應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析試題及答案.doc_第1頁(yè)
應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析試題及答案.doc_第2頁(yè)
應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析試題及答案.doc_第3頁(yè)
應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析試題及答案.doc_第4頁(yè)
免費(fèi)預(yù)覽已結(jié)束,剩余1頁(yè)可下載查看

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、一、填空題:1、多元統(tǒng)計(jì)分析是運(yùn)用 數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來(lái)研究解決多指標(biāo) 問(wèn)題的理論 和方法.2、回歸參數(shù)顯著性檢驗(yàn)是檢驗(yàn) 解釋變量 對(duì) 被解釋變量 的影響是否著.3、聚類分析就是分析如何對(duì)樣品(或變量)進(jìn)行量化分類的問(wèn)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(gè)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x(): Np( , ), =1,2,3.n且相互獨(dú)立,則樣本均值向量X服從的分布為_(kāi)x N( , 2 /n)_o二、簡(jiǎn)答1、簡(jiǎn)述典型變量與典型相關(guān)系數(shù)的概念,并說(shuō)

2、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(duì)線性組合不相關(guān)的線性組合,使其配對(duì),并選取 相關(guān)系數(shù)最大的一對(duì),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(duì)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(jiǎn)述相應(yīng)分析的基本思想。相應(yīng)分析,是指對(duì)兩個(gè)定性變量的多種水平進(jìn)行分析。設(shè)有兩組因素 A和B, 其中因素A包含r個(gè)水平,因素B包含c個(gè)水平。對(duì)這兩組因素作隨機(jī)抽樣調(diào) 查,得到一個(gè)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(guò)列聯(lián)表的轉(zhuǎn)換

3、,使得因素A和因素B具有對(duì)等性,從而用相同的因子軸同時(shí)描述兩個(gè)因素各個(gè)水平的情 況。把兩個(gè)因素的各個(gè)水平的狀況同時(shí)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(jiǎn)述費(fèi)希爾判別法的基本思想。從k個(gè)總體中抽取具有p個(gè)指標(biāo)的樣品觀測(cè)數(shù)據(jù),借助方差分析的思想構(gòu)造一 個(gè)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(gè)總體內(nèi)部的離差最小。將新樣品的p個(gè)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(gè)總體。5、簡(jiǎn)述多元統(tǒng)計(jì)分析中協(xié)差陣檢驗(yàn)的步驟第一,提出待檢驗(yàn)的假設(shè)和H1;第二,給出檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量及其服從的分布;第三,給定檢驗(yàn)水平,查統(tǒng)計(jì)量

4、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(cè)值計(jì)算出統(tǒng)計(jì)量的值,看是否落入否定域中,以便對(duì)待判 假設(shè)做出決策(拒絕或接受)。協(xié)差陣的檢驗(yàn)檢驗(yàn)2 線np/2 .1n/2 eH0: 2 I p exp -trS S np/21 n/2 eH0: 、& I p exp -trS S 2 n檢驗(yàn) 21KL 線 H0:& L3kkk今大inp/2 c ni /2 /lcn/2pnJ2統(tǒng)計(jì)事 k n p Si/ |Sni1 1i 16、在進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析時(shí),不同的類間距離計(jì)算方法有何區(qū)別?請(qǐng)舉例說(shuō) 明。設(shè)dj表示樣品Xi與Xj之間距離,用Dj表示類Gi與G之間的距離。(1) .最短距離法

5、DjXimiXjGjdjDkrXi minj Grdj min Dkp,DkqmaxXi Gp,XjdjGq(2)最長(zhǎng)距離法DpqDkr Y max p dj maxDkp,DkqXi Gk ,Xj Gr(3)中間距離法212Dkr二 D kp21222 Dkq D pq(4)重心法Djq (XpXq)(Xp Xq)Xr -nPXp ”。)nr(5)類平均法2122Dpq dijDkrnpnq Xi Gp X j Gjnknrdi2Xi Gk Xj Gr%Dkp 3口禽nr nr(6)可變類平均法D2r (1)(npDkp nqD2q)D2qnrnr其中是可變的且1(7)可變法Dkr1一 (D

6、kpD2q)Dpq 其中是可變的且1(8)離差平方和法ntSt(Xit Xt)(XitXt)112% np 2 nq 2nk 2D2p D2q D2k D2DkrDkpDkqDpqnr nknr %n47、比較主成分分析與因子分析的異同點(diǎn)。相同點(diǎn):兩種分析方法都是一種降維、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的技術(shù)。兩種分析的求解 過(guò)程是類似的,都是從一個(gè)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(shuō)是主成分分析的姐妹篇,將主成分分析向前推進(jìn)一步便導(dǎo)致因子分 析。因子分析也可以說(shuō)成是主成分分析的逆問(wèn)題。如果說(shuō)主成分分析是將原指 標(biāo)綜合、歸納,那么因子分析可以說(shuō)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(guò)程。止匕外,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(jìn)行相應(yīng)分析時(shí)在對(duì)因素A和

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論