多元统计分析复习学习资料

第七章 主成分分析
• 1.主成分分析的定义和基本思想 • 2. 主成分的贡献率和累计贡献率 • 3.主成分分析与重叠信息 • 4.主成分分析的步骤
第八章 因子分析
• 1wenku.baidu.com 因子分析的概念和基本思想 • 2. 因子模型中公共因子、因子载荷和变量
共同度的统计意义 • 3. 因子分析的步骤 • 4. 因子旋转以及因子旋转的原因 • 5.因子得分 • 6.因子分析与主成分分析的区别与联系 • 7.SPSS输出结果的分析
第九章 对应分析
• 1.对应分析的概念、基本思想、步骤 • 2.对应分析与因子分析的关系 • 3.行剖面、列剖面、总惯量 • 4.SPSS输出结果的分析
第十章 典型相关分析
• 1. 典型相关分析的定义和基本思想 • 2.典型变量和典型相关系数 • 3. 典型相关分析的步骤 • 4. 典型权重、典型载荷、典型交叉载荷 • 4.SPSS输出结果的分析
• 考试题型 • 一、单项选择（10×1） • 二、名词解释（5×4） • 三、简答题（4×10） • 四、分析题（3×10）
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数（相关系数）
• 6. 类的特征（类的重心） • 7. 类的距离（最短距离法、最长距离法、
类平均法、重心法、离差平方和法）
• 8. 系统聚类法的基本思想 • 9. K－均值法的基本思想和步骤
第六章 判别分析
• 1. 判别分析与聚类分析的区别和联系 • 2.判别分析的定义和基本思想 • 3.距离判别的基本思想 • 4.贝叶斯(Bayes)判别的基本思想 • 5.费歇(Fisher)判别的基本思想 • 6.逐步判别法的基本思想 • 7. 判别分析的SPSS结果分析
第三章 多元正态分布及其统计推断
• 1.多元正态分布的概念 • 2. 多元正态分布的性质 • 3.假设检验的概念和步骤 • 4.两总体均值的比较 • 5.多总体均值的检验
第五章 聚类分析
• 1. 聚类分析的定义和基本思想 • 2. 变量的类型 • 3. 常见的数据变换处理 • 4. 相似性度量 • 5. 距离（明氏距离、马氏距离）、相似系
多元统计分析复习2015
第二章 多元数据的图表示法
• 1.散点图矩阵 • 2.脸谱图 定义及简单分析 • 3.雷达图定义及简单分析 • 4.轮廓图定义及简单分析
第三章 随机向量
• 1. 随机向量 • 2. 多元概率分布 • 3. 多元分布的特征指标（均值向量及性质、
协方差矩阵及性质、相关矩阵） • 4. 统计距离、采用统计距离原因