一、什么是多元统计分析
?多元统计分析是运用数理统计的方法来研究多变量（多指标）问题的理论和方法，是一元统计学的推广。
?多元统计分析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统计学科。
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。
（1）主成分分析
（2）因子分析
（3）对应分析等
?2、分类与判别（归类问题）
对所考察的变量按相似程度进行分类。
（1）聚类分析：根据分析样本的各研究变量，将性质相似的样本归为一类的方法。
（2）判别分析：判别样本应属何种类型的统计方法。
例5：根据信息基础设施的发展状况，对世界20个国家和地区进行分类。
考察指标有6个：
1、X1：每千居民拥有固定电话数目
2、X2：每千人拥有移动电话数目
3、X3：高峰时期每三分钟国际电话的成本
4、X4：每千人拥有电脑的数目
5、X5：每千人中电脑使用率
6、X6：每千人中开通互联网的人数
?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）
二是：两组变量间的相互关系（典型相关分析）
?4、多元数据的统计推断
点估计
参数估计区间估计
统u检验
计参数t检验
推F检验
断假设相关与回归
检验卡方检验
非参秩和检验
秩相关检验
?1、假设检验的基本原理
小概率事件原理
? 小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05等）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提
出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小,则认为假设不成立；反之，则认为假设成立。 ? 2、假设检验的步骤 （1）提出一个原假设和备择假设
? 例如：要对妇女的平均身高进行检验，可以先假设妇女身高的均值等于 160 cm （u=160cm ）。这种原
假设也称为零假设（ null hypothesis ），记为 H 0 。
2.1 均值向量的检验
? 1、正态总体均值检验的类型
? 根据样本对其总体均值大小进行检验（ One-Sample T Test ） 如妇女身高的检验。
? 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验（ Indepent Two-Sample T Test ） 如两个班平均成绩的检验。
? 配对样本的检验（ Pair-Sample T Test ） 如减肥效果的检验。
? 多个总体均值的检验 ? A 、总体方差已知 用u 检验，检验的拒绝域为
即 ? B 、总体方差未知
用样本方差 代替总体方差 ，这种检验叫t 检验.
（2）根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验
? 目的是推断两个样本分别代表的总体均数是否相等。其检验过程与上述两种t 检验也没有大的差别，只
是假设的表达和t 值的计算公式不同。 ? 两样本均数比较的t 检验,其假设一般为：
12
{
}W z u α-
=>112
2
{}
W z u
z
u
αα
-
-
=<->或2
s
2σ
Ⅲ 0μμ= 0μμ< α--<1u z )1(1--<-n t t α
H0：μ1=μ2，即两样本来自的总体均数相等.
H1：μ1>μ2或μ1<μ2，即两样本来自的总体均数不相等，检验水准为0.05。
?计算t统计量时是用两样本均数差值的绝对值除以两样本均数差值的标准误。
?相应的假设检验问题为：
H0：μ1=μ2
H1: μ1大于μ2
?μ1 为第一组的总体均值，而μ2 为第二组的总体均值。
?用SPSS 处理数据：
Spss 选项：Analyze—Compare Means —Independent-Samples T Test
?3、配对样本的检验（paired samples ）
（针对同样的样本）考察实验前后样本均值有无差异。能够很好地控制非实验因素对结果的影响注意：实验前后两个样本两个样本并不独立
?注意：同一样本实验前后并不独立，但不同样本之间却相互独立。
?配对样本的检验实际上是用配对差值与总体均数“0”进行比较，即推断差数的总体均数是否为“0”。故其检验过程与依据样本均数推断总体均数大小的t检验类似，即：
?A、建立假设
H0：μd=0，即差值的总体均数为“0”，H1：μd>0或μd<0，即差值的总体均数不为“0”，检验水平为α。
? B. 计算统计量
进行配对设计t检验时t值为差值均数与0之差的绝对值除以差值标准误的商，其中差值标准误为差值标准差除以样本含量算术平方根的商。
? C. 确定概率，作出判断
以自由度v(对子数减1)查t界值表，若P<α，则拒绝H0，接受H1，若P>=α，则还不能拒绝H0。
?例4：要比较50个人在减肥前和减肥后的重量。这样就有了两个样本，每个都有50个数目。
?这里不能用前面的独立样本均值差的检验；这是因为两个样本并不独立。
?每一个人减肥后的重量都和自己减肥前的重量有关。但不同人之间却是独立的。令减肥前的重量均值为μ1 ，而减肥后的均值为μ2 ；这样所要进行的检验为：
H0：μ1＝μ2
H1：μ1大于μ2
一、方差分析的基本思想 1、定义
方差分析又称变异数分析或F 检验，其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。
? 2、了解方差分析中几个重要概念： ? （1）观测因素或称为观测变量
如：考察农作物产量的影响因素。农作物产量就是观测变量。
? （2）控制因素或称控制变量
进行试验(实验)时,我们称可控制的试验条件为因素(Factor),因素变化的各个等级为水平(Level)。 影响农作物产量的因素，如品种、施肥量、土壤等。
如果在试验中只有一个因素在变化,其他可控制的条件不变,称它为单因素试验; 若试验中变化的因素有两个或两个以上,则称为双因素或多因素试验 。
? 方差分析就是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量（因素）中哪些变量是对观测变量有显著影
响的变量
? 3、方差分析的基本原理
设有r 个总体，各总体分别服从 …… ，假定各总体方差相等。现从各总体随机抽取样本。透过各总体的样本数据推断r 个总体的均值是否相等？
:至少有一组数据的平均值与其它组的平均值有显著性差异。
? 分析的思路：用离差平方和（SS ）描述所有样本总的变异情况，将总变异分为两个来源：
（1）组内变动（within groups ），代表本组内各样本与该组平均值的离散程度，即水平内部（组内）方差 （2）组间变动（between groups ），代表各组平均值关于总平均值的离散程度。即水平之间（组间）方差 即：SS 总=SS 组间+SS 组内
? 消除各组样本数不同的影响--离差平方和除以自由度（即均方差）。从而构造统计量：
? 方差分析的基本思想就是通过组内方差与组间方差的比值构造的F 统计量，将其与给定显著性水平、
自由度下的F 值相对比，判定各组均数间的差异有无统计学意义。 ? 零假设否定域：
? 例2 SIM 手机高、中、低三种收入水平被调查者的用户满意度是否有显著性差异 即：研究被调查者的收入水平是否会影响其对SIM 手机的满意程度。
? SPSS 处理：Analyze — Compare Mean — One-Way ANOV A ? 多元方差分析（操作参见书例2.1，第36页）：
? SPSS 选项： Analyze — General Linear Model — Multivariate
可用男、女生的身高、体重、胸围组成的样本均数向量推论该年级男、女生身体发育指标的总体均数向量μ1和μ2相等与否, 得到：
F=8.8622，P=0.0008。拒绝该年级男女生身体发育指标的总体均数向量相等的假设，从而可认为该校男女生身体发育状况不同。
