当前位置：文档之家 › 应用多元统计分析-.ppt

应用多元统计分析-.ppt

  • 格式：ppt
  • 大小：415.50 KB
  • 文档页数：76

下载文档原格式

  / 76

合集下载

《多元统计分析》课件

《多元统计分析》课件

数据预处理和清洗
1
数据清洗
解决缺失值、异常值和重复数据问题。
2
标准化处理
对数据进行标准化、归一化和正态化处理。
3
变量选择
学习如何选择影响结果的重要变量。
描述性统计分析
1 中心趋势分析
运用平均值、中位数和众数等指标揭示数据的集中情况。
2 离散程度分析
探索数据的离散程度，如标准差和方差。
3 分布形态分析
识别数据分布的形态，如正态分布和偏态分布。
相关分析
线性相关
学习如何评估变量之间的 线性关系。
非线性相关
探索变量之间的非线性关 系，如曲线和曲面拟合。
相关系数
了解相关系数的计算方法 及其解释。
统计显著性检验
1
假设检验
学习如何根据样本数据推断总体参数。
2
置信区间
了解如何估计总体参数的范围。
3
显著性水平
确定显著性水平及其对推断的影响。
回归分析
线性回归
构建线性回归模型来预测因变量。
回归诊断
评估回归模型用。
多元方差分析
单因素设计
比较多个组之间的差异。
多重比较
确定组之间的具体差异。
二因素设计
考虑两个自变量对因变量的 影响。
《多元统计分析》PPT课件
探索多元统计分析的定义、概念和应用。从数据预处理到分析模型选择，帮 助解决实际问题。了解多元统计软件和未来发展方向。
数据结构和类型
结构
探索多元数据的各种结 构，包括矩阵、向量和 表格。
类型
了解多元数据的分类， 如连续型、离散型、定 类型和定序型。
示例
使用实际案例来展示多 元数据的结构和类型。

《应用多元统计分析》第五版PPT(第七章)-简化版(JMP13.1)

《应用多元统计分析》第五版PPT(第七章)-简化版(JMP13.1)

y1* 和 y2*累计贡献率3为 3
1* 2* 2.114 0.646 0.920
3
3
➢ 现比较本例中从R出发和例7.2.2中从 Σ出发的主成分
计算结果。从R出发的 y1*的贡献率0.705明显小于从Σ 出发的y1的贡献率0.938，事实上，原始变量方差之 间的差异越大，这一点也就倾向于越明显。
2
❖ 习题7.6 下表给出的是美国50个州每100 000个人中 七种犯罪的比率数据。这七种犯罪是：
x1：杀人罪
x5 ：夜盗罪
x2：强奸罪
x6 ：盗窃罪
x3：抢劫罪
x7 ：汽车犯罪
x4：伤害罪
试图用降维的方式对50个州的犯罪情况进行比较分
析。
3
state Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Delaware Florida Georgia Hawaii Idaho Illinois Indiana Iowa Kansas Kentucky Louisiana Maine
第七章 主成分分析
❖ §7.1 引言 ❖ §7.2 总体的主成分 ❖ §7.3 样本的主成分 ❖ §7.4 若干补充及应用中需注意的问题
1
§7.1 引言
❖ 主成分分析由皮尔逊（Pearson，1901）首先引入， 后来被霍特林（Hotelling，1933）发展了。
❖ 主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少 数几个主成分（综合变量）的统计分析方法。这些 主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通 常表示为原始变量的某种线性组合，且彼此不相关。
153.5 1086.2 2498.7

