多元统计分析试题1
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应用多元统计分析试题及答案(1)多元统计分析是现代统计学中不可或缺的一部分,它是用于对不同数据进行相关分析的高级统计方法。
对于需要进行多因素分析的问题,多元统计分析是必须掌握的技能。
以下是一些应用多元统计分析的试题及答案。
试题1:假设你要进行一项研究,以评估学生在学期末考试成绩与他们的就业情况之间是否存在关联。
你将分析什么类型的多元统计分析?答案:此问题需要进行一种二元多元回归分析。
此方法可以用于探索学期末考试成绩和就业情况之间的相关性。
通过回归分析,我们可以计算出两个变量之间的相关系数以及建立一个数学模型来预测就业成功与否的可能性。
试题2:你是一家旅游公司的行销经理,你想了解你们的财务状况、品牌信誉和市场定位之间的关系。
采用哪种多元统计分析来解决这个问题?答案:这个问题需要进行一种因子分析。
因子分析是一种常用的多元统计技术,可用于探索大量变量之间的共性或相似性。
因此,行销经理可以使用因子分析来探究这三个因素之间的关系,以帮助公司更好地了解市场需求、推广策略和产品定位。
试题3:你是一名医学研究员,你需要研究新型药物的效果以及它是否与特定人群的特征相关。
哪种多元统计分析可用于研究?答案:这个问题需要使用一种路径分析方法。
路径分析是一种分层回归分析技术,可用于探索变量间的直接和间接影响关系。
因此,研究人员可以使用路径分析来研究新型药物的效果以及与特定人群特征的相关性,以便更好地理解治疗效果的影响因素。
试题4:你是一名市场分析师,你需要研究不同年龄、性别和教育水平的人群之间的消费习惯。
采用哪种多元统计分析来解决这个问题?答案:这个问题需要使用一种聚类分析方法。
聚类分析是一种将成为节点的相似对象分组的过程。
因此,市场分析师可以使用聚类分析来将相似的人群以及他们的共同消费习惯分成几个类别,以便更好地了解不同年龄、性别和教育水平背景下的人群之间的消费习惯和偏好。
结论:多元统计分析是一种有用的技术,可以用于探索大量不同变量之间的关系,对于需要分析多个变量之间关系的问题,多元统计分析是必须学习的基本技能。
多元统计分析试题 B卷 1多元统计分析试题b卷1多元统计分析试题(b卷)[1]1、r型聚类就是所指对__________展开聚类,q型聚类就是所指对________展开聚类,。
2、若x a np,,a1,,n且相互独立,则样本均值向量服从的分布为________________________。
3、设立样品xi(xi1,xi2,,xip)(i1,2,,n),总体x np(,),对样品展开分类常用的距离存有:清2氏距离dij(q)_____________________,马氏距离dij(m)___________________,兰氏距离dij(l)_______________。
4、变量的类型有____________、____________、____________。
5、一元重回的数学模型就是:________________________多元回归的数学模型就是:__________________________________。
6、判别分析是判别样品________________的一种统计方法,常用的判别方法有______________、______________、_______________、_______________。
7、因子分析中因子载荷系数aij的统计数据意义就是______________________________。
8、典型相关分析是研究两组变量之间_________________的一种多元统计方法。
9、对应分析就是将_______________和_______________融合出来展开的统计分析。
250二:1、设三维随机向量x n3,,其中530,问x1与x2是否独立?(x1,x2)和x3是004否独立?为什么?2、设立扣了五个样品,每个样品只测了一个指标,它们分别就是1,2,3.5,6,8。
《多元统计分析》试卷1、若),2,1(),,(~)(n N X p =∑αμα 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),(~∑μp N X ,对样品进行分类常用的距离有:明氏距离,马氏距离2()ijd 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:εββ++=x y 10,多元回归的数学模型是:εββββ++++=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。
一、填空题(每空2分,共40分)1、设三维随机向量),(~3∑μN 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独立是等价的,所以),(21'X X 和3X 是独立的。
