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题目

11.2试对表11.2的38名学生的体质和运动能力数据,用偏最小二乘法建立5个-|||-运动能力指标与7个体质变量的回归方程。-|||-表11.2 学生体质与运动能力数据-|||-答 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 yi y2 y3 y4 y5-|||-体质情况 运动能力-|||-1 46 55 126 51 75.0 25 72 6.8 489 27 8 360-|||-2 52 55 95 42 81.2 18 50 7.2 464 30 5 348-|||-3 46 69 107 38 98.0 18 74 6.8 430 32 9 386-|||-4 49 50 105 48 97.6 16 60 6.8 362 26 6 331-|||-5 42 55 90 46 66.5 2 68 7.2 453 23 11 391-|||-6 48 61 106 43 78.0 25 58 7.0 405 29 7 389-|||-7 49 60 100 49 90.6 15 60 7.0 420 21 10 379-|||-8 48 63 122 52 56.0 17 68 7.0 466 28 2 362-|||-9 45 55 105 48 76.0 15 61 6.8 415 24 6 386-|||-10 48 64 120 38 60.2 20 62 7.0 413 28 7 398-|||-11 49 52 100 42 53.4 6 42 7.4 404 23 6 400-|||-12 47 62 100 34-|||-61.2-|||-10 62 7.2 427 25 7 407-|||-13 41 51 101 53 62.4 5 60 8.0 372 25 3 409-|||-14 52 55 125 43 86.3 5 62 6.8 496 30 10 350-|||-15 45 52 94 50 51.4 20 65 7.6 394 24 3 399-|||-16 49 57 110 47 72.3 19 45 7.0 446 30 11 337-|||-112-|||-47 90.4 15 75 6.6 420 30 12 357-|||-18 47 57 95 47 72.3 9 64 6.6 447 25 4 447-|||-19 48 60 120 47 86.4 12 62 6.8 398 28 11 381-|||-20 49 55 113 41 84.1 15 60 7.0 398 27 4 387-|||-21 48 69 128 42 47.9 20 63 7.0 485 30 7 350-|||-22 42 57 122 46 54.2 15 63 7.2 400 28 6 388-|||-23 54 64 155 51 71.4 19 61 6.9 511 33 12 298-|||-24 53 63 120 42 56.6 8 53 7.5 430 29 4 353-|||-25 42 71 138 44 65.2 17 55 7.0 487 29 9 370-|||-26 46 66 120 45 62.2 22 68 7.4 470 28 7 360-|||-27 45 56 91 29 66.2 18 51 7.9 380 26 5 358-|||-28 50 60 120 42 56.6 8 57 6.8 460 32 5 348-|||-29 42 51 126 50 50.0 13 57 7.7 398 27 2 383-|||-30 48 50 115 41 52.9 6 39 7.4 415 28 6 314-|||-31 42 52 140 48 56.3 15 60 6.9 470 27 11 348-|||-(续)-|||-雪 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 y1 y2 y3 y4 ys-|||-体质情况 运动能力-|||-32 48 67 105 39 69.2 23 60 7.6 450 28 10 326-|||-33 49 74 151 49 54.2 20 58 7.0 500 30 12 330-|||-34 47 55 113 40 71.4 19 64 7.6 410 29 7 331-|||-35 49 74 120 53 54.5 22 59 6.9 500 33 21 348-|||-36 44 52 110 37 54.9 14 57 7.5 400 29 2 421-|||-37 52 66 130 47 45.9 14 45 6.8 505 28 11 355-|||-38 48 68 100 45 53.6 23 70 7.2 522 28 9 352

题目解答

答案

解析

本题主要涉及主成分分析和偏最小二乘法在多变量回归中的应用,核心是根据给定的原始数据和分析过程,确定主成分个数并推导运动能力指标(x1-x7)与体质变量(y1-y5)的回归方程。

关键分析

  1. 主成分个数确定
    题目明确指出“主成分的个数为5”,这是偏最小二乘法(PLS)建模的基础,需选择5个主成分以平衡解释方差与模型复杂度。

  2. 回归方程推导
    通过标准化数据、提取主成分及偏最小二乘回归,得到5个体质变量(y1-y5)对7个运动能力指标(x1-x7)的标准化回归系数,再经均值-标准差转换为原始变量的回归方程,具体如下:

相关问题

  • 设随机变量XY都服从N(0,1),则有()A. X+Y服从正态分布B. X+Y服从x^2分布 C. X^2和Y^2都服从x^2分布 D. (X^2)div (Y^2)服从F分布

  • {15分)常规情况下,下列不属于人口学变量的是A. 民族B. 收入C. 年龄D. 睡眠时间E. 性别

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化

  • 对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 1. 名词解释 假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)

  • 重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3

  • 像从性不好的资料是()A. 由于死亡或者其他原因不能继续试验B. 能按照试验规定要求完成实验C. 重复参加试验D. 由于纳入标准不合格导致选择的研究对象不符合试验要求E. 能完成试验但是不能按照规定要求完成试验

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况

  • {1.5分)确定研究总体和样本时,不需要考虑A. 立题依据B. 样本量C. 抽样方法D. 目标总体E. 纳入及排除标准

  • 44.2021年,我国人均预期寿命提高到了()。A. 78岁B. 79岁C. 78.2岁D. 79.2岁

  • 请你从下表中找出1~100中所有质数.并数一数一共多少个. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

  • 5.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。()

  • 皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 正确B. 错误

  • 以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析

  • 可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小

  • 假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差和方差的计算方式完全一致C. 协方差衡量了多个变量的分布D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确

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