第一篇：實(shí)驗(yàn)四頻域分析

實(shí)驗(yàn)四連續(xù)信號與系統(tǒng)的頻域分析

一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?/p>

1、繪制非周期信號的頻譜。

2、繪制系統(tǒng)的幅頻及相頻響應(yīng)曲線。

二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

1、非周期信號的頻譜

調(diào)出下列程序，并觀察信號的頻譜。

例：求單邊指數(shù)信號f(t)?e?2tu(t)的傅里葉變換，并畫出f(t)及其幅度譜和相位譜圖。syms t w phase im re;%定義符號變量

f=exp(-2*t)*sym('heaviside(t)');

F=fourier(f);

subplot(311)

ezplot(f);

axis([-1 2.5 0 1.1]);

subplot(312)

ezplot(abs(F));%繪制幅度譜

im=imag(F);%計(jì)算F(jw)虛部

re=real(F);%計(jì)算F(jw)實(shí)部

phase=atan(im/re)%計(jì)算相位譜

subplot(313)

ezplot(phase);

?1??作業(yè)1：試畫出矩形信號g(t)???0??t?12的幅度頻譜，觀察其頻率特性。1t?22、MATLAB提供了函數(shù)freqs來實(shí)現(xiàn)連續(xù)系統(tǒng)頻率響應(yīng)H(j?)的分析。該函數(shù)可以求出系統(tǒng)頻率響應(yīng)的數(shù)值解，并可繪出系統(tǒng)的幅頻及相頻響應(yīng)曲線。調(diào)用格式如下：

（1）H=freqs(B,A,W);B為系統(tǒng)頻率響應(yīng)分子多項(xiàng)式系數(shù)，或者微分方程的右端系數(shù)，A為系統(tǒng)頻率響應(yīng)分母多項(xiàng)式系數(shù)，或微分方程左端系數(shù)。W為形如W1：P：W2的頻率范圍，P為頻率采樣間隔。輸出參量H為返回在W所定義的頻率點(diǎn)上，系統(tǒng)頻率響應(yīng)的樣值。

abs(H)：求H的幅度響應(yīng)；angle(H)：求H的相位響應(yīng)。

作業(yè)2：某連續(xù)時間系統(tǒng)的頻率響應(yīng)為H(j?)?j??3，求系統(tǒng)頻率響應(yīng)的樣值，并繪出幅度2j??3j??2

響應(yīng)曲線和相位響應(yīng)曲線。

（2）freqs（B,A）；該調(diào)用格式并不返回系統(tǒng)頻率響應(yīng)的樣值，而是以伯特圖的方式繪出系統(tǒng)的幅度響應(yīng)和相位響應(yīng)曲線。

j?2?22500作業(yè)3：已知某系統(tǒng)的頻率響應(yīng)H(j?)?，用以上命令繪制幅度響應(yīng)和相位響應(yīng)j?2?200j??20000

曲線，并分析該系統(tǒng)的頻率特性。

第二篇：實(shí)驗(yàn)8 醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波

實(shí)驗(yàn)8 醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波與圖像復(fù)原

實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?/p>

1.熟悉醫(yī)學(xué)圖像離散傅里葉變化的原理和方法；

2.掌握醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波的原理；

3.掌握使用Matlab中的函數(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波的方法;

4.掌握使用Matlab中的圖像退化與復(fù)原的方法;

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：

一、醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波方法與實(shí)現(xiàn)

使用imnoise給圖像BMRI1_24bit.bmp添加概率為0.2的椒鹽噪聲，對原圖像和加噪聲后的圖像進(jìn)行傅氏變換并顯示變換后的移中頻譜圖，然后分別使用Butterworth低、高通濾波器對噪聲圖像進(jìn)行低通和高通濾波，顯示D0為5，10，20，40時的濾波效果圖，并說明存兩種濾波效果中所存在的差異及原因。

二、醫(yī)學(xué)圖像退化及復(fù)原

1、產(chǎn)生帶運(yùn)動和噪聲的退化圖像

首先使用fspecial 產(chǎn)生一個了len=7,theta=45的移動退化濾波器，然后使用產(chǎn)生的移動退化濾波器作為imfilter的濾波模板，邊界填充選項(xiàng)(boundary_options)選擇‘circular’，為圖像BMRI1_24bit.bmp添加一個移動退化，再使用imnoise產(chǎn)生一個均值為0，方差為0.001的高斯噪聲，并將高斯噪聲疊加到已經(jīng)產(chǎn)生移動退化的圖像MRIBrain_10.bmp上。