《应用多元统计》课件

《应用多元统计》课件
《应用多元统计》PPT课 件
欢迎来到《应用多元统计》课程PPT介绍！在本课程中，我们将探索多元统 计分析的定义、应用领域、常用的多元统计方法以及多元统计软件的介绍。
课程介绍
我们将介绍《应用多元统计》这门课程的主要内容和学习目标，帮助大家了解本课程的重要性和应用价值。
ห้องสมุดไป่ตู้
多元统计分析的定义
多元统计分析是一种研究多个变量之间关系和相互影响的统计方法。通过多元统计分析，我们可以发现隐藏在 数据背后的模式和结构。
Tableau
Tableau是一款流行的数据可视 化软件，可以将复杂的数据呈现 出直观的可视化图表。
实例分析：基于多元统计的数据分析
1
数据收集
收集涉及多个变量的数据，为后续分析
数据清洗
2
做准备。
对数据进行清洗和处理，剔除异常值和
缺失值，确保数据的准确性。
3
多元统计方法应用
运用所学的多元统计方法，在数据中寻
结果解读和展示
4
找模式和关联，得出结论。
对分析结果进行解读，并使用数据可视 化工具将结果呈现给他人。
总结和讨论
在本课程中，我们学习了多元统计分析的定义、应用领域、常用方法和使用 的软件。多元统计可以帮助我们深入理解数据，并从中挖掘有价值的信息。
• 主成分分析 • 聚类分析 • 判别分析 • 因子分析 这些方法可以帮助我们将复杂的数据降维处理，提取出关键信息，作出更准确的决策。
多元统计软件的介绍
SPSS
SPSS是一个功能强大的统计分 析软件，广泛应用于多元统计研 究和数据分析。
R
R是一个开源的数据分析软件， 提供丰富的统计分析和可视化功 能。
多元统计分析的应用领域

应用统计学课件：实用多元统计分析

应用统计学课件：实用多元统计分析

在线性回归分析中，自变量可以是连续的或离散的，因变量通常是连续的。
线性回归分析的假设包括误差项的独立性、同方差性和无偏性等。
线性回归分析的优点是简单易懂，可以用于解释自变量和因变量之间的关系，并且可以通过回归系数来度量自变量对因变量的影响程度。
非线性回归分析
非线性回归分析是指自变量和因变量之间存在非线性关系的回归分析方法。
详细描述
数据的收集与整理
总结词
描述性统计量是用来概括和描述数据分布特性的统计指标。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等统计指标，以及偏度和峰度等统计量。这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况，如数据的集中趋势、离散程度和形状等。通过对这些统计量的计算和分析，可以进一步了解数据的特征和规律。
DBSCAN聚类分析
06
多元数据判别分析
基于距离度量的分类方法，通过最大化类间差异、最小化类内差异进行分类。
Fisher判别分析是一种线性判别分析方法，通过投影将高维数据降到低维空间，使得同一类别的数据尽可能接近，不同类别的数据尽可能远离。它基于距离度量，通过最大化类间差异、最小化类内差异进行分类。
数据的可视化方法
03
多元数据探索性分析
数据的相关性分析
总结词：通过计算变量间的相子分析用于探索隐藏在变量之间的潜在结构，即公共因子。
04
多元数据回归分析
线性回归分析
A
B
D
C
线性回归分析是一种常用的回归分析方法，通过建立自变量和因变量之间的线性关系，来预测因变量的取值。
01
02
03
04
05
多元统计分析的定义与特点
社会学
心理学

《多元统计分析》课件

《多元统计分析》课件

采用L1正则化，通过惩罚项来选择最重要 的自变量，实现特征选择和模型简化。
比较
应用场景
岭回归适用于所有自变量都对因变量有影 响的情况，而套索回归更适用于特征选择 和模型压缩。
适用于数据集较大、自变量之间存在多重 共线性的情况，如生物信息学数据分析、 市场细分等。
主成分回归与偏最小二乘回归
主成分回归
适用于自变量之间存在多重 共线性的情况，同时要求高 预测精度，如金融市场预测 、化学计量学等。
06 多元数据的典型相关分析
典型相关分析的基本思想
01
典型相关分析是一种研究多个 随机变量之间相关性的多元统 计分析方法。
02
它通过寻找一对或多个线性组 合，使得这些线性组合之间的 相关性达到最大或最小，从而 揭示多个变量之间的关系。
原理
基于最小二乘法原理，通过最小化预 测值与实际值之间的平方误差来估计 回归系数。
应用场景
适用于因变量与自变量之间存在线性 关系的情况，如预测房价、股票价格 等。
注意事项
需对自变量进行筛选和多重共线性诊 断，以避免模型的不稳定性和误差。
岭回归与套索回归
岭回归
套索回归
是一种用于解决多重共线性的回归方法， 通过引入一个小的正则化项来稳定系数估 计。
层次聚类
01
步骤
02
1. 将每个数据点视为一个独立的集群。
2. 计算任意两个集群之间的距离或相似度。
03
层次聚类
01 3. 将最相近的两个集群合并为一个新的集群。 02 4. 重复步骤2和3，直到满足终止条件（如达到预
设的集群数量或最大距离阈值）。
03 应用：适用于探索性数据分析，帮助研究者了解 数据的分布和结构。

