一、回归分析。
1. 某地区二化螟的第一代成虫发生量y与四个因素有关，这四个因素是：
x1：冬季积雪期限(单位为周)
x2：每年化雪日期(以2月1日为1)
x3：二月份平均气温(℃)
x4：三月份平均气温(℃)
y：二化螟发生总量(头)
试建立二化虫发生总量的回归方程，已知原始观测数据如表1。
表12 实习要求：
1. 用回归分析方法和逐步回归分析方法建立回归方程，试比较二种方法的优缺点。
2. 标出输出信息的含义及计算公式。
3. 改变样品个数，对y进行**。
二、趋势分析。
1. 由图1给出某地区某层顶面构造图，对该构造图进行网格化处理后得标准数据如下表2：
表2 某区各井坐标及砂层厚度。
图1 某地区某层顶面的构图。
2 实习要求。
利用资料i作砂层厚度1～3次趋势面分析；利用资料ⅱ作该构造1～3次趋面分析。
标出输出信息的含义及计算公式。
在趋势面图上标出各观测点。
作出趋势面分析剩余等值线图。
三、判别分析：
1. 2023年至2023年间浙江省嘉兴市、桐乡县和湖州市观测大麦赤病流**况，共测5个变量：
x1；前一年12月份降水量；
x2：前一年10月下旬至11月中旬和当年月的降水量；
x3：前一年10月下旬至11月上旬的日照时数；
x4：前一年10月下旬至12月中旬和当年2月份的降水量；
x5：3月中旬的平均最高气温。
病情流**况共分3级，分别用表示病情流行的轻、中、重3级，所有资料共38年次(n=38)，分别用序号，…38代表。具体原始数据如表3，现用逐步判别方法建立判别模型。
2 实习要求。
对轻、中、重3级进行逐步判别分析； ②标出输出信息的含义及计算公式；
写出各组判别方程式并对其进行显著性检验；
用所建的判别模型对已知样品进行回判，并分析结果。
表3 嘉兴市、桐乡县和湖州市1970至2023年间气象资料。
和大麦赤霉病流**况。
四、聚类分析。
在某地区通过地质资料分析及勘探证实该地区三号，五号煤层为可采煤层，但在一些零星露头和小煤窑中所见的可采煤究竟是属于哪一个层位尚难确定，现用定量分析建模方法确定这些零星露头和小煤窑可采煤究竟属哪一个层位。
为此，我们根据专业知识在三号，五号煤层提取了九个特征变量，它们是有机总量，粘土类、黄铁矿、硅酸盐、二氧化硅、二氧化铁，三氧化二铝，氧化钙，氧化镁，然后在三号煤层中采样12次得1到12号样本，在五号煤层中采样7次得13到19号样本，在零星露头和小煤窑采样5次得20-24号样本，原始数据见下表4。
表42 实习要求。
对样本进行q型聚类；② 对变量进行r型聚类；③ 作出聚类分析谱系图；
用表3数据再作判别分析其结果与聚类分析结果进行对比分析。
五、主成分分析。
1. 对30个小麦品种观测了以下10项指标：
x1：抽穗期；x2；株高(cm)；x3：单株穗数；x4；主穗长(cm)；x5：
主穗粒数；x6：穗下节长(cm)；x7：主穗小穗数；x8：
每小穗粒数；x9：单株粒重(g)；x10：百粒重(g)。
得原始样本观测数据如表5。试对该10个变量进行主成分分析。
表5 30个小麦品种10项指标的样本观测数据。
2 实习要求。
对数据进行主成分分析；
标出输出信息的含义及计算公式；
根据方差贡献百分数选取主成分。
六、因子分析。
1. 某地对35个煤样10个变量进行了r型因子分析。
35个煤样中包括褐煤样3个，次烟煤4个，烟煤22个，无烟煤6个。10个变量中，煤岩变量包括镜质组分、丝质组分、块状微粒体、粒状微粒体、壳质体和树脂体，及则镜质组分测得的平均最大反射率。化学成分包括碳、氢、全硫、氧。
于是构成了35×10的原始数据表，见表6。
表6 三十五个样品的原始数据矩阵。
2 实习要求。
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