? 4、方差分析的应用条件
（1）可比性，若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。
21
(,)N μσ22(,)N μσ2(,)
r
N μσ012:r
H μμμ==L L 1H (1)
SS r F SS -=
组间组内(n-r)
1,()
r n r F F α--f
（2）正态性，各组的观察数据，是从服从正态分布的总体中随机抽取的样本。即偏态分布资料不适用方差分析。对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。
? （3）方差齐性，各组的观察数据，是从具有相同方差的相互独立的总体中抽取得到的。即若组间方差
不齐则不适用方差分析。
依据涉及的分析变量多少分为：一元方差分析、多元方差分析
依据对分析变量的影响因素的数量分为：单因素方差分析、多因素方差分析
? 一、什么是聚类分析？ ? 聚类分析(P54)
是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。
将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强。
? 聚类分析的目的(P54)
使类内对象的同质性最大化和类间对象的异质性最大化。
? 二、聚类分析的基本思想：
是根据一批样品的多个观测指标，具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，然后利用统计量将样品或指标进行归类。把相似的样品或指标归为一类，把不相似的归为其他类。直到把所有的样品（或指标）聚合完毕.
? 相似样本或指标的集合称为类。 ? 1、聚类分析的类型有：
对样本分类，称为Q 型聚类分析 对变量分类，称为R 型聚类分析
Q 型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似性特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来。 R 型聚类是对变量进行聚类，它使具有相似性的变量聚集在一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数，达到变量降维的目的。
? 2、聚类分析的方法： 系统聚类（层次聚类） 非系统聚类（非层次聚类）
? 系统聚类法包括：凝聚方式聚类、分解方式聚类
? 非系统聚类法包括：模糊聚类法、K －均值法（快速聚类法）等等 ? 常用距离：
（1）、明考夫斯基距离(Minkowski distance)
明氏距离有三种特殊形式：
（1a ）、绝对距离（Block 距离）:当q=1时 （1b)欧氏距离(Euclidean distance):当q=2时
（1c)切比雪夫距离:当 时
g
p
k g
jk ik ij x x d 1
1
)||(∑=-=()∑
=-=
p
k jk
ik ij x x d 1
1()2
112)(2?
?
????-=∑=p
k jk ik ij x x d q =∞
jk
ik p
k ij x x d -=∞≤≤1max )(
? 当各变量的单位不同或测量值范围相差很大时，不应直接采用明氏距离，而应先对各变量的数据作标
准化处理，然后用标准化后的数据计算距离。常用的标准化处理：
其中 为第j 个变量的样本均值；
为第j 个变量的样本方差。
? （4）马氏距离
*1,2,,1,2,,ij jj
x x x i n j p
s -
-=
==L L 1
1n
j ij i x x n -
==∑2
1
1()1n jj
ij j
i s x x n -==--∑)
()(2j i 1j i x x x x -∑'-=-ij d 1/2[()()]
ij d -'=-∑-1i j i j x x x x
马氏距离与上述各种距离的主要不同就是马氏距离考虑了观测变量之间的相关性。如果假定各变量之间相互独立，即观测变量的协方差矩阵是对角矩阵，则马氏距离就退化为用各个观测指标的标准差的倒数作为权数进行加权的欧氏距离。因此，马氏距离不仅考虑了观测变量之间的相关性，而且也考虑到了各个观测指标取值的差异程度，为了对马氏距离和欧氏距离进行一下比较，以便更清楚地看清二者的区别和联系，现考虑一个例子。
? 1、类的定义
相似样本或指标的集合称为类。 （数学表达见63-64页定义3.1-3.4）
? 2、类的特征描述： 设类G 这一集合有
x
x x m
......,2
1
m 为G 内的样本数。其特征：
（1）均值（或称为重心）
（2）协方差矩阵
(3) G 的直径
d 12=[(7.9-7.68)2+(39.77-50.37)2+(8.49-11.35)2+(12.94-13.3)2+(19.27-19.25)2+(11.05-14.59)2+(2.04-2.75)2+(13.29-14.87)
2]0.5
=11.67
d 13=13.80 d 14=13.12 d 15=12.80 d 23=24.63 d 24=24.06 d 25=23.54 d 34=2.2 d 35=3.51 d 45=2.21
1 2 3 4 5 D1= 1 0 河南与甘肃的距离最近，
2 11.67 0 先将二者（3和4）合为
3 13.80 24.63 0 一类 G6={G2，G4}
4 13.12 24.06 2.20 0
5 12.80 23.54 3.51 2.21 0
1
1m
G
i
i x x
m
-
==∑'
1
()()m
G i
G i G i s x
x x x -
-
==
--∑1
1
G G
s n ∑=
-,max G ij
i j G
D d ∈=
? 判别分析
根据已知对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类别的一种统计学方法。
如何判断（判断依据）？ 利用已知类别的样本信息求判别函数，根据判别函数对未知样本所属类别进行判别 判别分析的特点（基本思想）
１、是根据已掌握的、历史上若干样本的p 个指标数据及所属类别的信息，总结出该事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则。
2、根据总结出来的判别公式和判别准则，判别未知类别的样本点所属的类别。
? 判别分析的目的：识别一个个体所属类别
3、判别分析和聚类分析往往联合使用。当总体分类不清楚时，先用聚类分析对一批样本进行分类，再用判别分析构建判别式对新样本进行判别。此外判别分析变量情况： 被解释变量为属性变量； 解释变量是定量变量。 判别分析类型及方法
（1）按判别的组数来分，有两组判别分析和多组判别分析
（2）按区分不同总体所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别 （3）按判别对所处理的变量方法不同有逐步判别、序贯判别。 （4）按判别准则来分，有费歇尔判别准则、贝叶斯判别准则
距离判别
基本思想即：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即各组（类）的均值，判别的准则是对任给样品，计算它到各类平均数的距离，哪个距离最小就将它判归哪个类。 （一）两个总体的距离判别法 1、方差相等
先考虑两个总体的情况，设有两个协差阵∑相同的p 维正态总体，对给定的样本Y ，判别一个样本Y 到底是来自哪一个总体，一个最直观的想法是计算Y 到两个总体的距离。故我们用马氏距离来给定判别规则，有：
2、当总体的协方差已知，且不相等
贝叶斯(Bayes)判别 ---------(考计算题)
()()()()?????=<∈<∈)
,(),(221212
22222121G y d G y d G d G d G G d G d G 如待判，，，如，，，，如，y y y y y y ()()()()??
