多元正态分布的假设检验
多元正态分布参数的估计与假设检验-判别分析
注 共轭分布族总是针对分布中的某个参数而言的 共轭分布族总是针对分布中的某个参数而言的.
三、贝叶斯风险
1、贝叶斯风险的定义 由第一小节内容可知，给定损失函数以后， 由第一小节内容可知，给定损失函数以后，风 险函数定义为
R(d ) = inf R(d ),
* d ∈D
∀d ∈ D
则称d * ( X )为参数θ的贝叶斯估计量
注 1、贝叶斯估计是使贝叶斯风险达到最小的决策 、 函数. 函数 2、不同的先验分布，对应不同的贝叶斯估计 、不同的先验分布， 2、贝叶斯点估计的计算 平方损失下的贝叶斯估计 定理4.2 定理 设θ的先验分布为π(θ)和损失函数为 的先验分布为π θ 和损失函数为
Θ
=∫
Θ
∫
Χ
L(θ , d ( x ))q( x | θ )π(θ )dxdθ
=∫
Θ
∫θ | x )g(x )dxdθ
Θ
= ∫ g(x ){ ∫ L(θ , d ( x ))h(θ | x )dθ }dx
Χ
四 、贝叶斯估计
1、贝叶斯点估计 定义4.6 若总体 的分布函数F(x,θ)中参数θ为随机 定义 若总体X的分布函数 中参数θ 的分布函数 θ 中参数 变量， θ 为 的先验分布，若决策函数类D中存在 变量，π(θ)为θ的先验分布，若决策函数类 中存在 一个决策函数使得对决策函数类中的任一决策函数 均有
第8.2节 节
判别分析
一、先验分布和后验分布 二、共轭先验分布 三、贝叶斯风险 四、贝叶斯估计
一、先验分布与后验分布
上一章提出用风险函数衡量决策函数的好坏， 上一章提出用风险函数衡量决策函数的好坏，但 是由于风险函数为二元函数，很难进行全面比较。 是由于风险函数为二元函数，很难进行全面比较。 贝叶斯通过引入先验分布， 的指标. 贝叶斯通过引入先验分布，给出了整体比较 的指标 1、先验信息 在抽取样本之前， 在抽取样本之前，人们对所要估计的未知参数 先验信息. 所了解的信息，通常称为先验信息 所了解的信息，通常称为先验信息 例1(p121例4.6) 某学生通过物理试验来确定当地 1(p121例 的重力加速度，测得的数据为(m/s²): 的重力加速度，测得的数据为 9.80, 9.79, 9.78, 6.81, 6.80 试求当地的重力加速度. 试求当地的重力加速度
数理统计之分布的假设检验
双样本正态性检验案例
案例背景：介绍双样本正态性检验的 背景和意义
案例数据：展示双样本正态性检验的 具体数据
疾病预防：通过 对某地区人群的 统计数据进行分 析，预测该地区 未来可能出现的 疾病流行趋势， 从而采取相应的 预防措施。
药物研发：通过 假设检验方法， 对某种新药的疗 效进行评估，以 确定该药物是否 具有潜在的治疗 价值。
在工程领域的应用
质量管理和控 制：假设检验 用于确定生产 过程是否稳定， 以及产品是否 符合规格要求。
多样本正态性检 验的目的：检验 多个样本是否符 合正态分布
多样本正态性检 验的方法：采用 KolmogorovSmirnov检验、 Shapiro-Wilk 检验等方法
多样本正态性检 验的步骤：对每 个样本分别进行 正态性检验，然 后采用适当的统 计方法对多个样 本进行综合分析
多样本正态性检 验的意义：为后 续的统计分析提 供合理的前提假 设，保证分析结 果的准确性自具有相同分布的总体的假设检验方法 假设：两个样本分别来自具有相同均值和标准差的正态分布总体 检验方法：计算两个样本的均值和标准差，然后进行t检验或z检验 结果解释：如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为两个样本不具有相同的分布
多样本正态性检验
分布假设检验对于提高统计推断的准确性和可靠性具有重要意义。
分布假设检验的步骤
提出假设 构造检验统计量 确定临界值 做出决策
03 分布的假设检验方法
单样本正态性检验
定义：对一个样本是否符合正态分布进行检验的方法
多元正态分布参数的假设检验
( ) ( ) 3. 计算统计量T的具体值 T02 = n X − μ0 ′ Σ−1 X − μ0 .