应用多元分析》第三版PPT(第一章)

应用多元分析》第三版PPT(第一章)
分不同类别。构建判别函数的方法包括线性判别分析和非线性判别分析。验证 判别函数的准确性可以通过交叉验证等技术实现。应用判别函数时，需要将数 据带入判别函数中，根据判别函数的输出结果进行分类。
回归分析
• 总结词：回归分析是一种统计方法，用于探索和描述变量之间的关系。 • 详细描述：回归分析通过建立回归模型，描述一个或多个自变量与因变量之间
K-均值聚类
K-均值聚类是一种基于划分的聚类方法，通过将数据点分配到K个中心点，使得每个 数据点到其所在类别的中心点的距离之和最小。
K-均值聚类的优点是计算效率较高，适用于大规模数据的聚类分析。
K-均值聚类的缺点是需要预先设定类别数K，且对初始中心点的选择敏感，容易陷入 局部最优解。
05 多元数据的判别与回归分 析
平行坐标系
通过平行坐标系展示多维 数据，可以清晰地展示数 据的分布和变化趋势，并 方便进行数据比较。
数据的中心趋势与离散程度
01
02
03
04
均值
计算各个变量的均值，可以反 映数据的中心趋势。
中位数
计算各个变量的中位数，可以 反映数据的中心趋势。
标准差
计算各个变量的标准差，可以 反映数据的离散程度。
应用多元分析》第三版ppt(第一 章)
目 录
• 引言 • 多元数据的描述性统计 • 多元数据的降维技术 • 多元数据的分类与聚类 • 多元数据的判别与回归分析 • 多元数据的典型相关分析
01 引言
多元分析的定义与重要性
定义
多元分析是一门研究多个变量之间关 系的学科，通过统计方法对多个变量 进行描述、探索和建模，以揭示变量 之间的内在联系和规律。
相似性度量
用于衡量数据点之间的相似程度 ，常见的相似性度量方法有皮尔 逊相关系数、余弦相似度等。

第二章 多元正态分布 《应用多元统计分析》 ppt课件

第二章 多元正态分布 《应用多元统计分析》 ppt课件
写字母表示； 随机变量用大写字母表示，其实现值用小写字母表示。
1
一、随机向量
在理论上，对多维随机向量的研究和对一维随机 变量的研究思路是类似的，通过分布及其特征进 行刻画。不同的是，可能要考虑变量之间的相关 关系。
在统计应用上，对多维随机向量的研究和对一维 随机变量的研究思路也是一样的，要通过样本资 料来推断总体。
19
二、多元正态分布的数字特征
若 X ~ Np μ, Σ ，则 E(X) μ，D(X) Σ ，即 μ 恰好是
多维随机向量 X的均值向量， Σ 恰好是多维随机 向量 X 的协差阵。其中，
1
μ
2
，
p
11 12
Σ
21
22
p1 p2
1p
2
p
pp
20
三、多元正态分布的参数估计
若 X 的联合分布密度为 f (x1, x2 , , xp )，则 X(1) 的边缘 密度函数为：
f (x1, x2 , , xq )
f (x1, x2 ,
, xq , xq1,
, xp )dtq1
dt，p (2.3)
多维随机向量的独立性。若 p个随机变量
X1, X 2 ,, X p的联合分布密度等于各自边缘分布的 乘积，则称 X1, X 2 ,, X p是互相独立的。
1
x)(x( )
x)
n
(x1 x1)2
1
1 n
n
(x1 x1)(x 2 x2 )
1
n
(x 2 x2 )2
1
n
x 2
1
n
x
p
1
n
( x 1
x1)(x p
xp

