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1、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，他们之间的关系为卩訂1-皿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
2、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（mp,AW（n,）,o,，且A和A相互独立，1p112p212A则AA（Pnn）.12o（19页）16.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。（170页）17典型相关分析是研究两组变量之间相关分析的一种多兀统计方法。（194页）18. 判别分析适用于被解释变量是非度量变量的情形。19. 主成分分析是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下,把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。（113页）20. 设X,i1,2,16是来自多元正
3、态总体N（卩,），X和A分别为正ip态总体N（比）的样本均值和样本离差阵，则pT2154（X-卩）A叫4（X-卩）T2（15,P）或F（p,n-p）16p二、判断题1、对于任何随机向量X=(x,X,X)来说，其协方差阵都是对称12p阵,同时总是非负定的。(T)P52、能够体现各个变量在变差大小上的不同,以及有时存在的相关性还要求距离与各变量所用的单位无关,这种距离是欧式距离。(F)P73、最长距离法中,选择最小的距离作为新类与其他类之间的距离,然后将类间距离最小的两类进行合并,一直合并到只有一类为止。(F)P554、当总体G和G为正态总体且协方差相等时，选用马氏距离。12(T)P905、进行主
4、成分分析的目的之一是减少变量的个数,所以一般不会去p个主成分，而是取m(mp)个主成分。(T)P1196、第k个主成分Y与原始变量X的相关系数p(Y，X)称为因kiki子负荷量。(T)P1207、F=(f,F,.,F)(mp)是不可观测的变量，其均值向量E(F)12m=0,协方差矩阵cov(F)=I,即向量F的各分量不是相互独立的。(F)P1458、每个典型函数都包括一对变量，通常一个代表自变量，另一个代表因变量。(T)P2029、分组数据的Logistic回归不仅适用于大样本的分组数据，对小样本的未分组数据也适用。(F)P23210、一个未知参数可以由显变量的协方差矩阵的一个或多个元素的代数
5、函数来表达，就称这个为参数可识别。（T）P26411、随机向量的协方差阵一定是对称的半正定阵。（T）P512、标准化随机变量的协方差阵与原变量的相关系数相同。（T）P513、对应分析反应的是列变量与行变量的交叉关系。（F）P17014、若一个随机向量的任何边缘分布均为正态，则它是多元正态分布。（T）p1015、特征函数描述空间的元素之间是否有关联，而隶属度描述了元素之间的关联是多少。（T）p6216、非谱系聚类法是把变量聚集成K个类的集合。（F）p6417、在对因素A和因素B进行对应分析之前没有必要进行独立性检验。（T）p17318、系统聚类法中的“离差平方和法”的基本思想来源于如果类分得正确，同类样品的离差平方和应该较小，类与类之间的离差平方和应该较大。（T）p5719、距离判别法对总体的分布没有特定的要求。（T）p9020、Wilks统计量可以化成T2统计量但是化不成F统计量。（F）p18