4. 按规定的小概率标准α，查 χ 2分布表，得临界
值 χα2 ( p)，并作出判断: 当 T02 ≤ χα2 ( p)，接受H0，拒绝H1，即认为与没有显
著差异。 当 T02 ＞ χα2 ( p)，接受H1，拒绝H0，即认为与有显著
当p = 1时，因为，X
~
N1 ( μ1 ,
σ2
n
)
，Y
~
N1 ( μ2
,
σ2
m
)
,
且相
互独立，在，H0成立条件下，有
(X −Y) 1 + 1
t=
nm
~ t(n + m− 2)
∑ ∑ ⎡ n
⎢
(Xi
− X)2
+
m
(Yi
−Y
)2
⎤ ⎥
(n+m−2)
⎣ i=1
j=1
⎦
∑ ∑ 显然
t2 = nm
⎡ ⎢
n
Xj −X
Xj −X ′
9
武汉理工大学统计学系唐湘晋
( )( ) ∑ 在
H 0 :μ
=
μ0下, S=
X~
n
X
1 NP (μ0 , n Σ)
j -X Xj -X
′
,
~
X − μ0 ~
Wp (n −1,
NP (0,
Σ).
1 n
Σ)
j =1
故由T2分布定义知
( ) ( ) T 2 = (n −1) ⎡⎣ n X − μ0 ⎤⎦′ S−1 ⎡⎣ n X − μ0 ⎤⎦ ~ T 2 ( p, n −1)
正态分布均值的假设检验
VS
详细描述
在单样本均值假设检验中，我们首先需要 确定一个期望的均值，然后计算样本的均 值。通过比较这两个值，我们可以判断样 本均值是否显著地偏离了期望的均值。常 用的统计量包括z分数和t分数，用于评估 样本均值与已知期望值之间的差异是否具 有统计学上的显著性。
双样本均值的假设检验
总结词
双样本均值的假设检验是检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
在双样本均值假设检验中，我们需要比较两个独立样本的均值。通过计算两组样本的均值，并比较这两个值，我 们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。常用的统计量包括t检验和z分数，用于评估两个样本均值之间的 差异是否具有统计学上的显著性。
配对样本均值的假设检验
总结词
配对样本均值的假设检验是检验两个相关样本的均值是否存在显著差异。
Part
0（H0）
样本数据来自的总体均值等于某一固 定值。
备择假设（H1）
样本数据来自的总体均值不等于该固 定值。
选择合适的检验统计量
• 常用的检验统计量有t统计量、Z统计量等，根据具体情况选择合适的统计量。
确定显著性水平
• 显著性水平（α）：在假设检验中，原假设为真但被拒绝 的概率，通常取值在0.01至0.05之间。
正态分布在统计学中的重要性
基础性
正态分布是统计学中最重要的概 率分布之一，许多统计方法和理 论都基于正态分布。
广泛应用性
正态分布在自然和社会科学领域 都有广泛的应用，如生物学、医 学、经济学、心理学等。
理论依据
正态分布在统计学中提供了理论 依据，许多统计推断和决策方法 都基于正态分布的性质和假设。
1 2
判断假设是否成立
通过假设检验，可以判断一个假设是否成立，从 而为进一步的研究或决策提供依据。
正态分布的假设检验方法
正态分布的假设检验方法正态分布的假设检验方法假设检验是统计学中一种重要的方法，用于确定数据样本是否支持某个假设。
正态分布的假设检验方法是一种常用的假设检验方法，用于检验数据是否符合正态分布。
正态分布是统计学中最重要的概率分布之一，也是自然界中许多现象的模型。
正态分布的特点是均值和标准差唯一确定，呈钟形对称分布。
在实际应用中，我们常常需要通过样本数据来判断总体是否符合正态分布。
下面将介绍正态分布的假设检验方法。
首先，我们需要明确假设检验的零假设和备择假设。
在正态分布的假设检验中，零假设通常是总体符合正态分布，备择假设则是总体不符合正态分布。
其次，我们需要选择适当的检验统计量。
在正态分布的假设检验中，常用的检验统计量有样本均值、样本方差和样本偏度等。
根据具体问题的不同，选择合适的检验统计量进行计算。
然后，我们需要确定显著性水平。
显著性水平是决定是否拒绝零假设的临界值。
通常，我们选择显著性水平为0.05或0.01，即5%或1%的显著性水平。
接下来，我们计算检验统计量的观察值。
根据样本数据，计算得到检验统计量的观察值。
然后，我们需要计算检验统计量的临界值。
根据显著性水平和自由度，查找对应的临界值。
最后，我们比较观察值和临界值。
如果观察值大于临界值，则拒绝零假设，认为数据不符合正态分布；如果观察值小于等于临界值，则接受零假设，认为数据符合正态分布。