多元统计期末考试试题一、选择题(每题2分,共20分)1. 以下哪项不是多元统计分析中常用的数据预处理方法?- A. 标准化- B. 归一化- C. 特征选择- D. 数据清洗2. 多元回归分析中,当自变量之间存在高度相关性时,我们通常称之为:- A. 多重共线性- B. 正态性- C. 同方差性- D. 独立性3. 以下哪项不是主成分分析(PCA)的目的?- A. 降维- B. 特征选择- C. 变量解释- D. 增加数据的维度4. 聚类分析中,若要衡量聚类效果,常用的指标不包括:- A. 轮廓系数- B. 熵- C. 戴维斯-库尔丁指数- D. 距离方差5. 因子分析中,因子载荷矩阵的元素表示:- A. 观测变量的均值- B. 因子的方差- C. 观测变量与因子之间的关系- D. 因子之间的相关性二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简述多元线性回归分析的基本假设,并说明违反这些假设可能带来的问题。
2. 描述主成分分析(PCA)的基本步骤,并说明其在数据降维中的应用。
3. 聚类分析与分类分析有何不同?请举例说明。
三、计算题(每题25分,共50分)1. 假设有一组数据,包含三个变量X1、X2和Y,数据如下:| X1 | X2 | Y ||-|-|-|| 1 | 2 | 3 || 2 | 4 | 6 || 3 | 6 | 9 || 4 | 8 | 12 |请计算多元线性回归模型的参数,并检验模型的显著性。
2. 给定以下数据集,进行K-means聚类分析,选择K=3,并计算聚类中心。
| 变量1 | 变量2 | 变量3 ||--|-|-|| 1.2 | 2.3 | 3.4 || 1.5 | 2.5 | 3.6 || 4.1 | 5.2 | 6.3 || 4.4 | 5.6 | 6.8 || 7.1 | 8.2 | 9.3 || 7.4 | 8.6 | 9.9 |四、论述题(每题30分,共30分)1. 论述因子分析与主成分分析的异同,并讨论它们在实际应用中可能遇到的问题及解决方案。
多元统计分析多元统计分析习题集(⼀)⼀、填空题1.若()(,),(1,2,,)p X N n αµα∑= 且相互独⽴,则样本均值向量X 服从的分布是____________________。
2.变量的类型按尺度划分为___________、____________、_____________。
3.判别分析是判别样品_____________的⼀种⽅法,常⽤的判别⽅法有_____________、_____________、_____________、_____________。
4.Q 型聚类是指对_____________进⾏聚类,R 型聚类指对_____________进⾏聚类。
5.设样品12(,,,),(1,2,,)i i i ip X X X X i n '== ,总体(,)p X N µ∑ ,对样品进⾏分类常⽤的距离有____________________、____________________、____________________。
6.因⼦分析中因⼦载荷系数ij a 的统计意义是_________________________________。
7.主成分分析中的因⼦负荷ij a 的统计意义是________________________________。
8.对应分析是将__________________和__________________结合起来进⾏的统计分析⽅法。
9.典型相关分析是研究__________________________的⼀种多元统计分析⽅法。
⼆、计算题 1.设3(,)X N µ∑ ,其中410130002?? ?∑= ? ??,问1X 与2X 是否独⽴?12(,)X X '与3X 是否独⽴?为什么?2.设抽了5个样品,每个样品只测了⼀个指标,它们分别是1,2,4.5,6,8。
若样品间采⽤绝对值距离,试⽤最长距离法对其进⾏分类,要求给出聚类图。
多元统计期末试题及答案一、选择题1. 在多元统计中,什么是协方差矩阵?A. 描述两个变量之间的线性关系的矩阵B. 描述两个变量之间的非线性关系的矩阵C. 描述多个变量之间的线性关系的矩阵D. 描述多个变量之间的非线性关系的矩阵答案:C2. 多元方差分析适用于以下哪种情况?A. 只有一个自变量和一个因变量B. 有一个自变量和多个因变量C. 有多个自变量和一个因变量D. 有多个自变量和多个因变量答案:C3. 多元线性回归分析中的残差是指什么?A. 因变量的观测值与估计值之间的差异B. 自变量的观测值与估计值之间的差异C. 因变量的观测值与真实值之间的差异D. 自变量的观测值与真实值之间的差异答案:A4. 主成分分析的目标是什么?A. 减少变量的数量B. 识别主要影响因素C. 降低模型复杂度D. 提高预测准确率答案:A5. 判别分析的目标是什么?A. 最小化类内方差B. 最大化类间方差C. 最小化类间方差D. 最大化类内方差答案:B二、填空题1. 多元正态分布的概率密度函数用符号____表示。
答案:f(x)2. 多元统计分析中的数据通常以矩阵的形式表示,其中每行代表____,每列代表____。
答案:样本,变量三、计算题假设有一组学生数据,包括他们的数学成绩(变量X1)、英语成绩(变量X2)和科学成绩(变量X3)。
1. 计算变量X1和X2之间的协方差。
答案:可使用协方差公式计算:Cov(X1,X2) = Σ[(X1-μ1)(X2-μ2)] / (n-1)其中,Σ表示求和符号,μ1和μ2分别为X1和X2的均值,n为样本数量。
2. 假设已经进行了主成分分析,计算数据的前两个主成分和对应的方差解释比例。
答案:主成分分析会得到一组主成分,可以通过对应的特征值来计算方差解释比例。
假设前两个特征值为λ1和λ2,总特征值和为Σλi。
则前两个主成分的方差解释比例为:(λ1 + λ2) / Σλi四、简答题1. 解释多元统计分析中的共线性问题。
