2025年大学《统计学-多元统计分析》考试备考题库及答案解析

2025年大学《统计学-多元统计分析》考试备考题库及答案解析​单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.在多元统计分析中，用于衡量变量之间相关程度的统计量是（）A.协方差B.方差C.相关系数D.偏相关系数答案：C解析：协方差是衡量两个随机变量共同变异程度的统计量，方差是衡量单个随机变量变异程度的统计量，相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，偏相关系数是在控制其他变量的情况下，衡量两个变量之间相关程度的统计量。题目要求衡量变量之间相关程度，故选相关系数。2.下列哪种方法不属于主成分分析的主要步骤（）A.计算样本协方差矩阵或相关矩阵B.对协方差矩阵或相关矩阵进行特征值分解C.根据特征值的大小确定主成分的个数D.对原始数据进行主成分回归分析答案：D解析：主成分分析的主要步骤包括计算样本协方差矩阵或相关矩阵，对协方差矩阵或相关矩阵进行特征值分解，根据特征值的大小确定主成分的个数，以及将原始数据投影到主成分上。对原始数据进行主成分回归分析属于另一种统计分析方法，不属于主成分分析的主要步骤。3.在因子分析中，用于衡量因子解释总方差的指标是（）A.因子载荷B.因子旋转C.因子得分D.解释方差比答案：D解析：因子载荷是衡量每个因子与原始变量之间相关程度的统计量，因子旋转是调整因子结构，使因子更容易解释的过程，因子得分是将原始数据表示为因子线性组合的值，解释方差比是衡量因子解释总方差的指标。题目要求衡量因子解释总方差的指标，故选解释方差比。4.下列哪种方法不属于聚类分析的方法（）A.K-均值聚类B.层次聚类C.判别分析D.系统聚类答案：C解析：聚类分析是将数据划分为若干组，使得组内数据相似度高，组间数据相似度低的方法。K-均值聚类、层次聚类和系统聚类都是常见的聚类分析方法，判别分析是用于判断样本属于哪个已知总体的统计方法，不属于聚类分析的方法。5.在判别分析中，用于衡量样本与总体之间差异的统计量是（）A.距离B.马氏距离C.离散度D.方差答案：B解析：距离是衡量样本之间或样本与总体之间差异的统计量，马氏距离是考虑变量之间相关性的距离度量，离散度是衡量数据分布疏密程度的统计量，方差是衡量单个随机变量变异程度的统计量。题目要求衡量样本与总体之间差异的统计量，故选马氏距离。6.下列哪种方法不属于回归分析的方法（）A.线性回归B.逻辑回归C.灰色预测D.时间序列分析答案：C解析：回归分析是研究变量之间相关关系，并建立数学模型的方法。线性回归、逻辑回归和时间序列分析都是常见的回归分析方法，灰色预测是一种基于灰色系统理论的预测方法，不属于回归分析的方法。7.在对应分析中，用于衡量两个样本集之间相似性的统计量是（）A.卡方统计量B.距离C.相关系数D.共同度答案：A解析：卡方统计量是对应分析中用于衡量两个样本集之间相似性的统计量，距离是衡量样本之间或样本与总体之间差异的统计量，相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，共同度是衡量因子解释原始变量方差的统计量。题目要求衡量两个样本集之间相似性的统计量，故选卡方统计量。8.下列哪种方法不属于非参数统计方法（）A.符号检验B.秩和检验C.独立样本t检验D.游程检验答案：C解析：非参数统计方法是不依赖于数据分布的统计方法。符号检验、秩和检验和游程检验都是常见的非参数统计方法，独立样本t检验是假设数据服从正态分布的参数统计方法，不属于非参数统计方法。9.在多元统计分析中，用于衡量样本之间相似性的统计量是（）A.相关系数B.距离C.方差D.协方差答案：B解析：相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，距离是衡量样本之间或样本与总体之间差异的统计量，方差是衡量单个随机变量变异程度的统计量，协方差是衡量两个随机变量共同变异程度的统计量。题目要求衡量样本之间相似性的统计量，故选距离。10.在多元统计分析中，用于衡量变量之间相关性的统计量是（）A.协方差B.相关系数C.方差D.