1、1)2)3)4)5)6)7)8)9)多元統計分析模擬試題（兩套：每套含填空、判斷各二十道）判別分析常用的判別方法有距離判別法、貝葉斯判別法、費歇判別法、逐步判別法。Q型聚類分析是對 樣品 的分類,R型聚類分析是對 變量_的分類。主成分分析中可以利用協 方差矩陣和相關矩陣求解主成分。因子分析中對于因子載荷的求解最常用的方法是 主成分法、主軸因子法、極大似然法聚類分析包括系統聚類法、模糊聚類分析、K-均值聚類分析分組數據的Logistic回歸存在異方差性，需要采用加權最小二乘估計誤差項的路徑系數可由多元回歸的決定系數算出，他們之間的關系為?="?- ?最短距離法適用于條形的類，最長距離法

2、適用于 橢圓形的類。主成分分析是利用 隆維的思想，在損失很少的信息前提下，把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。10）在進行主成分分析時，我們認為所取的 m（ mvp,p為所有的主成分）個主成分的累積貢獻率達到85%以上比較合適。11）聚類分析的目的在于使類內對象的 同質性最大化和類間對象的 異質性最大化12） ?1是隨機變量，并且有？?1?（0,1），那么?12服從（卡方）分布。13）在對數線性模型中，要先將概率取對數，再分解處理，公式:? = ?=? + ? + ?TT?- , ?. ? = ?,? ? >> >14)將每個原始變量分解為兩部分因素，一部分是由所有變

3、量共同具有的少數幾個公共15)16)17)多元正態分布是一元正態分布的推廣組成的，另一部分是每個變量獨自具有的因素，即特殊因子判別分析的最基本要求是分組類型在兩組之上，每組案例的規模必須至少一個以上, 解釋變量必須是可測量的當被解釋變量是屬性變量而解釋變量是度量變量時判別分析是合適的統計分析方法18)19)20)統計距離包括歐氏距離和馬氏距離兩類多元分析的主要理論都是建立在多元正態總體基礎上的，多元正態分布是多元分析的 基礎 因子分析中，把變量表示成 各因子的線性組合，而主成分分析中，把主成分表示成 各 變量的線性組合。1)2)3)判別分析其被解釋變量為屬性變量,解釋變量是度量變量。（V）（p

4、90）4)Logistic 回歸對于自變量有要求,度量變量或者非度量變量都不可以進行回歸。（X）因子負荷量是指因子結構中原始變量與因子分析時抽取出的公共因子的相關程度。(V)(P147)主成分分析是將原來較少的指標擴充為多個新的綜合指標的多元統計方法。（X） （p24）(P220)5)在系統聚類過程中，聚合系數越大,合并的兩類差異越小。（X）(P59)6)spss只能對單變量進行正態性檢驗。(V)7)Logistic回歸中的估計參數（?0，?1，?2，？?）反應優勢比率的變化，如果?是正的，它的反對數值（指數）一定小于1。(228)8)密度函數可以是負的。（X）（p3）9)計算典型函數推導的典

5、型權重有較小的不穩定性。(X)(p205)(X) (p179)11)多兀檢驗具有概括和全面考察的特點，容易發現各指標之間的關系和差異。(X) p2512)名義尺度的指標用一些類來表示，這些類之間有等級關系，但沒有數量關系。(X)13)p43k-均值法是一種非譜系聚類法（V）p4410） 10、對應分析可以用圖形的方式提示變量之間的關系，同時也可以給出具體的統計量來度量這種相關關系，使研究者在作用對應分析時得到主觀性較強的結論。14)15)判別分析最基本要求是分組類型在兩組以上且解釋變量必須是可測量的（V）p9016)非譜系聚類法是把變量聚集成k個類的集合。（X）p6417)主成分的數目大大少于

6、原始變量的數目°（V）p11418)因子分析只能用于研究變量之間的相關關系。（X）p14319)聚類分析中的分類方法中，系統聚類法和分解法 相似（相反）。（X） P43一般而言，不同聚類方法的結果不完全相同（V）p620）聚類分析的目的就是把相似的研究對象歸類。（2） P42、填空題1.因子分析中因子載荷系數？?的統計意義是第i個變量與第j個公因子的相關系數;（?146）2.類平均法的兩種形式為組間聯結法和組內聯結法（P56）3.設 Xi X3（ , ）,i1,2,10.則W ：（Xi）W3（1Q，）（p5）4.聚類分析根據實際的需要可能有兩個方向，一是對樣品，一是對指標聚類。（P4

