第7章判别分析

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SPSS_16_实用教程习题答案

SPSS_16_实⽤教程习题答案第⼀章1-1答：SPSS的运⾏⽅式有三种，分别是批处理⽅式、完全窗⼝菜单运⾏⽅式、程序运⾏⽅式。

1-2 答：与⼀般电⼦表格处理软件相⽐，SPSS的“Data V iew”窗⼝还有以下⼀些特性：（1）⼀个列对应⼀个变量，即每⼀列代表⼀个变量（V ariable）或⼀个被观测量的特征；（2）⾏是观测，即每⼀⾏代表⼀个个体、⼀个观测、⼀个样品，在SPSS中称为事件（Case）；（3）单元包含值，即每个单元包括⼀个观测中的单个变量值；（4）数据⽂件是⼀张长⽅形的⼆维表。

第⼆章2-1 答：SPSS中输⼊数据⼀般有以下三种⽅式：（1）通过⼿⼯录⼊数据；（2）可以将其他电⼦表格软件中的数据整列（⾏）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读⼊其他格式⽂件数据的⽅式输⼊数据。

2-2 答：选择“Transform”菜单的Replace Missing V alues命令，弹出Replace Missing V alues 对话框。

先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量，使之添加到“New V ariable(s)”框中，这时系统⾃动产⽣⽤于替代缺失值的新变量。

最后选择合适的替代⽅式即可。

2-3 答：选择“Data”菜单中的Weight Cases命令，出现如图2-22所⽰的Weight Cases对话框。

其中，Do not weight cases项表⽰不做加权，这可⽤于取消加权；Weight cases by 项表⽰选择1个变量做加权。

2-4 答：变量的⾃动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数，并将结果保存在⼀个新的变量中。

具体操作的过程如下：选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令，在出现的对话框中，从左边的变量列表中选择需要⾃动赋值的变量，将它添加到V ariable -> New Name框中，然后在下⾯New Name右边的⽂本框中输⼊新的变量名称，单击New Name按钮，将新的变量名添加到上⾯的框中。

计量地理学复习资料

计量地理学复习资料第⼀章绪论1、计量地理学的概念2、地理学的发展阶段古代地理学（19世纪以前）近代地理学（19世纪－20世纪50年代）现代地理学（20世纪60年代以来）3、现代地理学发展史上的计量运动⾐阿华的经济学派威斯康星的统计学派普林斯顿的社会物理学派其他……4、计量地理学的发展阶段初期：50年代末－60年代末中期：60年代末－70年代末从70年代末期开始⾄今5、计量地理学的研究对象空间与过程的研究（空间分布与演化过程）⽣态研究（PRED系统）区域研究（地域综合体）6、计量地理学与传统地理学的研究对象有什么区别？传统地理学观察、分类、⽐较、综合、描述计量地理学假说－模式化－校验－解释－结论传统地理学的研究⽅法图⽰区域地理问题——对问题的思考——资料的收集——分类和分析——地理解释——关于问题的结论——⽐较计量地理学的研究⽅法图⽰现实世界的分系统——假说——模型——检验——解释——关于现实世界的结论（可以证明假说的正确与否）——理论——模型7、计量地理学研究的主要内容分布型研究相互关系研究类型研究⽹络分析趋势⾯分析8、计量地理学研究的主要内容空间相互作⽤分析：“地理流”系统仿真研究过程模拟与预测研究空间扩散研究空间⾏为研究地理系统优化调控研究9、计量地理学的研究⽅法⽐较A、传统地理学：常⽤归纳法。

概括来⾃观察。

难以避开观察到的是特殊情况或解释者的个⼈好恶。

B、计量地理学：通过假设予以条理化；经过模式化得出数据予以检验；若成功，建⽴法则和理论，否则重新建⽴假说。

10、计量地理学的研究⽅法计量地理学的研究⽅法有：地理系统分析随机数学⽅法的应⽤地理系统模拟电⼦计算机的应⽤11、计量地理学的发展趋势计量地理学和⽣产实践的进⼀步结合建设新的地理学理论地理信息系统的建⽴计量⽅法的发展第⼆章地理数据系统1、地理数据的类型根据地理数据本⾝性质不同：定性数据和定量数据根据地理数据来源及表征系统的特征不同：社会－经济数据和环境与⾃然资源数据；空间数据：仅表⽰某⼀特定⾓度下的世界，它是指单个地段或群体地区以位置为参照的数据⼀般以坐标表⽰。

