房屋价值
132139.
1917542.
737454.
68004929.38392有效的N(列表状态)13对竣工房屋价值的描述性分析可见,竣工房屋价值的均值为
7454.6800,极大值为
17542.73,极小值为
2139.
19.三线性回归分析从施工房屋面积(X)跟竣工房屋价值(Y)一元线性回归分析变量选择说明被解释变量即自变量施工房屋面积Y,解释变量即因变量竣工房屋价值X输入/移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1施工房屋面积输入a.已输入所有请求的变量b.因变量竣工房屋价值模型汇总b标准估计的误模型差R R方调整R方
1.
9981.
996.
996320.62046a.预测变量(常量),施工房屋面积b.因变量竣工房屋价值
2.方差分析表,F=
2825.508,P=
0.
0000.05,表明回归方程高度显著,即施工房屋面积对竣工房屋价值有高度影响Anovab模型平方和df均方F Sig.回归
2.905E
812.905E
82825.50800021残差
1130772.
28411102797.480总计
2.916E812a.预测变量(常量),施工房屋面积b.因变量竣工房屋价值系数a模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版t Sig.(常量)
2.
441166.0200159891施工房屋面积
04400199853.
156.000a.因变量竣工房屋价值残差统计量极小值极大值均值标准偏差N预测值
2226.
860617762.
55477454.
68004919.8165413残差-
465.
77628650.
45239.
00000306.9707213标准预测值-
1.
0632.
0950001.00013标准残差-
1.
4532.02900095713a.因变量竣工房屋价值单样本的检验T单个样本统计量N均值标准差均值的标准误房屋建造面积竣工率
1330.
98466.
487021.79918单个样本检验检验值-30差分的95%置信区间下限上限t df均值差值Sig.双侧房屋建造面积竣工率.
54712.59498462-
2.
93554.
904730.98465,
6.48702,由上图分析可知,被调查的房屋建造面积竣工率的年份中,各年份的竣工率平均值为标准差为
1.79918,t P
0.594,95%均值的标准误为单样本检验中,统计量的双尾概率-值为比例总体均值置信区间为-
2.9355,
4.9047a
0.05,
0.594/2a,如果显著性水平为进行单尾检验大于显著性水平因此接受原假设,30%房屋建造面积竣工率平均值不显著,高于T三两配对样本的检验对施工房屋面积跟竣工房屋面积进行配对检验成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对1施工房屋面积
170089.
7231131.12290E
531143.57923竣工房屋面积
46205.
78461320222.
693735567.1635830%由此表明,施工房屋面积与竣工房屋面积有较大差异,竣工房屋面积明显小于施工房屋面积,只占不到成对样本相关系数N相关系数Sig.施工房屋面积竣工房屋对113969000面积P-第三列是施工房屋面积跟竣工房屋面积两组样本的简单相关系数,第四列是相关系数检验的概率值它表明在显著性a
0.05水平为时,施工房屋面积与竣工房屋面积有明显的变化,即存在显著性差异成对样本检验成对差分均值的标差分的95%置信区间Sig.双准误下限上限均值标准差df侧t对施工房屋面积-竣
1.23884E
592965.
59025784.
01567705.
3941.80062E
54.805120001工房屋面积496438由此图可以看出,施工面积与竣工面积的差值,相差了123884,差值样本的标准差为
92965.590,差值样本均值抽样分布的标注差为
25784.01564,差值95%的置信区间为
67705.39438,180062,t检验统计量的观测值为
4.805,t分布的自由度为12,t检验统计量所对应的双尾P-值为
0.00,显著性水平为
0.05,由于P-小于
0.05,所以认为将竣工房屋面积与施工房屋面积有显著性差异图表分析:年份由此可见,竣工面积的发展趋势明显小于施工面积的发展趋势,房屋开辟的较多,但是完成量很小
五、相关分析:绘制散点图:
40.00-
35.00-O OO房屋O建
30.00-造面积竣工率
25.00-
20.00-15051998200020022004200620082010年份由此图分析可以得出,随着时间的推进,房屋建造面积的竣工率逐渐变小,两者之间存在强负相关关系相关性竣工房屋造价竣工房屋价值竣工房屋造价Pear son相关性
1.990*显著性(双侧).000N1313竣工房屋价值Pear son相关性.990*1显著性(双侧).000N1313**.在.01水平(双侧)上显著相关由此可见,竣工房屋价值跟竣工房屋造价显著相关
六、因子分析:相关矩阵房屋建造面积竣工率施工房屋面积竣工房屋面积竣工房屋价值竣工房屋造价相关施工房屋面积
1.
000.969966998990竣工房屋面积
9691.000931973942房屋建造面积竣工
9669311.000959-.976率竣工房屋价值
998.
9739591.000990竣工房屋造价.
990.
942976.
9901.000Sig.(单侧)施工房屋面积.
000.
000000.000竣工房屋面积.
000.
000.000000房屋建造面积竣工
000.
000.000000率竣工房屋价值
000.
000.000000竣工房屋造价.
000.
000.
000.000由此表可看,大多数相关系数都较高,各变量具有较强的线性关系,能够从中提取公共因子,适合进行因子分析公因子方差初始施工房屋面积
1.000竣工房屋面积
1.000房屋建造面积竣工率
1.000竣工房屋价值
1.000竣工房屋造价
1.000提取方法主成份分析解释的总方差成份初始特征值合计方差的%积累外
14.
87997.
57697.
5762.
0791.
58699.
1623.
037.
74899.
9104.
00408899.
99858.595E-5002100,000提取方法主成份分析
4.879,
797.576%,
97.576%由此可以看出,第一个因子的特征值为解释原有个变量总方差的累计方差贡献率谀碎石图特征值5-成份数。