多元统计分析最短距离法_多元统计分析重点
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
因果模型(因变量数)：多元回归，判别分析
⑤横贯数据：｛
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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