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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上 4、_, _,_。(1) 試從出發(fā)求X的第一總體主成分;(2) 試問當(dāng) 取多大時才能使第一主成分的貢獻率達95以上。1、0 2、W3(10,) 3、4、0.872 1 1.7435、T2(15,p)或(15p/(16-p))F(p,n-p)專心-專注-專業(yè)一、填空題:1、多元統(tǒng)計分析是運用 數(shù)理統(tǒng)計 方法來研究解決 多指標(biāo) 問題的理論和方法.2、回歸參數(shù)顯著性檢驗是檢驗 解釋變量 對 被解釋變量 的影響是否著.3、聚類分析就是分析如何對樣品(或變量)進行量化分類的問題。通常聚類分析分為 Q型 聚類和 R型 聚類。4、相應(yīng)分析的主要目的是尋求列聯(lián)表 行因素A 和 列因
2、素B 的基本分析特征和它們的最優(yōu)聯(lián)立表示。5、因子分析把每個原始變量分解為兩部分因素:一部分為 公共因子 ,另一部分為 特殊因子 。6、若=1,2,3.n且相互獨立,則樣本均值向量服從的分布為_N(,/n)_。二、簡答1、簡述典型變量與典型相關(guān)系數(shù)的概念,并說明典型相關(guān)分析的基本思想。在每組變量中找出變量的線性組合,使得兩組的線性組合之間具有最大的相關(guān)系數(shù)。選取和最初挑選的這對線性組合不相關(guān)的線性組合,使其配對,并選取相關(guān)系數(shù)最大的一對,如此下去直到兩組之間的相關(guān)性被提取完畢為止。被選出的線性組合配對稱為典型變量,它們的相關(guān)系數(shù)稱為典型相關(guān)系數(shù)。2、簡述相應(yīng)分析的基本思想。相應(yīng)分析,是指對兩個
3、定性變量的多種水平進行分析。設(shè)有兩組因素A和B,其中因素A包含r個水平,因素B包含c個水平。對這兩組因素作隨機抽樣調(diào)查,得到一個rc的二維列聯(lián)表,記為 。要尋求列聯(lián)表列因素A和行因素B的基本分析特征和最優(yōu)列聯(lián)表示。相應(yīng)分析即是通過列聯(lián)表的轉(zhuǎn)換,使得因素A 和因素B具有對等性,從而用相同的因子軸同時描述兩個因素各個水平的情況。把兩個因素的各個水平的狀況同時反映到具有相同坐標(biāo)軸的因子平面上,從而得到因素A、B的聯(lián)系。3、簡述費希爾判別法的基本思想。從k個總體中抽取具有p個指標(biāo)的樣品觀測數(shù)據(jù),借助方差分析的思想構(gòu)造一個線性判別函數(shù)系數(shù):確定的原則是使得總體之間區(qū)別最大,而使每個總體內(nèi)部的離差最小。將
4、新樣品的p個指標(biāo)值代入線性判別函數(shù)式中求出 值,然后根據(jù)判別一定的規(guī)則,就可以判別新的樣品屬于哪個總體。5、簡述多元統(tǒng)計分析中協(xié)差陣檢驗的步驟第一,提出待檢驗的假設(shè) 和H1;第二,給出檢驗的統(tǒng)計量及其服從的分布;第三,給定檢驗水平,查統(tǒng)計量的分布表,確定相應(yīng)的臨界值,從而得到否定域;第四,根據(jù)樣本觀測值計算出統(tǒng)計量的值,看是否落入否定域中,以便對待判假設(shè)做出決策(拒絕或接受)。協(xié)差陣的檢驗檢驗 檢驗 統(tǒng)計量6、在進行系統(tǒng)聚類分析時,不同的類間距離計算方法有何區(qū)別?請舉例說明。設(shè)dij表示樣品Xi與Xj之間距離,用Dij表示類Gi與Gj之間的距離。(1). 最短距離法(2)最長距離法(3)中間距
5、離法其中(4)重心法 (5)類平均法 (6)可變類平均法 其中b是可變的且b <1(7)可變法 其中b是可變的且b <1(8)離差平方和法 7、比較主成分分析與因子分析的異同點。相同點:兩種分析方法都是一種降維、簡化數(shù)據(jù)的技術(shù)。兩種分析的求解過程是類似的,都是從一個協(xié)方差陣出發(fā),利用特征值、特征向量求解。因子分析可以說是主成分分析的姐妹篇,將主成分分析向前推進一步便導(dǎo)致因子分析。因子分析也可以說成是主成分分析的逆問題。如果說主成分分析是將原指標(biāo)綜合、歸納,那么因子分析可以說是將原指標(biāo)給予分解、演繹。 主要區(qū)別是:主成分分析本質(zhì)上是一種線性變換,將原始坐標(biāo)變換到變異程度大的方向上為止,突出數(shù)據(jù)變異的方向,歸納重要信息。而因子分析是從顯在變量去提煉潛在因子的過程。此外,主成分分析不需要構(gòu)造分析模型而因子分析要構(gòu)造因子模型。 9、進行相應(yīng)分析時在對因素A和因素B進行相應(yīng)分析之前沒
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