多元统计分析讲义(第一章)

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多元统计分析课件 (1)

多元统计分析课件 (1)

的 F 统计量。在多元统计分析中,起到相同作用的是统计量 和 分布。
(1)Wilks分布
定义:设 ~ W p ( n1 , ) 和 ~ W p ( n2 , ) ,且 , 相互独立, 和 n1 p , n2 p ,则称
|| ||
0
服从Wilks分布,记 ~ ( p, n1 , n2 ) 。
2
定理:设 x1,x2, ,xn1 是来自多元正态总体 Np (,) 的简单 随机样本,
x 2 ( x 21 , x 22 , , x 2 p ) x 1 ( x11 , x12 , , x1 p )

x n ( x n 1 , x n 2 , , x n p )
定理1:设X1,X2,……Xn是来自多元正态总体Np(,)
X j Xj nXX 则有 S i 1
1 1、 ~ N p ( , ) n 2、和S相互独立 3、S ~ W p (n 1, )
证明:
设 令 * * 1 n * 1 * * 2 为一正交矩阵 ij nn 1 n n 2 n ) X1 X 2 X n *
2 k
n
a 1

k
na
xa x , x ,, x
(a) 1 (a) 2
(a) na


1 k n (a) x xi n a 1 i 1 1 n (a) a x xi na i 1
a a
W E B
a 1 i 1 k na
(xi
k na
(a)
x)(x(a) i x) x )(x x )

多元统计分析教学说课0

多元统计分析教学说课0

第一章绪论1 多元统计分析的概念多元统计分析就是利用统计学和数学方法,将隐没在大规模原始数据群体中的重要信息集中提炼出来,简明扼要的把握系统的本质特征,分析数据系统中的内在规律性。

利用多元分析中不同的方法还可以对研究对象进行分类和简化。

多元分析21是多元23,其发4;5;6,3??? 多元分析在工业、农业、医学、经济学、教育学、体育科学、生态学、地质学、社会学、考古学、环境保护、军事科学、甚至文学中都有广泛应用,足见其应用的深度和广度。

4 多元分析课程讲授的主要内容本课程重点介绍多元分析中常用的六种方法:聚类分析;判别分析;主成分分析;因子分析;对应分析;典型相关分析我们这门课重点在于应用,参考课本中的公式推导为次要内容,大致了解即可,对每一种分析方法我们要清楚掌握它解决哪类问题、前提条件和局限性,以及它们相互之间的区别与联系;会用SAS 、SPSS 等数学软件实现上述过程,对所研究的问题能做出合理推断和科学评价。

5 原始资料阵及其标准化1)原始资料阵:设有n 个样品,p 项指标(变量),组成矩阵21212(,,,)p p n n np X x x x x x x ⎪'⎪⎪⎪⎭, 2j 项指标均值1nj x =∑,341? 1.1 1.2 认为所研究的样品或指标之间存在着程度不同的相似性,根据一批样品的多个观测指标,找出能够度量样品或变量之间相似程度的统计量,并以此为依据,采用某种聚类法,将所有的样品或变量分别聚合到不同的类中,使同一类中的个体有较大的相似性,不同类中的个体差异较大。

2 距离与相似系数聚类分析的目的是将研究对象进行分类。

它是在事先不知类别的情况下对数据进行分类的分析方法。

分类的依据有两类:距离与相似系数。

2.1 变量的类型1)间隔尺度变量:连续量,如速度,重量等。

2)间隔尺度变量:等级,有次序关系,如一级品、二级品等。

32.2 12345p p ⨯为协62.3 12)相关系数:()()(2)n ij x x x x c --=聚类分析根据所用方法不同可分为系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法等等;根据分类对象不同又分为对样品聚类(又称Q 型聚类分析)以及对变量进行聚类(又称R 型聚类分析)。

第01讲. 多元统计分析预备知识

第01讲. 多元统计分析预备知识

胡平交大管院2008秋下1第一部分回顾与演进第一讲. 多元统计分析预备知识胡平交大管院2008秋下2主要内容第一讲. 多元统计分析预备知识•多元统计分析概述•多元数据的整理与描述•矩阵代数与随机向量•样本几何与随机抽样•离散数据的概率分布•多元正态分布•多元均值的推断和均值向量的比较一. 多元统计分析的概述概念:从包含许多变量的、同时测量值的数据中,集中获取信息的各种统计方法,称为多元分析。

多元方法的基本依据:多元正态分布的基本概率模型多元方法的应用1、数据简化或结构简化:在不损失有价值信息的情况下尽可能简单的将被研究的现象描述出来。

2、分类与分组:根据所测量的特征将一些类似的对象或变量分组。

3、变量间依赖性的研究4、预测:根据某些变量的观测值预测另一个或另一些变量的值。

5、假设的构造与检验一. 多元统计分析的概述胡平交大管院2008秋下5二.多元数据的整理与描述多元数据的基本结构初步概念:数据阵列:对研究对象(多元总体)的p 个特征(变量)进行记录,从而出现多元数据表示第k个变量在第j项(个体或实验单元)上或第j次试验中的观测值。