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第7章

第七章机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。

机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。

这里所说的“机器”，指的就是计算机。

现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。

7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。

环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。

影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。

更具体地说是信息的质量。

7-3 试解释机械学习的模式。

机械学习有哪些重要问题需要加以研究?机械学习是最简单的机器学习方法。

机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。

是最基本的学习过程。

任何学习系统都必须记住它们获取的知识。

在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。

要研究的问题：(1) 存储组织信息只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越快，其意义也就越大。

因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。

(2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况(3) 存储与计算之间的权衡如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。

7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。

归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。

归纳学习的一般模式为：给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。

《多元统计分析》目录

《多元统计分析》目录前言第一章基本知识﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 §1·1总体，个体与样本﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 §1·2样本数字特征与统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍6 §1·3一些统计量的分布﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍9 第二章统计推断﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍15 §2·1参数估计﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍15 §2·2假设检验﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍19 第三章方差分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍32 §3·1一个因素的方差分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍32 §3·2二个因素的方差分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍37 §3·3用方差分析进行地层对比﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍44 第四章回归分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍49 §4·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍49 §4·2回归方程的确定﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍49 §4·3相关系数及其显着性检验﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍52 §4·4回归直线的精度﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍55 §4·5多元回归分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍56 §4·6应用实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍60 第五章逐步回归分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍65 §5·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍65 §5·2“引入”和“剔除”变量的标准﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍66 §5·3矩阵变换法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍67 §5·4回归系数，复相关系数和剩余标准差的计算﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍69 §5·5逐步回归计算方法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍70§5·6实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍74 第六章趋势面分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍80 §6·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍80 §6·2图解汉趋势面分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍81 §6·3计算法趋势面分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍83 第七章判别分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍90 §7·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍90 §7·2判别变量的选择﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍91 §7·3判别函数﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍92 §7·4判别方法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍96 §7·5多类判别分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍104 第八章逐步判别分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍110 §8·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍110 §8·2变量的判别能力与“引入”变量的统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍110 §8·3矩阵变换与“剔除”变量的统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍113 §8·4计算步聚与实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍115 第九章聚类分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 125 §9·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍125 §9·2数据的规格化（标准化）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍125 §9·3相似性统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍126 §9·4聚类分析方法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍131 §9·5实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍134 §9·6最优分割法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍134 第十章因子分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍142 §10·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍142 §10·2因子的几何意义﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍143 §10·3因子模型﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍145§10·4初始因子载荷矩阵的求法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍147 §10·5方差极大旋围﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍152 §10·6计算步聚﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍156 §10·7实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍157 附录﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍162 附录1标准正态分布函数量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍162 附录2正态分布临界值u a表﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍164 附录3t分布临界值t a表﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍165 附录4（a）F分布临界值Fa表（a=0·1）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍附录4（b）F分布临界值Fa表 (a=0·05) ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍附表4（c）F分布临界值Fa表（a=0·01）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍附表5 x2分布临界值xa2表﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍第一章基本知识§1·1总体、个体与样本总体（母体）、个体一（样本点）和样本（子样）是统计分析中常用的名词。

