应用多元统计分析

应用多元统计分析Tag内容描述：<p>1、2.1. 12 (,) p XXXX p 12 (,) p XXXX p 2.2 12 ()XX 12 ()XX 12 2 112 2 212 1/2 1 2 22 112112 22 212212 11 ( )exp()() 22 f xxx 2.3 12 ()XX 1212 12 22 2()()()()2()() ( ,) () () dc xaba xcxa xc f x x badc 1 axb 2 cxd 1 1 X 2 X 2 1 X 2 X 3 1 X 2 X 1 1 X 2 X 2222 112112112112 1111 222222 112112112112 22 1111 22 11 112112112112112112 11 22 112112112112112112112112112112112112112112112112 222222 ( )exp()() 2222222222 ( )exp()()( )exp()() 112112112112112112112112112112112112112112112112112112112112112。</p><p>2、第二章2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。解：多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况，的联合分布密度函数是一个p维的函数，而边际分布讨论是的子向量的概率分布，其概率密度函数的维数小于p。2.2设二维随机向量服从二元正态分布，写出其联合分布。解：设的均值向量为，协方差矩阵为，则其联合分布密度函数为。2.3已知随机向量的联合密度函数为其中，。求（1）随机变量和的边缘密度函数、均值和方差；（2）随机变量和的协方差和相关系数；（3）判断和是否相互独立。（1）解：随机变量和的边缘密度函数、均值和。</p><p>3、第四章 判别分析4.1 简述欧几里得距离与马氏距离的区别和联系。答： 设p维欧几里得空间中的两点X=和Y=。则欧几里得距离为。欧几里得距离的局限有在多元数据分析中，其度量不合理。会受到实际问题中量纲的影响。设X,Y是来自均值向量为，协方差为的总体G中的p维样本。则马氏距离为D(X,Y)=。当即单位阵时，D(X,Y)=即欧几里得距离。因此，在一定程度上，欧几里得距离是马氏距离的特殊情况，马氏距离是欧几里得距离的推广。4.2 试述判别分析的实质。答：判别分析就是希望利用已经测得的变量数据，找出一种判别函数，使得这一函数具有某种最优性。</p><p>4、第四章 判别分析,第一节 引言,第二节 距离判别法,第三节 贝叶斯（Bayes）判别法,第四节 费歇（Fisher）判别法,第五节 实例分析与计算机实现,第一节 引言,在我们的日常生活和工作实践中，常常会遇到判别分析问题，即根据历史上划分类别的有关资料和某种最优准则，确定一种判别方法，判定一个新的样本归属哪一类。例如，某医院有部分患有肺炎、肝炎、冠心病、糖尿病等病人的资料，记录了每个患者若干项症状指标数据。现在想利用现有的这些资料找出一种方法，使得对于一个新的病人，当测得这些症状指标数据时，能够判定其患有哪种病。又如，。</p><p>5、多元分析统计方法在系统工程中的应用论文联盟编辑。 多元分析统计方法在系统工程中的应用摘要：系统工程是以大型复杂系统为研究对象，按一定目的进行设计、开发、管理与控制，以期达到总体效果最优的理论与方法。而多元分析统计方法是统计学和其他学科之间形成的交叉学科，也是理论统计学发展的源泉。尤其在房地产开发项目评价，它是在投资决策之前对拟开发的项目进行全面、系统的调查研究和分析，运用科学的技术评价方法，得出一系列评价指标植，以最终确定该项目是否可行的综合研究。 关键词：系统工程；房地产项目；多元分析统计方法 1。</p><p>6、主成分分析6.1 试述主成分分析的基本思想。答：我们处理的问题多是多指标变量问题，由于多个变量之间往往存在着一定程度的相关性，人们希望能通过线性组合的方式从这些指标中尽可能快的提取信息。当第一个组合不能提取止。这就是主成分分析的基本思想。6.2 主成分分析的作用体现在何处？答：一般说来，在主成分分析适用的场合，用较少的主成分就可以得到较多的信息量。以各个主成分为分量，就得到一个更低维的随机向量；主成分分析的作用就是在降低数据“维数”6.3 简述主成分分析中累积贡献率的具体含义。答：主成分分析把个原始变量的总。</p><p>7、第七章 因子分析,第一节 引言,第二节 因子分析模型,第三节 因子载荷矩阵求解,第四节 公因子重要性的分析,第五节 实例分析与计算机实现,第一节 引言,一般认为因子分析是从Charles Spearman在1904年发表的文章对智力测验得分进行统计分析开始，他提出这种方法用来解决智力测验得分的统计方法。目前因子分析在心理学、社会学、经济学等学科中都取得了成功的应用，是多元统计分析中典型方法之一。 