因此,p个变量的n 个观测值可以表示成:⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋯⋯np n n p p x x x x x x x x x 212222111211k j x 胡平交大管院2008秋下6描述统计量(1)样本均值设是第一个变量的n 个观测值,则这些测量值的算术平均数是如果这n 个测量值代表被观测的全部测量值集合的一个子集,则也称为第一个变量的样本均值。

12111,,n xx x ⋯⋯∑==nj j x n x 11111x二. 多元数据的整理与描述样本方差:对第k 个变量的n 个观测值定义为:为了表明方差在阵列中的位置,引入双下标记号:来表示由第个变量的测量值的方差,并有式子样本标准差:样本方差的平方根称为样本标准差。

∑=-=nj k jk k x x n s 122)(1iis i∑=-==n j k jk kk k x x n s s 122)(1pk ,,2,1⋯⋯=描述统计量(2)ii s 二. 多元数据的整理与描述样本协方差:度量第i 个变量和第k 个变量的n 对测量值线性结合由样本协方差给出:∑=--=nj k jk i ji ik x x x x n s 1))((1pk p i ,,2,1,,,2,1⋯⋯=⋯⋯=描述统计量(3)二.多元数据的整理与描述胡平交大管院2008秋下9样本相关系数:其中i=1,2,…,p , k=1,2,…,p注意:∑∑∑===----==nj k jknj i jinj k jk i ji kkiiik ik x xx xx x x x s s s r 12121)()())((kiik r r =描述统计量(4)二. 多元数据的整理与描述胡平交大管院2008秋下10样本相关系数性质:1、r 的值必定在-1与1之间。

多元统计分析课件

多元统计分析课件

逆矩阵
若A是P阶非退化阵,则存在唯 一的矩阵B,使得AB=I,B称为A的 逆矩阵,记为B=A-1。
逆矩阵的求法
A11A21… Ap1 A-1=(1/|A|)A*=(1/|A|)A12A22 …Ap2
…… A1pA2p …App
A*为A的伴随矩阵,它是A的各个元素的代数 余子式所构成的矩阵。
例题
多元统计分析基础知识
附录:矩阵代数
第一节 矩阵及基本运算
1、矩阵的定义
将n☓p个实数 aij (i=1,2,…,n ; j=1,2, …,p) 排成n行p列的数表,记为A,称为n☓p阶 矩阵。 a11 a12 … a1p A= a21 a22 … a2p
an1 an2 … anp
记为A=(aij)n☓p 或A=(aij)或An×p
一些特殊矩阵
(1)列向量 (2)行向量 (3)方阵 (4)对角阵 (5)单位矩阵 (6)转置矩阵 (7)对称矩阵 (8)下三角矩阵(上三角矩阵)
2、矩阵的运算
(1)加法 (2)数乘 (3)乘法
3、矩阵的运算规律
(1) A+B = (2) α (A+B) = (3) α(AB) = (4) A+(-1)A = (5) (AB)´ = (6) (A´)´ = (7) (A+B)´ = (8) A(BC) = (9) A(B+C) = (10) AI =

x
f
x p

X


x11

x1 p

xn1 xnp

f
f ( X X
)


x11
f

多元统计分析——多元正态分布

多元统计分析——多元正态分布

一、多元正态分布的定义
1、一元正态分布的定义 若变量 X 的概率密度为:
x 2
2 2
1 f x e 2
, 0 ,
则称 X 服从一元正态分布,记为 X ~ N , 2 。 我们可以将上式改写为:


f x 2

1 2
1 exp x ' 2 2
量 X 的相关阵为
R rij p p
其中
rij
Var X i Var X j
covX i , X j

ij ii Байду номын сангаасj
i, j 1,2,, p
另证明:标准化数据的协方差阵正好是原始指标的相 关阵
第2节
多元正态分布
一、多元正态分布的定义 二、均值向量和协方差阵的估计 三、维希特(Wishart)分布 四、统计距离
三、多元变量的独立性
定义 3 两个随机向量 x 和 y 相互独立的充要条件为:
PX x, Y y PX x PY y
对任意的 x, y
若 F x, y 为 x, y 的联合分布函数; G x 和 H y 分别为 x 和 y 的分布函数, 则 x 与 y 独立当且仅当 F x, y G x H y 若 X ,Y ' 有密度函数 f x, y , g x 和 h y 分别表示 X 和 Y 的分布密度, X 和 Y 用 则 独立当且仅当