除了以上介绍的基本方法，正态分布的假设检验还有一些常用的方法，如Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
这些方法可以在不同情况下应用，以提高假设检验的准确性和可靠性。
总结起来，正态分布的假设检验方法是一种常用的假设检验方法，用于检验数据是否符合正态分布。
通过确定零假设和备择假设、选择适当的检验统计量、确定显著性水平、计算观察值和临界值，并比较它们的大小，我们可以得出数据是否符合正态分布的结论。
在实际应用中，我们还可以借助其他的假设检验方法，如Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验，以提高假设检验的准确性和可靠性。
多元正态分布假设检验
多元正态分布假设检验1. 引言说到多元正态分布，很多人可能会觉得它像是一块难啃的骨头，复杂得让人眼花缭乱。
但其实，别怕，今天咱们就像喝茶一样，慢慢聊聊这个话题，让它变得亲切点。
多元正态分布，听起来像个高大上的数学术语，其实就代表着一种数据分布的模式。
简单来说，就是当你有多个变量的时候，这些变量的数据可以同时呈现出一种规律。
就好比，你的身高、体重和年龄，都是可以一起影响你的健康状况的。
2. 假设检验的基础2.1 什么是假设检验？假设检验，就像是你在做一个决定之前，先给自己列个清单。
你想知道某个观点是否成立，首先要提出一个“零假设”，然后再通过数据来检验它。
比如，你可能想知道一款新产品的效果是不是比旧款好，那你就先假设新产品和旧款效果一样，接着用数据来验证。
真是妙啊！2.2 多元正态分布在假设检验中的作用那么，这跟多元正态分布有什么关系呢？其实，当我们在进行假设检验时，常常会假设数据是服从某种分布的。
而多元正态分布就像是给你提供了一种“理想”的数据状态，让你可以更轻松地进行各种统计分析。
换句话说，使用多元正态分布，你可以放心大胆地进行推断，就像开车时把安全带系好一样，心里有底。
3. 如何进行多元正态分布假设检验3.1 数据的准备要进行多元正态分布假设检验，首先得准备好你的数据。
这就像做饭前，你得把食材准备齐全。
数据要足够多，还要确保没有缺失值。
就算有缺失，也可以通过一些方法来填补，但记得要小心，这可不能随便糊弄。
3.2 检验的方法接下来，咱们就进入了检验的环节。
常用的方法有ShapiroWilk检验和Bartlett检验等，这些听起来像是外星人名字的检验其实很简单。
ShapiroWilk检验主要是检查数据是否服从正态分布，而Bartlett检验则是用于检查不同组之间的方差是否相等。
通过这些检验，你就能找到数据是否符合多元正态分布的线索。
4. 结论与反思多元正态分布假设检验，乍一看似乎是个高深莫测的领域，但其实掌握了基本概念后，还是挺容易上手的。
多元正态分布及其参数估计、假设检验
协方差阵相等时，两个正态总体均值向量的检 验
协方差阵不相等时，两个正态总体均值向量的 检验
协方差阵检验 多个协差阵相等的检验
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16
均值向量和协方差阵的假设检 验时常用的统计分布
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17
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10
多元正态分布密度函数
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11
多元正态分布的数字特征
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12
多元正态分布的性质
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13
多元正态分布的参数估计
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14
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15
多元正态总体均值向量和协方 差阵的假设检验
均值向量和协方差阵的假设检验时常用的统计 分布
均值向量的假设检验
多元变量的边缘密度独立性与条件分布多元正态总体均值向量和协方差阵的假设检验多元正态总体均值向量和协方差阵的假设检验均值向量和协方差阵的假设检验时常用的统计分布协方差阵不相等时两个正态总体均值向量的检验多个协差阵相等的检验均值向量和协方差阵的假设检验时常用的统计分布均值向量的假设检验协方差阵相等时两个正态总体均值向量的检验协方差阵不相等时两个正态总体均值向量的检验多个协差阵相等的检验