偏相关系数答案：B解析：协方差是衡量两个随机变量共同变异程度的统计量，方差是衡量单个随机变量变异程度的统计量，相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，偏相关系数是在控制其他变量的情况下，衡量两个变量之间相关程度的统计量。题目要求衡量变量之间相关性的统计量，故选相关系数。11.在多元统计分析中，主成分分析的主要目的是（）A.提高模型的预测精度B.减少数据的维度C.增加数据的变异信息D.对变量进行分类答案：B解析：主成分分析的主要目的是通过线性组合原始变量，生成少数几个不相关的综合变量，即主成分，从而减少数据的维度，同时保留大部分原始数据的信息。提高模型的预测精度和增加数据的变异信息可能是主成分分析的应用效果，但不是其主要目的。对变量进行分类属于聚类分析等方法的范畴。12.因子分析的因子载荷矩阵中，元素的绝对值大小表示（）A.因子对变量的线性影响程度B.因子的方差大小C.变量的方差大小D.因子之间的相关程度答案：A解析：因子载荷矩阵中的元素表示第i个因子与第j个变量之间的线性相关关系强度，即因子载荷是因子和变量间的相关系数。元素的绝对值越大，表示该因子对相应变量的线性影响程度越大。因子的方差大小和变量的方差大小由因子得分和原始数据决定，因子之间的相关程度可以通过计算因子间的相关系数得到。13.下列哪种聚类方法属于层次聚类法（）A.K-均值聚类B.判别分析C.系统聚类D.谱聚类答案：C解析：层次聚类法是一种将样本逐步聚类的聚类方法，根据聚类连接的方式不同，可以分为凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）。系统聚类是凝聚型层次聚类中最常用的一种方法。K-均值聚类是一种基于划分的聚类方法，判别分析是一种分类方法，谱聚类是一种基于图论的聚类方法。14.在判别分析中，Fisher判别准则的目标是（）A.使类内散布矩阵最小B.使类间散布矩阵最大C.使类内散布矩阵最大D.使类间散布矩阵最小答案：B解析：Fisher判别准则的目标是找到一个投影方向，使得投影后不同类别之间的差异最大化（即类间散布矩阵最大），而同一类别内部的差异最小化（即类内散布矩阵最小）。这样投影后的数据更容易区分不同的类别。15.下列哪种方法不属于多元线性回归分析（）A.最小二乘法B.逐步回归C.因子分析D.回归诊断答案：C解析：多元线性回归分析是研究多个自变量对一个因变量的线性关系，并建立回归模型的方法。最小二乘法是估计回归系数的常用方法，逐步回归是选择自变量的方法，回归诊断是检验回归模型假设是否成立的方法。因子分析是降维和探索变量结构的方法，不属于多元线性回归分析的范畴。16.在对应分析中，行因子和列因子之间相关程度的度量是（）A.相关系数B.卡方统计量C.距离D.共同度答案：C解析：对应分析（对应性分析）是一种分析两个分类变量之间关联性的多元统计方法。它通过将行和列数据同时进行降维，并绘制散点图，来揭示行因子和列因子之间潜在的结构和关系。散点图中点的距离可以衡量行因子和列因子之间相关或关联的程度。相关系数主要用于连续变量，卡方统计量用于检验分类变量的独立性，共同度是衡量因子解释原始变量方差的指标。17.下列哪种统计方法属于非参数统计方法（）A.独立样本t检验B.Mann-WhitneyU检验C.方差分析D.相关分析答案：B解析：非参数统计方法是不依赖于数据分布的统计方法。Mann-WhitneyU检验是一种用于比较两个独立样本中位数的非参数检验方法。独立样本t检验是参数检验，要求数据服从正态分布。方差分析（ANOVA）也是参数检验，要求各总体服从正态分布且方差齐性。相关分析（如Pearson相关）通常是参数方法，要求变量服从正态分布。因此，Mann-WhitneyU检验属于非参数统计方法。18.在多元统计分析中，用于衡量样本点与总体数据中心点之间距离的统计量是（）A.方差B.协方差C.距离D.相关系数答案：C解析：距离是衡量样本点之间或样本点与总体数据中心点之间差异或距离的统计量。方差是衡量单个随机变量或样本集变异程度的统计量。协方差是衡量两个随机变量共同变异程度的统计量。相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。题目要求衡量样本点与总体数据中心点之间距离，故选距离。19.下列哪种方法不属于降维方法（）A.主成分分析B.