2、對退化圖像進(jìn)行復(fù)原

使用DECONVWNR函數(shù)對產(chǎn)生退化的MRIBrain_10.bmprp按下面的四種方法進(jìn)行復(fù)原。

（1）省略DECONVWNR中參數(shù)NSR；

（2）NSR取一個大于0的數(shù)值；

（3）NSR取一個等于1的數(shù)值；

（4）NSR取一個大于1的數(shù)值；

通過比較上面四種方法的結(jié)果，指出哪一種方法的效果最好。

提示：當(dāng)省略NSR時表示進(jìn)行直接逆濾波，不省略時表示進(jìn)行維納濾波

第三篇：網(wǎng)絡(luò)營銷實(shí)驗(yàn)四 網(wǎng)絡(luò)營銷策略分析

實(shí)驗(yàn)四 網(wǎng)絡(luò)營銷策略分析

一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

通過本次實(shí)驗(yàn)理解網(wǎng)絡(luò)營銷產(chǎn)品策略、價格策略、渠道策略與促銷策略的內(nèi)涵，了解不同行業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)營銷組合策略的特點(diǎn)及其對企業(yè)的影響。

二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與要求 任務(wù)1 登陸當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、京東商城、天貓商城、蘇寧易購、1號店等網(wǎng)站，分析比較各個網(wǎng)站在頁面設(shè)計(jì)、商品分類、產(chǎn)品報(bào)價、網(wǎng)站服務(wù)體系方面的相同點(diǎn)、不同點(diǎn)以及各自優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。任務(wù)2 在京東商城和卓越亞馬遜網(wǎng)站搜索同一本書如《大數(shù)據(jù)》，比較價格差異和促銷策略的異同。再在兩個網(wǎng)站搜索其他同樣產(chǎn)品，比較差異。任務(wù)3 互聯(lián)網(wǎng)上玩具類、化妝品類產(chǎn)品的價格策略有哪些？請結(jié)合實(shí)例說明每種定價策略的特點(diǎn)。任務(wù)4 如果有一家企業(yè)面向全球市場供應(yīng)家電產(chǎn)品，應(yīng)當(dāng)如何設(shè)計(jì)渠道策略？每個渠道的成本、信用、覆蓋、特色等有何差異？ 任務(wù)5 登錄當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、京東商城、八佰拜、EBay網(wǎng)、淘寶網(wǎng)查詢這五個網(wǎng)站的支付方式各有哪些？比較區(qū)別及其與市場定位關(guān)系（如貨到付款、銀行卡支付、直接付費(fèi)、銀行電匯等等）。任務(wù)6 登錄銷售型網(wǎng)站，分析當(dāng)前比較受網(wǎng)民歡迎的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品有哪些？網(wǎng)絡(luò)中有哪些免費(fèi)提供的商品（請記錄商品種類）？這些免費(fèi)商品有何特征？分析企業(yè)為什么提供這些免費(fèi)商品？ 任務(wù)7：

綜合任務(wù)：結(jié)合實(shí)踐項(xiàng)目選題，設(shè)計(jì)項(xiàng)目的產(chǎn)品策略、價格策略、服務(wù)策略與促銷策略。將有關(guān)內(nèi)容寫入結(jié)課實(shí)驗(yàn)任務(wù)項(xiàng)目策劃書中。三 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

下課前請按照要求提交電子版實(shí)驗(yàn)報(bào)告至作業(yè)接收郵箱zuoyehbu@163.com

第四篇：實(shí)驗(yàn)四 公司因素分析

實(shí)驗(yàn)四 公司因素分析

一、實(shí)驗(yàn)概述

本實(shí)驗(yàn)主要是通過金融數(shù)庫、證券分析軟件平臺、各類財(cái)經(jīng)網(wǎng)站收集和整理相關(guān)上市公司基本信息和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用公司分析方法進(jìn)行分析。內(nèi)容包括上市公司基本面分析，主要財(cái)務(wù)報(bào)表和財(cái)務(wù)比率分析，公司成長性分析。通過實(shí)驗(yàn)使學(xué)生掌握公司基本面分析方法，掌握基本的財(cái)務(wù)比率分析，發(fā)現(xiàn)公司的成長性，提高對上市公司綜合分析能力，為投資提供參考依據(jù)。

二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.學(xué)會利用互聯(lián)網(wǎng)、金融數(shù)據(jù)庫資源收集和整理相關(guān)上市公司的基本面、經(jīng)營和財(cái)務(wù)信息。

