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文档简介

1、1. 多元统计的图标表示法：轮廓法、雷达图、调和曲线、散布图矩阵、星座图、脸谱图、装饰图2. 随机向量的数字特征均值向量：协方差阵：相关阵：3. 性质：其中X,Y是随机向量，A,B是常数矩阵。随机向量X的协方差阵是对称非负定矩阵。3.1Cov(X,Y)=E(XY) -E(X)E(Y)3.2 Cov(X,a)=0, a是常数3.3 Cov(aX,bY) = ab Cov(X,Y) a,b是常数3.4Cov(X+Y,Z)= Cov(X,Z) + Cov(Y,Z)4. 样本的数字特征4.1 均值向量：注：每一列求均值4.2 离差阵：注：第i，j列的元素与它们所在列的均值差的积再求和4.3 协方差阵：

2、4.4 相关阵：5. 多元正态分布5.1 性质：5.2 P维随机变量X的联合分布：注：|是它的行列式，x是P维列向量（P23）6. 回归分析6.1 多元回归模型：注：6.2 最小二乘估计： 是的最小二乘估计经验回归方程：6.3 最小二乘估计的性质：6.4 中心化和标准化中心化：标准化：6.5 经验回归方程6.6 回归方程的显著性检验线性回归模型的检验：注：回归平方和又可记为MSS平方和分解式：TSS = RSS + ESS 回归方程的显著性检验检验统计量：注：其中p和n-p-1分别是模型的自由度和误差的自由度6.7 预测 点预测6.7.2 区间预测6.8 自变量的选择自变量选择的准则最小均方差

3、：Cp最小：7. 判别分析距离判别法 欧氏距离：马氏距离：时的距离判别法： 判别函数 判XG1，当W（X）> 0; 判XG2，当W（X）< 0; X待判，当W（X）= 0； 时的距离判别法：判别函数： 判XG1，当W（X）> 0; 判XG2，当W（X）< 0; X待判，当W（X）= 0贝叶斯判别法最大后验概率准则：广义平方距离：错判概率：P(j/i)表示将来自总体Gi的样品错判到总体Gj的概率平均损失：贝叶斯判别准则：定理：错判损失都相等时贝叶斯判别准则：例：两个总体时的Bayes判别8. 聚类分析8.1 概念：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8.2 数据的变

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