因子分析C.因子得分D.线性判别分析答案：C解析：降维方法是指将多个变量减少为少数几个综合变量，同时保留大部分原始数据信息的方法。主成分分析和因子分析都是常用的降维方法。线性判别分析（LDA）虽然也涉及投影，但其主要目的是找到最优投影方向以实现类间分离最大化，通常不视为主要的降维技术，更侧重于分类。因子得分是因子分析的输出结果，不是一种降维方法，它是将原始样本表示为因子线性组合的值。20.在多元统计分析中，用于衡量变量之间相关性的统计量是（）A.协方差B.相关系数C.方差D.偏相关系数答案：B解析：协方差是衡量两个随机变量共同变异程度的统计量，方差是衡量单个随机变量变异程度的统计量，相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，偏相关系数是在控制其他变量的情况下，衡量两个变量之间相关程度的统计量。题目要求衡量变量之间相关性的统计量，故选相关系数。二、多选题1.下列哪些属于主成分分析的优点（）A.可以降低数据的维度B.可以消除变量之间的多重共线性C.可以对原始变量进行标准化D.可以解释大部分的方差E.可以揭示变量之间的线性关系答案：ABD解析：主成分分析的主要优点包括降低数据的维度（A），使得数据更容易处理和分析；通过将原始变量线性组合成新的主成分，可以消除变量之间的多重共线性（B），从而适用于后续需要回归分析等方法；主成分分析通常要求对数据进行标准化处理（C），以保证每个变量具有相同的尺度，这是其计算步骤的一部分，但不是其主要目的；主成分分析的目标是生成的主成分能够解释原始数据的大部分方差（D），从而保留关键信息。虽然主成分分析的结果可以揭示变量之间的线性关系（E），但这并不是其主要目的，其主要目的是降维和解释方差。2.因子分析中，常用的旋转方法有哪些（）A.正交旋转B.非正交旋转C.Varimax旋转D.Promax旋转E.Quartimax旋转答案：ABCE解析：因子旋转的目的是调整因子结构，使因子更容易解释。旋转方法主要分为两大类：正交旋转（A）和非正交旋转（B）。正交旋转保持因子之间的正交性（不相关），常见的有Varimax旋转（C）和Quartimax旋转（E），Varimax旋转旨在最大化因子内部变量的方差，Quartimax旋转旨在最大化因子之间的方差。Promax旋转（D）是一种斜交旋转方法，属于非正交旋转的一种，允许因子之间存在相关性。因此，常用的旋转方法包括正交旋转、非正交旋转、Varimax旋转和Quartimax旋转。3.聚类分析中，常用的距离度量有哪些（）A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.切比雪夫距离D.马氏距离E.兰德距离答案：ABCD解析：聚类分析中，距离是衡量样本之间相似性的重要指标。常用的距离度量包括欧氏距离（A），曼哈顿距离（B），切比雪夫距离（C），以及马氏距离（D）。这些距离度量各有特点，适用于不同的数据类型和分布假设。兰德距离（Randdistance）通常用于衡量聚类结果的相似性，而不是衡量样本之间的距离，因此不属于常用的样本距离度量。4.判别分析中，常用的判别方法有哪些（）A.费希尔判别B.贝叶斯判别C.线性判别分析D.逐步判别E.距离判别答案：ABCE解析：判别分析是用于判断样本属于哪个已知总体的统计方法。常用的判别方法包括费希尔判别（A），贝叶斯判别（B），线性判别分析（C），以及距离判别（E）。费希尔判别和线性判别分析是最基本的两种线性判别方法。逐步判别（D）通常是指逐步选择最优判别变量的过程或方法，而不是一种独立的判别函数形式，它可能结合上述方法进行。因此，常用的判别方法主要包括费希尔判别、贝叶斯判别、线性判别分析和距离判别。5.回归分析中，常用的回归模型有哪些（）A.线性回归模型B.逻辑回归模型C.多项式回归模型D.逐步回归模型E.时间序列回归模型答案：ABCE解析：回归分析是研究变量之间相关关系，并建立数学模型的方法。常用的回归模型包括线性回归模型（A），逻辑回归模型（B），多项式回归模型（C），以及时间序列回归模型（E）。这些模型根据自变量和因变量的类型、关系形式以及是否考虑时间序列特性等不同而有所区别。逐步回归模型（D）是一种回归建模过程中的变量选择方法，而不是一种独立的模型类型，它可以在上述模型中选择自变量。