应用多元统计分析.ppt

应用多元统计分析.ppt

多元统计分析研究 的对象就是多 维随机向量.
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究对象和内容
研究的内容既包括一元统计学中某 些方法的直接推广，也包括多个随机 变量特有的一些问题。
多元统计分析是一类范围很广 的理论和方法。
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究对象和内容
就以学生成绩为例，我们可以研究很多 问题：用各科成绩的总和作为综合指标来 比较学生学习成绩的好坏(如成绩好的与成 绩差的，又如文科成绩好的与理科成绩好 的）；研究各科成绩之间的关系（如物理 与数学成绩的关系，文科成绩与理科成绩 的关系）；……等等。所有这些都属于多 元统计分析的研究内容。
课程其它事项

教学软件: R 课程主页: 课程评估:

作业 : 期中 : 期末 :
10% 40% 50%

答疑时间: 周二 9:30—11:30
第一章
§1.1
绪
引 言
论
在实际问题中，很多随机现象涉及到 的变量不止一个，而经常是多个变量，而 且这些变量间又存在一定的联系。我们常 常需要处理多个变量的观测数据。例如考 察学生的学习情况时，就需了解学生在几 个主要科目的考试成绩。 下表给出从某年级随机抽取的12名学 生中5门主要课程期末考试成绩。
0 . 1025 X 0 . 2852 X 4 12 Z1是12个变量的线性组合，且系数都是正数， 数值有大有小。显然数值大的变量对综合指标 （主成分）的贡献大；数值小的变量对综合指 标（主成分）的贡献小。
教育学-主成分分析在学生学习成绩排序中的应用
12个原始变量（课程）提供的信息各为多少？用什 么量来表达？最经典的方法是用变量的方差Var(Xi)为 多少来表达。 如果某课程全班学生的成绩都差不多，比如都是80 分左右，则这门课程在学生成绩的排序中不起什么作 用。这反映在原始变量的线性组合Z1 （第一主成分） 上该变量对应的系数会很小（如0.1025). 如果另一门课程全班学生的成绩相差很大，有的 100分，有的只有30多分，则这门课程在学生成绩的 排序中起的作用很大。这反映在原始变量的线性组合 Z1 （第一主成分）上该变量对应的系数会很大（比如 0.4525).

《应用多元统计分析》课件

《应用多元统计分析》课件
介绍常用的多元统计模型和技术，如 线性回归、集与处理
介绍数据采集的方法和技术，以及如何对采集到的数据进行处理和整理。
缺失值处理
探讨处理数据中出现的缺失值的方法和策略，确保分析结果的准确性。
异常值检测与处理
介绍异常值的概念和检测方法，并提供处理异常值的实践指南。
学习目标和预期结果
明确学员的学习目标和预期结果，为学习过程提供指导和动力。
多元统计分析方法
1
目的和应用领域
2
探讨多元统计分析方法的目的和实际
应用领域，帮助学员理解其实际意义。
3
不同类型的多元统计分析方法
介绍多元统计分析方法的分类和不同 类型，包括主成分分析、因子分析、 聚类分析等。
常用的多元统计模型和技术
详细讲解多元统计分析结果的统计和分析方 法，帮助学员理解结果的含义和解读方式。
报告撰写与演示技巧
提供撰写数据分析报告和演示的技巧和方法， 以便学员能够清晰地传达分析结果。
《应用多元统计分析》 PPT课件
本课程旨在介绍多元统计分析的应用方法和技术，帮助学员掌握数据准备、 多元统计分析实践和结果解读等关键环节，进一步提升数据分析能力。
课程介绍
课程背景和目标
探索多元统计分析方法的应用领域和优势，了解在不同场景下的使用情况。
授课内容概览
介绍多元统计分析的主要内容和技术，帮助学员建立整体的学习框架。
多元统计分析实践
1
主要分析技术与方法
2
深入介绍多元统计分析的主要技术和
方法，如聚类分析、判别分析和因子
分析等。
3
数据分析流程
介绍多元统计分析的常见流程和步骤， 帮助学员掌握分析的整体框架。
案例研究与应用举例

《应用多元统计分析》第五版PPT(第十章)

《应用多元统计分析》第五版PPT(第十章)