7、3）5.模糊聚類分析方法中對原始數據進行變換，變換方法通常有標準化變換，極差變換，對數變換（p63），6、設X N （,）,其中X （X , x ）,2 1 2則 Cov（x X , X X ）=017. 非譜系聚類法是把樣品聚集成 K個類的集合。（P64）8. 因子分析的基本思想是根據相關性大小把原始變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，而不同組間的相關性較低。（P142）9. 兩總體均值的比較問題也可分為兩總體協方差陣相等與兩總體協方差不相等兩種情形。（P25）10. 因子旋轉分為正交旋轉和斜交旋轉。（P15011. Q型聚類是指對樣品進行聚類，R型聚類是指對指標（變量）進行聚類。（4

8、2頁） 12. 一元回歸的數學模型是：y =p 0+p 1x + £，多元回歸的數學模型是: _ = B 0+P 1x1 +（43 頁）13.變量的類型按尺度劃分有間隔尺度、有序尺度、名義尺度14.判別分析是判別樣品所屬類型的一種統計方法,常用的判別方法有住巨離判別法、Fisher判別法、Bayes判別法、逐步判別法。 （80頁）15 若 A1W p（n 1，），n1P，A2W p（n2，），0,，且 A和 A相互獨立，則a1Ai A2（p nn）.。（19 頁）16.對應分析是將R型因子分析和Q型因子分析結合起來講行的統計分析方法。（170頁）17.典型相關分析是研究兩組變量之間相

9、關分析的一種多元統計方法。（194頁）18. 判別分析適用于被解釋變量是非度量變量的情形。19. 主成分分析是利用降維的思想，在損失很少信息的前提下，把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。（113頁）20. 設x，1,2 ,16是來自多元正態總體 Np（ , ），X和A分別為正態總體N p（,）的樣本均值和樣本離差陣，則T2 154(X) A 14(X)T2(15, P)或 上巳F( p,n p).'cI16 p、判斷題1、對于任何隨機向量X（X1, X2，.,X p）'來說，其協方差陣 都是對稱陣，同時總是非負定的。（T ） P52、能夠體現各個變量在變差大小上的不同，

10、以及有時存在的相關性還要求距離與各變量所用的單位無關，這種距離是歐式距離。（F ）P73、最長距離法中，選擇最 小的距離作為新類與其他類之間的距離，然后將類間距離最小的兩類進行合并，一直合并到只有一類為止。（F ）P554、當總體G1和G2為正態總體且協方差相等時，選用馬氏距離。（T ）P905、進行主成分分析的目的之一是減少變量的個數，所以一般不會去 P個主成分，而是取m（m<P個主成分。（T ）P 1196、第k個主成分Yk與原始變量Xi的相關系數（Yk，Xi）稱為因子負荷量。(T)P120cov(F)=l,7、F=（ F1，F2,Fm）（ m<p是不可觀測的變量，其均值向量E

11、（ F）=0,協方差矩陣即向量F的各分量不是相互獨立的。（F）P145(T)P2028、每個典型函數都包括一對變量，通常一個代表自變量，另一個代表因變量。9、分組數據的Logistic回歸不僅適用于大樣本的分組數據，對小樣本的未分組數據也適用。（F）P23210、一個未知參數可以由顯變量的協方差矩陣的一個或多個元素的代數函數來表達，就稱這個為參數可識別。（T）P26411、隨機向量的協方差陣一定是對稱的半正定陣。（T）P512、標準化隨機變量的協方差陣與原變量的相關系數相同。（T）P513、對應分析反應的是列變量與行變量的交叉關系。（F ） P17014、若一個隨機向量的任何邊緣分布均為正態，則它是多元正態分布。（T）p1015、特征函數描述空間的元素之間是否有關聯，而隸屬度描述了元素之間的關聯是多少。(T) p6216、非譜系聚類法是把變量聚集成 K個類的集合。（F ）