6.对应分析的应用领域有哪些（）A.市场研究B.社会学调查C.生物学分类D.文本分析E.教育评估答案：ABCD解析：对应分析是一种分析两个分类变量之间关联性的多元统计方法，它能够揭示行变量和列变量之间潜在的对应关系。由于其特点，对应分析在多个领域有广泛应用，包括市场研究（A），例如分析消费者的购买习惯与人口统计特征之间的关系；社会学调查（B），例如分析职业与教育水平之间的关系；生物学分类（C），例如分析不同物种的栖息地与食物来源之间的关系；以及文本分析（D），例如分析文档的主题与作者之间的关系。教育评估（E）虽然也可能涉及分类数据，但对应分析不是其最常用的方法之一。7.非参数统计方法具有哪些特点（）A.对数据的分布假设较少B.适用于小样本数据C.不受异常值影响较大D.可以处理定性数据E.计算相对复杂答案：ABCD解析：非参数统计方法是一类不需要对数据分布做出严格假设的统计方法。其主要特点包括对数据的分布假设较少（A），因此适用范围广；尤其适用于小样本数据（B），因为很多非参数检验在小样本下的效果优于参数检验；由于不依赖分布假设，通常对异常值的影响较小（C），结果更稳健；可以处理定性数据（分类数据）和顺序数据（D），这是其一大优势。相比之下，选项E通常不正确，许多非参数检验的计算过程可能比相应的参数检验更简单或更直观。8.多元统计分析中，哪些方法可以用于降维（）A.主成分分析B.因子分析C.线性判别分析D.逐步回归E.对应分析答案：AB解析：降维是指将多个变量减少为少数几个综合变量，同时保留大部分原始数据信息的方法。主成分分析（A）和因子分析（B）都是专门用于降维的多元统计方法。线性判别分析（C）的主要目的是实现类间分离最大化，虽然也涉及投影，但其本质是分类导向，而非纯粹的降维。逐步回归（D）是选择自变量的过程，可能减少变量的数量，但其主要目的是建立预测模型，而非降维本身。对应分析（E）主要用于分析两个分类变量间的关联，虽然也进行降维，但不是其主要目的。因此，主成分分析和因子分析是用于降维的典型方法。9.多元统计分析中，哪些统计量可以用于衡量变量之间的相关性（）A.协方差B.相关系数C.偏相关系数D.距离E.共同度答案：ABC解析：衡量变量之间相关性的统计量主要有协方差（A），相关系数（B）和偏相关系数（C）。协方差衡量两个随机变量共同变异的方向和程度，相关系数是协方差标准化后的结果，表示线性相关强度和方向，偏相关系数是在控制其他变量的情况下，衡量两个变量之间相关程度的统计量。距离（D）是衡量样本点之间或样本点与总体数据中心点之间差异或距离的统计量，不直接衡量变量间的相关性。共同度（E）是衡量因子解释原始变量方差的统计量，与变量间的相关性有间接联系，但不是直接衡量相关性的指标。10.多元统计分析中，哪些方法涉及分类或分组（）A.聚类分析B.判别分析C.主成分分析D.逻辑回归E.对应分析答案：ABDE解析：涉及分类或分组的多元统计方法包括聚类分析（A），它是无监督学习方法，目的是将数据点分组；判别分析（B），是有监督学习方法，目的是根据已知类别对新的样本进行分类；逻辑回归（D），也是有监督学习方法，常用于二分类或多分类问题；对应分析（E），通过分析两个分类变量的关系来揭示潜在的分组结构。主成分分析（C）是一种降维方法，其目的是生成新的综合变量，不涉及对原始数据进行分组或分类。11.下列哪些属于主成分分析的优点（）A.可以降低数据的维度B.可以消除变量之间的多重共线性C.可以对原始变量进行标准化D.可以解释大部分的方差E.可以揭示变量之间的线性关系答案：ABD解析：主成分分析的主要优点包括降低数据的维度（A），使得数据更容易处理和分析；通过将原始变量线性组合成新的主成分，可以消除变量之间的多重共线性（B），从而适用于后续需要回归分析等方法；主成分分析通常要求对数据进行标准化处理（C），以保证每个变量具有相同的尺度，这是其计算步骤的一部分，但不是其主要目的；主成分分析的目标是生成的主成分能够解释原始数据的大部分方差（D），从而保留关键信息。虽然主成分分析的结果可以揭示变量之间的线性关系（E），但这并不是其主要目的，其主要目的是降维和解释方差。12.因子分析中，常用的旋转方法有哪些（）A.正交旋转B.非正交旋转C.Varimax旋转D.Promax旋转E.Quartimax旋转答案：ABCE解析：因子旋转的目的是调整因子结构，使因子更容易解释。