多元统计分析期末测试试题年冬
多元统计分析期末试题及答案
22121212121~(,),(,),(,),,1X N X x x x x x x ρμμμμσρ⎛⎫∑==∑=⎪⎝⎭+-1、设其中则Cov(,)=____.10312~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X μμμ='∑=--∑、设则=服从。
()1234433,492,3216___________________X x x x R -⎛⎫ ⎪'==-- ⎪ ⎪-⎝⎭=∑、设随机向量且协方差矩阵则它的相关矩阵4、__________， __________，________________。
215,1,,16(,),(,)15[4()][4()]~___________i p p X i N X A N T X A X μμμμ-=∑∑'=--、设是来自多元正态总体和分别为正态总体的样本均值和样本离差矩阵,则。
(),123设X=x x x 的相关系数矩阵通过因子分析分解为211X h =的共性方差111X σ=的方差21X g =1公因子f 对的贡献121330.93400.1280.9340.4170.8351100.4170.8940.02700.8940.44730.8350.4470.1032013R ⎛⎫- ⎪⎛⎫⎛⎫ ⎪-⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=-=-+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪ ⎪⎝⎭12332313116421(,,)~(,),(1,0,2),441,2142X x x x N x x x x x μμ-⎛⎫⎪'=∑=-∑=-- ⎪ ⎪-⎝⎭-⎛⎫+ ⎪⎝⎭、设其中试判断与是否独立？11262(90,58,16),82.0 4.310714.62108.946460.2,(5)( 115.6924)14.6210 3.17237.14.5X S μ--'=-⎛⎫ ⎪==-- ⎪ ⎪⎝⎭0、对某地区农村的名周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相关数据如下,根据以往资料,该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
多元统计分析期末试题及答案
⎛11、设X ~N 2(μ,∑),其中X =(x 1,x 2),μ=(μ1,μ2),∑=σ2⎝ρ则Cov(x 1+x 2,x 1-x 2)=____.ρ⎫1⎪⎭,2、设Xi~N 3(μ,∑),i =1,服从_________。
,10,则W=∑(X i-μ)(X i-μ)'i =110⎛4x 3)',且协方差矩阵∑= -43⎝-43⎫9-2⎪,⎪-216⎪⎭3、设随机向量X =(x1x2则它的相关矩阵R =___________________4、设X=(x1⎛1- 3 -11R = 3 2 0 ⎝31x2x3)的相关系数矩阵通过因子分析分解为,2⎫3⎪⎛0.9340⎫⎛0.128⎫⎪0.934-0.4170.835⎛⎫ ⎪ ⎪0⎪= -0.4170.894⎪ +0.027⎪⎪⎪00.8940.447⎭ ⎝ ⎪ 0.103⎪⎪⎝0.8350.447⎭⎝⎭⎪1⎪⎭X 1的共性方差h 12=__________ __________，X 1，的方差σ11=________________。
公因子f 1对X 的贡献g 12=5、设X i,i =1,,16是来自多元正态总体N p(μ,∑),X 和A 分别为正态总体N p(μ,∑)的样本均值和样本离差矩阵,则T 2=15[4(X -μ)]'A -1[4(X -μ)]~___________。
⎛16-42⎫1、设X =(x 1,x 2,x 3)~N 3(μ,∑),其中μ=(1,0,-2)',∑= -44-1⎪,⎪ 2-14⎪⎝⎭⎛x 2-x 3⎫试判断x 1+2x 3与 ⎪是否独立？x ⎝1⎭2、对某地区农村的6名2周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相关数据如下,根据以往资料,该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值μ0=(90,58,16)',现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
多元统计分析期末试题与答案解析
22121212121~(,),(,),(,),,1X N X x x x x x x ρμμμμσρ⎛⎫∑==∑=⎪⎝⎭+-1、设其中则Cov(,)=____.10312~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X μμμ='∑=--∑L 、设则=服从。
()1234433,492,3216___________________X x x x R -⎛⎫ ⎪'==-- ⎪⎪-⎝⎭=∑、设随机向量且协方差矩阵则它的相关矩阵4、__________， __________，________________。
215,1,,16(,),(,)15[4()][4()]~___________i p p X i N X A N T X A X μμμμ-=∑∑'=--L 、设是来自多元正态总体和分别为正态总体的样本均值和样本离差矩阵,则。