???=<∈<∈),(),(221212
22222121G y d G y d G d G d G G d G d G 如待判，，，如，，，，如，y
y y y y y )()()()(),(),(11
1121
2
21222μμμμ-∑'---∑'-=---y y y y y y G d G d )
()()()()
,(),(11
121212
22μμμμ-'---'-=---y y y y y y ∑∑G d G d 22
211y y y μμμ12---'+'-'=∑∑∑)2(1111μμμ---∑'+∑'-∑'-11y y y )(]2
)
([221121y μμμμ-∑'+-=-2
2
1μμμ+=
令),,,()(21'
=-∑=-p a a a Λ211
μμα
? 贝叶斯判别法是通过计算被判样本x 属于k 个总体的条件概率P （n/x),n=1,2…..k. 比较k 个概率的大
小，将样本判归为来自出现概率最大的总体（或归属于错判概率最小的总体）的判别方法。 ? 一、最大后验概率准则
? 例7：设有
G 1
，G
2
和
G
3
三个类，欲判别某样本
x 0
属于哪一类．已知
现利用后验概率准则计算 x
0 属于各组的后验概率：
贝叶斯公式:
?
所谓Fisher 判别法，就是用投影的方法将
k 个不同总体在p 维空间上的点尽可能分散，同一总体内的
各样本点尽可能的集中。用方差分析的思想则可构建一个较好区分各个总体的线性判别法 -------- (只作了解)
例：设先验概率、误判损失及概率密度如下：
,30.0,65.0,05.0321===q q q 10.0)(01=x f 63
.0)(02=x f 4.2)(03=x f 004
.01345.1005
.04.230.063.065.010.005.010.005.0)
()
()(3
1
01101==?+?+??=
=
∑=i i
i x f q x f q x G P 361
.01345.14095
.04.230.063.065.010.005.063.065.0)
()
()(3
1
02202==?+?+??=
=
∑=i i
i x f q x f q x G P 635
.01345
.172
.04.230.063.065.010.005.04.230.0)
()
()(3
1
03303==?+?+??=
=
∑=i i
i x f q x f q x G P )
()|()
()|()|(i i i i i B P B A P B P B A P A B P ∑=判别为
G1
G2
G3
G1 C(1/1)=0
C(2/1)=20
C(3/1)=80 G2 C(1/2)=400 C(2/2)= 0
C(3/2)=200
真 实 组
G3
C(1/3)=100 C(2/3)=500 C(3/3)=0
先验概率 P1=0.55 P2=0.15 P3=0.30 概率密度
f1=0.46
f2=1.5
F3=0.70
试用贝叶斯判别法将样本x0判到G1、G2、G3中的一个。考虑与不考虑误判损失的结果如何？
1、考虑误判损失：
误判到G1的平均损失为
ECM1＝0.55*0.46*0+0.15*1.5*400+0.30*0.70*100＝
误判到G2的平均损失为
ECM2＝0.55*0.46*20+0.15*1.5*0+0.30*0.70*50＝
误判到G3的平均损失为
ECM3＝0.55*0.46*80+0.15*1.5*200+0.30*0.70*0＝
其中ECM2最小，故将x0判别到G2。
2、不考虑误判损失：
将x0判别到G1的条件概率为：
P（G1/x0) =(0.55*0.46)/(0.55*0.46+0.15*1.5+0.30*0.70)=
将x0判别到G2的条件概率为：
P（G2/x0) =(0.15*1.5)/(0.55*0.46+0.15*1.5+0.30*0.70)=
将x0判别到G3的条件概率为：
P（G3/x0) =(0.30*0.70)/(0.55*0.46+0.15*1.5+0.30*0.70)=
其中P（G1/x0) 取值最大，故将x0判别到G1。
主成分分析的重点
?1、掌握什么是主成分分析？
?2、理解主成分分析的基本思想和几何意义？
?3、理解主成分求解方法：协方差矩阵与相关系数矩阵的差异？
?4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分
?5、对软件输出结果进行正确分析
?主成分分析：将原来较多的指标简化为少数几个新的综合指标的多元统计方法。
?主成分：由原始指标综合形成的几个新指标。依据主成分所含信息量的大小成为第一主成分，第二主成分等等。
?主成分分析得到的主成分与原始变量之间的关系：
1、主成分保留了原始变量绝大多数信息。
2、主成分的个数大大少于原始变量的数目。
3、各个主成分之间互不相关。
4、每个主成分都是原始变量的线性组合。
?满足如下的条件：
1、每个主成分的系数平方和为1。即
2、主成分之间相互独立，即无重叠的信息。即
1
2
2
2
2
1
=
+
+
+
pi
i
i
u
u
uΛ
p
j
i
j
i
F
F
Cov
j
i
，
，
，
，
，
，
）
，
（Λ
2
1
0=
≠
=
3、主成分的方差依次递减，重要性依次递减，即
F1、F2….Fp 分别称为原变量的第一、第二….第p 个主成分。
根据旋转变换的公式： I
U U U U ='='-,1
旋转变换的目的：为了使得n 个样品点在Fl 轴方向上的离散程度最大，即Fl 的方差最大。
总体主成分的求解及其性质
? 矩阵知识回顾： （1）特征根与特征向量
A 、若对任意的k 阶方阵C ，有数字 与向量 满足： ，则称 为C 的特征根， 为C 的相应于 的特征向量。
B 、同时，方阵
C 的特征根 是k 阶方程 的根。 （2）任一k 阶方阵C 的特征根 的性质：
（3）任一k 阶的实对称矩阵C 的性质： A 、实对称矩阵C 的非零特征根的数目＝C 的秩 B 、k 阶的实对称矩阵存在k 个实特征根
C 、实对称矩阵的不同特征根的特征向量是正交的
D 、若 是实对称矩阵C 的单位特征向量，则
若矩阵 ，是由特征向量 所构成的，则有：
因子分析的重点
? 1、什么是因子分析？ ? 2、理解因子分析的基本思想
? 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、因子载荷变量共同度的统计意义 ? 4、因子旋转的意义
? 5、结合SPSS 软件进行案例分析 1、什么是因子分析？
因子分析是主成分分析的推广，也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵或协方差矩阵的内部依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的多个变量归结为少数几个综合因子的一种多元统计分析方法。 2、因子分析的基本思想：
把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共
)
()(21p F Var F Var F Var ≥≥≥Λ）（??