2.使學(xué)生掌握公司基本面分析方法，掌握公司基本財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析方法，能夠正確解讀上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表的財(cái)務(wù)報(bào)告信息。

3.通過對公司的基本素質(zhì)、財(cái)務(wù)狀況、盈利能力等的系統(tǒng)分析，選擇投資對象。

三、實(shí)驗(yàn)步驟

1.登錄相關(guān)金融數(shù)據(jù)庫、各類財(cái)經(jīng)網(wǎng)站、證券分析軟件，收集所關(guān)注股票發(fā)行公司的基本信息和財(cái)務(wù)報(bào)表。

2.考察該公司的主要財(cái)務(wù)報(bào)表及上市公司年報(bào)，收集相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

3.考察重要的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)，如動比率流、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、銷售凈利潤、股東權(quán)益報(bào)酬率、市盈率等反應(yīng)上市公司資產(chǎn)流動性、負(fù)債管理能力、盈利能力等指標(biāo)。

4.選取上市公司近兩年的數(shù)據(jù)，分析該公司的基本素質(zhì)，包括行業(yè)競爭能力、區(qū)位分析、產(chǎn)品分析、管理能力分析、成長性分析等。

5.比較近兩年的財(cái)務(wù)指標(biāo)與行業(yè)的平均數(shù)和行業(yè)中先進(jìn)企業(yè)的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行對比，綜合判斷企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績、存在問題和財(cái)務(wù)健康情況。

6.結(jié)合數(shù)據(jù)對該公司進(jìn)行全面綜合分析，判斷股票的實(shí)際價值及市場價格是否合理。

7.預(yù)測該上市公司的發(fā)展前景，判斷其證券價格的走勢。判斷是否對該股票進(jìn)行投資，確定投資策略。

四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求

1.在實(shí)驗(yàn)報(bào)告撰寫時，按照實(shí)驗(yàn)報(bào)告模板格式，完成各項(xiàng)內(nèi)容的填寫。實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容主要包括：實(shí)驗(yàn)名稱、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?shí)驗(yàn)內(nèi)容、實(shí)驗(yàn)過程、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析、實(shí)驗(yàn)結(jié)論等。實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容也可以根據(jù)具體實(shí)驗(yàn)特征靈活調(diào)整。

2.要求實(shí)驗(yàn)報(bào)告格式規(guī)范、內(nèi)容詳實(shí)、結(jié)論嚴(yán)謹(jǐn)、數(shù)據(jù)可靠、具有可驗(yàn)證性。

3.本次實(shí)驗(yàn)要反應(yīng)公司分析的基本過程；要對影響證券趨勢的公司因素進(jìn)行簡要分析；要在所得結(jié)論的基礎(chǔ)上給出投資策略建議。

第五篇：SPSS實(shí)驗(yàn)分析報(bào)告四

SPSS實(shí)驗(yàn)分析報(bào)告四

一、地區(qū)*日期*銷售量

（一）、提出假設(shè)

原假設(shè)H0=“不同地區(qū)對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。” H2=“不同日期對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。” H3=“不同的地區(qū)和日期對銷售量沒有產(chǎn)生了顯著的交互作用。”

（二）、兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)結(jié)果及分析

表

（一）主旨間係數(shù)

地區(qū) 2 3 日期 2 3

數(shù)值標(biāo)籤

地區(qū)一 地區(qū)二 地區(qū)三 周一至周三 周四至周五

周末

N 9 9 9 9 9 9

表

（一）表示各個控制變量的分組情況，包括三個不同的地區(qū)以及三個不同日期的數(shù)據(jù)。

表

（二）銷售額多因素方差分析結(jié)果

主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)

因變數(shù): 銷售量

來源 第 III 類平方和 修正的模型 61851851.852

a

df 8

平均值平方 7731481.481

F 8.350

顯著性.000 截距 地區(qū) 日期 地區(qū) * 日期 錯誤 總計(jì) 844481481.481 2296296.296 2740740.741 56814814.8***.667 923000000.000 2 2 4 18 27 26