因子分析(factor analysis)也是一种降维、简化数据的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个“抽。</p><p>8、数理统计及其应用,聚类分析 Cluster Analysis,第一节 聚类分析方法 第二节 聚类统计量 第三节 无量纲化方法 第四节 Q型系统聚类法 第五节 R型系统聚类法 第六节 快速聚类法 推荐阅读,第一节 聚类分析方法,聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。 基本思想是根据事物本身的特性研究个体分类的方法；聚类原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的。</p><p>9、1,应用多元统计分析,2,课 程 介 绍,多元统计分析(简称多元分析)是统计学的一个重要分支.它是应用数理统计学来研究多变量(多指标)问题的理论和方法 ; 它是一元统计学的推广和发展. 多元统计分析是一门具有很强应用性的课程;它在自然科学和社会科学等各个领域中得到广泛的应用;它包括了很多非常有用的数据处理方法.,3,第一章 绪论 第二章 多元正态分布及参数的估计 第三章 多元正态总体参数的假设检验 第四章 回归分析- 第五章 判别分析 第六章 聚类分析 第七章 主成分分析 第八章 因子分析 第九章 对应分析方法 第十章 典型相关分析 第十一。</p><p>10、Abbo无私奉献，只收1个金币，BS收5个金币的何老师考简单点啊第九章 典型相关分析9.1 什么是典型相关分析？简述其基本思想。答： 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。用于揭示两组变量之间的内在联系。典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系。将两组变量相关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系。基本思想：（1）在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。即：若设、是两组相互关联的随机变量，分别在两组变量中选取若干有代表。</p><p>11、第四章 判别分析,第一节 引言,第二节 距离判别法,第三节 贝叶斯（Bayes）判别法,第四节 费歇（Fisher）判别法,第五节 实例分析与计算机实现,第一节 引言,在我们的日常生活和工作实践中，常常会遇到判别分析问题，即根据历史上划分类别的有关资料和某种最优准则，确定一种判别方法，判定一个新的样本归属哪一类。例如，某医院有部分患有肺炎、肝炎、冠心病、糖尿病等病人的资料，记录了每个患者若干项症状指标数据。现在想利用现有的这些资料找出一种方法，使得对于一个新的病人，当测得这些症状指标数据时，能够判定其患有哪种病。又如，。</p><p>12、第三章 多元正态分布均值向量和 协差阵的检验,第一节 引言,第二节 均值向量的检验,第三节 协差阵的检验,第一节 引言,在单一变量的统计分析中，已经给出了正态总体N（ ， 2） 的均值和方差2的各种检验。对于多变量的正态总体Np（ ， ） ，各种实际问题同样要求对和进行统计推断。 例如，我们要考察全国各省、自治区和直辖市的社会经济发展状况，与全国平均水平相比较有无显著性差异等，就涉及到多元正态总体均值向量的检验问题等。 本章类似单一变量统计分析中的各种均值和方差的检验，相应地给出多元统计分析中的各种均值向量和协差阵的检。</p><p>13、应用多元统计分析,第二章部分习题解答,2,第二章 多元正态分布及参数的估计,2-1 设3维随机向量XN3(,2I3)，已知,试求Y=AX+d的分布.,解:利用性质2,即得二维随机向量YN2(y,y), 其中：,3,第二章 多元正态分布及参数的估计,2-2 设X=(X1,X2)N2(,)，其中,（1）试证明X1 +X2 和X1 - X2相互独立. （2）试求X1 +X2 和X1 -X2的分布.,解: (1) 记Y1 X1 +X2 (1,1)X, Y2 X1 -X2 (1,-1)X ， 利用性质2可知Y1 , Y2 为正态随机变量。又,故X1 +X2 和X1 - X2相互独立.,4,第二章 多元正态分布及参数的估计,或者记,由定理2.3.1可知X1 +X2 和X1 - X2相互独立.,5,第。</p><p>14、应用多元统计分析,第七章习题解答,2,7-1,第七章 主成分分析,设X=(X1, X2)的协方差阵 试从和相关阵R出发求出总体主成分， 并加以比较.,解:,3,第七章 主成分分析,4,第七章 主成分分析,5,第七章 主成分分析,7-2,设X=(X1, X2)N2(0,),协方差 其中为X1和X2的相关系数(0). (1) 试从出发求X的两个总体主成分； (2) 求X的等概密度椭园的主轴方向； (3) 试问当取多大时才能使第一主成分的贡献率达95%以上.,解:,6,第七章 主成分分析,7,7-3,第七章 主成分分析,设p维总体X的协差阵为,(1) 试证明总体的第一主成分 (2) 试求第一主成分的贡献率.,8,第七章 。</p>