多元统计分析

1、1多元统计分析多元统计分析2第一章第一章 多元正态分布多元正态分布 目录 上页 下页 返回 结束 1.1 多元分布的基本概念多元分布的基本概念1.2 统计距离和马氏距离统计距离和马氏距离1.3 多元正态分布多元正态分布1.4 均值向量和协方。

2、Y染色体非重组区单倍型系统树染色体非重组区单倍型系统树2001,Stanford University,Peter A. Underhill npnnppyyyyyyyyy212222111211p个特征指标变量个特征指标变量 n个个样样本。

3、多元统计分析 社会统计学导论第一节 统计学漫谈 思考:思考: 统计学是干什么的 它与我们的工作与生活有什么联系一为什么学习统计 台湾辅仁大学的谢邦昌教授指出:When you analyze any topic, you are invol。

4、3.3 多组距离判别多元统计分析一般判别规则v设有k个组1,2,k,它们的均值分别是1,2,k,协方差矩阵分别是10,20,k0,x到总体i的平方马氏距离为v判别规则为 该判别规则不受变量单位的影响.121,1,2,iiiidikxxx22。

5、多元统计分析4.5 动态聚类法k均值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需先指定一个.选择初始凝聚点或给出初始分。

6、6.1 引言多元统计分析111111221122211222221122mmmmpppppmmpxa fa fafxa fafafxafafaf1111212112121222221122ppppmmmpmpmyt xt xt xyt xt。

7、多元统计分析7.4 行列轮廓的坐标v将中心化的行轮廓 和中心化的列轮廓 置于同一k维坐标系中.v设在该k维坐标系中,的坐标为xi1,xi2,xik,i1,2,p,的坐标为yj1,yj2,yjk,j1,2,q.v 即在第i坐标轴上p个行点的坐。

8、1.5 正定矩阵非负定矩阵和 矩阵函数值的SAS输出多元统计分析正定矩阵和非负定矩阵设A是对称矩阵,则定义二次型:xAx,其中x是一向量.正定矩阵:xAx0,若对一切x0.记作A0.非负定矩阵:xAx0,若对一切x.记作A0.1当p1时,A。

9、3.1 引言多元统计分析判别分析的目标目标1预测方面:分类或分配.在已知历史上用某些方法已把研究对象分成若干组亦称类或总体的情况下,来判定新的观测样品应归属的组别.目标2描述方面:分离.就是用图形通常二维,有时三维或一维,一般通过降维实现方。

10、多元统计分析4.3 系统聚类法一系统聚类法的概念系统聚类法或层次聚类法是通过一系列相继的合并或相继的分割来进行的,分为聚集的和分割的两种.系统聚类法适用于样品数目n不是非常大的情形.聚集系统法的基本思想是:开始时将n个样品各自作为一类,并规。

11、1 1.视频 5.2.1 中主成分的导出截屏自本教材:本文中的证明并非本 MOOC 课程要求掌握的,可供对数学证明感兴趣的同学学习和参考.2 。

12、多元统计分析7.2 行轮廓和列轮廓一列联表列12q合 计行1n11n12n1qn12n21n22n2qn2pnp1np2npqnp合 计n1n2nqn1二对应矩阵 2列12q合 计行1p11p12p1qp12p21p22p2qp2ppp1p。

13、1.1 矩阵的定义和运算多元统计分析矩阵的定义111212122212:qqijpppqaaaaaaapqaaaApq矩阵:12paaaap维列向量:q维行向量:aaTa1,a2,aq向量a的长度:22212paaaaa a单位向量:1a1。

14、2.5 极大似然估计及估计量的无偏性多元统计分析简单随机样本v简单随机样本简称样本:一元情形:x1,x2,xn独立,且与总体x同分布.多元情形:x1,x2,xn独立,且与总体x同分布.v设xNp,0,x1,x2,xn是从中抽取的一个样本.v。

15、1 一Bayes 判别 打开 examp5.2.3.sav 数据表分析分类 判别式在判别分析对话框中,将现金流量总债务x1净收入总资产x2流动资产流动债务x3和流动资产净销售额x4选入自变量列表框中;将组别g选入分组变量列表框中见图 1定义。

16、5.3 样本的主成分多元统计分析v设数据矩阵为则样本协差阵和样本相关阵分别为111121121222212ppnnnpnxxxxxxxxxxxXx 111,niiijiijijijiijjsnsrrssSxxxxR其中一从S出发求主成分v在。

17、6.5 因子得分多元统计分析v回归法采用因子得分称之为汤姆森Thompson,1951因子得分.v在实际应用中,可用 分别代替上式中的,A,来求得因子得分,即v样品xj的因子得分v如果是从相关阵出发的,则 其中 是xj的各分量经标准化后的向。

18、2.2 数字特征多元统计分析一数学期望均值v随机向量 的数学期望记为1,2,p.v随机矩阵Xxij的数学期望112,px xxx 12,pEE xE xE xx111212122212qqijpppqE xE xE xE xE xE xEE。

19、3.4 贝叶斯判别最大后验概率法多元统计分析距离判别不合适的一个例子v判别变量是英语六级考试成绩x满分为710分1校研究生组:N12000,15002校本科生组:N28000,2400研究生组中x500的有1000人,本科生组中x500的有。

20、1.2 正交矩阵多元统计分析两个向量正交va和b正交:112121 122,0ppppbba aaba ba ba b a b正交矩阵vA为正交矩阵:A为方阵,满足AAI.v正交矩阵的三个等价定义:21AAIAAA AI等式两边取行列式可得。

21、1 一系统聚类法 打开 examp6.3.3.sav 数据表分析分类 系统聚类在系统聚类分析对话框中,将食品x1衣着x2家庭设备用品及服务x3医疗保健x4交通和通讯x5娱乐教育文化服务x6居住x7和杂项商品和服务x8选入变量列表框中;将地区。

22、2.7 一个案例的JMP演示多元统计分析例1书中例3.4.2今对31个人进行人体测试,考察或测试的七个指标是:x1年龄x2体重x3肺活量x41.5英里跑的时间x5休息时的脉搏x6跑步时的脉搏x7跑步时记录的最大脉搏数据列于下表:1编号x1x。

23、6.2 正交因子模型多元统计分析一数学模型v设有p维可观测的随机向量 ,其均值为 ,协差阵为ij.因子分析的一般模型为其中f1,f2,fm为公共因子,1,2,p为特殊因子,它们都是不可观测的随机变量隐变量.112,px xxx12,p 11。