应用多元统计分析作业题及答案

多元统计分析

实验报告

实验课程名称多元统计分析

实验项目名称多元统计理论的计算机实现 年级 2013 专业应用统计学 学生姓名侯杰 成绩

理学院

实验时间：2015 年05月07日

学生所在学院：理学院专业：应用统计学班级：9131137001

姓名 实验时间 实验项目名称 侯杰 16.05.07 学号 指导教师 913113700124 李建军 实验组 多元统计理论的计算机实现 实验目的及要求： 目的：熟悉R（或SPSS）软件，掌握多元统计分析中多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容。 要求：程序要有注释，尽量体现多元统计分析多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容内容的基本原理。 实验硬件及软件平台： 计算机、R、网络 实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）： 指导教师意见： 签名：年月日

1

代码及运行结果分析

1、均值检验

问题重述：某医生观察了16名正常人的24小时动态心电图，分析出早晨3小时各小时的低

频心电频谱值（LF）、高频心电频谱值（HF），数据见压缩

多元统计分析

实验报告

实验课程名称多元统计分析

实验项目名称多元统计理论的计算机实现 年级 2013 专业应用统计学 学生姓名侯杰 成绩

理学院

实验时间：2015 年05月07日

学生所在学院：理学院专业：应用统计学班级：9131137001

姓名 实验时间 实验项目名称 侯杰 16.05.07 学号 指导教师 913113700124 李建军 实验组 多元统计理论的计算机实现 实验目的及要求： 目的：熟悉R（或SPSS）软件，掌握多元统计分析中多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容。 要求：程序要有注释，尽量体现多元统计分析多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容内容的基本原理。 实验硬件及软件平台： 计算机、R、网络 实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）： 指导教师意见： 签名：年月日

1

代码及运行结果分析

1、均值检验

问题重述：某医生观察了16名正常人的24小时动态心电图，分析出早晨3小时各小时的低

频心电频谱值（LF）、高频心电频谱值（HF），数据见压缩

多元统计分析

实验报告

实验课程名称多元统计分析

实验项目名称多元统计理论的计算机实现 年级 2013 专业应用统计学 学生姓名侯杰 成绩

理学院

实验时间：2015 年05月07日

学生所在学院：理学院专业：应用统计学班级：9131137001

姓名 实验时间 实验项目名称 侯杰 16.05.07 学号 指导教师 913113700124 李建军 实验组 多元统计理论的计算机实现 实验目的及要求： 目的：熟悉R（或SPSS）软件，掌握多元统计分析中多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容。 要求：程序要有注释，尽量体现多元统计分析多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容内容的基本原理。 实验硬件及软件平台： 计算机、R、网络 实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）： 指导教师意见： 签名：年月日

1

代码及运行结果分析

1、均值检验

问题重述：某医生观察了16名正常人的24小时动态心电图，分析出早晨3小时各小时的低

频心电频谱值（LF）、高频心电频谱值（HF），数据见压缩

多元统计分析

实验报告

实验课程名称多元统计分析

实验项目名称多元统计理论的计算机实现 年级 2013 专业应用统计学 学生姓名侯杰 成绩

理学院

实验时间：2015 年05月07日

学生所在学院：理学院专业：应用统计学班级：9131137001

姓名 实验时间 实验项目名称 侯杰 16.05.07 学号 指导教师 913113700124 李建军 实验组 多元统计理论的计算机实现 实验目的及要求： 目的：熟悉R（或SPSS）软件，掌握多元统计分析中多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容。 要求：程序要有注释，尽量体现多元统计分析多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容内容的基本原理。 实验硬件及软件平台： 计算机、R、网络 实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）： 指导教师意见： 签名：年月日

1

代码及运行结果分析

1、均值检验

问题重述：某医生观察了16名正常人的24小时动态心电图，分析出早晨3小时各小时的低

频心电频谱值（LF）、高频心电频谱值（HF），数据见压缩

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应用多元统计分析课后答案

第五章 聚类分析

5.1 判别分析和聚类分析有何区别？

答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n个样本，对每个样本测得p项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。

5.2 试述系统聚类的基本思想。

答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 5.3 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么？简要说明为什么这样构造？

答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n个样本看作p维空间的n个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：dij(q)

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应用多元统计分析课后答案

第五章 聚类分析

5.1 判别分析和聚类分析有何区别？

答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n个样本，对每个样本测得p项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。

