計(jì)量地理作業(yè)

-0.5810002閉新貴-0.58111題由MATLAB算x=[251,801,200,409,415,502,314,1101,980,1124];y=[52,101,65,88,90,98,120,150,140,120];corrcoef(x,y)ans=1.00000.80300.80301.0000結(jié)論：由以上計(jì)算得糧食產(chǎn)量和災(zāi)面積的相關(guān)系數(shù)為0。數(shù)n=10，，則課本頁(yè)的表可得當(dāng)而，表示糧食產(chǎn)量和受災(zāi)面積的相關(guān)性比較顯。13題由得相關(guān)系數(shù)R由圖課看出：水土流失面積隨著壤含氮量的增加而減少，因此水土流失面積和土壤含氮量呈相關(guān)性。對(duì)擬冪數(shù)線合ModelSummaryandParameterEstimatesDependentVariable:壤含氮量Equation

ModelSummary

ParameterEstimatesRSquare

F

df1

df2

Sig.

Constant

b1Power0.949

184.642

1

10

0.000

6.604

-0.581Theindependentvariableis水土流失面積指擬ModelSummaryandParameterEstimatesDependentVariable:壤含氮量Equation

ModelSummary

ParameterEstimatesRSquare

F

df1

df2

Sig.

Constant

b1Exponential0.967

295.853

1

10

0.000

6.512

-0.159Theindependentvariableis水土流失面積雙線合型模型匯總參數(shù)估計(jì)值因變量:土壤含氮量方程

模型匯總

參數(shù)估計(jì)值R方

F

df1

df2

Sig.

常數(shù)

b1倒數(shù).890

80.952

1

10

.000

1.759

4.411自變量為水土流失面積。

R

2

R

2

-0.159雙曲線擬合模型-0.159雙曲線擬合模型2222

冪函數(shù)曲線擬合由以上各種曲線的擬合可得對(duì)數(shù)線擬合得最好R，R=0.995）樣本數(shù)n=12，該模型顯著性非常顯著。由（）得擬合雙曲線模型為1/Y=1.759+4.411/X當(dāng)水土流失面積)土壤含水量:Y=0.4545題模型匯總參數(shù)估計(jì)值因變量:農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值方程

模型匯總

參數(shù)估計(jì)值R方

F

df1

df2

Sig.

常數(shù)

b1線性.982

616.237

1

11

.000

-11618.538

5.885自變量為年份。由此得出一級(jí)自回歸模型為Y=5.885*X-11618.538即2005的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為（元）16題短距離聚類法對(duì)個(gè)市綜合實(shí)力進(jìn)行系統(tǒng)分析如下SPSS件當(dāng)距離時(shí)，每個(gè)樣本為單獨(dú)一類，市各自為一類；當(dāng)距離標(biāo)準(zhǔn)逐漸放大時(shí)個(gè)市依次聚類從圖可之間距離最小1先被聚為一類之333，26和也被聚為一類。如果選取類標(biāo)準(zhǔn)（距離）5，則個(gè)城聚為7如果選取聚類標(biāo)準(zhǔn)距離）為135城市被聚5果步把聚類標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)大13城市被聚4擴(kuò)大聚類距離）20，3個(gè)城市被聚為。）用主成分分析法3個(gè)市項(xiàng)濟(jì)標(biāo)行成分的如下SPSS軟）：相關(guān)矩陣相關(guān)

總?cè)丝?04人非農(nóng)業(yè)人口比例%農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值108元工業(yè)總產(chǎn)值108元地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入108元城鄉(xiāng)居民年底儲(chǔ)蓄余額108元

總?cè)丝?104人1.000-.339.838.347.392.484

非農(nóng)業(yè)人口比例/%-.3391.000-.477.318.367.271

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/108元.838-.4771.000.318.306.427

工業(yè)總產(chǎn)值108元.347.318.3181.000.940.845成份

在崗職工工資總額108元解釋的總差初始特征值

.458.319.357.859提取平方和載入合計(jì)14.284

方差的%61.202

累積%61.202

合計(jì)4.284

方差的%61.202

累積%61.202

23

1.973.364

28.1835.199

89.38594.584

1.973.364

28.1835.199

89.38594.5844567

.189.141.034.015

2.6962.020.483.218

97.28099.30099.782100.000提取方法：主成份分析。成份矩陣

a1

成份2

3總?cè)丝?04人非農(nóng)業(yè)人口比例/%農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/元工業(yè)總產(chǎn)值/元地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入/元城鄉(xiāng)居民年底儲(chǔ)蓄余額/108

.597.230.526.910.956.963

-.699.858-.790.204.226.089

.317.447.113-.194-.102-.040元在崗職工工資總額/元提取方法主成份。a.已提取了3個(gè)份。

.963

.153-.041上述計(jì)算過(guò)程借軟實(shí)的。從成分矩陣這個(gè)表格可以看出，主成分與工業(yè)總產(chǎn)值、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入、城鄉(xiāng)居民年底儲(chǔ)余額、在崗職工工資總額呈現(xiàn)出強(qiáng)的正相關(guān)，而這幾個(gè)變量綜合反映了某地的財(cái)政收入，因用主成分表示某地的財(cái)政收入。成分與非農(nóng)業(yè)人口比例呈較強(qiáng)的正相關(guān)性，與總?cè)丝诤娃r(nóng)業(yè)總產(chǎn)呈較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性，因此用主成表示某地非農(nóng)業(yè)人口的比例。）以第一、第二、第三主成為變量，進(jìn)行聚類分析：運(yùn)用SPSS軟對(duì)第一成分進(jìn)行聚類分析得到以上聚類系譜圖離0每個(gè)樣本為單獨(dú)的一類，即35個(gè)市各自為一類；當(dāng)距離標(biāo)準(zhǔn)逐漸放大時(shí)35個(gè)城市被依次聚。從譜系圖可以看到，樣本之間距離最的17、25、18、31、35首被聚為一類，如果選取聚類準(zhǔn)（距離）為535城市被聚為13類。果取類準(zhǔn)距），則35個(gè)市被聚為。如果進(jìn)一步把聚類標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)大到15，35市被聚為類繼續(xù)擴(kuò)大聚類標(biāo)準(zhǔn)（距離）到，35個(gè)城市被聚為。與本題第一小問(wèn)的聚類系譜圖比可知，在聚類標(biāo)準(zhǔn)小于10時(shí)，體系更復(fù)雜。二在聚類標(biāo)準(zhǔn)于10時(shí)，較簡(jiǎn)單。18題二次趨勢(shì)面Warning:Matrixistoorscaled.ResultsmaybeRCOND5.752432e-018.>Insecondsurface123A=1.0e+003*-6.06730.00170.0075

-0.0000-0.0000-0.0000R2=0.1393f=1.4244模

型

為：Z=-23213.34+7.006x+29.22y+-0.0032x2-0.0057xy-0.01y2+0.00000002x3+0.00000002x2y+0.0000014xy2+0.00000087y3三次趨勢(shì)面Warning:Matrixistoorscaled.ResultsmaybeRCOND1.249179e-026.A=1.0e+004*-2.32130.00070.0029-0.0000-0.0000-0.00000.00000.00000.00000.0000R2=0.1794f=0.9716模型為：Z=-23213.34+7.006x+29.22y+-0.0057xy-0.01y2+0.00000002x3+0.00000002x2y+0.0000014xy2+0.000000087y3R2=0.1794,f=0.9716）模驗(yàn)驗(yàn)，通過(guò)用得二次趨勢(shì)面的判定系數(shù)為，次趨勢(shì)的判