《多元统计分析》第三版例题习题数据(10)

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8.56 6.63 5.42 -1.48 -0.45 -11.59 -2.22 -7.19 6.63 47.51 14.73 13.67 -19.15 -4.24 -12.94 -40.50 5.42 14.73 51.26 -4.49 -21.81 -19.12 -1.93 -12.01

-1.48 13.67 -4.49 150.71 -7.74 11.18 -53.22 -22.70 10 6

-0.45 -19.15 -21.81 -7.74 49.96 14.99 -13.57 6.11 -11.59 -4.24 -19.12 11.18 14.99 38.95 -18.99 -12.95 -2.22 -12.94 -1.93 -53.22 -13.57 -18.99 53.46 -4.82 -7.19 -40.50 -12.01 -22.70 6.11 -12.95 -4.82 198.48

表4-1 2008年31个省、市、自治区农村居民家庭平均每人生活消费支出 x1 人均食品支出 （元/人） x5 人均交通和通信支出 （元/人）

x2 人均衣着支出 （元/人） x6 人均文教娱乐用品及服务支出（元/人）

x3 人均住房支出 （元/人） x7 人均医疗保健支出 （元/人）

x4 人均家庭设备及服务支出 （元/人） x8 其他商品及服务支出 （元

资料来源：中国统计年鉴2008

距离判别法无法在SPSS中直接实现，在R软件中运行如下程序，可得。

距离判别程序：

#读取数据（数据集为“城镇消费.csv”） a=read.csv("d:/data/城镇消费.csv"，header=T);a; names(a);attach(a); a1=a[1:5，];a1; a2=a[6:18，];a2; a3=a[20:29，];a3;

#计算协方差阵、逆矩阵、和各组均值 v=cov(a[，3:10]);v; v_1=solve(v);v_1; m=mean(a[，3:10]);m; m1=mean(a1[3:10]);m1; m2=mean(a2[3:10]);m2; m3=mean(a3[3:10]);m3;

#计算与三组的距离 d1=c(1:31); i=1 for(i in 1:31) {if(i<=31)

d1[i]=as.matrix(a[i，3:10]-m1)%*%matrix(v_1，8，8)%*%matrix(t(a[i，3:10]-m1)，8，1) d1[i]; i=i+1}

d2=c(1:31); j=1; for(j in 1:31) {if(j<=31)

d2[j]=as.matrix(a[j，3:10]-m2)%*%matrix(v_1，8，8)%*%matrix(t(a[j，3:10]-m2)，8，1) d2[j]; j=j+1 } d2;

d3=c(1:31); k=1 for(k in 1:31) { if(k<=31)

d3[k]=as.matrix(a[k，3:10]-m3)%*%matrix(v_1，8，8)%*%matrix(t(a[k，3:10]-m3)，8，1)

d3[k]; k=k+1 } d3;

#预测及回判 s1=c(1:31) distance=c(1:31) z=1; for(z in 1:31) {

if(d1[z]==min(d1[z]，d2[z]，d3[z])) s1[z]=1;

if(d2[z]==min(d1[z]，d2[z]，d3[z])) s1[z]=2;

if(d3[z]==min(d1[z]，d2[z]，d3[z])) s1[z]=3; s1[z];

distance[z]=min(d1[z]，d2[z]，d3[z]);

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