?+-=+=θ
θθθcos sin sin cos 212211x x y x x y x U '=???? ?????? ?
?-=???? ??
2121cos sin sin cos x x y y θθθθ正交矩阵，即有
为旋转变换矩阵，它是U 'λξξλξC =λλ
λ0=-I C λj λ对角线上的元素之和
矩阵C C tr k
j j
==∑=)(1
λ
j ξj
j j C λξξ='ξj ξ????
?
?????=k j j C λλξξΛ
M O
M Λ
001'
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。 4、主成分分析分析与因子分析的联系和差异：
因子分析是主成分分析的推广，是主成分分析的逆问题。主成分分析是将原始变量加以综合、归纳；因子分析是将原始变量加以分解、演绎。
（1）主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。
（2）主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分； 因子分析：用潜在的假想变量（公共因子）和随机影响变量（特殊因子）的线性组合表示原始变量。用假设的公因子来“解释”相关矩阵内部的依赖关系。
（3）主成分分析中主成分个数和变量个数相同，它是将一组具有相关关系的变量变换为一组互不相关的变量，在解决实际问题时，一般取前m 个主成分； 因子分析的目的是用尽可能少的公因子，以便构造一个结构简单的因子模型。
共同度----又称共性方差或公因子方差（community 或common variance ）就是变量与每个公共因子之负荷量的平方总和（一行中所有因素负荷量的平方和）。变量 的共同度是因子载荷矩阵的第i 行的元素的平方和。记为
从共同性的大小可以判断这个原始实测变量与公共因子间之关系程度。如因子分析案例中 共同度h12=(0.896)平方+(0.341)平方=0.919
因子负荷量（或称因子载荷）----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。
i
X 。∑==
m
j ij i a h 1
2
2i
m im 2i21i1*i F F F x εααα++?++=ij
i j m
1
i j m
1i j *
i Fj),cov()F ,cov( )
F ,cov()F ,Cov(x αεαεα=+=+=∑∑==k ik i k ik F F )
var(*)var()
*,cov(r ij j i j i F x F x r =
=α
一、填空题（20分） 1、若),2,1(),,(~)(n N X p 且相互独立，则样本均值向量X 服从的分布 为 2、变量的类型按尺度划分有_间隔尺度_、_有序尺度_、名义尺度_。 3、判别分析是判别样品 所属类型 的一种统计方法，常用的判别方法有__距离判别法_、Fisher 判别法、Bayes 判别法、逐步判别法。 4、Q 型聚类是指对_样品_进行聚类，R 型聚类是指对_指标(变量)_进行聚类。 5、设样品),2,1(,),,(' 21n i X X X X ip i i i ，总体),(~ p N X ，对样品进行分类常用的距离 2 ()ij d M )()(1j i j i x x x x ，兰氏距离()ij d L 6、因子分析中因子载荷系数ij a 的统计意义是_第i 个变量与第j 个公因子的相关系数。 7、一元回归的数学模型是： x y 10，多元回归的数学模型是： p p x x x y 22110。 8、对应分析是将 R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行的统计分析方法。 9、典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 二、计算题（60分） 1、设三维随机向量),(~3 N X ，其中 200031014，问1X 与2X 是否独立？),(21 X X 和3X 是否独立？为什么？ 解： 因为1),cov(21 X X ，所以1X 与2X 不独立。 把协差矩阵写成分块矩阵 22211211，),(21 X X 的协差矩阵为11 因为12321),),cov(( X X X ，而012 ，所以),(21 X X 和3X 是不相关的，而正态分布不相关与相互
多元统计分析方法 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
多元统计分析概述 目录 一、引言 (3) 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (3) 1.多元统计分析方法的研究对象 (3) 2.多元统计分析方法的主要内容 (3) 三、各种多元统计分析方法 (3) 1.回归分析 (3) 2.判别分析 (6) 3.聚类分析 (8) 4.主成分分析 (10) 5.因子分析 (10) 6. 对应分析方法 (11) 7. 典型相关分析 (11) 四、多元统计分析方法的一般步骤 (12) 五、多元统计分析方法在各个自然领域中的应用 (12) 六、总结 (13) 参考文献 (14) 谢辞 (15)
一、引言 统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 （一）多元统计分析方法的研究对象 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量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。 现实生活中，受多个随机变量共同作用和影响的现象大量存在。统计分析中，有两种方法可同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和研究。一种方法是把多个随机变量分开分析，一次处理一个随机变量，分别进行研究。但是，这样处理忽略了变量之间可能存在的相关性，因此，一般丢失的信息太多，分析的结果不能客观全面的反映整个问题，而且往往也不容易取得好的研究结论。另一种方法是同时对多个随机变量进行研究分析，此即多元统计方法。通过对多个随即便量观测数据的分析，来研究随机变量总的特征、规律以及随机变量之间的相互
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 = 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 @什么是多元统计分析 多元统计分析是运用数理统计的方法来研究多变量（多指标）问题的理论和方法，是一元统计学的推广 @多元统计分析的内容和方法 1、简化数据结构,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。（1）主成分分析（2）因子分析（3）对应分析等 2、分类与判别,对所考察的变量按相似程度进行分类。（1）聚类分析：根据分析样本的各研究变量，将性质相似的样本归为一类的方法。（2）判别分析：判别样本应属何种类型的统计方法。 @方差分析的基本思想:方差分析又称变异数分析或F检验，其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。 应用条件: （1）可比性，若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。（2）正态性，各组的观察数据，是从服从正态分布的总体中随机抽取的样本。 （3）方差齐性，各组的观察数据，是从具有相同方差的相互独立的总体中抽取得到的。 @聚类分析:是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强。使类内对象的同质性最大化和类间对象的异质性最大化 @聚类分析的基本思想：是根据一批样品的多个观测指标，具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，然后利用统计量将样品或指标进行归类。把相似的样品或指标归为一类，把不相似的归为其他类。直到把所有的样品（或指标）聚合完毕. @判别分析的特点（基本思想）１、是根据已掌握的、历史上若干样本的p个指标数据及所属类别的信息，总结出该事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则。2、根据总结出来的判别公式和判别准则，判别未知类别的样本点所属的类别。@聚类分析的类型有：(1)对样本分类，称为Q型聚类分析(2)对变量分类，称为R型聚类分析 # Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似性特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来。