统计案例分析

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1、哺乳动物大脑发育水平相关因素回归分析小组成员：目录一、数据来源及背景11．数据来源12．数据背景及研究目的13．数据说明1二、统计分析11．数据描述性分析11.1数据基本描述11.2置信区间分析21.3brainweight与bodyweight的数据相关性21.4所有参数的相关性32．数据图形化分析33．多元回归分析53.1原始数据直接多元回归分析53.2对多元回归原始数据处理和调整83.3数据模型的确定123.4对Cook距离的分析17三、总结18附录：研究数据19统计案例分析一、数据来源及背景1．数据来源数据来源于AmericanNa

2、turalist(1974)杂志p.593-613.2．数据背景及研究目的达尔文在他的《进化论》一书中指出“生物之间存在着生存斗争，适应者生存下来，不适者则被淘汰，这就是自然的选择。生物正是通过遗传、变异和自然选择，从低级到高级，从简单到复杂，种类由少到多地进化着、发展着。”从达尔文的观点中我们可以得出动物具备使它们自身更好的生存和繁衍后代的能力，这是一种内在的属性。有一种观点认为，具备更大大脑容量的动物，比如哺乳动物在生存和繁衍方面一般会表现得更好。虽然，哺乳动物的自然选择有一些限制，比如他们通常需要更长的怀孕期并且一次孕育后代的数量更少

3、。这些负面因素在一定程度上削弱了哺乳动物的优势。但是总体来说，哺乳动物的优势要大于它们的劣势。通常情况下，较大的大脑意味着躯体也更加的硕大。我们尝试用统计的方法，研究和分析一下具备更大大脑容量的哺乳动物之间具有什么样相同和不同的特征，在这些特征中是否会存在某些特别突出的因素。众所周知，哺乳动物是动物发展史上最高级的阶段，也是与人类关系最密切的一个类群。我们希望通过此次的论证和研究，能够得到关于一些哺乳动物大脑重量的信息，并找到与之相关联的因素，为促进哺乳动物大脑重量的研究提供可以参考的依据。3．数据说明我们小组分析的案例，是研究哺乳动物大脑

4、重量和其他几种因素的关系。这些因素主要包括哺乳动物的妊娠期天数、身体重量以及平均每窝产仔数量。数据总共采集了96种不同哺乳动物的信息。当模型具有显著的统计意义并且样本足够大（n=96）时，可以获得比较准确的估计值。Excel列示如下：Problem:CorrelatesofbrainsizeNatureofdata:ANameofthespecies物种名称BGestationperiod(days)妊娠期天数CBrainweight(gms)大脑重量DBodyweight(kg)身体重量ELittersize平均每窝产仔数量二、统计分析1

5、．数据描述性分析1.1数据基本描述我们对所采用的数据首先进行了简单的描述性分析，具体信息见下图。描述性统计:gestationperiod,brainweight,bodyweight,av.Littersize均值标下四分变量NN*均值准误标准差最小值位数中位数gestationperiod(days)960151.311.0108.116.063.0133.5brainweight(gms)960219.051.7507.00.512.274.0-21-bodyweight(kg)960108.333.6329.40.02.08.9av

6、.Littersize9602.3100.1781.7471.0001.0001.200上四分变量位数最大值gestationperiod(days)228.8655.0brainweight(gms)260.04480.0bodyweight(kg)98.32800.0av.Littersize3.4008.000从上图的描述性分析初步可知，哺乳动物的平均怀孕期为151天，平均大脑重量为219毫克，平均体重108公斤，平均每次产仔数量为2.3。1.2置信区间分析单样本T:gestationperiod,brainweight(gm,bod

7、yweight(kg),av.Littersize均值标变量N均值标准差准误95%置信区间gestationperiod(days)96151.3108.111.0(129.4,173.2)brainweight(gms)96219.0507.051.7(116.3,321.7)bodyweight(kg)96108.3329.433.6(41.6,175.1)av.Littersize962.3101.7470.178(1.956,2.664)对数据置信区间的分析使我们得知了：对数据gestationperiod，样本均值为151.3，标

8、准误11.0，由此构造的区间(129.4,173.2)有95%包括gestationperiod总体均值。对数据brainweight，样本均值为219.0，标准误51.7，由此