旋转方法主要分为两大类：正交旋转（A）和非正交旋转（B）。正交旋转（A）保持因子之间的正交性（不相关），常见的有Varimax旋转（C）和Quartimax旋转（E），Varimax旋转旨在最大化因子内部变量的方差，Quartimax旋转旨在最大化因子之间的方差。Promax旋转（D）是一种斜交旋转方法，属于非正交旋转的一种，允许因子之间存在相关性。因此，常用的旋转方法包括正交旋转、非正交旋转、Varimax旋转和Quartimax旋转。13.聚类分析中，常用的距离度量有哪些（）A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.切比雪夫距离D.马氏距离E.兰德距离答案：ABCD解析：聚类分析中，距离是衡量样本之间相似性的重要指标。常用的距离度量包括欧氏距离（A），曼哈顿距离（B），切比雪夫距离（C），以及马氏距离（D）。这些距离度量各有特点，适用于不同的数据类型和分布假设。兰德距离（Randdistance）通常用于衡量聚类结果的相似性，而不是衡量样本之间的距离，因此不属于常用的样本距离度量。14.判别分析中，常用的判别方法有哪些（）A.费希尔判别B.贝叶斯判别C.线性判别分析D.逐步判别E.距离判别答案：ABCE解析：判别分析是用于判断样本属于哪个已知总体的统计方法。常用的判别方法包括费希尔判别（A），贝叶斯判别（B），线性判别分析（C），以及距离判别（E）。费希尔判别和线性判别分析是最基本的两种线性判别方法。逐步判别（D）通常是指逐步选择最优判别变量的过程或方法，而不是一种独立的判别函数形式，它可能结合上述方法进行。因此，常用的判别方法主要包括费希尔判别、贝叶斯判别、线性判别分析和距离判别。15.回归分析中，常用的回归模型有哪些（）A.线性回归模型B.逻辑回归模型C.多项式回归模型D.逐步回归模型E.时间序列回归模型答案：ABCE解析：回归分析是研究变量之间相关关系，并建立数学模型的方法。常用的回归模型包括线性回归模型（A），逻辑回归模型（B），多项式回归模型（C），以及时间序列回归模型（E）。这些模型根据自变量和因变量的类型、关系形式以及是否考虑时间序列特性等不同而有所区别。逐步回归模型（D）是回归建模过程中的变量选择方法，而不是一种独立的模型类型，它可以在上述模型中选择自变量。16.对应分析的应用领域有哪些（）A.市场研究B.社会学调查C.生物学分类D.文本分析E.教育评估答案：ABCD解析：对应分析是一种分析两个分类变量之间关联性的多元统计方法，它能够揭示行变量和列变量之间潜在的对应关系。由于其特点，对应分析在多个领域有广泛应用，包括市场研究（A），例如分析消费者的购买习惯与人口统计特征之间的关系；社会学调查（B），例如分析职业与教育水平之间的关系；生物学分类（C），例如分析不同物种的栖息地与食物来源之间的关系；以及文本分析（D），例如分析文档的主题与作者之间的关系。教育评估（E）虽然也可能涉及分类数据，但对应分析不是其最常用的方法之一。17.非参数统计方法具有哪些特点（）A.对数据的分布假设较少B.适用于小样本数据C.不受异常值影响较大D.可以处理定性数据E.计算相对复杂答案：ABCD解析：非参数统计方法是一类不需要对数据分布做出严格假设的统计方法。其主要特点包括对数据的分布假设较少（A），因此适用范围广；尤其适用于小样本数据（B），因为很多非参数检验在小样本下的效果优于参数检验；由于不依赖分布假设，通常对异常值的影响较小（C），结果更稳健；可以处理定性数据（分类数据）和顺序数据（D），这是其一大优势。相比之下，选项E通常不正确，许多非参数检验的计算过程可能比相应的参数检验更简单或更直观。18.多元统计分析中，哪些方法可以用于降维（）A.主成分分析B.因子分析C.线性判别分析D.逐步回归E.对应分析答案：AB解析：降维是指将多个变量减少为少数几个综合变量，同时保留大部分原始数据信息的方法。主成分分析（A）和因子分析（B）都是专门用于降维的多元统计方法。线性判别分析（C）的主要目的是实现类间分离最大化，虽然也涉及投影，但其本质是分类导向，而非纯粹的降维。逐步回归（D）是选择自变量的过程，可能减少变量的数量，但其主要目的是建立预测模型，而非降维本身。