多元统计分析智慧树知到期末考试答案章节答案2024年浙江工商大学

多元统计分析智慧树知到期末考试答案+章节答案2024年浙江工商大学主成分的总方差保持不变。（）

答案:对因子分析是一种有监督学习方法，需要有先验的因子结构假设。（）

答案:错动态聚类法适合大型数据（）

答案:对每一个判别变量都不能是其他判别变量的线性组合。（）

答案:对因子分析可以用于确定变量之间的因果关系。（）

答案:错主成分法就是在多数指标中选择几个有代表性的指标来完成降维的。（）

答案:错无论是典型相关分析还是主成分分析，都是线性分析的范畴。（）

答案:对在两总体费舍尔判别中，当两类总体方差相等时，其判别临界值为两类均值的均值。（）

答案:对解释方差最多的因子通常被称为主成分。（）

答案:错所谓降维，就是将多个指标转换为少数几个指标的过程。（）

答案:对因子分析的输入数据可以是任意类型的变量，包括连续、分类和名义数据。（）

答案:对因子载荷表示每个变量与每个因子之间的相关性强度。（）

答案:对判别分析是无监督学习。（）

答案:错主成分的方差反映了主成分所起作用的大小。（）

答案:对动态聚类需要首先确定类别数，才能继续。（）

答案:对在两类距离判别法中，当两个总体协方差阵相等时，其判别函数为线性判别函数。（）

答案:对主成分的方差贡献率为主成分的方差占全部方差的比值。（）

答案:对TruePositve指的是，实际发生，预测不发生的样本比例（）

答案:错马氏距离不受指标量纲与指标间相关性的影响。（）

答案:对费舍尔判别的基本思想是通过投影将组与组之间尽可能地分开。（）

答案:对凝聚点的选择方法有（）。

答案:主观判别法;均差法;重心法;密度法通过变量相似性的测度方法有（）。

答案:夹角余弦;相似系数下列哪些不是逻辑回归的输出是（）

答案:二进制编码;正类标签;负类标签典型相关分析的步骤包括（）。

答案:确定典型相关分析的目标;验证模型;设计典型相关分析具有单调性的系统聚类方法有（）。

答案:离差平方和法;最短距离法;最长距离法;类平均距离法没有考虑了量纲影响与指标相关性的距离测度方法有（）。

答案:Minkowski距离;欧氏距离;切比雪夫距离在距离判别分析时，需要知道样本以下信息（）。

答案:两总体的样本各协方差阵;两总体的样本各均值对较大的奇异值敏感的距离测度方法有（）。

答案:切比雪夫距离;Minkowski距离;欧氏距离多元统计分析的作用包括：（）

答案:分类与组合;简化数据结构;研究指标之间的依存关系;预测与决策两个变量相关系数为1，下列哪种说法正确：（）

答案:两个变量完全正相关;两个变量存在正相关关系对应分析的输出结果包括：（）

答案:方差解释比例;对应坐标对拟合效果的检验手段包括：（）

答案:准确率;混淆矩阵;AUC以下不是关于数据在对应坐标系下的假设是：（）

答案:相互独立的;非线性可分的;正交的28以下时按照判别时所处理的变量方法不同来划分判别分析的是（）。

答案:逐步判别;序贯判别对应分析的基本思想是：（）

答案:将高维数据映射到低维空间;寻找两组变量之间的最佳匹配主成分分析适用于以下哪种类型的数据？（）

答案:连续型数值数据正交旋转不会改变因子的（）

答案:共同度对应分析是（）检验的升级。（）

答案:独立检验R型分析与S型分析的区别在于，R型分析时样本的主成分是以（）的特征根所对应的单位特征向量为系数的线性组合。（）

答案:相关系数矩阵无法由公共因子刻画的部分称为（）

答案:个体方差典型相关分析是研究()变量之间相关关系的多元统计方法。（）。

答案:两组；在因子分析中，共同度表示：（）

答案:公共因子贡献的方差主成分彼此之间（）

答案:相互独立逻辑回归模型可以通过以下方法进行模型评估：（）

答案:混淆矩阵和分类准确率对应分析的输入数据可以是：（）