12
2.不同组的典型变量之间的相关性
❖
ρ(ui,vi)=ρi，i=1,2,⋯,m
ui , v j Cov ui , v j Cov aix, bj y aiCov x, y bj

αiΣ111
2
Σ12
Σ
1 22
2
β
j

jαiα j

0，
2
典型相关分析的应用例子
❖ 在工厂里，考察产品的q个质量指标(y1,y2,⋯,yq)与原材料的p 个质量指标(x1,x2,⋯,xp)之间的相关关系；
❖ 牛肉、猪肉的价格与按人口平均的牛肉、猪肉的消费量之间 的相关关系；
❖ 初一学生的阅读速度、阅读才能与数学运算速度、数学运算 才能之间的相关关系；
❖ 硕士研究生入学考试的各科成绩与本科阶段一些主要课程成 绩之间的相关关系；
第十章 典型相关分析
❖ §10.1 引言 ❖ §10.2 总体典型相关 ❖ §10.3 样本典型相关 ❖ §10.4 典型相关系数的显著性检验
1
§10.1 引言
❖ 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种 统计分析方法，它能够有效地揭示两组变量之间的 相互线性依赖关系。
❖ 典型相关分析是由霍特林（Hotelling,1935,1936）首 先提出的。
Σ 1 22
Σ21
Σ 1 11
2
相应于
12
,

2 2
,L
,

2 m
的正交单位特征向量。
➢
a1,a2,⋯,am为
Σ 1 11
Σ12
Σ
1 22
Σ21
相应于12
Байду номын сангаас

《应用多元统计分析》第五版PPT(第四章)-简化版(JMP13.1)-作为选读

《应用多元统计分析》第五版PPT(第四章)-简化版(JMP13.1)-作为选读

μ
:
n pn
pn 1
x
μ
S
1
x
μ
F
p,
n
p
❖ 当p=1时，它是一个区间；当p=2时，它是一个实心椭圆，这
时可将其在坐标平面上画出；当p=3时，它是一个椭球体；
当p＞3时，它是一个超椭球体；它们均以 x 为中心。
9
置信区域与假设检验之间的关系
❖ 一般来说，μ0包含在上述1−α置信区域内，当且仅当 原假设 H0：μ=μ0在显著性水平α下被接受。
H0：μ=μ0，H1：μ≠μ0
表4.2.1
某地区农村男婴的体格测量数据
编号 1 2 3 4 5 6
身高（x1） 78 76 92 81 81 84
胸围（x2） 60.6 58.1 63.2 59.0 60.8 59.5
上半臂围（x3） 16.5 12.5 14.5 14.0 15.5 14.0
6
➢
两个项目的测试成绩
编号
12345678
甲项成绩（x1） 62 80 66 84 75 80 54 79 乙项成绩（x2） 70 77 75 87 87 91 61 84
➢ n=8，p=2，取1−α=0.90，查表得F0.10(2,6)=3.46，于是， T0.10(2,7)=2.841。
x
72.5
❖ 可以通过构造的置信区域的方法来进行假设检验。 实践中，该方法通常用于p=2时的情形，并借助于 平面置信区域图形。
10
❖ 例4.2.2 为评估某职业培训中心的教学效果，随机抽取8名受 训者，进行甲和乙两个项目的测试，其数据列于表4.2.2。假 定x=(x1,x2)′服从二元正态分布。
表4.2.2
37.3760 35.5936

《应用多元统计分析》第五版PPT(第一章)

《应用多元统计分析》第五版PPT(第一章)