(),123设X=x xx 的相关系数矩阵通过因子分析分解为211X h =的共性方差111X σ=的方差21X g =1公因子f 对的贡献121330.93400.1280.9340.4170.8351100.4170.8940.02700.8940.44730.8350.4470.1032013R⎛⎫- ⎪⎛⎫⎛⎫⎪-⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=-=-+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎪⎝⎭12332313116421(,,)~(,),(1,0,2),441,2142X x x x N x x x x x μμ-⎛⎫⎪'=∑=-∑=-- ⎪ ⎪-⎝⎭-⎛⎫+ ⎪⎝⎭、设其中试判断与是否独立？11262(90,58,16),82.0 4.310714.62108.946460.2,(5)( 115.6924)14.6210 3.17237.14.5X S μ--'=-⎛⎫ ⎪==-- ⎪ ⎪⎝⎭0、对某地区农村的名周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相关数据如下,根据以往资料,该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
多元统计分析期末试题及答案
22121212121~(,),(,),(,),,1X N X x x x x x x ρμμμμσρ⎛⎫∑==∑=⎪⎝⎭+-1、设其中则Cov(,)=____.10312~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X μμμ='∑=--∑、设则=服从。
()1234433,492,3216___________________X x x x R -⎛⎫ ⎪'==-- ⎪⎪-⎝⎭=∑、设随机向量且协方差矩阵则它的相关矩阵4、__________， __________，________________。
215,1,,16(,),(,)15[4()][4()]~___________i p p X i N X A N T X A X μμμμ-=∑∑'=--、设是来自多元正态总体和分别为正态总体的样本均值和样本离差矩阵,则。
(),123设X=x x x 的相关系数矩阵通过因子分析分解为211X h =的共性方差111X σ=的方差21X g =1公因子f 对的贡献121330.93400.1280.9340.4170.8351100.4170.8940.02700.8940.44730.8350.4470.1032013R ⎛⎫- ⎪⎛⎫⎛⎫ ⎪-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=-=-+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪ ⎪⎝⎭12332313116421(,,)~(,),(1,0,2),441,2142X x x x N x x x x x μμ-⎛⎫⎪'=∑=-∑=-- ⎪ ⎪-⎝⎭-⎛⎫+ ⎪⎝⎭、设其中试判断与是否独立？11262(90,58,16),82.0 4.310714.62108.946460.2,(5)( 115.6924)14.6210 3.17237.14.5X S μ--'=-⎛⎫ ⎪==-- ⎪ ⎪⎝⎭0、对某地区农村的名周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相关数据如下,根据以往资料,该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
多元统计分析期末试题及标准答案
多元统计分析期末试题及答案作者: 日期:的样本均值和样本离差矩阵，则T 21、设 X(Xi,X2,X 』〜2(,),其中试判断人2X3与X"3是否独立？Xi15[4(X)]A 1[4( X)〕〜°16 4 2(1,0, 2),4 4 1 ,2 1 410,),i1 丄，10,则 W = (Xi)(Xi)i 1则它的相矢矩阵R八设X= Xi X2X3,的相尖系数矩阵通过因子分析分解为公因子匚对X 的贡献gj5、设Xi,i 1丄，16是来自多元正态总体Np( ,), X 和A 分别为正态总体 Np(,)N2()，其中 X(Xi,X 2), (1,2),则 Cov( Xi \2, xiX2)=服从3、设随机向量XX1 X2 X3，且协方差矩阵44 3 49 232 162、设 Xi - Na(R 11 0 32n 130.9340 417 0.8350 0 894 0.4470.934 00.417 0 8940.835 0 4470.1280 0270.103X1的共性方差hl.......... 方差2、对某地区农村的6名2周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相尖数据如下，根据以往资料，该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值。
(90,58,16), 现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