多元统计分析课后练习答案

2 p
1
2 1
1
Σ1
2 2
1
2 p
则 f ( x1,..., xp )
p
1
Σ
2
22 12
2 p
1/2
exp
1 (x
μ) Σ1
2
1
2 1
1
2 2
( x μ)
1
2 p
p
1
12
2
1
p exp
1 (x1 1 )2
2
2 1
1 ( x2 2
3) 2
2 2
...
1 (xp 2
p )2
2 p
p
1
exp
i1 i 2
( xi
计算：边远及少数民族聚居区社会经济发展水平的指标数据 .xls
T 2 =9* (-2003.23 2.25 -1006.11 2.71 12.01)*s^-1* (-2003.23 2.25
-1006.11 2.71 12.01)’=9*50.11793817=451,06144353 F 统计量 =45.2>6.2 拒绝零假设，边缘及少数民族聚居区的社会经济发展水平与全国平均水平有显著差异。
4、什么是逐步判别分析？答：具有筛选变量能力的判别方法称为逐步判别分析法。逐步判别分析法就是先从所有因子中挑选一个具有最显著判别能力的因子，然后再挑选第二个因子，这因子是在第一因子的基础上具有最显著判别能力的因子，即第一个和第二个因子联合起来有显著判别能力的因子；接着挑选第三个因子，这因子是在第一、第二因子的基础上具有最显著判别能力的因子。由于因子之间的相互关系，当引进了新的因子之后，会使原来已引入的因子失去显著判别能力。因此，在引入第三个因子之后就要先检验已经引入的因子是否还具有显著判别能力，如果有就要剔除这个不显著的因子；接着再继续引入，直到再没有显著能力的因子可剔除为止，最后利用已选中的变量建立判别函数。

第七章__Altman_Z计分模型

第1组（破产企业）
33
24 （72%）
第2组（非破产企业）
33
2 （6%）
31 （94%）
注：总体分辨的准确性为83%
三．ZETA信用风险模型
1977年，Altman等对原始的Z计分模型扩展，建立了第二代模型。其目的是创建一种能够明确反映公司破产问题研究的最新进展的度量指标。同时，该模型还对从前模型构建中采用的统计判别技术进行了修正与精练。
1 两个总体的Fisher判别法
Fisher的思想是：变换多元观测X值到一元观测Y，使得从整体π1和π2 产生的Y1和Y2尽可能的分离开，为方便起见，设Y为X的线形组合， Fisher的方法是选样X的线形组合使得来自两个总体的均值U1y和 U2y的距离相对于Y的变差达到最大。
判别函数
Altman 选取33个样本。得到如下判别函数
（二）计分模型和ZETA模型的使用范围
Z模型和ZETA模型已经被应用于以下不同领域 1．信用政策 2．信用评级。随着借款者信用质量的提高或下降，这些模型能够为金融机构提供预警系统。 3．放贷。这些模型所提供的风险评估方法成本低而且速度快。 4．证券化。由于他们提供了可靠而一致的信用语言，这些模型能够促进商业信贷的分层和结构化以实现证券化。实际上这些模型是迎接90年代以后信用市场所面临的挑战的有效而严肃的方法。
4。七变量模型
ZETA模型的度量由原来的5个增加到7个。分别是 X1：资产报酬率 X2：收入的稳定性采用5-10年的收入标准差 X3：债务偿还。通常采用利息保障系数 X4：积累盈利采用存收益度量 X5：流动比率 X6：资本化率：可用普通股权益与总资本之比衡量，普通股权益采用5年内股票平均市值。 X7：规模：可采用公司总资产的对数形式来度量

spss统计分析及应用教程-第7章聚类分析与判断分析

（5）单击“绘制”功能按钮，出现如图的对话框。 • “龙骨图”，选择此项输出反映聚类结构的龙骨图。 •“冰柱”选项定义显示冰状图的类别数，“所有聚类”选项表示显示全部聚类结果的冰状图。“聚类的指定全距”，限制聚类解范围，在下面的 “开始聚类”，“停止聚类”，“排序标准”后的三个小框中分别输入三个正整数值m，n，k（m≤n，k≤n），表示从最小聚类解m开始，以增量k为步长，到最大聚类解n为止，显示冰柱图。“无”选项表示不显示冰状图。
实验结果和分析
案例处理汇总
聚类表
聚类表
第一列“阶”，聚类阶段，表示聚类过程中的步数，本案例一共聚类29此，因此共有29阶。第二列“群集组合”，表示集群1与集群2合并为一个新的类别。第三列“系数”，表示距离测度系数。第四列“首次出现阶集群”第四列“首次出现阶集群”，该列群集1或群集2 取值为0表示群集1或群集2为各案；群集 1或群集2取值不为0表示群集1或群集2为类群而不是各案。第五列“下一阶”，表示此阶合并后的类在下一次聚类出现在哪一阶。如本例中第一行为15，表示个案9和个案19合并后的类将出现在第15阶。
③“标注各案”中选入具有唯一标识作用的变量以标注出case。本案例选择order变量。 ④“分群”下选择“各案”选项，表示对各案进行系统聚类，选择“变量”选项，表示对变量进行聚类分析。本案例选择 “各案”选项。 ⑤“输出”选项下有两个单选项：“统计量”、“图”。选择 “统计量”选项，右上角“统计量”功能按钮置亮；选择“图” 选项，“绘制”功能按钮置亮。
为了对样品进行分类，首先要引进表示样品之间的相似或关联程度的度量，称为聚类统计量。常用的聚类统计量有三种：匹配系数、距离、相似系数
1
匹配系数