即a1,a2,⋯,ap为一组正交单位向量。同理，由AA′=I 可证a(1),a(2),⋯,a(p)也是一组正交单位向量。
13
§1.3 行列式
❖ p阶方阵A=(aij)的行列式定义为
A
1 a a j1 j2 jp 1j1 2j2
a pjp
j1 j2 jp
这里 表示对1,2,⋯,p的所有排列求和，τ(j1j2⋯jp)是排列
|Ip+xy′|=1+y′x
17
代数余子式
❖ 设A为p阶方阵，将其元素aij所在的第i行与第j列划 去之后所得(p−1)阶矩阵的行列式，称为元素aij的余 子式，记为Mij。Aij=(−1)i+jMij称为元素aij的代数余子 式。有以下公式成立
p
p
A aij Aij aij Aij
j 1
24
特征值和特征向量的基本性质
❖ (1)A和A′有相同的特征值。
❖ (2)若A和B分别是p×q和q×p矩阵，则AB和BA有相同的非零 特征值。
❖ 证明 因为
Ip
0
A Ip
I
q
B
A Iq
I
p AB
B
0
I
q
所以
Ip
B
0 Ip
I
q
B
A Iq
I
0
p
A
Iq BA
I p AB 0 I p
rank(ABC)=rank(B)
❖ (7)p阶方阵A是非退化的，当且仅当rank(A)=p(称作A满秩)。
❖ (8)rank(AA′)=rank(A′A)=rank(A)。
22
§1.6 特征值、特征向量和矩阵的迹
❖ 一、特征值和特征向量 ❖ 二、矩阵的迹

《应用多元统计分析》课件

《应用多元统计分析》课件

05
主成分分析
主成分分析的基本思想
主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将多个相关变 量转化为少数几个不相关的变量，这些不相关的变量称为 主成分。
基本思想是保留原始数据中的变异信息，将原始变量重新 组合成一组新的、互不相关的少数几个综合变量，同时尽 可能地保留原有数据的变异信息。
主成分分析旨在简化数据结构，揭示变量间的关系，减少 变量的数量，同时保持数据集的完整性。
详细描述
雷达图和蜘蛛网图都是多维数据的可视化方 法，可以将多个变量的值同时展示在一个图 形中。雷达图通常用于比较一个样本在多个 指标上的表现，而蜘蛛网图则可以展示多个 样本在多个指标上的表现。这两种图形都可 以帮助研究者快速识别异常值和发现数据的 分布规律。
星型图和脸谱图
总结词
星型图和脸谱图可以直观地展示分类数据之间的关联关系。
主成分分析的应用举例
在市场研究领域，主成分分析可用于消费者偏好分析，将多个产品属性简化为少数几个主成分，便于 消费者理解和比较。
在金融领域，主成分分析可用于风险评估和资产组合优化，通过降低数据维度来简化模型，提高计算效 率和准确性。
在医学领域，主成分分析可用于疾病诊断和预后分析，通过对多个生物标志物进行降维处理，为医生提 供更直观的诊断依据。
拟合程度。
显著性检验
02
通过F检验、t检验等统计方法，检验自变量对因变量的影响是
否显著。
诊断检验
03
对模型假设进行检验，如残差图分析、异方差性检验、自相关
检验和多重共线性检验等。
多元线性回归模型的预测和控制
预测
利用建立的多元线性回归模型，对新 的数据点进行预测。
控制
根据模型的结果，对因变量的变化进 行预测和控制，如制定营销策略、预 测股票价格等。

多元统计分析ppt课件

多元统计分析ppt课件

dij xik x jk
k 1
❖ 当各变量的单位不同或测量值范围相差很大时，应
先对各变量的数据作标准化处理。最常用的标准化
处理是，令
xi*j
xij
xj s jj
,
i 1, 2,
, n,
j 1, 2,
,p
变其量中的xj样 本1n i均n1 x值ij 和和样s jj 本 n方1差1 i。n1 xij xj
则可求得第一主成分为
y1 t11x1 t21x2 t p1xp t1x
它的方差具有最大值 1 。
❖ 如果第一主成分所含信息不够多，还不足以代表原 始的 p 个变量，则需考虑再使用一个综合变
量 y2 a2x ，为使 y2所含的信息与y1 不重叠，应要求
Cov y1, y2 0
我们在此条件和约束条件 a2a2 1 下寻求向量a2 ，使
❖ 主成分分析的目的就是为了减少变量的个数，因而 一般是不会使用所有 p个主成分的，忽略一些带有
较小方差的主成分将不会给总方差带来大的影响。
❖ 前 m个主成分的贡献率之和
称为主成分 y1, y2,
m
p
i i
i 1
i 1
, ym 的累计贡献率，它表明
y1, y2, , ym解释 x1, x2, , xp的能力。
动态聚类法
❖ 动态聚类法的基本思想是，选择一批凝聚点或给出 一个初始的分类，让样品按某种原则向凝聚点凝聚， 对凝聚点进行不断的修改或迭代，直至分类比较合 理或迭代稳定为止。类的个数k可以事先指定，也可 以在聚类过程中确定。选择初始凝聚点(或给出初始 分类)的一种简单方法是采用随机抽选(或随机分割) 样品的方法。
最短距离法
❖ 定义类与类之间的距离为两类最近样品间的距离， 即