X 1 X 2 X p q
q
μ 1 μ 2 μ p q
q
11 21
12 21 p q

《多元统计分析》课件

《多元统计分析》课件

采用L1正则化,通过惩罚项来选择最重要 的自变量,实现特征选择和模型简化。
比较
应用场景
岭回归适用于所有自变量都对因变量有影 响的情况,而套索回归更适用于特征选择 和模型压缩。
适用于数据集较大、自变量之间存在多重 共线性的情况,如生物信息学数据分析、 市场细分等。
主成分回归与偏最小二乘回归
主成分回归
适用于自变量之间存在多重 共线性的情况,同时要求高 预测精度,如金融市场预测 、化学计量学等。
06 多元数据的典型相关分析
典型相关分析的基本思想
01
典型相关分析是一种研究多个 随机变量之间相关性的多元统 计分析方法。
02
它通过寻找一对或多个线性组 合,使得这些线性组合之间的 相关性达到最大或最小,从而 揭示多个变量之间的关系。
原理
基于最小二乘法原理,通过最小化预 测值与实际值之间的平方误差来估计 回归系数。
应用场景
适用于因变量与自变量之间存在线性 关系的情况,如预测房价、股票价格 等。
注意事项
需对自变量进行筛选和多重共线性诊 断,以避免模型的不稳定性和误差。
岭回归与套索回归
岭回归
套索回归
是一种用于解决多重共线性的回归方法, 通过引入一个小的正则化项来稳定系数估 计。
层次聚类
01
步骤
02
1. 将每个数据点视为一个独立的集群。
2. 计算任意两个集群之间的距离或相似度。
03
层次聚类
01 3. 将最相近的两个集群合并为一个新的集群。 02 4. 重复步骤2和3,直到满足终止条件(如达到预
设的集群数量或最大距离阈值)。
03 应用:适用于探索性数据分析,帮助研究者了解 数据的分布和结构。

多元统计分析讲义(第一章)

多元统计分析讲义(第一章)

Equation Chapter 1 Section 1 Array《多元统计分析》Multivariate Statistical Analysis主讲:统计学院许启发(******************)统计学院应用统计学教研室School of Statistics2004年9月第一章绪论【教学目的】1.让学生了解什么是多元统计分析?它的发展与现状;2.让学生了解多元统计分析的主要范畴、功能;3.回顾相关的矩阵理论和多元正态分布理论;4.阐述多元数据的表示方法。

【教学重点】1.从一元到多元的过度;2.多元正态理论及其相关命题。

§1 引言一、什么是多元统计分析在实践中,常会碰到需要同时观测若干指标的问题。

例如衡量一个地区的经济发展水平:总产值、利润、效益、劳动生产率等;在医学诊断中,有病还是无病,需做多项检测:血压、体温、心跳、白血球等①。

提出问题:如何同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和处理?有两种做法:分开研究;同时研究。

但前者会损失一定的信息量。

多元统计分析就是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律的一门学科,利用其中的不同方法可对研究对象进行分类和简化。

二、多元统计分析的产生和发展1.1928年Wishert发表论文《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》,是多元统计分析的开端;2.20世纪30年代,Fisher, Hotelling, 许宝碌等奠定了多元统计分析的理论基础;3.20世纪40年代,在心理学、教育学、生物学等方面有不少应用,但由于计算量大,发展受到限制;4.20世纪50年代中期,随着计算机的出现和发展,使多元分析方法在地质、气象、医学和社会学方面得到广泛应用;5.20世纪60年代,通过应用和实践又完善和发展了理论,使得它的应用范围更广;6.20世纪70年代初期,才在我国受到各个领域的极大关注,近30多年在理论上和应用上都取得了若干新进展。

三、多元统计分析的主要范畴(研究内容)在对社会、经济、技术系统的认识过程中,都需要收集和分析大量表现系统特征和运行状态的数据信息。

《多元统计分析》第一章 矩阵代数

《多元统计分析》第一章  矩阵代数
v 线性无关:同维向量a1,a2,⋯ ,an不线性相关。 v 行秩:矩阵A的线性无关行向量的最大数目。 v 列秩:矩阵A的线性无关列向量的最大数目。 v 行秩和列秩必然相等,统称为秩,记作rank(A)。
5
矩阵秩的基本性质
v (1) rank(A)=0 A=0。 v (2) 若A为p×q矩阵, 且A≠0,则1≤rank(A)≤min{p,q}。 v (3) rank(A)=rank(A′)。 v (4) 若A和C为非退化方阵,则


3 5
0 1
1 1

5
矩阵的运算
v 若A=(aij):p×q,B=(bij):p×q,则A与B的和定义为 A+B=(aij+bij):p×q
v 常数c与A的积定义为
cA=(caij):p×q
v 若A=(aij):p×q,B=(bij):q×r,则A与B的积定义为

AB
tr(A)=λ1+λ2+⋯ +λp
3
《多元统计分析》MOOC
1.5 正定矩阵、非负定矩阵和 矩阵函数值的SAS输出
王学民
正定矩阵和非负定矩阵
设A是对称矩阵,则定义 二次型:x′Ax,其中x是一向量。 正定矩阵:x′Ax>0,若对一切x≠0。记作A>0。 非负定矩阵:x′Ax≥0,若对一切x。记作A≥0。

