cfa考什么-广州学院
题目：
测定“丰产三号”小麦的每株穗数x1，主茎上每穗结实小穗数x2，百粒重
x3（单位：g），主茎株高x4（单位：cm）和每株籽粒产量y（单位：g）的15
组观测值如下表 ，试计算其简单相关系数并作相关系数的显著性检验。
i xi1 xi2 xi3 xi4 y
1 10
23
3.6
113
15.7
2 9
20
3.6
106
14.5
3 10
22
3.7
111
17.5
4 13
21
3.7
109
22.5
5 10
22
3.6
110
15.5
6 10
23
3.5
103
16.9
7 8
23
3.3
100
8.6
8 10
24
3.4
114
17
9 10
20
3.4
104
13.7
10 10
21
3.4
110
13.4
11 10
23
3.9
104
20.3
12 8
21
3.5
109
10.2
13 6
23
3.2
114
7.4
14 8
21
3.7
113
11.6
15 9
22
3.6
105
12.3
丰产3号 小麦栽培试验的观测值
利用R软件自带函数计算简单相关系数及其检验p值：
利用R软件自带的计算简单相关系数的函数cor( )得到简单相关系数表：
x1
x2
x3
x4
y
x1
1.0000
-0.1357
0.5007
-0.0939
0.8973
x2
-0.1357
1.0000
-0.1489
0.1234
0.0461
x3
0.0057
-0.1489
1.0000
-0.0358
0.6890
x4
-0.0939
0.1234
-0.0358
1.0000
-0.0065
y
0.8973
0.0462
0.6890
-0.0065
1.0000
再调用( )函数得到相关系数检验的p值表：
x2
x3
x4
y
x1
0.6294
-0.05728
0.7392
5.75e-06**
x2
0.5964
0.6613
0.8702
x3
0.8991
0.004499**
x4
0.9816
手工编写相关系数计算函数和检验函数：
= function(X,R);
COR = function(X);
lxy = function(x,y);
#求F检验的p值，为矩阵形式
#求相关系数，为矩阵形式
#各个观测值之间的离均差乘积
得到的
简单相关系数表：
x1
x2
x3
x4
y
x1
1.0000
-0.1357
0.0057
-0.0939
0.8973
x2
-0.1357
1.0000
-0.1489
0.1234
0.0462
x3
0.5007
-0.1489
1.0000
-0.0358
0.6890
x4
-0.0939
0.1234
-0.0358
1.0000
-0.0065
y
0.8973
0.0461
0.6890
-0.0065
1.0000
得到的检验p值表：
x1
x2
x3
x4
y
x1
0.00000
0.62960
0.05728
0.73920
5.75E-06
x2
0.62960
0.00000
0.59641
0.66130
0.87020
x3
0.05728
0.59641
0.00000
0.89910
0.00450
x4
0.73920
0.66130
0.89913
0.00000
0.98160
y
0.00001
0.87020
0.00450
0.98160
0.00000
与R软件自带的函数得到的结果相比较，可以看出相关系数结果一致，检验p
值偏差可以忽略。
各个函数具体代码如下：
= function(X,R){options(digits = 4) #求F检验的p值，为矩阵形式
n = dim(X)[2]; #得到p矩阵的阶数
p = diag(0,n) ; #n阶零矩阵
for (i in 1:n)
{
for (j in 1:n){
f = R[i,j]^2((1-R[i,j]^2)(dim(X)[1]-2)); #用F检验对相关系数作显著性检验
p[i,j]=1-pf(f,1,dim(X)[1]-2); #用F检验计算p值
}
}
p
}
COR = function(X){options(digits = 3) #求相关系数，为矩阵形式
n = dim(X)[2]; #得到相关系数矩阵的阶数
Y = diag(n); #产生单位矩阵
for (i in 1:n)
for( j in 1:n)
Y[i,j] = lxy(X[,i],X[,j])sqrt(lxy(X[,i],X[, i])*lxy(X[,j],X[,j]));#简单相关系数计算公
式
Y
}
lxy = function(x,y){ #各个观测值之间的离均差乘积
n = length(x)
sum(x*y) - sum(x)*sum(y)n
}
f_COR = function(R){ #复相关系数，R为简单相关系数矩阵
R = solve(R) #简单相关系数矩阵的逆矩阵
n = dim(R)[1]
r = numeric(n) #产生n阶零向量
for (i in 1:n){
r[i] = sqrt(1 - 1R[i,i]) 复相关系数的计算公式
}
r
}
p_COR = function(X,R){ #偏相关系数，X为输入数据框或者矩阵，R为简单
相关系数矩阵
R = solve(R) #简单相关系数矩阵的逆矩阵
n = dim(R)[1]
n1 = dim(X)[1]
p = dim(X)[2] - 1 #自由度为n1-p-1
r = diag(0,n) #产生n阶零矩阵
for (i in 1:(n - 1)){ #对角线以上部分
for (j in (i + 1):n){
r[i,j] = -(1)*R[i,j]sqrt(R[i,i]*R[j,j]) #偏相关系数计算公式
}
}
for (i in 1:(n - 1)){
for (j in (i + 1):n){ #对角线以下部分
F = r[i,j]^2(1 - r[i,j]^2)*( n1 - p - 1 ) #F检验值
r[j,i] =1 - pf(F,1,n1 - p - 1,ncp = 0,log = FALSE) #F检验得到的p值
}
}
r #对角线以上为偏相关系数，以下为其检验的p值
}
广西经济管理干部学院官网-里程碑3
既而的意思-简爱读后感600
大学生应征入伍条件-好听的群名字
空灵有禅意的诗句-中学生体育达标标准
木兰诗原文带拼音朗诵-吕梁高等专科学校
好听的群名-五一去哪玩好
拟人和比喻的区别-最高的山峰
非金属性强弱顺序-忻州师院
本文更新与2020-11-21 02:25，由作者提供，不代表本网站立场，转载请注明出处：https://www.bjmy2z.cn/gaokao/451397.html