《应用多元统计分析》第五版PPT(第四章)-简化版(SPSS24)-作为选读

《应用多元统计分析》第五版PPT(第四章)-简化版(SPSS24)-作为选读

82.0
x
60.2 14.5
,
8.0
x
μ0
2.2 1.5
31.600 8.040 0.500
S
8.040 0.500
3.172 1.310
1.310 1.900
4.3107 14.6210 8.9464
S
1
23.13848 1
14.6210 8.9464
59.7900 37.3760
❖ 首先得出丁商品对原假设H0的拒绝起到了很大的作 用。
❖ 剔除丁商品后再对其他三种商品进行三元方差分析 检验。
32
❖ 说明对甲、乙、丙这三种商品，销售方式Ⅰ,Ⅱ和Ⅲ 的总体均值向量之间无显著差异。
❖ 可认为甲商品对三种销售方式的差异无明显影响。
33
§4.6 协方差矩阵相等性的检验
❖ 该齐性检验的主要用途： ➢ (1)希望对多个总体均值向量进行比较检验； ➢ (2)考虑是否采用联合协方差矩阵。 ❖ 设k个总体π1,π2,⋯,πk的分布分别是Np (μ1, Σ1), Np (μ2, Σ2) ,⋯,
❖ 设有k个总体π1,π2,⋯,πk，它们的分布分别是Np(μ1,Σ),Np(μ2,Σ),
⋯,Np(μk,Σ)，今从这k个总体中各自独立地抽取一个样本，取 自总体πi的样本为xi1, xi2 , , xini ，i=1,2,⋯,k。现欲检验
H0：μ1=μ2=⋯=μk，H1：μi≠μj,至少存在一对i≠j
H0：μ=μ0，H1：μ≠μ0
表4.2.1
某地区农村男婴的体格测量数据
编号 1 2 3 4 5 6
身高（x1） 78 76 92 81 81 84
胸围（x2） 60.6 58.1 63.2 59.0 60.8 59.5
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