4 5
8 9
15 20
30 20
20 40

求它的逆矩阵、特征值、特 征向量、行列式和迹。
3
当p=1时,A=a 是一个正数
当p=1时,A=a 是一个非负数。
1
基本性质
(1) A>0(或≥0) A′=A,λi >0(或≥0),i=1,2,⋯,p。 (2) 设A≥0,则A的秩等于A的正特征值个数。

《应用多元统计分析》第五版PPT(第一章)-简化版

《应用多元统计分析》第五版PPT(第一章)-简化版
7
正交矩阵A的几何意义
❖ 当p=2时,
y
y1 y2
cos sin
sin cos
x1 x2
Ax
8
❖ 当p=3时,坐标系(刚性)旋转后新旧坐标的变换可表达为
y1 * * * x1
y
y2 y3
* *
* *
**
x2 x3
Ax
其中的变换矩阵也一定为正交矩阵。
❖ 正交阵A的行列式非1即−1。若|A|=1,则正交变换y=Ax意味 着对原p维坐标系作一刚性旋转(或称正交旋转),y的各分 量正是该点在新坐标系下的坐标。
14
行列式的一些基本性质
❖ (1)若A的某行(或列)为零,则|A|=0。 ❖ (2)|A′|=|A|。 ❖ (3)若将A的某一行(或列)乘以常数c,则所得矩阵的行列式为
c|A|。 ❖ (4)若A是一个p阶方阵,c为一常数,则|cA|=cp|A|。 ❖ (5)若互换A的任意两行(或列),则行列式符号改变。 ❖ (6)若A的某两行(或列)相同,则行列式为零。 ❖ (7)若将A的某一行(或列)的倍数加到另一行(或列),则所得行
➢ *证明 记
由A′A=I,得
A a1, a2 ,
a1
, ap
a2
ap
a1
a2
a1, a2 ,
, ap I
ap
12
于是
a1a1 a1a2
a1a p 1
0
a2 a1
a2 a1
a2a
p
1
apa1
apa1
apa
p
0
1
故有
aia j
1, 0,
若i j 若1 i j p
❖ 若c为一常数,则它与A的积定义为

《多元统计分析》课件_第一章_多元正态分布

《多元统计分析》课件_第一章_多元正态分布

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11
§1.1.4 随机向量的数字特征
1、随机向量 X的均值
设 X (X1, X2, , X p )有 P个分量。若 E(Xi ) i (i 1, 2, p)
存在,我们定义随机向量X的均值为:
E
X
E E
E
x1 x2
xp
1 2 p
(4) d(x, y) d(x, z) d(z, y) x, y, z E
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§1.3 多元正态分布
多元正态分布是一元正态分布的推广。迄今 为止,多元分析的主要理论都是建立在多元正态 总体基础上的,多元正态分布是多元分析的基础。 另一方面,许多实际问题的分布常是多元正态分 布或近似正态分布,或虽本身不是正态分布,但 它的样本均值近似于多元正态分布。
距离是印度统计学家马哈拉诺比斯(Mahalanobis
)于1936年引入的距离,称为“马氏距离”。
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§1.2 统计距离和马氏距离
下面先用一个一维的例子说明欧氏距离与马氏距离在概 率上的差异。
设有两个一维正态总体
G1
:
(1
,
2 1
)和G2
:
(
2
,
2 2
。) 若有
一个样品,其值在A处,A点距离哪个总体近些呢?由
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x2
§1.2 统计距离和马氏距离
这时
AB 52 102 125
CD 102 12 101
显然AB比CD要长。
现在,如果 x2用mm作单位,x1 单位保持不变,
此时A坐标为(0,50),C坐标为(0,100),则

多元统计分析一PPT课件

多元统计分析一PPT课件

物理 100 97 100 96 78 97 89 88 84 39 78 37
上表提供的数据,如果用一元统计方法,势 必要把多门课程分开分析,每次分析处理一门 课的成绩。这样处理,由于忽视了课程之间可 能存在的相关性,因此,一般说来,丢失信息 太多。分析的结果不能客观全面地反映某年级 学生的学习情况。
二、多元统计分析方法的应用
多元统计分析方法的应用
多元统计分析方法在经济管理、农业、医学、教育 学、体育科学、生态学、地质学、社会学、考古学、 环境保护、军事科学、文学等方面都有广泛的应用, 这里我们例举一些实际问题,进一步了解多元统计 分析的应用领域,让大家从感性上加深对多元统计 分析的认识。
第七章 对应分析
第八章 典型相关分析 两组变量的相关分析
使用的教材
21世纪统计学系列教材
多元统计分析
(中国人民大学出版社,何晓群,2012.1)
参考书
1. 应用多元统计分析(朱建平,科学出版社,2006) 2.实用多元统计分析(方开泰,1989,华东师范大学出版社 3. 多元统计分析引论(张尧庭,方开泰, 科学出版社,1982) 4. 实用多元统计分析(王学仁,1990 ,上海科学技术出版社) 5. 应用多元分析(王学民,1999 ,) 6. 统计分析与SPSS的应用(第三版 薛微) 7.社会统计学分析方法—SPSS软件应用(郭志刚
本课程要讨论的多元分析方法,它同时对多 门课程成绩进行分析。这样的分析对这些课程 之间的相互关系、相互依赖性等都能提供有用 的信息。
由于大量实际问题都涉及到多个变量,这 些变量又是随机变化。所以要讨论多维随机向 量的统计规律性。
多元统计分析就是讨论多维随机向 量的理论和统计方法的总称。
多元统计分析研究 的对象就是多 维随机向量.