医学统计学(高级篇)智慧树知到答案章节测试2023年山西医科大学

第一章测试1.四组均数比较的方差分析，其备择假设H1应为（）。

A:至少有两个样本均数不等B:C:D:各总体均数不全相等E:任两个总体均数间有差别答案:D2.随机区组设计的方差分析中，ν配伍等于（）。

A:ν总-ν处理-ν误差B:ν总-ν处理+ν误差C:ν总-ν误差D:ν总+ν处理+ν误差E:ν总-ν处理答案:A3.当自由度（ν1, ν2）及检验水准α都相同时，方差分析的界值比方差齐性检验的界值（）。

A:小B:不一定C:大D:相等答案:A4.完全随机设计方差分析的检验假设是（）。

A:各处理组样本均数相等B:各处理组样本均数不相等C:各处理组总体均数相等D:各处理组总体均数不相等答案:C5.关于方差分析，下列说法正确的是（）。

A:只要是定量资料，均能选用方差分析B:方差分析只能用于多组定量资料均数的比较C:只要各组例数相等，定量资料均数的比较可采用随机区组设计方差分析D:方差分析的基本思想是将数据均方与自由度进行分解E:方差分析可适用于多组正态且等方差的定量资料均数比较答案:E6.当组数等于2时，对于同一资料，方差分析结果与t检验结果相比（）。

A:方差分析结果更为准确B:t检验结果更为准确C:两者结果可能出现矛盾D:完全等价且答案:D7.完全随机设计、随机区组设计的SS和及自由度各分解为几部分（）。

A:2，2B:2，3C:2，4D:3，3答案:B8.完全随机设计方差分析中，组间均方主要反映（）。

A:处理因素的作用B:系统误差的影响C:抽样误差大小D:n个数据的离散程度E:随机误差的影响答案:A9.三组以上某实验室指标观测数据服从正态分布且满足参数检验的应用条件。

任两组分别进行多次t检验代替方差分析，将会（）。

A:使均数相差更为显著B:明显增大犯I型错误的概率C:使结论更加具体D:明显增大犯II型错误的概率E:使均数的代表性更好答案:B10.在完全随机设计的方差分析中，必然有（）。

A:MS组间＞ MS组内B:MS总 = MS组间 + MS组内C:SS总= SS组间 + SS组内D:MS组间＜ MS组内E:SS组内＜ SS组间答案:C第二章测试1.2×2析因试验设计表述正确的是（）。

多元统计思考题及答案

《多元统计分析思考题》第一章回归分析1、回归分析是怎样的一种统计方法，用来解决什么问题？答：回归分析作为统计学的一个重要分支，基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，用来分析数据的内在规律，解决预报、控制方面的问题。

2、线性回归模型中线性关系指的是什么变量之间的关系？自变量与因变量之间一定是线性关系形式才能做线性回归吗？为什么？答：线性关系是用来描述自变量x 与因变量y 的关系；但是反过来如果自变量与因变量不一定要满足线性关系才能做回归，原因是回归方程只是一种拟合方法，如果自变量和因变量存在近似线性关系也可以做线性回归分析。