# R型聚类是对变量进行聚类，它使具有相似性的变量聚集在一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数，达到变量降维的目的。 @判别分析根据已知对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类别的一种统计学方法。 @判别分析类型及方法（1）按判别的组数来分，有两组判别分析和多组判别分析（2）按区分不同总体所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别（3）按判别对所处理的变量方法不同有逐步判别、序贯判别。（4）按判别准则来分，有费歇尔判别准则、贝叶斯判别准则 @因子分析:因子分析是主成分分析的推广，也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵或协方差矩阵的内部依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的多个变量归结为少数几个综合因子的一种多元统计分析方法。 @主成分分析与因子分析的联系和差异：因子分析是主成分分析的推广，是主成分分析的逆问题。主成分分析是将原始变量加以综合、归纳；因子分析是将原始变量加以分解、演绎。（1）主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。（2）主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；因子分析：用潜在的假想变量（公共因子）和随机影响变量（特殊因子）的线性组合表示原始变量。用假设的公因子来“解释”相关矩阵内部的依赖关系。(3）主成分分析中主成分个数和变量个数相同，它是将一组具有相关关系的变量变换为一组互不相关的变量，在解决实际问题时，一般取前m个主成分；因子分析的目的是用尽可能少的公因子，以便构造一个结构简单的因子模型。 22121212121 ~(,),(,),(,),, 1X N X x x x x x x ρμμμμσρ ?? ∑==∑= ??? +-1、设其中则Cov(,)=____. 10 31 2~(,),1,,10,()()_________i i i i X N i W X X μμμ=' ∑=--∑L 、设则=服从。 ()1 2 34 433,4 92, 3216___________________ X x x x R -?? ?'==-- ? ?-? ? =∑、设随机向量且协方差矩阵则它的相关矩阵 4、 __________， __________， ________________。 215,1,,16(,),(,)15[4()][4()]~___________i p p X i N X A N T X A X μμμμ-=∑∑'=--L 、设是来自多元正态总体和分别为正态总体的样本均值和样本离差矩阵,则。 12332313116421(,,)~(,),(1,0,2),441, 2142X x x x N x x x x x μμ-?? ?'=∑=-∑=-- ? ?-?? -?? + ??? 、设其中试判断与是否独立？ (), 1 2 3设X=x x x 的相关系数矩阵通过因子分析分解为 211X h = 的共性方差111X σ= 的方差21X g = 1公因子f 对的贡献1213 30.93400.1280.9340.4170.8351100.4170.8940.02700.8940.44730.8350.4470.10320 13 R ? ? - ????? ? -?? ? ? ?=-=-+ ? ? ? ??? ? ? ????? ? ??? 多元统计分析概述 目录 一、引言 (3) 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (3) 1.多元统计分析方法的研究对象 (3) 2.多元统计分析方法的主要内容 (3) 三、各种多元统计分析方法 (3) 1.回归分析 (3) 2.判别分析 (6) 3.聚类分析 (8) 4.主成分分析 (10) 5.因子分析 (10) 6. 对应分析方法 (11) 7. 典型相关分析 (11) 四、多元统计分析方法的一般步骤 (12) 五、多元统计分析方法在各个自然领域中的应用 (12) 六、总结 (13) 参考文献 (14) 谢辞 (15) 一、引言 统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 （一）多元统计分析方法的研究对象 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量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。 现实生活中，受多个随机变量共同作用和影响的现象大量存在。统计分析中，有两种方法可同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和研究。一种方法是把多个随机变量分开分析，一次处理一个随机变量，分别进行研究。但是，这样处理忽略了变量之间可能存在的相关性，因此，一般丢失的信息太多，分析的结果不能客观全面的反映整个问题，而且往往也不容易取得好的研究结论。另一种方法是同时对多个随机变量进行研究分析，此即多元统计方法。通过对多个随即便量观测数据的分析，来研究随机变量总的特征、规律以及随机变量之间的相互关系。所以，多元统计分析是研究多个随机变量之间相互依赖关系及内在统计规律的一门统计学科。 （二）多元统计分析方法的主要内容 近年来，随着统计理论研究的不断深入，多元统计分析方法的内容一直在丰富。其中，主要内容包括多元正态总体参数估计、假设检验和常用的多元统计方法。多元正态总体参数估计、假设检验是多元统计推断的核心和基础，而常用的多元统计分析方法则是具体应用。从形式上，常用多元统计分析方法可划分为两类： 一类属于单变量常用的统计方法在多元随机变量情况下的推广和应用，如多元回归分析，典型相关分析等； 另一类是对多元变量本身进行研究所形成的一些特殊方法。如主成分分析，因子分析，聚类分析，判别分析，对应分析等。 三、各种多元统计分析方法 具体来说，常用的多元统计分析方法主要包括：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、典型相关分析等。下面我们对各种多元统计分析方法就行分别描述， （一）回归分析 回归分析是最灵活最常用的统计分析方法之一，它用于分析一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。特别是用于：(1)定量的描述和解释相互关系；(2)估测或预测因变量的值。 回归分析方法是在众多的相关变量中，根据实际问题考察其中一个或多个变 一、判断题 （ 对 ）112(,,,)p X X X X '=L 的协差阵一定是对称的半正定阵 （ 对 ）2标准化随机向量的协差阵与原变量的相关系数阵相同。 （ 对）3典型相关分析是识别并量化两组变量间的关系，将两组变量的相关关系 的研究转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合间的相关关系的研究。 （ 对 ）4多维标度法是以空间分布的形式在低维空间中再现研究对象间关系的数据分析方法。 （ 错）5),(~),,,(21∑'=μp p N X X X X Λ，,X S 分别是样本均值和样本离差阵，则, S X n 分别是,μ∑的无偏估计。 （ 对）6),(~),,,(21∑'=μp p N X X X X Λ，X 作为样本均值μ的估计，是 无偏的、有效的、一致的。 （ 错）7 因子载荷经正交旋转后，各变量的共性方差和各因子的贡献都发生了变化 （ 对）8因子载荷阵()ij A a =中的ij a 表示第i 个变量在第j 个公因子上的相对重要性。 （ 对 ）9 判别分析中，若两个总体的协差阵相等，则Fisher 判别与距离判别等 价。 （对）10距离判别法要求两总体分布的协差阵相等，Fisher 判别法对总体的分布无特定的要求。 二、填空题 1、多元统计中常用的统计量有：样本均值向量、样本协差阵、样本离差阵、样本相关系数矩阵． 2、设∑是总体1(,,)m X X X =L 的协方差阵，∑的特征根(1,,)i i m λ=L 与相应的单 位正交化特征向量 12(,,,)i i i im a a a α=L ，则第一主成分的表达式是 11111221m m y a X a X a X =+++L ，方差为 1λ。 