82.0 4.310714.62108.9464其中X60.2 ,(5 s)1( 115.6924)114.6210 3.17237. 376014.58.946437.376035.5936 ( 0.01,F0.01 (3, 2) 99.2, F0.01 (3,3)29.5, F0.01 (3, 4)16.7)3、设已知有两正态总体G与G,且I而其先验概率分别为q q2 0.5,误判的代价C(2|1) e4,C(112) e;3试用Bayes判别法确定样本X 属于哪一个总体？14、设X (Xi,X2,X3,X4)丁 ~ N4(0,)，协方差阵I 畀1(1)试从工出发求X的第一总体主成分;(2)试问当取多大时才能使第一主成分的贡献率达95%以上5、设X (Xi ,X2)T3Y(Y,X2)丁为标准化向量，令Z1、设随机向量X的均值向量、协方差矩阵分别为试证:E(XX) ，且其协方差阵V(Z)100000 1112010.950 212200.9510000100求其第一对典型相尖变量和它们的典型相尖系数?2、设随机向量X~N P(J,又设丫=A P X+bn,试证:丫~ N r(A b,A A)。
多元统计分析期末试题及答案
4设X=X i X 2 X 3，的相关系数矩阵通过因子分析分解为X i 的共性方差h i 2= ------------------------ i 的方差a 11 --------------------（1） 试从工出发求X 的第一总体主成分；P（2） 试问当 取多大时才能使第一主成分的贡献率达 95%以上 1、0 2、W (10，E)3、r d2 1、1 - —3 421 R =16111< 46 )4、 0.87211.7435、 T (15,卩)或(15p/(16-p) ) F (p , n-p )一、 填空题：1、 多元统计分析是运用 数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法.2、 回归参数显着性检验是检验解释变量 对 被解释变量 的影响是否着.3、 聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。
通常聚类分 析分为Q 型聚类和R 型聚类。
4、 相应分析的主要目的是寻求列联表 行因素A 和 列因素B 的基本分析特 征和它们的最优联立表示。
5、 因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为 公共因子，另一 部分为特殊因子 。
&若x （：.）L Np （ =1,2,3….n 且相互独立，则样本均值向量x 服从的分布为_X ~N （卩，工/n ）_。
二、 简答1、简述典型变量与典型相关系数的概念，并说明典型相关分析的基本思想。
在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关 系数。
选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取 相关系数最大的一对，如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。
被选 出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。
2、 简述相应分析的基本思想。
相应分析，是指对两个定性变量的多种水平进行分析。
设有两组因素A 和B ,其中因素A 包含r 个水平，因素B 包含c 个水平。
对这两组因素作随机抽样调查， 得到一个rc 的二维列联表，记为。
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1 、设 X ~ N2 ( ,), 其中 X( x1 , x 2 ),( 1 ,212 ),,1则 Cov( x1x 2 , x1x 2 )=____.102、设X i ~N 3 (,), i 1, L,10,则 W =( X i)( X i)i 1服从_________。
4433、设随机向量X x1x2x3, 且协方差矩阵 4 9 2 ,3 2 16则它的相关矩阵R___________________4、设 X= x1x2x3,的相关系数矩阵通过因子分析分解为112330.93400.1280.4171R100.4170.9340.83530.8940.8940.027 0.83500.4472010.4470.10332__________，__________，X1的共性方差 h1X1的方差11公因子 f 1对 X的贡献 g12________________。
5、设 X i , i 1,L ,16 是来自多元正态总体N p (, ), X 和 A分别为正态总体N p ( ,)的样本均值和样本离差矩阵 , 则T 215[4( X)] A 1[4( X)] ~ ___________。
1642、设( x1 , x2 , x3) ~ N3(, ),其中(1,0, 2) ,44 1 ,1X214试判断 x12 x3与x2x3是否独立？x12、对某地区农村的 6 名 2 周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相关数据如下 , 根据以往资料 , 该地区城市 2周岁男婴的这三个指标的均值0(90,58,16), 现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
82.0 4.310714.62108.9464其中 X60.2 ,(5 S ) 1( 115.6924)114.6210 3.17237. 376014.58.946437.376035.5936 (0.01,F 0.01 (3, 2)99.2, F 0.01 (3,3)29.5,F0.01 (3, 4)16.7)、设已知有两正态总体G与 G，且12，24，1211，3126219而其先验概率分别为q1q20.5,误判的代价C (2 1)4；e ,C(1 2)e试用判别法确定样本X 3属于哪一个总体？Bayes514、设X( X1 , X2 , X3 , X4 )T，协方差阵1~ N (0, ),0111(1)试从Σ出发求 X 的第一总体主成分；(2)试问当取多大时才能使第一主成分的贡献率达95％以上。