第一章 多元统计分析 绪论

第一章 多元统计分析 绪论

三、样本相关系数
第i个和第j个变量的样本相关系数为:
其中:i=1,2,3….p,j=1,2,3,…,p 对于所有的i,j,

由p个变量的n组观测值计算出的统计量,可用矩阵来记: 样本均值阵:
样本方差和协方差阵:
样本相关系数矩阵:
例1.根据表1资料计算样本均值阵、样本方差和协方差矩阵、样本相 关系数矩阵。
15639.45
9001.81 11480.39 95295.78
892.91
4241.09 7222.46 40315.52
1842.92
4175.64 7168.26 42493.99
1417.61
3549.03 4723.31 26368.5
竹林众生 焦作万方
思达高科 郑州煤电 合计
8379.92 34086.94
12769.17 27296.36 707584.51
921.84 20451.51
3820.98 13007.43 443130.65
1661.32 22562.66
4308.77 12863.37 438521.86
1477.24 14290.03
3195.9 8512.59 3资料
营业利润(万元)
41614.75 69453.22 128972.69 23968.02 22463.69 39903.35 25881.19
主营业务利润(万元)
中原高速 中原油气 安阳钢铁 神火股份 新乡化纤 安彩高科 许继电气 48457.83 84061.07 175514.79 31436.57 31121.23 69994.75 53048.45
第一章 绪论

第一节
多元统计分析的作用

第1章 绪论[多元统计]

第1章 绪论[多元统计]
16
5. 射影矩阵
A: n×n, A: 幂等的 A2 = A A: 射影 A′ = A 且 A2 = A
射影矩阵的性质: A 是一个射影矩阵 In-A是一个射影矩阵 ; A的特征值为 0或 1, 且 1的个数为A的秩; tr(A) = rank(A). 设X是 n×p阶矩阵 (n ≥ p), 且rank(X) = p. 记H = X(X′X)-1X′. 则 1) H 是一个射影矩阵; 2) tr(H) = rank(H) = p; 3) I - H是一个射影矩阵
15
4. 正定矩阵
对于n×n阶对称矩阵 A A ≥ 0 x′A x ≥ 0, x ∈ Rn , A: 非负定的 A > 0 x′A x > 0, x ∈ Rn , A: 正定的 主要结论: A > 0 A11 > 0, A22 > 0, A112 > 0, A221 > 0 A > 0 A-1 > 0 某些定义: A>B A-B>0 A≥B A-B≥0
2
多元分析是数理统计学30多年来迅速发展起 来的一个分支,已广泛地应用到社会科学和自然 科学的许多领域.本课程介绍一些实用的多元分 析方法的理论及应用,包括有关多元正态分布的 统计推断,判别分析,聚类分析,主成分分析, 因子分析,典型相关分析.
3
1. 应用多元统计分析 2. 多元统计分析 3. 多元统计分析
对称矩阵
a = (a1, …, ap): 1×p
a1 a = M : n ×1 a n
A = A′
上三角阵
对角矩阵
a1 A= O = diag (a1 ,L, an ) an
A = (aij), aij=0 if i > j

多元统计分析-第一讲

多元统计分析-第一讲

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cxt
❖ 如果:我们想知道我国基础设施发展属于哪 一类型?
运用判别分析
依据:20个国家的分类结果
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cxt
❖ 3、变量间的相互联系
一是:分析一个或几个变量的变化是否依赖 另一些变量的变化。(回归分析)
多元线性回归分析,逐步回归分析
定性指标的相关分析,多对多的回归分析
11 159.1 48 72.5
12 164.2 46.5 73
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一元方差分析的结果
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
身高
体重
胸围
── ─────── ──────
──────
组别 平均值 标准差 平均值 标准差 平均值 标准差
─────────────────────────
❖ 多元统计分析优点: 分析问题更全面更透彻
❖ 能使我们对所研究的问题更全面, 更深刻的认识.帮 助我们透过现象看本质,发现事物之间内在的本质 规律。
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二、多元统计分析的内容和方法
❖ 1、简化数据结构(降维问题) 将具有错综复杂关系的多个变量综合成数量 较少且互不相关的变量,使研究问题得到简 化但损失的信息又不太多。
男 161.9 6.8
48.1 8.3
74.4 5.9
女 154.2 5.0
47.3 5.6
77.4 6.6
─────────────────────────
F值
8.7**
0.1
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❖ 从表可以看出,该校男、女生的身高差异有显著性意义,而体重、胸围