5.2 试述系统聚类的基本思想。

答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 5.3 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么？简要说明为什么这样构造？

答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n个样本看作p维空间的n个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：dij(q)

多元统计常用方法及运用Excel进行多元统计分析的例子。

多元统计分析方法概述

目 录

引言 第四页 多元线性回归方法原理简介 第四页 多元线性回归案例叙述分析 第四页 多元线性回归分析方法在社会的应用 第八页 聚类分析方法原理简介 第八页 聚类分析案例叙述分析 第八页 聚类分析方法在社会的应用 第十页 主成份分析方法原理简介 第十页 主成份分析案例叙述分析 第十一页 主成份分析方法在社会的应用 第十四页 因子分析方法原理简述 第十四页 因子分析案例叙述分析 第十四页 因子分析方法在社会的应用 第十七页 偏最小二乘回归分析方法原理简介 第十八页 偏最小二乘回归分析案例叙述分析 第十九页 偏最小二乘回归分析方法在社会的应用 第二十一页 总结

多元统计分析

现实中的统计对象经常用多个指标来表示，比如人口普查，就可以有姓名、性别、出生年月日、籍贯、婚姻状况、民族、政治面貌、地区等，企业调查，可以有净资产、负债、盈利、职工人数、还贷情况等等。多个指标（变量）可以分别进行分析，但是，我们往往希望综合使用这些指标，这时，有主成分分析、因子分析等方法可以把数据的维数降低，同时又尽量不损失数据中的信息。 一、主成分分析

1、主成分分析的原理

多变量的主成分分析是在不损失或很少损失原有信息(指方差)的前提下，将原来多个彼此相关的指标转换为新的少数几个彼此独立的综合指标的一种统计分析方法。

多变量的主成分分析在教育评估中可用以寻找反映或影响评估对象的综合指标。如描述教师能力的指标很多：对教育对象的控制能力，对教育影响的控制能力，表达能力、教学思维能力、创新能力、组织协调能力等等。这些评估教师能力的指标个数可能很多，且指标之间彼此相关，多变量的主成分分析就是要综合这些指标，从而找出反映教师能力的少数几个彼此独立的指标，以便综合出教师能力的重要信息。

主成分分析的目的是从原始的多个变量取若干线性组合，能尽可能多地保留原始变量中

?的信息。从原始变量到新变量是一个正交变换（坐标变换）。设有

多元统计分析 multivariate statistical analysis 研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。又称多元分析 。 如果每个个体有多个观测数据，或者从数学上说， 如果个体的观测数据能表为 P维欧几里得空间的点，那么这样的数据叫做多元数据，而分析多元数据的统计方法就叫做多元统计分析 。 它是数理统计学中的一个重要的分支学科。20世纪30年代，R.A.费希尔，H.霍特林，许宝?以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到迅速发展。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及 ，多元统计分析在地质 、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用 ，同时也促进了理论的发展。各种统计软件包如SAS，SPSS等，使实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。重要的多元统计分析方法有：多重回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。 早在19世纪就出现了处理二维正态总体（见正态分布）的一些方法，但系统地处理多维概率分布总体的统计分析问题，则开始于20

定义2.1 将p个随机变量X1,X2,,Xp的整体称为p维随机向量，记为X?(X1,X2,,Xp)?。

定义2.2 设X?(X1,X2,,Xp)?是p维随机向量，它的多元分布函数定义为

F(x)?F(X1,X2,,Xp)?P(X1?x1,X2?x2,,Xp?xp) （2.2）

记为X~F(x)，其中x?(x1,x2,,xp)??Rp，Rp表示p维欧氏空间。 多维随机向量的统计特性可用它的分布函数来完整地描述。 定义2.3 设X?(X1,X2,,Xp)?是p维随机向量，若存在有限个或可列个p维数向量x1,x2,?,，记P(X?xk)?pk，(k?1,2,)且满足p1?p2???1，则称X为离散型随机向量，称P(X?xk)?pk，(k?1,2,)为X的概率分布。

设X~F(x)?F(x1,x2,,xp)，若存在一个非负函数f(x1,x2,?,xp)，使得对一切有x?(x1,x2,,xp)??Rpx1xpF(x)?F(x1,x2,,xp)?????f(t1,t2,,tp)dt1dtp（2.3）

??则称X为连续型随机变量，称f(x1,x2,?,xp)为分布密度函数，简称为密度函数或分布密度。

一个p元函数f(x1,x2,?,xp)能作为R