多元统计分析重点.docx资源-CSDN文库

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多元统计分析重点宿舍版

第一讲：多元统计方法及应用；多元统计方法分类（按变量、模型、因变量等）

多元统计分析应用

选择题：①数据或结构性简化运用的方法有：多元回归分析，聚类分析，主成分分

析，因子分析 ②分类和组合运用的方法有：判别分析，聚类分析，主成分分析

③变量之间的相关关系运用的方法有：多元回归，主成分分析，因子分析，

④预测与决策运用的方法有：多元回归，判别分析，聚类分析

⑤横贯数据：

因果模型

（

因变量数

）

：多元回归，判别分析

相依模型

（

变量测度

）

：因子分析，聚类分析

多元统计分析方法

选择题：①多元统计方法的分类：1）按测量数据的来源分为：横贯数据（同一时间

不同案例的观测数据），纵观数据（同样案例在不同时间的多次观测数据）

2）按变量的测度等级（数据类型）分为：类别

（非测量型）变量，数值型（测量型）变量

3）按分析模型的属性分为：因果模型，相依模型

4）按模型中因变量的数量分为：单因变量模型，

多因变量模型，多层因果模型

第二讲：计算均值、协差阵、相关阵；相互独立性

第三讲：主成分定义、应用及基本思想，主成分性质，主成分分析步骤

主成分定义：何谓主成分分析就是将原来的多个指标（变量）线性组合成几个新的

相互无关的综合指标（主成分），并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。

主成分分析的应用：（1）数据的压缩、结构的简化；（2）样品的综合评价，排序

主成分分析概述——思想：①（1）把给定的一组变量 X1,X2,…XP,通过线性变换，转

换为一组不相关的变量 Y1，Y2，…YP。（2）在这种变换中，保持变量的总方差（X1，

X2，…Xp 的方差之和）不变，同时，使 Y1 具有最大方差，称为第一主成分；Y2 具

有次大方差，称为第二主成分。依次类推，原来有 P 个变量，就可以转换出 P 个主

成分（3）在实际应用中，为了简化问题，通常找能够反映原来 P 个变量的绝大部分

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