论
物理 100 97 100 96 78 97 89 88 84 39 78 37
9
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
上表提供的数据，如果用一元统计方法，势 必要把多门课程分开分析，每次分析处理一门 课的成绩。这样处理，由于忽视了课程之间可 能存在的相关性，因此，一般说来，丢失信息 太多。分析的结果不能客观全面地反映某年级 学生的学习情况。 本课程要讨论的多元分析方法，它同时对 多门课程成绩进行分析。这样的分析对这些课 程之间的相互关系、相互依赖性等都能提供有 用的信息。
中 译 本：线性统计推断及其应用 (C.R. 劳 1987 ,见[25])
6
本课程的特点与教学方式
教学方式 : 授课与实际例题相结合.
本课程的特点是将常用的多元分析方法的 介绍与在计算机上实现这些方法的软件紧 密地结合起来，不仅介绍每种多元分析方 法 的实际背景、统计思想、统计模型、数 学原理和解题的思路，并结合实例介绍应 用统计软件(SAS系统)解决问题的步骤和计 算结果的分析。
就以学生成绩为例，我们可以研究很多 问题：用各科成绩的总和作为综合指标来 比较学生学习成绩的好坏(如成绩好的与成 绩差的，又如文科成绩好的与理科成绩好 的）；研究各科成绩之间的关系（如物理 与数学成绩的关系，文科成绩与理科成绩 的关系）；……等等。所有这些都属于多 元统计分析的研究内容。
13
第一章
5
参考书（二）
(1) An Introduction to Multivariate Statistical Analysis (Anderson 1984 ,见[22])
(2) Applied Multivariate Statistical Analysis( Richard A.Johnson and Dean W.Wichern 4th ed 1998) 中译本：实用多元统计分析 （陆璇译 2001 ,见[5] ） (3) Linear Statistical Inference and Its Applications (C.R.Rao 1973)
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
综上所述，多元分析以ｐ个变量的n次观 测数据组成的数据矩阵 x11 x12 … x1p x21 x22 … x2p
X=
xn1 xn2 … xnp
…. ….
…. ….
为依据。根据实际问题的需要，给出种种方法 。英国著名统计学家Ｍ.肯德尔（M.G.Kendall ）在《多元分析》一书中把多元分析所研究的 内容和方法概括为以下几个方面：
7
第一章
§1.1 引 言
绪
论
在实际问题中，很多随机现象涉及到 的变量不止一个，而经常是多个变量，而 且这些变量间又存在一定的联系。我们常 常需要处理多个变量的观测数据。例如考 察学生的学习情况时，就需了解学生在几 个主要科目的考试成绩。 下表给出从中学某年级随机抽取的12 名学生中5门主要课程期末考试成绩。
3
使用的教材
普通高等教育”十一五”国家级教材
北京大学数学教学系列丛书
本科生 数学基础课教材
应用多元统计分析
(北京大学出版社,高惠璇,2006.10)
4
参考书（一）
1. 实用多元统计分析(方开泰,1989,见参考文献[1]) 2. 多元统计分析引论(张尧庭,方开泰, 2003,见[2]) 3. 实用多元统计分析(王学仁,1990 ,见[6]) 4. 应用多元分析(王学民,1999 ,见[8]) 5. 实用统计方法与SAS系统(高惠璇,2001, 见[3]) 6. 多元统计分析(于秀林,1999 ,见[9]) 7. 多元统计方法(周光亚,1988 ,见[28]) 8. 多元分析(英 . M . 肯德 尔,1983 ,见[15]) 9. SAS系统使用手册等资料(1994-1998 ,见[17]-[21])
2
本课程的内容
第一章 绪论 第二章 多元正态分布及参数的估计 基础理论 第三章 多元正态总体参数的假设检验 第四章 回归分析-- 两组变量的相依分析 第五章 判别分析 分类方法 第六章 聚类分析 第七章 主成分分析 多变量分析（数据结构简化） 第八章 因子分析 第九章 对应分析方法 第十章 典型相关分析 两组变量的相关分析 第十一章 偏最小二乘回归分析
多元统计分析研究 的对象就是多 维随机向量.
11
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
研究的内容既包括一元统计学中某 些方法的直接推广，也包括多个随机 变量特有的一些问题。
多元统计分析是一类范围很广 的理论和方法。
企图用三言两语来下一个严格的定义 是困难的.
12
第一章
分析的研究 对象和内容
10
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
由于大量实际问题都涉及到多个变量，这 些变量又是随机变化，如学生的学习成绩随着 被抽取学生的不同成绩也有变化（我们往往需 要依据它们来推断全年级的学习情况）。所以 要讨论多维随机向量的统计规律性。
多元统计分析就是讨论多维随机向 量的理论和统计方法的总称。
8
第一章
§1.1 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 政治 99 99 100 93 100 90 75 93 87 95 76 85 语文 94 88 98 88 91 78 73 84 73 82 72 75 引
绪
言 数学 100 99 96 99 96 75 97 68 76 62 67 34 外语 93 96 81 88 72 82 88 83 60 90 43 50
14
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
1. 简化数据结构(降维问题) 例如通过变量变换等方法使相互依赖的变量 变成互不相关的；或把高维空间的数据投影到 低维空间，使问题得到简化而损失的信息又不 太多.主成分分析，因子分析,对应分析等多元 统计方法就是这样的一类方法。 ２.分类与判别（归类问题）
应用多元统计分析
1
课程介绍
多元统计分析(简称多元分析)是统计学 的一个重要分支.它是应用数理统计学来研 究多变量(多指标)问题的理论和方法 ; 它 是一元统计学的推广和发展. 多元统计分析是一门具有很强应用性 的课程;它在自然科学和社会科学等各个领 域中得到广泛的应用;它包括了很多非常有 用的数据处理方法.