《应用多元统计分析》第01章_多元分析概述

《应用多元统计分析》第01章_多元分析概述

《应用多元统计分析》第01章_多元分析概述应用多元统计分析多元统计分析是一门研究如何分析多个变量之间关系的统计学方法。

它是统计学的一个重要分支,广泛应用于社会学、心理学、教育学、经济学、医学以及市场研究等领域。

多元分析的目的是通过分析多个变量之间的关系,揭示出隐藏在数据背后的规律和结构,从而更好地理解现象和推断未知的关系。

首先,多元统计分析与一元统计分析相比,不再是对单个变量进行分析,而是同时考虑多个变量之间的关系。

一元统计分析主要关注其中一个变量的分布情况、均值和差异;而多元统计分析则通过研究多个变量之间的关系,来揭示这些变量之间的结构和模式。

多元分析的研究对象可以是连续变量或离散变量,比如一组被试的身高、体重、年龄等连续变量,或者一组被试的性别、学历、职业等离散变量。

多元分析既可以是描述性的分析,也可以是推断性的分析。

多元统计分析一般包括两个主要方面的内容,即多元方差分析和多元回归分析。

多元方差分析用于研究多个自变量对一个因变量的影响,比如研究不同处理条件对实验数据的影响。

多元回归分析则用于研究多个自变量对一个连续因变量的影响,比如通过多个指标预测一个人的绩效评级。

多元统计分析方法有很多,常见的方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、结构方程模型等。

每种方法都有其适用的场景和假设条件,研究者需要根据自己的研究目的选择合适的方法进行分析。

多元统计分析涉及复杂的数学和统计原理,因此在进行多元分析之前,研究者首先需要对统计学的基本概念和方法有一定的了解,例如随机变量、概率分布、假设检验等。

此外,研究者还需要使用统计软件进行数据的处理和分析,如SPSS、R、Python等。

多元统计分析的应用广泛,下面以社会学领域的一个例子来说明多元分析的应用。

假设我们想研究不同社会经济因素对人们的幸福感的影响,我们可以收集一组被试的社会经济因素(如收入、教育程度、职业等)和幸福感的数据,然后对这些数据进行多元回归分析。

多元统计分析知识点多元统计分析课件

多元统计分析知识点多元统计分析课件

多元统计分析(1)题目:多兀统计分析知识点研究生___________________________ 专业____________________________ 指导教师________________________完成日期2013年12月目录第一章绪论 (1)§.1什么是多元统计分析 (1)§.2多元统计分析能解决哪些实际问题 (2)§.3主要内容安排 (2)第二章多元正态分布 (2)弦.1基本概念 (2)弦.2多元正态分布的定义及基本性质 (8)1. (多元正态分布)定义 (9)2•多元正态变量的基本性质 (10)§2.3多元正态分布的参数估计X =(X1,X2^|,X p) (11)1•多元样本的概念及表示法 (12)2. 多元样本的数值特征 (12)3」和a 的最大似然估计及基本性质 (15)4.Wishart 分布 (17)第五章聚类分析 (18)§5.1什么是聚类分析 (18)§5.2距离和相似系数 (19)1 • Q—型聚类分析常用的距离和相似系数 (20)2. .......................................................................................................................................... R型聚类分析常用的距离和相似系数 (25)§5.3八种系统聚类方法 (26)1. 最短距离法 (27)2. 最长距离法 (30)3. 中间距离法 (32)4. 重心法 (35)5. 类平均法 (37)6. 可变类平均法 (38)7. 可变法 (38)8. 离差平方和法(Word方法) (38)第六章判别分析 (39)§5.1什么是判别分析 (39)§5.2距离判别法 (40)1、两个总体的距离判别法 (40)2•多总体的距离判别法 (45)§6.3费歇(Fisher)判别法 (46)1•不等协方差矩阵两总体Fisher判别法 (46)2•多总体费歇(Fisher)判别法 (51)§6.4贝叶斯(Bayes)判别法 (58)1•基本思想 (58)2•多元正态总体的Bayes判别法 (59)§6.5逐步判别法 (61)1. 基本思想 (61)2•引入和剔除变量所用的检验统计量 (62)3. .......................................................................................................................................... Bartlett 近似公式 (63)第一章绪论§ 1.1什么是多元统计分析在自然科学、社会科学以及经济领域中,常常需要同时观察多个指标。

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Equation Chapter 1 Section 1 Array《多元统计分析》Multivariate Statistical Analysis<主讲:统计学院许启发()统计学院应用统计学教研室School of Statistics2004年9月第一章绪论【教学目的】1.让学生了解什么是多元统计分析它的发展与现状;2.让学生了解多元统计分析的主要范畴、功能;3.回顾相关的矩阵理论和多元正态分布理论;4.;5.阐述多元数据的表示方法。

【教学重点】1.从一元到多元的过度;2.多元正态理论及其相关命题。

§1 引言一、什么是多元统计分析在实践中,常会碰到需要同时观测若干指标的问题。

例如衡量一个地区的经济发展水平:总产值、利润、效益、劳动生产率等;在医学诊断中,有病还是无病,需做多项检测:血压、体温、心跳、白血球等①。

提出问题:如何同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和处理有两种做法:分开研究;同时研究。

但前者会损失一定的信息量。

`多元统计分析就是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律的一门学科,利用其中的不同方法可对研究对象进行分类和简化。