28
多个协差阵相等的检验
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29
第三讲 多元正态分布及其参数估计、 假设检验
多元分布概述 多元正态分布
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1
第一节 多元分布概述
多元变量--随机向量 多元分布函数 多元分布密度 多元变量的边缘密度、独立性与条件分
布 多元变量的数字特征
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2
有关多元正态分布的均值和方差检验
多元统计分析实验报告基于spss多元正态分布均值和方差的检验院（系）：专业班级：学号姓名：指导老师：成绩：完成时间：目录基于多元正态分布均值和方差的检验 (1)一、引言 (2)二、实验目的 (2)（一）掌握正态分布均值及方差检验方法 (2)（二）熟悉运用EXCEL、SPSS软件 (2)（三）培养动手操作能力 (2)（四）学会理论知识与实践相结合 (2)三、实验环境 (2)四、实验内容 (2)五、实验过程及分析 (3)（一）实验步骤 (3)1.输入数据32.正态性检验33.均值与方差的检验44.不同分类经济发展水平的比较4（二）结果分析 (4)六、实验体会 (8)基于多元正态分布均值和方差的检验摘要多元正态分布是一种多元概率分布，在多元统计学中占有相当重要的位置。
本文采用多元统计的分析方法利用SPSS实现了均值向量和协方差阵的检验，得到各指标权重系数，从而解决验证各指标是否具有显著性差异的问题。
关键词：多元正态分布，假设检验，显著差异，SPSS一、引言在基础统计学中，随机变量的正态分布在理论和实际应用中都有着重要的地位。
同样，在多元统计学中，多元正态分布也占有相当重要的位置。
原因是许多实际问题研究中的随机变量确实遵守或近似遵从多元正态分布；对于多元正态分布，已有一整套统计推断方法，并且可以得到许多完整的结果。
二、实验目的（一）掌握正态分布均值及方差检验方法（二）熟悉运用EXCEL、SPSS软件（三）培养动手操作能力（四）学会理论知识与实践相结合三、实验环境MS Excel 2016 、SPSS 21.0四、实验内容现选取内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、宁夏、新疆、甘肃和青海等9个内陆边远省区。
选取人均GDP、第三产业比重、人均消费支出、人口自然增长率及文盲半文盲人口占15岁以上人口的比例等5项能够较好地说明各地区社会经济发展水平的指标，验证边远地区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无显著差异。
正态分布总体的区间估计与假设检验汇总表
（单侧检验）
2
(n
1)S 2
2 0
～2n1
2
2 /2
n
1
或
2
2 1- / 2
n 1
2 2 n 1
2
≥
2 0
2
<
2 0
（单侧检验）
2
2 1-
n
1
2. 两个正态总体均值及方差的假设检验表(显著性水平 α)
条件 原假设 H0 备择假设 H1
检验统计量
拒绝域
12
，
2 2
已知
1 =2 1 2 1 2
1 2
1 2
（单侧检验）
SW
(n1 1)S12 (n2 1)S22 n1 n2 2
T < - t (n1 n2 2)
1，2
未知
2 1
=
2 2
2 1
≤
2 2
2 1
≠
2 2
（双侧检验）
2 1
>
2 2
（单侧检验）
F
S12 S22
～
F ( n1 - 1, n2 - 1)
F ≥ F /2 n1 1, n2 1
已知
0 / n
X
0 n
u
/2,
X
0 n
u
/2
2 未知 T X 0 ～ t(n 1) S/ n
X
S n 1
t / 2
n
1 ,
X
S n
1
t
/
2
n
1
方差 2
未知
2
(n 1)S 2
2 0
～2n1
(n 2 /
1)S 2
多元统计分析多元正态分布
因子分析可以用于数据的降维、分类和解释变量之间的复杂关系。
03
04
多元正态分布的聚类分析
K-means聚类
一种无监督的机器学习算法，通过迭代过程将数据划分为K个集群，使得每个数据点与其所在集群的中心点之间的平方距离之和最小。
总结词
