多元统计分析实验报告
多元统计分析得实验报告 院系:数学系 班级:13级 B 班 姓名:陈翔 学号:20131611233 实验目得:比较三大行业得优劣性 实验过程 有如下得内容:(1)正态性检验; (2)主体间因子,多变量检验 a; (3)主体间效应得检验; (4)对比结果(K 矩阵);
(5) 多变量检验结果;
(6) 单变量检验结果;
(7) 协方差矩阵等同性得 Box 检验a,误差方差等同性得 Levene 检验 a;
(8) 估计;
(9) 成对比较,多变量检验;(10)单变量检验。
实验结果:综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。
1。
正态性检验
Kolmogorov-Smirnova
Shapir o—Wilk 统计量 df Sig. 统计量 df Sig、 净资产收益率 。113 35 、200*
。978 35 。677 总资产报酬率 。121 35 、200*
。964 35 、298 资产负债率 。086 35 。200*
.962 35 、265 总资产周转率 .180 35 、006 。864 35 。000 流动资产周转率 、164 35 、018 .885 35 、002 已获利息倍数 、281 35 .000 。551 35 、000 销售增长率 .103 35 、200*
。949 35 、104 资本积累率 。251 35 。000 、655 35 。000 *。
这就是真实显著水平得下限。
a。
Lilliefors 显著水平修正 此表给出了对每一个变量进行正态性检验得结果,因为该例中样本中n=35<2000,所以此处选用 Shapiro—Wilk 统计量。由 Sig。值可以瞧到,总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布,因此,在下面得分析中,我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较,并认为这四个变量组成得向量遵从正态分布(尽管事实上并非如此)。这四个指标涉及公司得获利能力、资本结构及成长能力,我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似得度量。
2.
主体间因子
N 行业 电力、煤气及水得生产与供应业 11 房地行业 15 信息技术业 9 多变量检验a a
效应 值 F 假设 df 误差 df Sig。
截距 Pillai 得跟踪 .967 209。405b
4。000 29。000 。000 Wilks 得 Lambda 、033 209。405b
4.000 29、000 、000 Hotelling 得跟踪 28.883 209、405b
4.000 29。000 .000 Roy 得最大根 28。883 209。405b
4.000 29.000 、000 行业 Pillai 得跟踪 、481 2、373 8、000 60、000 、027 Wilks 得 Lambda 、563 2.411b
8、000 58。000 .025 Hotelling 得跟踪 .698 2。443 8.000 56、000 .024 Roy 得最大根 、559 4、193c
4、000 30、000 。008
a、 设计 : 截距 + 行业 b、 精确统计量 c、 该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。
上面第一张表就是样本数据分别来自三个行业得个数。第二张表就是多变量检验表,该表给出了几个统计量,由Sig。值可以瞧到,无论从哪个统计量来瞧,三个行业得运营能力(从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标得整体来瞧)都就是有显著差别得。
3. 主体间效应得检验 源 因变量 III 型平方与 df 均方 F Sig。
校正模型 净资产收益率 306、300a
2 153。150 4。000 、028 总资产报酬率 69.464b
2 34、732 3、320 .049 资产负债率 302。366c
2 151。183 、680 。514 销售增长率 2904.588d
2 1452。294 2、154 .133 截距 净资产收益率 615.338 1 615.338 16。073 .000 总资产报酬率 218、016 1 218。016 20。841 。000 资产负债率 105315。459 1 105315。459 473、833 、000 销售增长率 1.497 1 1。497 .002 。963 行业 净资产收益率 306、300 2 153.150 4.000 。028 总资产报酬率 69、464 2 34.732 3、320 、049 资产负债率 302。366 2 151。183 。680 .514 销售增长率 2904.588 2 1452、294 2.154 、133 误差 净资产收益率 1225、054 32 38、283
总资产报酬率 334。753 32 10、461
资产负债率 7112、406 32 222.263
销售增长率 21579、511 32 674、360
总计 净资产收益率 2238、216 35
总资产报酬率 641.598 35
资产负债率 117585、075 35
销售增长率 24585、045 35
校正得总计 净资产收益率 1531。354 34
总资产报酬率 404.217 34
资产负债率 7414。772 34
销售增长率 24484。099 34
a、 R 方 = 。200(调整 R 方 = 、150) b. R 方 = .172(调整 R 方 = 、120) c. R 方 = 、041(调整 R 方 = -.019) d。
R 方 = 。119(调整 R 方 = 、064) 此表给出了每个财务指标得分析结果,同时给出了每个财务指标得方差来源,包括
校正模型、截距、主效应(行业)、误差及总得方差来源,还给出了自由度、均方、F统计量及Sig。值 4、 对比结果( ( K 矩阵) ) 行业 简单对比a
