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文档简介
1、定义2.1 将个随机变量的整体称为维随机向量,记为。定义2.2 设是维随机向量,它的多元分布函数定义为 (2.2)记为,其中,表示维欧氏空间。多维随机向量的统计特性可用它的分布函数来完整地描述。定义2.3 设是维随机向量,若存在有限个或可列个维数向量,记,且满足,则称为离散型随机向量,称,为的概率分布。设,若存在一个非负函数,使得对一切有(2.3)则称为连续型随机变量,称为分布密度函数,简称为密度函数或分布密度。一个元函数能作为中某个随机向量的密度函数的主要条件是:(1),;(2)离散型随机向量的统计性质可由它的概率分布完全确定,连续型随机向量的统计性质可由它的分布密度完全确定。定义2.4 设
2、是维随机向量,称由它的个分量组成的子向量的分布为的边缘(或边际)分布,相对地把的分布称为联合分布。当的分布函数是时,的分布函数即边缘分布函数为: 当有分布密度时(亦称联合分布密度函数),则也有分布密度,即边缘密度函数为:定义2.5 若个随机变量的联合分布等于各自的边缘分布的乘积,则称是相互独立的。定义2.6 设,若存在且有限,则称为的均值(向量)或数学期望,有时也把和分别记为和,即,容易推得均值(向量)具有以下性质:(1)(2)(3)其中,、为随机向量,、为大小适合运算的常数矩阵。定义2.7 设,称(2.4)为的方差或协差阵,有时把简记为,简记为,从而有;称随机向量和的协差阵为 (2.5)当时
3、,即为。若,则称和不相关,由和相互独立易推得,即和不相关;但反过来,当和不相关时,一般不能推知它们独立。当、为常数矩阵时,由定义可以推出协方差阵有如下性质:(1)对于常数向量,有(2)(3)(4)设为维随机向量,期望和协方差存在,记,为常数阵,则 这里我们应该注意到,对于任何的随机向量来说,其协差阵都是对称阵,同时总是非负定(半正定)的。大多数情况是正定的。若的协差阵存在,且每个分量的方差大于零,则称随机向量的相关阵为,其中 (2.6)为与的相关系数。在数据处理时,为了克服由于指标的量纲不同对统计分析结果带来的影响,往往在使用各种统计分析之前,常需要将每个指标“标准化”,即进行如下变换, (2
4、.7)那么由(2.7)构成的随机向量。令,有:那么,标准化后的随机向量均值和协差阵分别为 即标准化数据的协差阵正好是原指标的相关阵。定理2.1 设,则有,多元正态分布的性质 1若,是对角阵,则相互独立。2若,为阶常数阵,为维常数向量,则 即正态随机向量的线性函数还是正态的。3若,将,作如下剖分 则,。这里需要指出的是:第一,多元正态分布的任何边缘分布为正态分布,但反之不真。第二,由于,故表示和不相关,因此可知,对于多元正态变量而言,和的不相关与独立是等价的。一、填空题:1.多元统计分析是运用 方法来研究解决 问题的理论和方法。2. 回归参数显著性检验是检验 对 的影响是否显著。3聚类分析就是分
5、析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 聚类和 聚类。4相应分析的主要目的是寻求列联表 和 的基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部分因素:一部分为 ,另一部分为 。6.若=1,2,3.n且相互独立,则样本均值向量服从的分布为_。二、名词解释1. 随机向量 2.相似数据 3.马氏距离(总体内两点间)三、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基本思想。2. 简述相应分析的基本思想。3. 简述求度量MDS古典解的一般步骤。4. 简述费希尔判别法的基本思想。5. 简述多元统计分析中协差阵检验的步骤6. 在进行系统聚类分析时,
6、不同的类间距离计算方法有何区别?请举例说明。7. 比较主成分分析与因子分析的异同点。8. 简述相应分析的基本思想。9. 进行相应分析时在对因素A和因素B进行相应分析之前没有必要进行独立性检验?为什么?四、计算:1.给出标准化变量X1,X2, X3的协差阵(即相关阵)R,同时给出R的特征值和相应的正交化特征向量。要求:1)计算因子载荷矩阵A,并建立因子模型; 2)计算公因子的方差贡献,并说明其统计意义。2.下表是进行因子分析的结果,试根据下列信息计算变量共同度hi2及公共因子Fj 的方差贡献,并说明其统计意义. Component Matrix Component 123 X1.969-1.084E-02.205 X2.911.321-.102 X3.847-.120.323 X4.941.281-2.693E-02 X5.899.215-1.963E-02 X6-.313.839.305 X7-.6666.280E-02.679 X8.575-.580.367 Extraction Method: Principal Component Analysis. a 3 components extracted. 3.会用最短距离法和最长距离法进行聚类分析,并画
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