3设∑是总体1234(,,,)X X X X X =的协方差阵，∑的特征根和标准正交特征向量分别 为：' 112.920(0.1485,0.5735,0.5577,0.5814)U λ==--- ' 221.024(0.9544,0.0984,0.2695,0.0824)U λ==- '330.049(0.2516,0.7733,0.5589,0.1624)U λ==-- 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) 一、什么是多元统计分析 多元统计分析是运用数理统计的方法来研究多变量（多指标）问题的理论和方法，是一元统计学的推广。 多元统计分析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统计学科。 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。 （1）主成分分析 （2）因子分析 （3）对应分析等 2、分类与判别（归类问题） 对所考察的变量按相似程度进行分类。 （1）聚类分析：根据分析样本的各研究变量，将性质相似的样本归为一类的方法。 （2）判别分析：判别样本应属何种类型的统计方法。 例5：根据信息基础设施的发展状况，对世界20个国家和地区进行分类。 考察指标有6个： 1、X1：每千居民拥有固定电话数目 2、X2：每千人拥有移动电话数目 3、X3：高峰时期每三分钟国际电话的成本 4、X4：每千人拥有电脑的数目 5、X5：每千人中电脑使用率 6、X6：每千人中开通互联网的人数 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） 二是：两组变量间的相互关系（典型相关分析） 4、多元数据的统计推断 点估计 参数估计区间估计 统u检验 计参数t检验 推F检验 断假设相关与回归 检验卡方检验 非参秩和检验 秩相关检验 1、假设检验的基本原理 小概率事件原理 小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05等）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提 出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小,则认为假设不成立；反之，则认为假设成立。 2、假设检验的步骤 （1）提出一个原假设和备择假设 例如：要对妇女的平均身高进行检验，可以先假设妇女身高的均值等于 160 cm （u=160cm ）。这种原 假设也称为零假设（ null hypothesis ），记为 H 0 。 2.1 均值向量的检验 1、正态总体均值检验的类型 根据样本对其总体均值大小进行检验（ One-Sample T Test ） 如妇女身高的检验。 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验（ Indepent Two-Sample T Test ） 如两个班平均成绩的检验。 配对样本的检验（ Pair-Sample T Test ） 如减肥效果的检验。 多个总体均值的检验 A 、总体方差已知 用u 检验，检验的拒绝域为 即 B 、总体方差未知 用样本方差 代替总体方差 ，这种检验叫t 检验. （2）根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验 目的是推断两个样本分别代表的总体均数是否相等。其检验过程与上述两种t 检验也没有大的差别，只 是假设的表达和t 值的计算公式不同。 两样本均数比较的t 检验,其假设一般为： 12 { }W z u α- =>112 2 {} W z u z u αα - - =<->或2 s 2σ Ⅲ 0μμ= 0μμ< α--<1u z )1(1--<-n t t α 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 第一章： 多元统计分析研究的内容（5点） 1、简化数据结构（主成分分析） 2、分类与判别（聚类分析、判别分析） 3、变量间的相互关系（典型相关分析、多元回归分析） 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章： 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X 均值向量： 随机向量X 与Y 的协方差矩阵： 当X=Y 时Cov （X ，Y ）=D （X ）；当Cov （X ，Y ）=0 ，称X ，Y 不相关。 随机向量X 与Y 的相关系数矩阵： )',...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='=Λ)')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ 2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ，Y 为随机向量，A ，B 为常数矩阵 E （AX ）=AE （X ）； E （AXB ）=AE （X ）B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ，Y 独立，则Cov(X,Y)＝０，反之不成立． (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地，当 为对角阵时， 相互独立。 (2).若 ，Ａ为sxp 阶常数矩阵，d 为s 阶向量， ＡＸ＋d ～ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布． (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布，反之不成立． (4).多元正态分布的不相关与独立等价． 例３．见黑板． 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的（简单）样本”的理解---独立同截面． (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 ＝ 样本离差阵Ｓ＝ 样本协方差阵Ｖ＝ S ;样本相关阵Ｒ (3) ,Ｖ分别是 和 的最大似然估计； (4)估计的性质 是 的无偏估计； ,Ｖ分别是 和 的有效和一致估计； ； Ｓ～ ， 与Ｓ相互独立； 第五章 聚类分析： 一、什么是聚类分析 ：聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚，甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法：系统聚类法（直观易懂）、动态聚类法（快）、有序聚类法（保序）...... Q-型聚类分析（样品）R-型聚类分析（变量） 变量按照测量它们的尺度不同，可以分为三类：间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换（优缺点） 1、中心化变换（平移变换）：中心化变换是一种坐标轴平移处理方法，它是先求出每个变量的样本平均值，再从原始数据中减去该变量的均值，就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置，也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换：首先对每个变量进行中心化变换，然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后，每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0，方差为1，且也不再具有量纲，同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换（规格化变换）：规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值，这两者之差称为极差，然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值，再除以极差。经过规格化变换后，数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1，最小数值为0，其余数据取值均在0－1之间；且变换后的数据都不再具有量纲，便于不同的),(~∑μP N X μ∑μp X X X ,,,21Λ),(~∑μP N X ) ,('A A d A N s ∑+μ)()1(,, n X X ΛX )',,,(21p X X X Λ)')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1X μ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X 多元统计分析 摘要 保险公司为了应对保险监管，更好的规避风险，追求更大利润，不仅会对自身承办的业务进行再保险安排，还会将盈余进行投资，以期获得更多收益。