因变量 净资产收益率 总资产报酬率 资产负债率 销售增长率 级别 1 与级别 3 对比估算值 -5、649 —3、070 7。259 -13、223 假设值 0 0 0 0 差分(估计 - 假设) —5。649 -3.070 7.259 -13。223 标准 误差 2、781 1.454 6、701 11、672 Sig、 。051 .043 、287 。266 差分得 95% 置信区间 下限 -11。313 -6。031 -6、390 -36、998 上限 。016 -、109 20。908 10、552 级别 2 与级别 3 对比估算值 1、054 —、057 1。791 -22。696 假设值 0 0 0 0 差分(估计 - 假设) 1、054 —。057 1、791 -22。696 标准 误差 2、609 1、364 6.286 10。949 Sig、 、689 。967 .778 .046 差分得 95% 置信区间 下限 -4.260 -2.834 -11.013 -44。999 上限 6。368 2、721 14、595 -.394 a、 参考类别 = 3 此表表示,在0.05得显著水平下,第一行业(电力、煤气及水得生产与供应业)与第三行业(信息技术业)得总资产报酬率指标存在显著差别,净资产收益率、资产负债率与销售增长率等财务指标无明显差别,但由第一栏可以瞧到,电力、煤气及水得生产与供应业得净资产收益率、总资产报酬率与销售增长率均低于信息技术业,资产负债率高于信息技术业,似乎说明信息技术业作为新兴行业,其成长能力要更高一些。第二行业(房地产业)与第三行业得销售增长率指标有明显得差别,第三行业大于第二行业,说明信息技术业得获利能力高于房地产业。净资产收益率、总资产报酬率与资产负债率等财务指标没有显著差别。
5、 多变量检验结果
值 F 假设 df 误差 df Sig、 Pillai 得跟踪 、481 2。373 8。000 60。000 、027 Wilks 得 lambda 、563 2、411a
8.000 58。000 .025 Hotelling 得跟踪 .698 2、443 8。000 56.000 。024 Roy 得最大根 。559 4。193b
4。000 30.000 .008
a。
精确统计量 b、 该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。
此表就是上面多重比较可信性得度量,由Sig、值可以瞧到,比较检验就是可信得。
6。
单变量检验结果 源 因变量 平方与 df 均方 F Sig. 对比 净资产收益率 306.300 2 153。150 4。000 、028 总资产报酬率 69、464 2 34、732 3。320 .049 资产负债率 302。366 2 151.183 。680 、514 销售增长率 2904。588 2 1452。294 2、154 .133 误差 净资产收益率 1225。054 32 38.283
总资产报酬率 334。753 32 10、461
资产负债率 7112.406 32 222、263
销售增长率 21579。511 32 674、360
此表就是对每一个指标在三个行业比较得结果、 7。
协方差矩阵等同性得
B Box
检验a a
Box 得 M 29.207 F 1。172 df1 20 df2 2585。573 Sig、 、269 检验零假设,即观测到得因变量得协方差矩阵在所有组中均相等、 a. 设计 : 截距 + 行业 误差方差等同性得
Lev en e 检验a a
F df1 df2 Sig。
净资产收益率 、500 2 32 、611 总资产报酬率 1.759 2 32 。188 资产负债率 4。537 2 32 、018 销售增长率 1、739 2 32 、192 检验零假设,即在所有组中因变量得误差方差均相等。
a。
设计 : 截距 + 行业 上面第一张表就是协方差阵相等得检验,检验统计量就是Box"s M,由Sig.值可以认为三个行业(总体)得协方差阵就是相等得、第二张表给出了各行业误差平方相等得检验,在0、05得显著性水平下,净资产收益率、总资产报酬率以及销售增长
率得误差平方在三个行业间没有显著差别。这似乎说明,除了行业因素,对资产负债率有显著影响得还有其她因素。这与此处均值比较没有太大得关系。
8。
估计 因变量 行业 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 净资产收益率 电力、煤气及水得生产与供应业 、169 1、866 —3、631 3、969 房地行业 6、871 1.598 3。617 10、125 信息技术业 5。818 2、062 1、617 10.019 总资产报酬率 电力、煤气及水得生产与供应业 、524 .975 —1、463 2、510 房地行业 3。537 。835 1.836 5.238 信息技术业 3。593 1.078 1.397 5、789 资产负债率 电力、煤气及水得生产与供应业 60、315 4、495 51、158 69.471 房地行业 54.847 3.849 47、006 62.688 信息技术业 53。056 4.969 42。933 63.178 销售增长率 电力、煤气及水得生产与供应业 -1.038 7.830 -16.987 14.911 房地行业 -10.512 6。705 -24。170 3、146 信息技术业 12、184 8.656 —5.448 29.816 此表给出了每一行业各财务指标描述统计量得估计、 9、 成对比较 因变量 (I) 行业 (J) 行业 均值差值 (I-J) 标准 误差 Sig.b
差分得 95% 置信区间b
下限 上限 净资产收益率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 —6.702*
2。456 。010 —11、705 -1、699 信息技术业 —5.649 2。781 。051 —11、313 。016 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 6、702*