K-means聚类是一种常见的聚类分析方法，其基本思想是：通过迭代过程将数据划分为K个集群，使得每个数据点与其所在集群的中心点之间的平方距离之和最小。具体步骤包括：随机选择K个中心点，将每个数据点分配给最近的中心点所在的集群，然后重新计算每个集群的中心点，并重复此过程直到中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数。
定义与性质
性质
定义
均值向量
描述多元正态分布的期望值，表示分布的中心位置。
协方差矩阵
描述多元正态分布的各变量之间的方差和协方差，表示分布的散布程度和变量间的相关性。
维数
描述多元正态分布中随机变量的个数，不同维数的多元正态分布具有不同的形态和性质。
多元正态分布的参数
统计分析
多元正态分布在统计分析中广泛应用，如回归分析、因子分析、聚类分析等。
KNN分类
06
多元正态分布的可视化技术
总结词
主成分分析（PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于降维和数据可视化。
总结词
PCA可视化能够揭示数据中的模式和趋势，帮助我们理解数据的内在结构和关系。
详细描述
通过将数据投影到主成分上，我们可以将高维数据可视化为一组二维或三维图形，从而更直观地观察数据的分布、中心、离群值和聚类等特征。
逻辑回归分类
VS
支持向量机（SVM）是一种有监督学习算法，用于解决分类问题。在多元正态分布的背景下，支持向量机通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。
多元正态分布参数的假设检验
2 22.74 32.56 51.49 61.39 9 22.62 32.57 51.23 61.39 16 23.02 33.05 51.48 61.44
3 22.60 32.76 51.50 61.22 10 22.67 32.67 51.64 61.50 17 23.02 32.95 51.55 61.62
5
武汉理工大学统计学系唐湘晋
一、Σ已知时单个总体均值向量的检验
设 X1, X2,…, Xn 是来自正态总体 N p ( μ , Σ ) 的样本, 考虑假设: H 0 :μ = μ 0 ,
H 1 :μ ≠ μ 0
a) p = 1 b) p > 1
U 1 )
T02 = n ( X − μ 0 )′ Σ − 1 ( X − μ 0 ) .
4
武汉理工大学统计学系唐湘晋
§3.2 多元正态分布的均值向量的检验
p维正态总体 N p (μ, Σ) 的统计推断问题，包括均 值向量的检验和均值的置信域问题。 p维正态随 机向量的每一个分量都是一元正态变量，若将p 维均值向量的检验问题化为p个一元正态的均值 检验问题，虽然可以使问题简化，但忽略了p个 分量间的互相依赖关系，常常得不出正确的结 论。
13
武汉理工大学统计学系唐湘晋
解:
⎡ X 1 ⎤ ⎡ 22.82 ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ X 2 ⎥ ⎢ 32.79 ⎥ ⎥ = X=⎢ ⎢ X 3 ⎥ ⎢ 51.45 ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ X 4 ⎥ ⎣ 61.38 ⎦ ⎢ ⎦ ⎣
1 21 V= ∑ (Xi − X)(Xi − X)′ 21 − 1 i=1 ⎡ 70.3076 ⎤ ⎢ −52.1469 ⎥ 73.5511 ⎥ =⎢ ⎢ 3.4462 −19.3637 ⎥ 90.4098 ⎢ ⎥ 1.2022 −33.6989 40.0895⎦ −6.9624 ⎣
正态分布假设检验计算过程
正态分布假设检验计算过程正态分布啊，这可是个很重要的概念呢！想象一下，就好像是一群数据在排队，它们按照一定的规律分布着。
要进行正态分布假设检验计算，咱先得搞清楚几个关键的东西。
比如说均值和标准差，这就像是队伍的中心和队伍的松散程度。
咱先收集一堆数据，这就像是把一群小伙伴召集起来。
然后呢，计算出均值，这就是找到这群小伙伴的平均水平啦。
接着算标准差，看看数据们是紧紧围绕着均值呢，还是比较分散。
然后呢，根据咱要检验的假设，来看看这些数据是不是符合正态分布的特点。
这就好比看这群小伙伴站的队形是不是比较标准。
比如说，咱假设某个事件应该符合正态分布，那就得看看实际的数据是不是真的这样。
如果数据离均值太远，那就有点奇怪啦，就好像队伍里有个小伙伴站得特别突兀。
计算过程中呢，要用到一些公式和方法，可别被这些公式吓到哦，就把它们当成是帮助我们判断的工具。