二、多元统计分析的产生和发展1.1928年Wishert发表论文《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》,是多元统计分析的开端;2.20世纪30年代,Fisher, Hotelling, 许宝碌等奠定了多元统计分析的理论基础;3.20世纪40年代,在心理学、教育学、生物学等方面有不少应用,但由于计算量大,发展受到限制;4.20世纪50年代中期,随着计算机的出现和发展,使多元分析方法在地质、气象、医学和社会学方面得到广泛应用;5.20世纪60年代,通过应用和实践又完善和发展了理论,使得它的应用范围更广;6.20世纪70年代初期,才在我国受到各个领域的极大关注,近30多年在理论上和应用上都取得了若干新进展。

三、多元统计分析的主要范畴(研究内容)在对社会、经济、技术系统的认识过程中,都需要收集和分析大量表现系统特征和运行状态的数据信息。

这类原始数据集合往往由于样本点数量巨大,用于刻画系统特征的指标变量众多,并且带有动态特性,而形成规模宏大、复杂难辨的数据海洋。

如何分析和认识高维复杂数据集合中的内在规律性,简明扼要地把握系统的本质特征;如何对高维数据集合进行最佳综合,迅速将隐藏在其中的重要信息集中提取出来;如何充分发掘数据中的丰富内涵,清晰地展示系统结构,准确地认识系统元素的内在联系,以及直观地描绘系统的运动历程。

利用统计学和数学方法,对多维复杂数据集合进行科学分析的理论和方法,就是多元统计数据分析研究的基本内容。

!①实际上,每项指标都是随机变量。

其主要范畴包括:多元正态总体的参数估计和假设检验以及常用的统计方法。

具体地有:多元数据图表示法;多元回归分析;聚类分析;判别分析;主成分分析;因子分析;对应分析;典型相关分析;路径分析;多维标度分析等。

四、多元统计分析的功能和应用领域主要用于对高维数据进行处理,包括:简化数据和数据结构、能够进行假设检验、进行分类和组合、进行相应的评价、预测、控制等。

主要用于:经济学、医学、教育学、心理学、体育科学、生态学、地质学、社会学、考古学、军事科学、环境科学、文学等。

五、如何学习多元统计分析可以说《多元统计分析》课程有两种讲授方法和学习方式:一是重理论推导型;二是重实证应用型。

我们的讲授以实证应用为主,辅以部分的理论介绍。

同学们应该重点学习多元统计分析中各种常用的分析方法,领悟与掌握各种方法的实际背景、基本思想、理论依据、应用场合和可能结论,同时对每种方法会解决实际问题。

每一部分都配有相应的案例①,请同学在上机的时候完成,也作为平时作业给予相应的成绩。

六、先修课程1.线性代数2.概率论3.数理统计4.相应的统计软件5.经济学七、统计和计算机和统计软件现代生活越来越离不开计算机了。

最早使用计算机的统计当然更离不开计算机了。

事实上,最初的计算机仅仅是为科学计算而设计和建造的。

大型计算机的最早一批用户就包含统计。

而现在统计仍然是进行数字计算最多的用户。

当然计算机现在早已脱离了仅有数字计算功能的单一模式,而成为百姓生活的一部分。

计算机的使用,也从过去必须学会计算机语言到只需要“傻瓜式”地点击鼠标。

结果也从单纯的数字输出到包括漂亮的表格和图形在内的各种形式。

统计软件的发展,也使得统计从统计学家的圈内游戏变成了大众的游戏。

只要输入你的数据,点几下鼠标,做一些选项,马上就得到令人惊叹的漂亮结果了。

人们可能会问,是否傻瓜式统计软件的使用可以代替统计课程了当然不是。

数据的整理和识别,方法的选用,计算机输出结果的理解都不象使用傻瓜相机那样简单可靠。

有些诸如法律和医学方面的软件都有不少警告,不时提醒你去咨询专家。

但统计软件则不那么负责。

只要数据格式无误、选项不矛盾而且不用零作为除数就一定给你结果,而且几乎没有任何警告。

另外,统计软件输出的结果太多;即使是同样的方法,不同软件输出的内容还不一样;有时同样的内容名称也不一样。

这就使得使用者大伤脑筋。

即使是统计学家也不一定能解释所有的输出。

因此,就应该特别留神,明白自己是在干什么。

不要在得到一堆毫无意义的垃圾之后还沾沾自喜。

统计软件的种类很多。

有些功能齐全,有些价格便宜;有些容易操作,有些需要更多的实践才能掌握。

还有些是专门的软件,只处理某一类统计问题。

面对太多的选择往往给决策带来困难。

这里介绍最常见的几种。

1.SPSS:这是一个很受欢迎的统计软件;它容易操作,输出漂亮,功能齐全,价格合理。

它也有自己的程序语言,但基本上已经“傻瓜化”。

它对于非专业统计工作者是很好的选择。

2.SAS:这是功能非常齐全的软件;尽管价格相当不菲,许多公司,特别是美国制药公司,还是因为其功能众多和某些美国政府机构认可而使用。

尽管现在已经尽量“傻瓜化”,但仍然需要一定的训练才可以进入。

也可以对它编程;但对于基本统计课程则不那么方便。

①这些案例都有相应的经济背景,以后学生可在论文写作和毕业工作中套用这些模式。

3.|4.Statistica:也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件,在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。