1 、设 X ~ N2 ( ,), 其中 X( x1 , x 2 ),( 1 ,212 ),,1则 Cov( x1x 2 , x1x 2 )=____.102、设X i ~N 3 (,), i 1, L,10,则 W =( X i)( X i)i 1服从_________。
4433、设随机向量X x1x2x3, 且协方差矩阵 4 9 2 ,3 2 16则它的相关矩阵R___________________4、设 X= x1x2x3,的相关系数矩阵通过因子分析分解为112330.93400.1280.4171R100.4170.9340.83530.8940.8940.027 0.83500.4472010.4470.10332__________,__________,X1的共性方差 h1X1的方差11公因子 f 1对 X的贡献 g12________________。
5、设 X i , i 1,L ,16 是来自多元正态总体N p (, ), X 和 A分别为正态总体N p ( ,)的样本均值和样本离差矩阵 , 则T 215[4( X)] A 1[4( X)] ~ ___________。
1642、设( x1 , x2 , x3) ~ N3(, ),其中(1,0, 2) ,44 1 ,1X214试判断 x12 x3与x2x3是否独立?x12、对某地区农村的 6 名 2 周岁男婴的身高、胸围、上半臂围进行测量,得相关数据如下 , 根据以往资料 , 该地区城市 2周岁男婴的这三个指标的均值0(90,58,16), 现欲在多元正态性的假定下检验该地区农村男婴是否与城市男婴有相同的均值。
82.0 4.310714.62108.9464其中 X60.2 ,(5 S ) 1( 115.6924)114.6210 3.17237. 376014.58.946437.376035.5936 (0.01,F 0.01 (3, 2)99.2, F 0.01 (3,3)29.5,F0.01 (3, 4)16.7)、设已知有两正态总体G与 G,且12,24,1211,3126219而其先验概率分别为q1q20.5,误判的代价C (2 1)4;e ,C(1 2)e试用判别法确定样本X 3属于哪一个总体?Bayes514、设X( X1 , X2 , X3 , X4 )T,协方差阵1~ N (0, ),0111(1)试从Σ出发求 X 的第一总体主成分;(2)试问当取多大时才能使第一主成分的贡献率达95%以上。
. z4、 __________, __________, ________________。
(1) 试从Σ出发求*的第一总体主成分;(2) 试问当 取多大时才能使第一主成分的奉献率达95%以上。
1、0 2、W 3〔10,∑〕 3、211342113611146R ⎛⎫-⎪ ⎪ ⎪=-- ⎪ ⎪ ⎪- ⎪⎝⎭4、0.872 1 1.7435、T 2〔15,p 〕或〔15p/(16-p)〕F 〔p ,n-p 〕一、填空题:1、多元统计分析是运用 数理统计 方法来研究解决 多指标 问题的理论和方法.2、回归参数显著性检验是检验 解释变量 对 被解释变量 的影响是否著.3、聚类分析就是分析如何对样品〔或变量〕进展量化分类的问题。
通常聚类分析分为 Q 型 聚类和 R 型 聚类。
4、相应分析的主要目的是寻求列联表 行因素A 和 列因素B 的根本分析特征和它们的最优联立表示。
5、因子分析把每个原始变量分解为两局部因素:一局部为 公共因子 ,另一局部为 特殊因子 。
6、假设()(,),P x N αμα∑=1,2,3….n 且相互独立,则样本均值向量x 服从的分布为_x ~N(μ,Σ/n)_。
二、简答1、简述典型变量与典型相关系数的概念,并说明典型相关分析的根本思想。
在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。
选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对,如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。
被选ρ(),123设X=xx 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. z出的线性组合配对称为典型变量,它们的相关系数称为典型相关系数。
2、简述相应分析的根本思想。
相应分析,是指对两个定性变量的多种水平进展分析。
设有两组因素A 和B ,其中因素A 包含r 个水平,因素B 包含c 个水平。
对这两组因素作随机抽样调查,得到一个rc 的二维列联表,记为 。
多元统计复习题答案一、单项选择题1. 多元统计分析中,用于描述多个变量之间关系的统计方法是()。
A. 相关分析B. 聚类分析C. 因子分析D. 主成分分析答案:C2. 以下哪个不是多元统计分析中常用的降维方法?()A. 主成分分析B. 因子分析C. 聚类分析D. 典型相关分析答案:C3. 在多元统计分析中,用于识别数据集中的异常值或离群点的统计方法是()。
A. 马氏距离B. 箱线图C. 相关系数D. 卡方检验答案:B二、多项选择题1. 多元统计分析中,以下哪些方法可以用来进行变量选择?()A. 逐步回归B. 岭回归C. 偏最小二乘回归D. 主成分分析答案:A|B|C2. 多元统计分析中,以下哪些方法可以用来进行数据的分类?()A. 判别分析B. 聚类分析C. 因子分析D. 典型相关分析答案:A|B三、判断题1. 多元统计分析中的因子分析可以用于变量的降维。