咱可以通过画个图来直观地看看数据的分布情况，这就像给这群小伙伴拍个照片，一下子就能看出来大概的样子。
要是发现数据不太对劲，那咱就得好好琢磨琢磨啦，是不是有啥特殊情况影响了它们呀。
有时候，计算过程可能会有点复杂，但别着急，一步一步来，就像走迷宫一样，慢慢就能找到出口啦。
而且哦，这正态分布假设检验计算在很多领域都很有用呢！比如在统计学里，能帮我们判断一些现象是不是正常；在科学研究中，可以验证我们的理论是不是靠谱。
你想想，如果没有这个计算过程，那我们对很多事情的理解可能就会很模糊，就像在大雾里走路一样，看不清方向。
但有了它，我们就能更清楚地了解数据背后的意义，就像有了一盏明灯，照亮我们前进的道路。
所以啊，可别小看这正态分布假设检验计算过程哦，它可是能帮我们解开很多谜团的重要工具呢！咱可得好好掌握它，让它为我们服务呀！怎么样，是不是觉得挺有意思的呀？哈哈！。
多元正态分布
混合模型
除了高斯混合模型，还有其他类 型的混合模型，如多项式混合模 型、泊松混合模型等。
扩展应用领域
多元正态分布在许多领域都有广 泛的应用，如心理学、经济学、 生物统计学等。
THANKS
感谢观看
02
联合分布的均值向量和协方差矩阵由各个分量的均 值和协方差决定。
03
当各分量之间相互独立时，其联合分布的协方差矩 阵为各分量协方差矩阵的线性组合。
04
多元正态分布的推断
参数估计
最大似然估计
01
通过最大化样本数据的似然函数来估计多元正态分布的参数，
包括均值向量和协方差矩阵。
最小二乘估计
02
将多元正态分布的均值向量作为回归系数，利用最小二乘法进
多元正态分布
• 多元正态分布概述 • 多元正态分布的参数 • 多元正态分布的性质 • 多元正态分布的推断 • 多元正态分布在统计和机器学习中的
应用 • 多元正态分布的扩展和变种
01
多元正态分布概述
定义与性质
定义
多元正态分布是多个连续随机变量的 概率分布，其概率密度函数是多元高 斯函数。
性质
多元正态分布具有旋转对称性、椭球 等高性、边缘分布的独立性和最大熵 等性质。
当其他维度固定时，该维度的边缘分 布是关于均值对称的，且方差与该维 度与其他维度的协方差成正比。
随机变量的线性变换
对于多元正态分布的随机变量，对其 进行线性变换后，新变量的分布仍然 是多元正态分布。
线性变换包括平移、旋转、缩放等， 这些变换不会改变变量的分布形态。
随机向量的联合分布
01
对于多元正态分布的随机向量，其各分量之间的联 合分布也是正态分布。
06
多元统计分析和假设检验
因子分析步骤：
因子分析
聚类分析
聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的 统计分析技术，每群内部成员彼此比较相似，聚 类分析也叫分类分析。
2.参数检验与非参数检验
假设检验的过程可以跟据变量采用的测量指标，广泛分 为参数检验和非参数检验。
检验问题可以分为两类：在已知总体分布的具体函数形 式的前提下，只是其中若干个参数未知，则称这种检验 问题为参数检验问题，否则称为非参数检验问题。
非参数检验是在总体分布情况不明时，用来检验数据资 料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。
是检验来自两个彼此独立的总体的样本均值是否 存在显著性差异；
两个样本方差相等于不等式使用的计算t值的公式 不同，因此要先对方差进行齐次性检验。SPSS的 输出，给出了方差齐次与不齐两种计算结果的t值， 和t检验显著性概率的同时，还给出了对方差齐次 性检验的F值和F检验的显著性概率。
独立样本的t检验
相关分析步骤：
相关分析
回归分析
把存在相关关系的两个或多个变量，一个或几个作为自变量， 另一个作为因变量，把它们之间不十分准确、稳定的关系 用数学方程式来表达，用自变量的值来估计、预测因变量 的值，这个过程称为回归分析。变量之间相互关联的规律 或关系称为回归关系，表达回归关系的数学方程称为回归 方程。
来生成比单个观察更容易管理的数据群组。
聚类分析步骤：
聚类分析
尺度分析步骤：
尺度分析
一个样本的柯尔摩格洛夫-斯米诺夫检验
多元正态总体的假设检验和方差分析
第 3 章多元正态总体的假设检验与方差分析从本章开始，我们开始转入多元统计方法和统计模型的学习。
统计学分析处理的对象是带有随机性的数据。
按照随机排列、重复、局部控制、正交等原则设计一个试验，通过试验结果形成样本信息（通常以数据的形式），再根据样本进行统计推断，是自然科学和工程技术领域常用的一种研究方法。