5.Excel:它严格说来并不是统计软件,但作为数据表格软件,必然有一定统计计算功能。

而且凡是有Microsoft Office的计算机,基本上都装有Excel。

但要注意,有时在装Office时没有装数据分析的功能,那就必须装了才行。

当然,画图功能是已经具备的了。

对于简单分析,Excel还算方便,但随着问题的深入,Excel就不那么“傻瓜”,需要使用宏命令来编程;这时就没有相应的简单选项了。

多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。

6.S-plus:这是统计学家喜爱的软件。

不仅由于其功能齐全,而且由于其强大而又方便的编程功能,使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。

它也在进行“傻瓜化”以争取顾客。

但仍然以编程方便为顾客所青睐。

7.R软件:这是一个免费的,由志愿者管理的软件。

其编程语言与S-plus所基于的S语言一样,很方便。

还有不断加入的从事各个方向研究的统计学家编写的统计软件包。

同时从网上可以不断更新和增加有关的软件包和程序。

这是发展最快的软件,受到世界上统计师生的欢迎。

是用户量增加最快的统计软件。

它的语言结构和C++、Fortran、Matlab、Pascal、Basic等很相似,容易举一反三。

对于一般非统计工作者来说,主要问题是它没有“傻瓜化”。

8.Minitab:这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件,也已经“傻瓜化”,在我国用的不如SPSS 与SAS那么普遍。

9.MATLAB:这也是应用于各个领域的以编程为主的软件,在工程上应用广泛。

编程类似于S和R。

但是统计函数不多。

10.Eviews:这是一个处理回归和时间序列等问题很方便的软件。

11.GAUSS:这是一个很好用的统计软件,许多搞经济的喜欢它。

主要也是编程功能强大。

目前在我国使用的人不多。

12.FORTRAN:这是应用于各个领域的历史很长的非常优秀的编程软件,功能强大,也有许多数学软件包和一些统计软件包。

由于可以编译成机器语言,计算速度比这里介绍的其他软件都快得多。

但需要编程和编译。

当然,还有很多其他的软件,没有必要一一罗列。

其实,聪明的读者只要学会使用一种“傻瓜式”软件,使用其他的软件也不会困难;最多看看帮助和说明即可。

如果只有英文帮助,那还可以顺便提高你的英文阅读能力。

学习软件的最好方式是需要时在使用中学。

八、$九、几点要求1.复习矩阵代数及数理统计的有关内容;2.及时消化课堂内容;3.按时完成作业;4.其它事项。

十、参考书目1.孙慧钧:《多元统计分析方法与应用》,内蒙古大学出版社,1997年8月。

2.于秀林、任雪松:《多元统计分析》,中国统计出版社,1999年8月。

3.罗积玉、邢英:《经济统计分析方法及预测》,清华大学出版社,1987年8月。

4.何晓群:《应用回归分析》,中国人民大学出版社,2001年6月。

5.|6.Ruchard A. Johnson & Dean W. Wichern著,陆璇译:《实用多元统计分析》,清华大学出版社,2001年4月。

7.张尧庭、方开泰:《多元统计分析引论》,科学出版社,1997年8月(第三次印刷)。

8.方开泰:《实用多元统计分析》,华东师范大学出版社,1989年9月。

9.胡国定,张润楚:《多元数据分析方法—纯代数处理》,南开大学出版社,1990年。

10.张润楚:《多元统计理论与数据分析方法》(校内讲义),南开大学数学科学学院,2003年2月。

11.任若恩:《多元统计数据分析—理论、方法、实例》,国防工业出版社,1997年6月。

12.郭志刚:《社会统计分析方法——SPSS软件应用》,中国人民大学出版社,1999年12月。

13.卢纹岱、朱一力、沙捷、朱红兵:《Spss for Wingdows从入门到精通》,电子工业出版社,1997年6月。

14.易丹辉:《》,中国统计出版社,2002、10;15.Anderson,.(1984), An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, 2nd ed., New York: John Wiley & Sons.16.#17.Eaton,.(1983), Multivariate Statistics:A Vector Space Approach, New York: John Wiley & Sons.18.Johnson,. and Wichern,.(1982), Applied Multivariate Statistical Analysis, New York: Prentice-Hall, Inc.§2 矩阵理论及随机向量①本节主要介绍多元统计分析中用到的矩阵和向量代数知识,以及将概率论及数理统计中的随机变量理论推广到随机向量。

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