(完整word版)2009年秋季多元统计分析考试答案

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《多元统计分析》课程试卷答案

A 卷

2009年秋季学期

开课学院:理

考试方式:√闭卷、开卷、一纸开卷、其它 考试时间:120 分钟

班级 姓名 学号

散卷作废。

一、(15分)设()∑⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=,~3321μN x x x X ,其中⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=132μ,⎪⎪⎪

⎫ ⎝⎛=∑221231111,

1.求32123x x x +-的分布;

2. 求二维向量⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21a a a ,使3x 与⎪⎪⎭

⎝⎛'-213x x a x 相互独立。

解:1.32123x x x +-()CX x x x ∆⎪⎪⎪

⎝⎛-=321123,则()C C C N CX '∑,~μ。(2分)

其中:μC ()13132123=⎪

⎪⎪

⎫ ⎝⎛--=,()9123221231111123=⎪⎪⎪⎭⎫

⎝⎛-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-='∑C C 。(4分)

所以32123x x x +-()9,13~N (1分)

2. ⎪⎪⎪⎭⎫

⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛'-213

3x x a x x =AX x x x a a ∆⎪⎪⎪⎭

⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--3212

11100

,则()A A A N AX '∑,~2μ。(1分)

其中:

线

μA ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++-=⎪⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=13211321100212

1

a a a a

,(1分) ⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛+--+++--+--='⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭

⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--='∑242232222211002212311111100

2121222121212

12

1

a a a a a a a a a a a a a a A A (2分)

要使3x 与⎪⎪⎭⎫

⎝⎛'-213x x a x 相互独立,必须02221=+--a a ,即2221=+a a 。

因为2221=+a a 时2422321212

221+--++a a a a a a 0>。所以使3x 与⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛'-213x x a x 相互独立,只要

⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21a a a 中的21,a a 满足2221=+a a 。 (4分)

二、(14分)设一个容量为n=3的随机样本取自二维正态总体,其数据矩阵为

⎪⎪⎪

⎝⎛=3861096X ,给定显著性水平05.0=α,

1. 求均值向量μ和协方差矩阵∑的无偏估计

2. 试检验,38:H 0⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=μ .38:H 1⎪⎪⎭

⎝⎛≠μ (已知F 分布的上α分位数为19)2,2(F ,5.199)1,2(F ,51.18)2,1(F 0.050.050.05===)

解:1、⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛==∑=68X n 1X n

1i i (3分) ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--='--=∑=9334)X X ()X X (1-n 1S i n

1i i (3分) 2、,38:H 0⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=μ .38:H 1⎪⎪⎭

⎝⎛≠μ…(1分)

在原假设成立的条件下,检验统计量为:

)38X ()n /S ()38X (T 1

2⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛-'⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=- (3分) 由⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛==∑=68X n 1X n

1i i ,)9334()X X ()X X (1-n 1S i n 1i i --='--=∑= 4

)3868()3/93-34()3868(T 12=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪

⎪⎭⎫ ⎝

⎛-'⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-…………………………(2分) 5.199)1,2(F 1T p

)1n (p n F 05.02

=<=--=

……………………………….(1分)

所以接受原假设。 (1分)

三、 (20分)据国家和地区的女子田径纪录数据,数据如下表:

基于相关矩阵对上述数据进行因子分析,利用SPSS 软件所得部分运算结果如下:

求:1. 写出正交因子模型;

2. 给出表

3.3中Bartlett's Test of Sphericity的原假设和备择假设,对此结果做出解释;

3. 根据上述运算结果,试填写下表

并对两个旋转因子的含义做出解释; 4. 解释共同度及累计贡献率的含义; 5. 写出两个旋转因子的因子得分表达式。

解:1.

(5分)

2.

p p I H I H ≠=ρρ:,:10,由P 值05.0<,所以拒绝原假设,即相关矩阵不是单位矩阵。(2分)

3.(7分)

ε

μ+Λ+=f X ()()(

)

()

⎪⎪⎩⎪

⎪⎨⎧=ψ====⨯221,,,0)(E 0,CO 0p p k k diag f V I

f D f E ψψεεε 的协方差阵令: ⎪⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛=p x x X 1⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=p μμμ 1⎪⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛=k f f f 1⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=p εεε 1()

k p ij ⨯=Λλ—特殊因子

—因子载荷矩阵

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