844481481.481 1148148.148 1370370.370 14203703.704 925925.926

912.040 1.240 1.480 15.340

.000.313.254.000

校正後總數(shù) 78518518.519 a.R平方 =.788（調(diào)整的 R平方 =.693）

由表

（二）可知，第一列是對觀測變量總變差分解的說明；第二列是對觀測變量總變差分解的結(jié)果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值；第六列是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率P值。可以看到：觀測變量的總變差SST為78518518.519，它被分解為四個部分，分別是：由 地區(qū)（x2）不同引起的變差（2296296.296），由日期（x3）不同引起的變差(2740740.741)，由地區(qū)和日期交互作用（x2*x3）引起的變差（5.681E7），由隨機(jī)因素引起的變差（Error 1.667E7）。FX1、FX2、FX1*X2的概率P值分別為0.313、0.254、0.000。如果顯著性水平α為0.05，由于FX1、FX2的概率P值大于顯著性水平α，因此不應(yīng)該拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為不同的地區(qū)、日期下的銷售量總體均值不存在顯著差異，對銷售量的效應(yīng)同時為0，各自不同水平?jīng)]有給銷售量帶來顯著影響。同時，由于FX1*X2的概率P值小于顯著性水平α，所以應(yīng)該拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為不同的地區(qū)和日期對銷售量產(chǎn)生了顯著的交互作用，在不同的地區(qū)，不同的日期會對銷售額產(chǎn)生顯著影響。

表

（三）自訂假設(shè)檢定索引 對照係數(shù)（L' 矩陣）轉(zhuǎn)換係數(shù)（M 矩陣）對照結(jié)果（K 矩陣）對照係數(shù)（L' 矩陣）轉(zhuǎn)換係數(shù)（M 矩陣）

地區(qū) 的偏差對照（省略種類 = 3）

恆等式矩陣 零矩陣

日期 的偏差對照（省略種類 = 3）

恆等式矩陣 對照結(jié)果（K 矩陣）零矩陣

表

（四）不同地區(qū)下銷售量的均值對比檢驗(yàn)結(jié)果（K 矩陣）

地區(qū) 偏差對照

層次 1 對平均值

對比估計(jì) 假設(shè)值

差異（評估值假設(shè)值）

標(biāo)準(zhǔn)錯誤 顯著性

95% 差異的信賴區(qū)間

a.省略的種類 = 3

下限 上限 下限 上限

a因變數(shù) 銷售量-259.259

0-259.259 261.891.335-809.473 290.954 407.407 0 407.407 261.891.137-142.806 957.621

表

（四）分別顯示了三個不同地區(qū)銷售量總體的均值檢驗(yàn)結(jié)果，省略了地區(qū)三的檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)值是各水平下的總體均值。可以看出：地區(qū)一的銷售量均值與檢驗(yàn)值的差為259.259，標(biāo)準(zhǔn)誤差為261.891，T檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率P值為0.335，差值的95%置信區(qū)間的下限和上限分別為-809.473，290.954。分析結(jié)論為：地區(qū)一銷售量的均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。同理，地區(qū)二銷售量的均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。三個地區(qū)產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。

表

（五）地區(qū)對銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果

因變數(shù): 銷售量

來源 比對平方和 2296296.296

df 2 18

平均值平方 1148148.148 925925.926

F 1.240

顯著性.313 錯誤 16666666.667

表

（五）是地區(qū)對銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果。可以看到：不同地區(qū)可解釋的變差為2296296.296，不可解釋的變差為16666666.667，它們的方差分別為1148148.148、925925.926，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為1.240，對應(yīng)的概率P值為0.313。如果顯著性水平α為0.05，由于概率P值大于顯著性水平α，所以原假設(shè)成立，認(rèn)為不同地區(qū)對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。

表

（六）不同日期下銷售量的均值對比檢驗(yàn)結(jié)果（K 矩陣）

日期 偏差對照

層次 1 對平均值

對比估計(jì) 假設(shè)值

差異（評估值假設(shè)值）

標(biāo)準(zhǔn)錯誤 顯著性

95% 差異的信賴區(qū)間

下限

a

因變數(shù) 銷售量-370.370

0-370.370 261.891.174-920.584 179.843 407.407 0 407.407 261.891.137-142.806

上限

a.省略的種類 = 3

957.621

表

（六）分別顯示了三個不同日期下銷售量總體的均值檢驗(yàn)結(jié)果，省略了日期三的檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)值是各水平下的總體均值。可以看出：日期一的銷售量均值與檢驗(yàn)值的差為370.370，標(biāo)準(zhǔn)誤差為370.370，T檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率P值為0.174，差值的95%置信區(qū)間的下限和上限分別為-920.584、179.843。分析結(jié)論為：日期一銷售量的均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。同理，日期二銷售量的均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。三個不同日期產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。