对应分析（E）主要用于分析两个分类变量间的关联，虽然也进行降维，但不是其主要目的。因此，主成分分析和因子分析是用于降维的典型方法。19.多元统计分析中，哪些统计量可以用于衡量变量之间的相关性（）A.协方差B.相关系数C.偏相关系数D.距离E.共同度答案：ABC解析：衡量变量之间相关性的统计量主要有协方差（A），相关系数（B）和偏相关系数（C）。协方差衡量两个随机变量共同变异的方向和程度，相关系数是协方差标准化后的结果，表示线性相关强度和方向，偏相关系数是在控制其他变量的情况下，衡量两个变量之间相关程度的统计量。距离（D）是衡量样本点之间或样本点与总体数据中心点之间差异或距离的统计量，不直接衡量变量间的相关性。共同度（E）是衡量因子解释原始变量方差的统计量，与变量间的相关性有间接联系，但不是直接衡量相关性的指标。20.多元统计分析中，哪些方法涉及分类或分组（）A.聚类分析B.判别分析C.主成分分析D.逻辑回归E.对应分析答案：ABDE解析：涉及分类或分组的多元统计方法包括聚类分析（A），它是无监督学习方法，目的是将数据点分组；判别分析（B），是有监督学习方法，目的是根据已知类别对新的样本进行分类；逻辑回归（D），也是有监督学习方法，常用于二分类或多分类问题；对应分析（E），通过分析两个分类变量的关系来揭示潜在的分组结构。主成分分析（C）是一种降维方法，其目的是生成新的综合变量，不涉及对原始数据进行分组或分类。三、判断题1.主成分分析能够完全保留原始数据的信息。（）答案：错误解析：主成分分析是一种降维方法，其目的是通过线性组合原始变量生成新的主成分，以降低数据的维度。在这个过程中，为了简化数据结构，必然会丢失一部分原始数据的细节信息，尽管目标是保留尽可能多的信息（通常以解释的方差比例衡量）。因此，主成分分析不能完全保留原始数据的信息。2.因子分析中，因子载荷的绝对值越大，表示该因子与对应变量的关系越弱。（）答案：错误解析：因子分析中，因子载荷表示因子与原始变量之间的线性相关程度。因子载荷的绝对值越大，表示该因子与对应变量的关系越强，即因子对变量的解释能力越强。反之，绝对值越小，表示关系越弱。3.聚类分析的目标是使同一类内的样本尽可能相似，类与类之间的样本尽可能不同。（）答案：正确解析：聚类分析的核心思想是将相似的对象归为一类，不相似的对象分在不同的类。因此，其目标通常是使同一类内的样本（或数据点）之间的距离或相似度尽可能小（即尽可能相似），而不同类之间的样本（或数据点）之间的距离或相似度尽可能大（即尽可能不同）。4.判别分析是一种有监督的学习方法。（）答案：正确解析：判别分析是多元统计分析中的一种方法，其目的是根据已知的样本所属类别，建立一个或多个判别函数，用以判断新的样本属于哪个类别。由于该方法需要利用已标记类别的数据进行模型建立，因此属于有监督学习方法。5.逻辑回归模型适用于处理连续型因变量。（）答案：错误解析：逻辑回归模型是一种用于分析分类变量与一个或多个自变量之间关系的统计模型，其因变量通常是二分类的（例如，成功/失败，是/否），或者是多分类的（需要特殊形式或扩展）。它不适用于处理连续型因变量，对于连续型因变量，通常采用线性回归等模型。6.对应分析只能处理两个分类变量。（）答案：错误解析：对应分析（对应性分析）主要用于分析两组分类变量之间的关联性，即同时考虑行变量和列变量的分类信息。例如，分析消费者的性别（行）与他们偏好的产品类型（列）之间的关系。虽然最基础的形式是处理两组，但通过扩展方法，也可以分析涉及更多分类维度的情况。7.非参数统计方法不依赖于数据的分布形态。（）答案：正确解析：非参数统计方法的特点之一就是对其所分析的数据分布形态没有严格的假设要求。它们通常基于数据的秩、频数或其他不依赖于特定分布参数的统计量进行计算，因此适用于数据分布未知或不符合参数方法假设的情况。8.时间序列分析是多元统计分析的一个分支。（）答案：正确解析：时间序列分析是统计学的一个重要分支，研究的是按时间顺序排列的数据，分析其变化规律、趋势、季节性等特征，并可能进行预测。虽然其研究对象具有时间依赖性，与通常处理静态多元观测值的多元统计分析有所不同，但时间序列分析中常常会用到多元统计分析中的思想和方法（如主成分分析、因子分析等），因此可以视为广义多元统计分析领域内与静态数据分析并列的重要研究方向。9.在多元统计分析中，协方差矩阵是对称矩阵。（）答