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。