多元统计分析期末试题(卷)与答案解析
22121212121~(,),(,),(,),,1X N X x x x x x x ρμμμμσρ⎛⎫∑==∑=⎪⎝⎭+-1、设其中则Cov(,)=____.10312~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X μμμ='∑=--∑、设则=服从。
()1234433,492,3216___________________X x x x R -⎛⎫ ⎪'==-- ⎪⎪-⎝⎭=∑、设随机向量且协方差矩阵则它的相关矩阵4、__________， __________，________________。
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(),123设X=x xx 的相关系数矩阵通过因子分析分解为211X h =的共性方差111X σ=的方差21X g =1公因子f 对的贡献121330.93400.1280.9340.4170.8351100.4170.8940.02700.8940.44730.8350.4470.1032013R⎛⎫- ⎪⎛⎫⎛⎫⎪-⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=-=-+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎪⎝⎭12332313116421(,,)~(,),(1,0,2),441,2142X x x x N x x x x x μμ-⎛⎫⎪'=∑=-∑=-- ⎪ ⎪-⎝⎭-⎛⎫+ ⎪⎝⎭、设其中试判断与是否独立？11262(90,58,16),82.0 4.310714.62108.946460.2,(5)( 115.6924)14.6210 3.17237.14.5X S μ--'=-⎛⎫ ⎪==-- ⎪ ⎪⎝⎭0、对某地区农村的名周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相关数据如下,根据以往资料,该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
多元统计分析期末试题与答案
多元统计分析期末试题与答案22121212121~(,),(,),(,),,1X N X x x x x x x ρµµµµσρ∑==∑=+-1、设其中则Cov(,)=____.10312~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X µµµ='∑=--∑、设则=服从。
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多元统计分析期末试题与答案
多元统计分析期末试题与答案22121212121~(,),(,),(,),,1X N X x x x x x x ρμμμμσρ∑==∑=+-1、设其中则Cov(,)=____.10312~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X μμμ='∑=--∑、设则=服从。
()1234433,492,3216___________________X x x x R -?? ?'==-- ?-?=∑、设随机向量且协方差矩阵则它的相关矩阵4、__________， __________，________________。
215,1,,16(,),(,)15[4()][4()]~___________i p p X i N X A N T X A X μμμμ-=∑∑'=--、设是来自多元正态总体和分别为正态总体的样本均值和样本离差矩阵,则。
12332313116421(,,)~(,),(1,0,2),441,2142X x x x N x x x x x μμ-??'=∑=-∑=-- ? ?-??-??+、设其中试判断与是否独立？(),123设X=x x x 的相关系数矩阵通过因子分析分解为211X h =的共性方差111X σ=的方差21X g =1公因子f 对的贡献121330.93400.1280.9340.4170.8351100.4170.8940.02700.8940.4 4730.8350.4470.1032013R ?--?? ? ?=-=-+ ? ? ? ??? ? ? ????? ?11262(90,58,16),82.0 4.310714.62108.946460.2,(5)( 115.6924)14.6210 3.17237.14.5X S μ--'=-?? ?==-- ? 0、对某地区农村的名周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量，得相关数据如下,根据以往资料,该地区城市2周岁男婴的这三个指标的均值现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
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多元统计分析期末试题年冬
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
一、填空题
1、多元统计分析研究的内容是多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科。
2、若),2,1(),,(~)(n N X p 且相互独立，则样本均值向量X 服从的分布为)1
,
(~ n
N X p 。
3、Fisher 判别法中系数P C C C ,,,21 确定的原则是使两组间的区别最大，而使每个组内部离差最小。