(对)2. 多元统计分析中的主成分分析和因子分析是完全相同的方法。
(错)3. 多元统计分析中的聚类分析可以用于识别数据集中的异常值。
(错)四、简答题1. 简述多元统计分析中主成分分析(PCA)的主要步骤。
答:主成分分析的主要步骤包括:数据标准化、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量、选择主成分、构造主成分得分。
2. 描述多元统计分析中判别分析的应用场景。
答:判别分析在多元统计分析中主要应用于根据已有的分类变量来预测新样本的分类,例如在医学诊断、市场细分、信用评分等领域。
五、计算题1. 给定一组数据,计算其主成分得分。
答:首先需要对数据进行标准化处理,然后计算协方差矩阵,接着求解特征值和特征向量,最后根据特征值的大小选择前几个主成分,并计算对应的得分。
2. 利用判别分析对一组数据进行分类,并给出分类结果。
答:首先需要确定分类的依据,然后计算各类别的判别函数,接着对新样本进行判别分析,最后根据判别得分将样本分类到相应的类别中。
一、设总体服从二维正态分布1G ),(~2ΣµN X 。
样本为,请给出总体均值向量和协方差矩阵的极大似然估计。
(25分)
⎟⎟⎠
⎞⎜
⎜⎝⎛34313427301915181923解: ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑==2.318.1811ˆˆˆ12112121n i i n i i x n x n x x x µµµ, ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−−−−−=∑∑∑∑====96.640.640.656.6)(1))((1))((1)(1ˆ122212211122111211n i i n
i i i n i i i n i i x x n x x x x n x x x x n x x n Σ。
二、在一题基础上,请分别在0.025和0.05显著性水平下,检验假设:
⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=≠⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=↔⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝⎛=3020:3020:02110210µµµµµµµµH H 。
(25分) 解:此时
),(~)1(2p n p F T p
n p n F −−−=
, 其中 56.32)(ˆ))(1(0102=−Σ
−−=−µµx x n T T 。
此时,21.12=F 036.0=p 。
在0.025这个显著性水平下,原假设成立。
在0.05这个显著性水平下,原假设不成立。
三、在一题基础上,若另一个二维正态总体的样本均值向量为
2G ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝
⎛=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=8.396.921x x x , 样本协方差矩阵为
⎟⎟⎠
⎞
⎜⎜⎝⎛= 4.29.59.52.6Σ, 试用Mahalanobis 距离判断新样本属于、哪一个总体?(25分)
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝⎛=307x 1G 2G 解:此时
171.2)()(),(11111=−Σ−=−x x x x G x D T ,
2.6)()(),(21222=−−=−x x x x G x D T Σ;
因此认为,样本来自总体。
2G
四、设、均为二维正态总体,且、,。
两总体的先验分布概率为1G 2G ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=621µ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=242µ⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝⎛==911121ΣΣ2
121==q q ,误判成本分别为e C =)1|2(、。
试用Bayes 判别法确定样本属于哪一个总体。
(25分) 4)2|1(e C =⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝⎛=53x 解:此时 312)
1|2()2|1(e C q C q d ==,3ln =d , ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=+−10435322
1µµx ,⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−1119811Σ,, ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−4221µµd x x W ln 343)()2()(21121=<=−+−
=−µµΣµµ; 因此,。
2G x ∈。