3、实际应用中，如何设定回归方程的形式？答：通常分为一元线性回归和多元线性回归，随机变量y 受到p 个非随机因素x1、x2、x3……xp 和随机因素Ɛ的影响，形式为：011p p y x x βββε=++⋅⋅⋅++01p βββ⋅⋅⋅是p+1个未知参数，ε是随机误差，这就是回归方程的设定形式。

4、多元线性回归理论模型中，每个系数（偏回归系数）的含义是什么？答：偏回归系数01p βββ⋅⋅⋅是p+1个未知参数，反映的是各个自变量对随机变量的影响程度。

5、经验回归模型中，参数是如何确定的？有哪些评判参数估计的统计标准？最小二乘估计法有哪些统计性质？要想获得理想的参数估计值，需要注意一些什么问题？答：经验回归方程中参数是由最小二乘法来来估计的；评判标准有：普通最小二乘法、岭回归、主成分分析、偏最小二乘法等；最小二乘法估计的统计性质:其选择参数满足正规方程组，（1）选择参数01ˆˆββ分别是模型参数01ββ的无偏估计，期望等于模型参数；（2）选择参数是随机变量y的线性函数要想获得理想的参数估计，必须注意由于方差的大小表示随机变量取值的波动性大小，因此自变量的波动性能够影响回归系数的波动性，要想使参数估计稳定性好，必须尽量分散地取自变量并使样本个数尽可能大。

6、理论回归模型中的随机误差项的实际意义是什么？为什么要在回归模型中加入随机误差项？建立回归模型时，对随机误差项作了哪些假定？这些假定的实际意义是什么？答：随机误差项Ɛ的引入使得变量之间的关系描述为一个随机方程，由于因变量y很难用有限个因素进行准确描述说明，故其代表了人们的认识局限而没有考虑到的偶然因素。

应用多元统计分析课后答案-朱建平版

距离是欧几里得距离的推广。 4.2 试述判别分析的实质。答：判别分析就是希望利用已经测得的变量数据，找出一种判别函数，使得这一函数具有某种最优性质，能把属于不同类别的样本点尽可能地区别开来。设R1，R2，…，Rk是p维空间R p的k个子集，如果它们互不相交，且它们的和集为
，则称
为
的一个划分。判别分析问题实质上就是在某种意义上，以最优的性质对 p维空间
0 10 210 543 0 876 30 10 9 8 5 2 0 由上表易知
中最小元素是于是将
，，聚为一类，记为计算距离阵
0 30 63 0 85 2 0
中最小元素是 =2 于是将，聚为一类，记为计算样本距离阵
0 30 63 0
中最小元素是于是将，聚为一类，记为因此，
不同做出具体分折。实际中，聚类分析前不妨试探性地多选择几个距离公式分别进行聚类，然后对聚类分析的结果进行对比分析，以确定最合适的距离测度方法。 5.5试述K均值法与系统聚类法的异同。答：相同：K—均值法和系统聚类法一样，都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。
不同：系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果，而K—均值法只能产生指定类数的聚类结果。
0
16 0
64 16 0
中最小元素是
于是将
，
聚为一类，记为
因此，
第六章 6.1 试述主成分分析的基本思想。答：我们处理的问题多是多指标变量问题，由于多个变量之间往往存在着一定程度的相关性，人们希望能通过线性组合的方式从这些指标中尽可能快的提取信息。当第一个组合不能提取更多信息时，再考虑第二个线性组合。继续这个过程，直到提取的信息与原指标差不多时为止。这就是主成分分析的基本思想。 6.2 主成分分析的作用体现在何处？答：一般说来，在主成分分析适用的场合，用较少的主成分就可以得到