由于试验指标常为多个数量指标，故常设试验结果所形成的总体为多元正态总体，这是本章理论方法研究的出发点。
所谓统计推断就是根据从总体中观测到的部分数据对总体中我们感兴趣的未知部分作出推测，这种推测必然伴有某种程度的不确定性，需要用概率来表明其可靠程度。
统计推断的任务是“观察现象，提取信息，建立模型，作出推断”。
统计推断有参数估计和假设检验两大类问题，其统计推断目的不同。
参数估计问题回答诸如“未知参数的值有多大?”之类的问题, 而假设检验回答诸如“未知参数的值是吗?”之类的问题。
本章主要讨论多元正态总体的假设检验方法及其实际应用，我们将对一元正态总体情形作一简单回顾，然后将介绍单个总体均值的推断，两个总体均值的比较推断，多个总体均值的比较检验和协方差阵的推断等。
3.1 一元正态总体情形的回顾一、假设检验在假设检验问题中通常有两个统计假设（简称假设）, 一个作为原假设（或称零假设），另一个作为备择假设（或称对立假设），分别记为和。
1、显著性检验2为便于表述，假定考虑假设检验问题：设X1, X2，…,X n来自总体N（,）的样本,我们要检验假设3.1)原假设H。
与备择假设H i应相互排斥，两者有且只有一个正确。
备择假设的意思是，一旦否定原假设H0 ，我们就选择已准备的假设H1。
2当 已知时，用统计量 z在原假设H 。
成立下，统计量z 服从正态分布z 〜N （0 ,1），通过查表，查得N(0 ,1)的上对于检验问题（3.1.1，我们制定这样一个检验规则（简称检验）(3.2)分位点z 2。
当z z 2时，拒绝H 0 ； 当z z 2时，接受H o 。
8-2正态分布均值的假设检验
)
的情况
利用t检验法检验具有相同方差的两正态总 体均值差的假设.
设 X1, X2 ,, Xn 为来自正态总体N (1, 2 ) 的样本, Y1,Y2 ,,Yn 为来自正态总体N (2 , 2 )的
样本, 且设两样本独立. 注意两总体的方差相等.
又设 X ,Y 分别是总体的样本均值, S12 , S22是样本
因为 2 未知, 不能利用 X 0 来确定拒绝域. / n
因为 S 2 是 2 的无偏估计, 故用 S 来取代 , 即采用t X 0 来作为检验统计量.
S/ n
当观察值
t
x 0
s/ n
过分大时就拒绝H0,
拒绝域的形式为 t x 0 k . s/ n
根据第六章§2定理三知,
定理三
当H0为真时,
79.1, 81.0, 77.3, 79.1, 80.0, 78.1, 79.1, 77.3, 80.2, 82.1; 设这两个样本相互独立, 且分别来自正态总
体 N (1, 2 )和 N (2, 2 ), 1, 2, 2均为未知, 问建议的新操作方法能否提高得率? (取 0.05)
解 需要检验假设 H0 : 1 2 0, H1 : 1 2 0.
即甲、乙两台机床加工的产品直径无显著差异.
三、基于成对数据的检验( t 检验 )
从直观上看, 合理的检验法则是:
若观察值 x 与 0 的差 x 0 过分大, 即 x 0 k ,
则我们拒绝 H0 接受 H1 .
拒绝域的形式 x 0 k , ( k 待定). 由标准正态分布的分布函数 (•) 的单调性可知,
P{拒绝 H0 | H0 为真 } P0 ( x 0 k)
P 0
要检验假设 H0 : 10.5, H1 : 10.5,
正态分布的假设检验方法
正态分布的假设检验方法正态分布是一个重要的统计概念，经常用于解决各种实际问题。
不同于其它常见分布，正态分布具有非常特殊的性质，其中最突出的就是其反映了许多现实生活中的随机变量（例如人的身高、体重等）的分布类似于正态分布的情况。
随着科技与数据收集技术的不断进步，人们能够收集到越来越多的实际数据，并采用各种统计方法来分析这些数据。
在实际应用中，对于一些特定的问题，我们需要检验数据是否符合正态分布，并进而研究相关假设问题。
这需要运用到假设检验的方法，因此本文将对正态分布的假设检验方法进行详细阐述，包括其基础理论、假设设定方法、检验统计量的计算以及显著性检验的实现等。
一、基础理论正态分布是统计学中一个重要的概念，它是一个连续型概率分布，通常由两个参数μ和σ描述，其中μ是正态分布的均值，σ是正态分布的标准差。
对于一个正态分布的随机变量x ~N(μ,σ²)，它的概率密度函数可以表示为：$$ f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\mathrme^{−(x−\mu)^2/2\sigma^2} $$在实际研究中，许多随机变量的分布都具有类似于正态分布的特性，在大样本情况下，它们的概率密度图常常能够像钟形曲线一样展示出来，因此我们可以通过正态分布模型，来描述某些随机变量的概率分布情况。
