多元统计分析最短距离法_(完整word版)多元统计分析模拟试题

多元统计分析模拟试题(两套：每套含填空、判断各二十道)

A卷

1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步

判别法。

2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。

3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。

4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极

大似然法

5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析

6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计

7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为

P e=√1−R2

8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。

9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化

为几个综合指标的多元统计方法。

10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m(m

分的累积贡献率达到85%以上比较合适。

11)聚类分析的目的在于使类内对象的同质性最大化和类间对象的异质性最大

化

12)y1是随机变量，并且有y1~N(0,1)，那么y12服从(卡方)分布。

13)在对数线性模型中，要先将概率取对数，再分解处理，公式：ηij=lnp ij=

,i,j=1,2

lnp i+lnp.j+ln p ij

p j p i

14)将每个原始变量分解为两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几

个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子

15)判别分析的最基本要求是分组类型在两组之上，每组案例的规模必须至少一

个以上，解释变量必须是可测量的

16)当被解释变量是属性变量而解释变量是度量变量时判别分析是合适的统计

分析方法

17)多元正态分布是一元正态分布的推广

18)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

19)因子分析中，把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中，把主成分

表示成各变量的线性组合。

20)统计距离包括欧氏距离和马氏距离两类

1)因子负荷量是指因子结构中原始变量与因子分析时抽取出的公共因子的相

关程度。(√)(p147)

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