现实中，保险公司的损失主要来自承保赔付和投资亏损两个方面，比如地震、航空事故带来的巨额赔付，金融危机带来的投资损失等。在这种情况下，分析再保险及投资的最优策略，对于保险业来说具有十分重要的意义。 论文针对保险公司的最优再保险策略及投资策略的选择问题进行研究。重点研究了变换损失再保险及CEV模型下的最优再保险和投资，研究使得调节系数最大准则下最优变换损失再保险，以及在对应不同的效用准则时的最优比例再保险和投资策略，并利用数值计算的方法分析了多种参数对最优策略的影响。 关键词变换损失再保险；随机控制；效用函数；最优投资 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢III Abstract In order to obtain more benefits and in response to insurance supervision, better risk-averse, the pursuit of greater profits, insurance companies not only on its reinsurance arrangement the hosting business, there will be surplus to invest,. In reality, insurers' losses from underwriting compensation and investment aspects, such as earthquakes, air accidents caused by huge payments, investment losses from the financial crisis. In this case, the analysis of optimal reinsurance and investment strategy, has very important significance for the insurance. According to the insurance company's problem of selecting the optimal proportional reinsurance policy and investment policy are studied. The article focuses on transformation-loss reinsurance and optimal investment and reinsurance. And under CEV model, the article studied under the criterion of maximum adjustment factors for optimal transform loss reinsurance, and the effectiveness of different criteria for the optimal proportional reinsurance and investment strategy, and using numerical methods to analyze the influence of various parameters on the optimum strategy. Keywords Transform loss reinsurance; Stochastic control; Utility functions, optimal investment 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢III 多元统计分析对应分析 学生实验报告 学院：统计学院 课程名称：多元统计分析 专业班级：统计123班 姓名：叶常青 学号： 0124253 学生实验报告 学生姓名叶常青学号0124253 同组人 实验项目对应分析的上机操作 □必修□选修□演示性实验□验证性实验□操作性实验□综合性实验实验地点实验仪器台号 指导教师李燕辉实验日期及节次 一、实验目的及要求： 目的熟悉和掌握对应分析的原理和上机操作方法 内容及要求本次操作就父母与孩子的受教 育程度的关系进行对应分析，分别对父亲与孩子和母亲与孩子的受教育程度做对应分析，最后再对输出结果进行详细的分析。 二、仪器用具： 仪器名称 规格/型号 数 量 备注 计算机 1 有网络环境 SPSS 软件 1 三、实验方法与步骤: 打开GSS93 subset .sav 数据,对变量Degree 与变量padeg 和madeg 进行对应分析,依次选择 分析→降维 …进入 对应分析 对话框，进行进行如下设置， 便可输出想要的数据的： 四、实验结果与数据处理： 按照上述方法和步骤得出以下输出结果. 对父亲受教育程度与孩子受教育程度的关系进行分析如下： 表1 对应表 Father' s Highest Degree R's Highest Degree Le ss than HS Hi gh school Jun ior college B achel or G radua te 有 效边 际 LT High School 15 6 30 8 29 4 5 2 5 5 63 High School 27 24 8 34 7 9 3 7 4 25 Junior College 1 11 2 8 3 2 5 Bachelo r 6 43 7 4 7 1 8 1 21 Graduat e 3 22 3 2 7 1 6 7 1 有效边际 19 3 63 2 75 2 06 9 9 1 205 表2 摘要 维数奇 异值 惯 量 卡 方 S ig. 惯量 比例 置信 奇异值 解 释 累 积 标 准差 相 关 2 1 . 400 . 160 . 846 . 846 . 025 . 256 2 . 164 . 027 . 142 . 988 . 026 第一章： 多元统计分析研究的容（5点） 1、简化数据结构（主成分分析） 2、分类与判别（聚类分析、判别分析） 3、变量间的相互关系（典型相关分析、多元回归分析） 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章： 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X均值向量： 随机向量X与Y的协方差矩阵： 当X=Y时Cov（X，Y）=D（X）；当Cov（X，Y）=0 ，称X，Y不相关。 随机向量X与Y的相关系数矩阵： 2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X，Y为随机向量，A，B 为常数矩阵 E（AX）=AE（X）； E（AXB）=AE（X）B; D(AX)=AD(X)A’; )' ,..., , ( ) , , , ( 2 1 2 1P p EX EX EX EXμ μ μ = ' = )' )( ( ) , cov(EY Y EX X E Y X- - = q p ij r Y X ? =) ( ) , (ρ Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ，Y 独立，则Cov(X,Y)＝０，反之不成立． (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地，当 为对角阵时， 相互独立。 (2).若 ，Ａ为sxp 阶常数矩阵，d 为s 阶向量， ＡＸ＋d ～ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布． (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布，反之不成立． (4).多元正态分布的不相关与独立等价． 例３．见黑板． 