4、对一个样本来说，他的轮廓图是多角折线。
5、Q 型聚类是指对_样品_进行聚类，R 型聚类是指对_指标(变量)_进行聚类。
6、因子分析中因子载荷系数ij a 的统计意义是_第i 个变量与第j 个公因子的相关系数。
7、 ),(21F F Cov 0。
8、对应分析是将 R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行的统计分析方法。
9、典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。
二、判断题
1、多元统计分析的含义。
2、协差阵是非负定矩阵，是一个对称矩阵（对角阵）。
3、均值检验时采用的检验统计量是不唯一的。
4、一个多元数据画出来的图形不是唯一的（包括轮廓图、雷达图和调和曲线图）。
5、系统聚类的原则是把距离短的样品归在相同类，距离长的样品归在不同类。
6、Bayes 判别法的基本思想是假定对研究的对象有一定的认识，常用先验概率来描述这种认识。
7、主成分的协差阵是对角阵。
8、因子分析是主成分分析两种方法的出发点都是变量的相关系数矩阵，在损失较少信息的前提下，把多个变量（这些变量之间要求存在较强的相关性，以保证能从原始变量中提取主成分）综合成少数几个综合变量来研究总体各方面信息的多元统计方法，且这少数几个综合变量所代表的信息不能重叠，即变量间不相关。
9、对应分析可分析的三个方面Q 型因子分析、R 型因子分析和样本和变量之间的分析。
三、计算题
1、设随机向量
21,X X X 的联合密度函数为：
其他
,01
0,0,8),(1212121x x x x x x x f
求X 的均值向量。
解：
2
121222
12111),()(),()(dx dx x x f x X E dx dx x x f x X E D
D
2、设抽了五个样品，每个样品只测了一个指标，它们分别是1 ,2 ,4.5 ,6 ,8。
若样本间采用明氏距离，试用最长距离法对其进行分类，要求给出聚类图。
解：样品与样品之间的明氏距离为：
02
5
.36
7
05.14505.25.30
1
05
432154
321)
0(x x x x x x x x x x D 样品最短距离是1，故把21X X 与合并为一类，计算类与类之间距离（最长距离法）得距离阵
025.3705.1505.30}
,{},{54
32154321)
1(x x x x x x x x x x D 类与类的最短距离是 1.5，故把43X X 与合并为一类，计算类与类之间距离（最长距离法）得距离阵
05.3705),{0}
,{},{},{5
432154321)
2(x x x x x x x x x x D 类与类的最短距离是 3.5，故把543},{X X X 与合并为一类，计算类与类之间距离（最长距离法）得距离
阵
07},,{0},{},,{},{5432154321)
3(x x x x x x x x x x D 分类与聚类图（略）
3、设变量123,,X X X 的相关阵为 1.000.630.450.63 1.000.35,0.450.35 1.00R R
的特征值和单位化特征向量分别为
111.96,0.63,0.59,0.51;T
l
20.68, 20.22,0.49,0.84;T
l 30.37, 30.75,0.64,0.18T
l
（1） 取公共因子个数为2，求因子载荷阵A 。
（2） 计算变量共同度2
i h 及公共因子j F 的方差贡献，并说明其统计意义。
解：因子载荷阵
68.084.096.151.068
.049.096.159.068
.022.096.163.0A 变量共同度：2
221)68.022.0()96.163.0( h =
2222)68.049.0()96.159.0( h =
2223)68.084.0()96.151.0( h =
公共因子j F 的方差贡献：
2221)96.151.0()96.159.0()96.163.0( S 2222)68.084.0()68.049.0()68.022.0( S
统计意义（略)
4、设三元总体X 的协方差阵为
600030001，从 出发，求总体主成分123,,F F F ，并求前两个主成
分的累积贡献率。
解：特征方程0|| E ，得特征根：1,3,6321
61 的特征方程：0000030005321
x x x ，得特征向量 1001u
31 的特征方程：0300000002321
x x x ，得特征向量 0102u
11 的特征方程：0500020000321 x x x ，得特征向量
0013u
31x F 22x F 13x F
前两个主成分的累积贡献率9.010
9
四、证明题
1、设三维随机向量),(~3 N X ，其中
200031014，问1X 与2X 是否独立？),(21 X X 和3X 是否
独立？为什么？
解： 因为1),cov(21 X X ，所以1X 与2X 不独立。
把协差矩阵写成分块矩阵
22211211
，),(21 X X 的协差矩阵为11 因为12321),),cov(( X X X ，而012 ，所以),(21 X X 和3X 是不相关的，而正态分布不相关与相互独
立是等价的，所以),(21 X X 和3X 是独立的。
2、设),(~),(221 N x x X ，其中
2
1 ，
112
， 试证明21X X 和21X X 相互独立。
证明：记X X X Y )1,1(211 X X X Y )1,1(212
利用性质2可知1Y ，2Y 为正态随机变量，又 011)1,1(11)1,1(),(2
2
Y Y Cov 即21X X 和21X X 相互独立。
五、应用题。