贝叶斯判别分析

i =1
给定 R 的一个划分 R = ( R1 , R2 ,
Ri ∩ R j = φ (i ≠ j , i, j = 1,2,
, Rk ) ，即 ∪ Ri =R m ，
i =1
k, k) ，由 RFra bibliotek规定的判别准
样品来自 π i 的先验概率为 qi ，属于 π j 被误判为
π i 的损失称为损失函数，记作 C (i | j ) 。
一、两个总体判别
设 π 1 、 π 2 为两个 m 维总体，其分布密度分别为
p1 ( x ) 、 p 2 ( x ) 。 x = ( x1 , x 2 ,
x m )′ 一样品，它只可能
2，1 属于哪个总体，并求出 R = ( R1 , R 2 ) 。
1 exp{− ( x − µ i ) 2 / σ i2 } i = 1,2 ，解： pi ( x) = 2 2π σ i 1 1 1 −2 2 exp{− (2 − 0) } = p1 (2) = e = 0.054 2 2π 2π 1 1 1 2 p2 (2) = exp{− (2 − 3) / 4} = e −1/ 8 = 0.176 2 2 2π 2 2π 由于 p1 ( 2) < p 2 ( 2) ，所以 2 属于 π 2 ； 1 1 −1 / 2 1 2 exp{− (1 − 0) } = p1 (1) = e = 0.242 2 2π 2π 1 −1/ 2 1 1 2 p2 (1) = − e = 0.120 exp{ (1 − 3) / 4} = 2 2 2π 2 2π p1 (1) > p 2 (1) ，所以 1 属于 π 1 。
定理 6-1 判别为
使平均损失 g ( R1 , R2 ) 达最小的 Bayes

第七章判别分析

判别分析（Discriminant Analysis ）在实际工作中，我们经常遇到分类问题。

在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识，很少用到数学。

随着科学技术的发展，产生了数值分类学。

一般地，若事先已经建立类别，则使用判别分析，若事先没有建立类别，则使用聚类分析。

判别分析在生物学、医学、地质学、石油、气象等领域得到较为广泛的应用。

（一）协方差矩阵设()μξ,是一个二维随机变量，又()()+∞<--ηηξξE E E ，则称()()ηηξξE E E --为ξ与η的协方差，记作()ηξ,Cov 。

例如，在Matlab 软件包中写一个名字为opt_cov_1的M —文件： x=[1 2 3];y=[3 2 1];cov(x,y)存盘后按F5键执行，得到结果：ans =1 -1-1 1设()n ξξξ,,,21⋅⋅⋅是n 维随机变量，定义()()i i i i ij E E E ξξξξσ--=，则称⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅nn n n n n σσσσσσσσσ212222111211 为()n ξξξ,,,21⋅⋅⋅的协方差矩阵。

（二）基本数学原理判别分析是利用原有的分类信息，得到判别函数（判别函数是这种分类的函数关系式，一般是与分类相关的若干个指标的线性关系式），然后利用该函数去判断未知样品属于哪一类。

因此，这是一个学习和预测的过程。

常用的判别分析法有距离判别法、费歇尔判别法、贝叶斯判别法等。

（1）距离判别法距离判别法有欧氏距离法和马氏距离法等。

其中，欧氏距离法比较粗糙，Matlab 软件包中采用的是马氏距离法。

假设共有n 个指标，第i 个指标共测得m 个数据（要求n m >）：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅=im i i i x x x x 21 于是，我们得到n m ⨯阶的数据矩阵()n x x x X ,,,21⋅⋅⋅=，每一行是一个样本数据。

应用多元统计分析课后习题答案详解北大高惠璇五部分习题解答公开课一等奖优质课大赛微课获奖课件

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第五章判别分析
当X
G2时,W
(X
)
~
N1
(
2
,
2 2
),
且
2
( (2)
)a
1 2
d
2
,
2 2
d2
P(1| 2)
P{W ( X )
0|
X
G2}
P{W ( X ) 2 2
0 2 } 2
P{U 1 d 2 / d} 1 (1 d ).
2
2
其中 U W ( X ) 2 ~ N (0,1). 2
D22 (x) 1.5625 ln 22 2.9488,
D32 (x) 0.25 ln1 0.25,
因样品到G1广义平方距离最小,因此将样品x=2.5
判归G1.
第6页
6
第五章判别分析
解二:利用定理5.2.1推论,计算 qt ft (x), (t 1,2,3)
当样品x=2.5时,
f1(x)
W ( X ) ( X )1( (1) (2) ), 1 ( (1) (2) ),
2 判别准则为判X G1 , 当W ( X ) 0,
判X G2 , 当W ( X ) 0, 试求错判概率P(2 |1)和P(1| 2).
解 : 记a 1 ( (1) (2) ),W ( X ) ( X )a是X的
其中W ( X ) a( X *)
( X * )1( (1) (2) ) ,
* 1 ( (1) (2) ).
2
第10页 10
第五章判别分析
5-4 设有两个正态总体G1和G2,已知(m=2)
(1)
1105, (2)