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的（简单）样本”的理解---独立同截面． (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 ＝ 样本离差阵Ｓ＝ 样本协方差阵Ｖ＝ S ;样本相关阵Ｒ (3) ,Ｖ分别是 和 的最大似然估计； (4)估计的性质 是 的无偏估计； ,Ｖ分别是 和 的有效和一致估计； ； Ｓ～ ， 与Ｓ相互独立； 第五章 聚类分析： 一、什么是聚类分析 ：聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚，甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法：系统聚类法（直观易懂）、动态聚类法（快）、有序聚类法（保序）...... Q-型聚类分析（样品）R-型聚类分析（变量） 变量按照测量它们的尺度不同，可以分为三类：间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换（优缺点） 1、中心化变换（平移变换）：中心化变换是一种坐标轴平移处理方法，它是先求出每个变量的样本平均值，再从原始数据中减去该变量的均值，就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置，也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换：首先对每个变量进行中心化变换，然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后，每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0，方差为1，且也不再具有量纲，同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换（规格化变换）：规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值，这两者之差称为极差，然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值，再除以极差。经过规格化变换后，数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1，最小数值为0，其余数据取值均在0－1之间；且变换后的数据都不再具有量纲，便于不同的变量之间的比较。 4、对数变换：对数变换是将各个原始数据取对数，将原始数据的对数值作为变换后的新值。它将具有指数特征的数据结构变换为线性数据结构。 三、样品间相近性的度量 研究样品或变量的亲疏程度的数量指标有两种：距离，它是将每一个样品看作p 维空),(~∑μP N X μ∑μp X X X ,,,21 ),(~∑μP N X ),('A A d A N s ∑+μ)()1(,,n X X X )',,,(21p X X X )')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1X μ ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X ６５ 《商场现代化》２００６年１０月（上旬刊）总第４８１期 一、引言 多元统计分析是统计学中一个非常重要的分支。在国外，从２０世纪３０年代起，已开始在自然科学、管理科学、社会和经济等领域广泛应用。我国自２０世纪８０年代起在许多领域拉开了多元统计分析应用的帷幕，２０多年来在多元统计分析的理论研究和应用上取得了很显著的成绩。 在商业企业经营过程中，往往需要对诸如产品销售收入、产品销售成本、产品销售费用、产品销售税金及附加、产品销售利润、管理费用、利润总额、利税总额等变量进行分析和研究，如何同时对多个变量的观测数据进行有效的分析和研究，这就需要利用多元统计分析方法来解决，通过对多个变量观察数据的分析，来研究变量之间的相互关系以及揭示这些变量之间内在的变化规律。实践证明，多元分析是实现做定量分析的有效工具。 二、多元统计分析研究的主要内容 在当前科技和经济迅速发展的今天，在国民经济许多领域中，特别是对社会现象的分析，只停留在定性分析的基础上是不够的，为提高科学性、可靠性，通常需要定性和定量的分析。如果说一元统计方法是研究一个随机变量统计科学的规律，那么多元统计分析方法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性的一门统计学科。同时，利用多元统计分析中不同的方法可以对研究对象进行分类和简化。 多元统计分析包括的主要内容有：聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等。 三、多元统计分析方法在商业企业中的应用 在这里，重点研究聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析方法及其在商业企业中的应用。 １．聚类分析 随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也越来越高，光凭经验和专业知识是不能确切分类的，往往需要定量和定性的分析结合起来去分类，于是数学工具逐渐被引进分类学中，形成了数值分类学。后来随着多元分析的引进，聚类分析逐渐从数值分类学中脱离出来而形成一个相对独 立的分支。 聚类分析又称群分析，它是研究分类问题的一种多元统计方 法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类，并计算新类与其它类之间的距离，再选择相近者并类，每合并一次减少一类，继续这一过程，直到所有样本都并成一类为止。所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。 在企业销售领域，销售商需要考虑对不同生产企业生产的同名称商品的分类问题。例如，某商场对销售的２０种啤酒进行分类，以便对不同类别的啤酒采用不同的销售策略，变量包括啤酒名称、热量卡路里、钠含量、酒精含量、价格。根据以上指标， 利用聚类分析可以实现把同一类型的啤酒企业归到同一类别。再如商业企业制定商品销售价格时，需要对某个大城市的物价指数进行考察，而物价指数很多，有农用生产物价指数、服务项目物价指数、食品消费物价指数、零售价格指数等等。由于要考察的价格指数很多，通常先对这些价格指数利用聚类分析方法进行分类。 ２．判别分析 在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料，对所研究的对象进行分类。判别分析是判断样品所属类型的一种多元统计分析方法，其目的是对已知分类的数据，建立由数值指标构成的分类规则，然后把这样的规则应用到未知分类的样本中去分类。 判别分析与聚类分析不同。判别分析是已知研究对象分成若干类型并取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。 判别分析内容很丰富，方法很多。判别分析按判别的组数来区分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体所用的模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别式所处理的变量方法不同，又分逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出问题，因此有不同的判别准则，如马氏距离最小准则、Ｆｉｓｈｅｒ准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等。 商业企业在市场预测中，往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度是畅销、平销或滞销。当然，判别分析与聚类分析常常联合起来使用。在聚类分析中，某商场对销售的２０种啤酒进行分类，假定分类结果为一级品、二级品及三级品，现在判断某种新商标的啤酒属于哪个级别的产品就需要用判别分析。 ３．主成分分析 在实际问题中，研究多指标（变量）问题是经常遇到的，然而在多数情况下，不同指标之间有一定相关性。由于指标较多，再加上指标之间有一定的相关性，势必增加了分析问题的复杂性。主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标，尽可能多地反映原来指标的信息，这种将多个指标化为少数相互无关的综合指标的统计方法，叫做主成分分析 多元统计分析方法在商业企业中的应用 党 玮 石河子大学商学院 ［摘 要］ 随着市场经济的发展和竞争的日益激烈，如何运用科学的分析方法，对收集到的数据做出准确、及时的分析并制定正确的决策，已成为企业极为关注的问题。本文重点介绍了多元统计分析方法中的聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析及其在商业企业中的应用。 ［关键词］ 多元统计 分析方法 商业企业多元统计分析考试重点
多元统计分析期末试题及答案
多元统计分析方法.doc
多元统计分析模拟考题及答案
多元统计分析知识点多元统计分析课件
、多元统计分析的重点和内容和方法
多元统计分析重点归纳.归纳.docx
多元统计分析期末复习试题
最新多元统计分析
多元统计分析对应分析
多元统计分析期末复习试题
多元统计分析方法
相关主题
文本预览