随着数据科学的不断进步，我们现在可以通过各种手段来收集数据，并利用统计工具对这些数据进行分析。
假设检验是其中一个最基础的分析方法，它通常用于判断某一假设是否成立。
正态分布的假设检验方法，就是一种基于正态分布模型的检验方法。
二、假设设定方法在进行正态分布的假设检验时，我们通常要设定两个假设，分别为原假设和备择假设。
原假设（$H_0$）是我们想要检验的假设，而备择假设（$H_1$）则是对原假设的拒绝。
在正态分布的假设检验中，常见的假设包括以下两种：1. 单样本均值检验对于单样本均值检验，我们设定以下的原假设和备择假设：$$ H_0:\mu=\mu_0 \ \ \ \ \ H_1:\mu\neq\mu_0 $$其中，$H_0$表示总体均值等于特定值$\mu_0$，$H_1$表示总体均值不等于$\mu_0$。
《多元统计分析》ch2.假设检验
n X ~t n 1 S
2
备选假设 H 1 : 0 (2) 选择统计量及分布： T
n 1 (3) 给定显著水平 ， 查 t 分布表求出临界值 t ，从而得
到 的置信度为 100 1 % 的置信区间为： S S I X t ,X t 2 2 n n (4) 统计决策： 若 0 I，则拒绝 H 0 : 0 ，接受 H 1 : 0；
2
中国地质大学• 北京
数学教研室
H 0 : 0 ，接受备选假设 H 1 : 0； 若 0 I ，则不拒绝 H 0 : 0。
注 1. 假设检验进行推断的原则是“小概率原理”，即“小 概率事件在一次观测中一般不可能发生”。 规则：“ 假定原假设为真，如果由此得出在一次观测中发 生了小概率事件，则拒绝原假设。” I ，即否定 H 0 (本来 注 2. 第一类错误：凡是 0 0可 能正确)， 犯错误的概率为 。被称为犯第一类错误(弃真)的概 率。为了减少犯第一类错误，可以降低 的值，但 减少会导致 I 的可能性，即增加了不拒 置信区间 I 变大，这样就增大了 0 绝 H 0 的可能性，这就会犯第二类错误(取伪)。 第二类错误：本来 H1 成立，但被错误地接受 H 0 ，犯第二类错 误的概率为：
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数学教研室
(4) 统计决策：当检测值或统计量落于拒绝域，则拒绝原假设 H 0 ，而接受备选假设 H 1 ；当检测值或统计量落在不拒绝域，则不 拒绝原假设 H 0 。
y
临界域
1
临界值
Z
2
x
参数估计和假设检验是统计推断的核心内容， 它们都是利用样 本的信息对总体参数进行推断，但二者存在逻辑上的差异。参数 估计是由样本来推断总体，而假设检验则是由样本来检验总体。
多元正态分布均值向量和协差阵的检验
2
在一元统计中，若 t ~ t (n 1) 分布， 2 则 t ~ F (1, n 1) 分布，即把t分布转化为F分 布来处理，在多元统计分析中统计量也有类 似的性质。
定理1：设X ~ N p (0, ), S ~ W p (n, )，且X与S相互独立， 令 T 2 nX T S 1 X n p 1 2 则 T ~ F ( p, n p 1) np
其中，T 2 (n 1)[ n ( X 0 )T S 1 n ( X 0 )] 再由样本值计算出 F，比较 若F F，则拒绝H 0，否则，接受H 0。
给定检验水平，查F分布表，使PF F ＝，确定出临界值 F。
在处理实际问题时，单一变量的检验和多变量的检 验可以联合使用，多元的检验具有概括和全面的特点， 而一元的检验容易发现各变量之间的关系和差异，能给 人们提供更多的统计分析的信息。
这个公式在后面检验中经常用到。
2、一个正态总体均值向量的假设检验
设X ,X ,，X 来自于p维正态总体N p ( , )，容量为n的样本，n p，且 （1） （2） （n） 1 n X＝ X i , n i 1 S ( X i X )( X i X )T
i 1 n
而 故
Y n ( X 0 ) ~ N p (0, )
T02 n( X 0 )T 1( X 0 ) ~ 2 ( p)
(2)协差阵未知时，均值向量的检 验 H 0：＝（ H1： 1 0 0为已知向量）， 假设H 0成立，检验统计量为 F (n 1) p 1 2 T ~ F ( p, n p ) (n 1) p
• 例1：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，得样本数据如表所示：