多元统计期末复习题

多元数据分析练习题第二章多元正态的参数估计一. 判断题（1）若∑∑=),,(~),,,(21μp T p N X X X X 是对角矩阵，则p X X X ,,,21 相互独立。

（）（2）多元正态分布的任何边缘分布为正态分布，反之也成立。

（）（3）对任意的随机向量T p X X X X ),,,(21 =来说，其协方差矩阵∑是对称矩阵，并且总是半正定的。

（）（4）对标准化的随机向量来说，它的协方差矩阵与原来变量的相关系数阵相同。

（）（5）若),,(~),,,(21∑=μp T p N X X X X S X ,分别为样本均值和样本协差阵，则S nX 1,分别为∑,μ的无偏估计。

（）二.计算题1. 假设随机向量TX X X X ),,(321=的协方差矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=∑9232443416，试求相关系数矩阵R 。

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=131413112141211R 2. 假设随机向量Tx x x ),(21=的协方差矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=∑20119，令212211,2x x y x x y -=+=，试求T y y y ),(21=的协方差矩阵。

⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=∑2733603.假设⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=∑5.005.05.015.0),,(~3A N X μ，其中T)1,2,1(-=μ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=∑411121112，试求Ax y =的分布。

)2224,02(2⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-N 三.证明题1.设)()2()1(,,,n X X X 是来自),(∑μp N 的随机样本，X 为样本均值。

试证明：μ=)(X E ，∑=nX D 1)(。

2.设)()2()1(,,,n X X X 是来自),(∑μp N 的随机样本，S n 11-为样本协差阵。

试证明：∑=-)11(S n E 。

3．证明：若p 维正态随机向量),,,(21'=p X X X X 的协差阵为对角矩阵，则X 的各分量是相互独立的随机变量。

2011多元统计复习指导练习题

多元统计分析部分章节知识点以及习题总结§1多元统计分析课堂讲题选择§1.1第二章:课后习题2-3(1)、2-3(2)、2-6(1)、2-6(2)、2-7（(1),(3),(5)）、2-13(1);课外补充题中的1,4(1)、4(2)、9;§1.2第三章课后习题3-6；课外补充题：总结一下单总体、两总体、多总体均值向量假设检验时不同情形下的统计量选取（作业题）。

课外补充题中的1，2，3，4，5.§1.3第五章5-2，5-4(2)；课外补充题：2，3，4，11.§1.4第六章课后题6-3；课外补充题：1；§1.5第七章课后题7-2(1)，7-2(3)，7-5；课外补充题：3；§2多元统计分析简介知识要点：•Kendall在《多元分析》一书中将多元统计分析研究内容和方法分为哪些？对应教材那些章节？•多元统计分析的起源：20C初,1988年,Wishart发表论文《多元总体样本协方差正的精确分布》代表了多元统计分析的开端。

•20世纪，多元统计分析的主要代表人物有哪些？•多元统计数据有哪些主要的图表示法？1§3多元正态分布及其参数估计知识要点：2.1随机向量–分布，边缘分布，独立性定义；–数字特征：均值向量，协方差阵，相关阵的定义和计算；–数字特征的性质：性质1–性质4（掌握内容，会用）。

2.2多元正态分布的定义和性质–定义2.2.1–性质2及其推论，（会根据性质2证明其推论），这两个结论说明了什么？–多元正态分布的密度函数（性质5）。

2.3条件分布和独立性–定理2.3.1及其推论，掌握会用！–了解条件分布。

2.4-2.5多元正态分布的参数估计–掌握多元正态总体的数字特征:样本均值、样本离差阵、样本协方差阵样本相关阵（掌握会计算）。

–掌握定理2.5.1和定理2.5.2的内容。

会求µ和Σ的极大似然估计，无偏估计。

知道均值向量的分布。