表

（七）日期對銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果

因變數(shù): 銷售量

來源 比對 錯誤

平方和 2740740.741 16666666.667

df 2 18

平均值平方 1370370.370 925925.926

F 1.480

顯著性.254

表

（七）是日期對銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果。可以看到：不同日期可解釋的變差為2740740.741，不可解釋的變差為16666666.667，它們的方差分別為1370370.370、925925.926，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為1.480，對應(yīng)的概率P值為0.254。如果顯著性水平α為0.05，由于概率P值大于顯著性水平α，所以原假設(shè)成立，認(rèn)為不同日期對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。

圖

（一）地區(qū)與銷售量的交互作用圖

圖

（一）中，從地區(qū)一至地區(qū)三，不同的日期銷售額的變化波動很大且規(guī)律不一，直接結(jié)論是：不同的日期和地區(qū)間存在明顯的交互作用。

圖

（二）日期與銷售量的交互作用圖

圖

（二）中，在不同的日期，不同地區(qū)的銷售額的變化規(guī)律都不一樣，直接結(jié)論是：不同的地區(qū)和日期間存在明顯的交互作用。

二、香煙消耗量*肺癌死亡率

（一）、提出假設(shè)

原假設(shè)H0=“香煙消耗量對肺癌死亡率沒有產(chǎn)生顯著影響。”

（二）、兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)結(jié)果及分析

圖

（三）香煙消耗量與肺癌死亡率的簡單散點(diǎn)圖

由圖

（三）可知，香煙消耗量與肺癌死亡率存在一定的正相關(guān)關(guān)系。

表

（八）香煙消耗量*肺癌死亡率相關(guān)關(guān)系分析

1930年人均香每百萬男子中死

1930年人均香煙消耗量 皮爾森(Pearson)相關(guān)

煙消耗量

于肺癌的人數(shù)

.737

**

顯著性（雙尾）

N 每百萬男子中死于肺癌的皮爾森(Pearson)相關(guān)

人數(shù)

顯著性（雙尾）

N **.相關(guān)性在 0.01 層上顯著（雙尾）。

11.737.010 11

**

.010 11 1 11 由表

（八）可知，香煙消耗量和肺癌死亡率的簡單相關(guān)系數(shù)為0.737，說明兩者之間存在正的強(qiáng)相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的概率P值為0.010。因此，當(dāng)顯著性水平α為0.01時，P值小于顯著性水平應(yīng)拒絕相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的原假設(shè)。中相關(guān)系數(shù)上角的兩個星號（**）表示顯著性水平α位0.01時拒絕原假設(shè)。

三、銷售額*銷售價格*家庭收入

（一）、提出假設(shè)

原假設(shè)H0=“銷售額對銷售價格沒有產(chǎn)生顯著影響。” H2=“家庭收入對銷售價格沒有產(chǎn)生顯著影響。”

（二）、兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)結(jié)果及分析

圖

（四）銷售額與銷售價格的簡單散點(diǎn)圖

由圖

（四）可知，銷售額與銷售價格之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

圖

（五）銷售額與家庭收入的簡單散點(diǎn)圖

由圖

（五）可知，銷售額與家庭收入之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。

圖

（六）銷售價格和家庭收入的簡單散點(diǎn)圖

由圖

（六）可知，銷售價格與家庭收入之間存在弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表

（九）銷售額*銷售價格相關(guān)系數(shù)計(jì)算結(jié)果

銷售額 皮爾森(Pearson)相關(guān) 顯著性（雙尾）

N 銷售價格 皮爾森(Pearson)相關(guān) 顯著性（雙尾）

N

銷售額 1 10-.933**.000 10

銷售價格-.933**.000 10 1 10 **.相關(guān)性在 0.01 層上顯著（雙尾）。

由表

（九）可知，銷售額和銷售價格的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.933，說明兩者之間存在負(fù)的強(qiáng)相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的概率P值為0。因此，當(dāng)顯著性水平α為0.01時，應(yīng)拒絕相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的原假設(shè)，認(rèn)為兩總體不是零相關(guān)。

另外，表

（九）中相關(guān)系數(shù)上角的兩個星號（**）表示顯著性水平α為0.01時拒絕原假設(shè)。

表

（十）銷售價格和銷售額的偏相關(guān)分析結(jié)果

控制變數(shù)

家庭收入 銷售價格

相關(guān) 顯著性（雙尾）

df

銷售額

相關(guān) 顯著性（雙尾）

df

銷售價格 1.000.0-.728.026 7

銷售額-.728.026 7 1.000.0

由表

（十）可知，在家庭收入作為控制變量的條件下，銷售價格和銷售額的偏相關(guān)系數(shù)為-0.728，呈較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，高于簡單相關(guān)系數(shù)。