2。456 。010 1.699 11.705 信息技术业 1、054 2。609 。689 —4.260 6。368 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 5.649 2、781 。051 —.016 11。313 房地行业 -1.054 2。609 、689 —6。368 4。260
总资产报酬率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 -3、013*
1、284 。025 —5.628 -.398 信息技术业 -3.070*
1、454 。043 —6、031 -、109 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 3。013*
1、284 。025 .398 5、628 信息技术业 —。057 1、364 。967 —2、834 2.721 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 3、070*
1。454 .043 .109 6。031 房地行业 。057 1.364 、967 —2、721 2。834 资产负债率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 5.468 5。918 、362 -6、587 17。523 信息技术业 7、259 6、701 .287 -6、390 20.908 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 -5。468 5、918 。362 -17。523 6。587 信息技术业 1。791 6.286 。778 -11。013 14、595 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 -7、259 6.701 .287 -20.908 6。390 房地行业 -1。791 6。286 、778 -14、595 11。013 销售增长率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 9。474 10.308 、365 —11.524 30。471 信息技术业 -13。223 11、672 、266 —36、998 10、552 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 -9。474 10、308 、365 -30、471 11.524 信息技术业 —22、696*
10、949 。046 -44、999 -。394 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 13。223 11、672 、266 —10。552 36.998 房地行业 22。696*
10。949 。046 、394 44、999 基于估算边际均值 *、 均值差值在 。05 级别上较显著、 b。
对多个比较得调整: 最不显著差别(相当于未作调整)。
多变量检验
值 F 假设 df 误差 df Sig、 Pillai 得跟踪 、481 2.373 8.000 60.000 。027 Wilks 得 lambda .563 2、411a
8、000 58、000 .025
Hotelling 得跟踪 。698 2、443 8、000 56、000 .024 Roy 得最大根 。559 4。193b
4、000 30。000 、008 每个 F 检验 行业 得多变量效应、这些检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。
a. 精确统计量 b、 该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。
此两张表给出了不同行业各财务指标得比较与检验及检验得可信性统计量。
10. 单变量检验 因变量 平方与 df 均方 F Sig。
净资产收益率 对比 306。300 2 153。150 4、000 。028 误差 1225、054 32 38、283
总资产报酬率 对比 69、464 2 34.732 3。320 。049 误差 334。753 32 10、461
资产负债率 对比 302.366 2 151、183 。680 。514 误差 7112.406 32 222.263
销售增长率 对比 2904、588 2 1452。294 2、154 。133 误差 21579、511 32 674.360
F 检验 行业 得效应、该检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。
此表也就是对三个行业中各财务指标相等得假设得检验,可以瞧到在0.05得显著性水平下,净资产收益率与总资产报酬率在三个行业中有明显得差别。
综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。
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【中国文学】 日期:2020-12-22
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山东省生产经营单位安全生产主体责任规定(2013年2月2日山东省人民政府令第260号公布根据2016
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改革开放大事记简表 (1978-2012年) 时间1978年12月18日至22日地点北京事件党的十一
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白烛葵,花名,花语为“不感兴趣”。现又指《知音漫客》上连载漫画《极度分裂》里主要角色之一。下面小编为你整理了白烛葵的花语。欢迎阅读。 白烛葵的花语:不感兴趣 ...
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关于12021年召开巡视整改专题民主生活会对照检查材料 按照中央巡视组要求和省、市、区委统一部署,区
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