答案:三组及以上变量主成分回归分析中，要求保留的主成分能反映原变量（）以上的信息。（）

答案:95%K-means算法是一种无监督学习算法，用于：（）

答案:聚类数据对应分析中的对应坐标表示什么？（）

答案:数据在降维空间中的位置AUC（AreaUndertheCurve）是用于评估分类模型性能的指标，它表示的是：（）

答案:模型的ROC曲线下的面积密度法中的凝聚点是指：

答案:数据点之间的密集区域。K-means算法的目标是最小化：（）

答案:聚类中心与数据点之间的欧氏距离K-means算法的步骤包括以下哪些部分？

答案:随机初始化凝聚点、分配数据点到最近的凝聚点、更新凝聚点位置相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的统计量，它的取值范围是：（）

答案:[-1,1]因子载荷表示：（）

答案:每个变量与每个因子之间的相关性大小系统聚类法中的重心法是以（）为代表来计算类和类之间的距离（）。

答案:两类间重心距离召回率（Recall）是分类模型中的一个指标，它表示的是：（）

答案:正确预测为正例的样本占所有实际正例样本的比例第k个因子的载荷估计与第k个主成分的系数存在（）关系。（）

答案:成比例主成分分析（PCA）是一种用于降维和数据可视化的方法。它的基本原理是：（）

答案:通过线性变换将原始变量转换为新的无关变量在确定分类个数时，主要是依据数值突变的统计量是（）。

答案:R2统计量密度法是用于确定K-means聚类算法中聚类中心的一种方法。以下哪个选项最准确地描述了密度法的原理？（）

答案:密度法通过将数据点聚集在一起形成高密度区域确定聚类中心。逻辑回归中的因变量取值为定性变量，自变量只能为定量变量。（）

答案:错优势指的是一件事发生与不发生概率的比值（）

答案:对逻辑回归中概率与自变量是非线性的关系（）

答案:对逻辑回归本质是一个分类模型，而非常规的线性回归模型。（）

答案:对逻辑回归可以预测出每个样本属于这一类别的概率。（）

答案:对逻辑回归模型的输出范围是？（）

答案:[0,1]典型冗余分析是能够真实地反映典型变量解释原变量信息的多少。（）

答案:错同一组变量的典型变量之间互不相关。（）

答案:对较典型相关分析，主成分分析只涉及一组变量的相互依赖关系。（）

答案:对关于典型相关分析的性质说法错误的有（）。

答案:典型载荷分析是分析原始变量被典型变量所解释的方差;若不同组变量的典型变量不是同一对，则它们之间彼此相关典型相关分析是用于（）。

答案:测度两组指标之间的整体相关性对应分析适用于以下哪些情况？（）

答案:数据降维;探索两组变量之间的关系对应分析可以用于数据降维，将多个变量转化为较少的无关维度。（）

答案:对对应分析又称为R-Q型因子分析。（）

答案:对对应分析的结果是：（）

答案:对应坐标对应分析的目标是：（）

答案:最大化数据的可解释性因子分析适用于以下哪些情况：（）

答案:探索数据中的潜在结构;缩减数据集的维度因子分析的主要目标是：（）

答案:探索变量之间的关系;减少数据的维度在因子分析中，解释方差最多的因子是：（）

答案:第一因子因子旋转在因子分析中用于：（）

答案:使因子载荷更容易解释因子分析可以用于数据降维，将大量变量转化为较少的无关因子。（）

答案:对如果前m个主成分的累积贡献率达到（），表明前m个主成分基本包含了全体原变量所具有的大部分信息（）

答案:80%主成分分析是一种（）方法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的（），且彼此之间（），能反映出原始数据的大部分信息。（）

答案:降维线性组合相互独立主成分分析，直接得出的就是少于原始指标个数的主成分个数，无需进行选择。（）

答案:错主成分的方差依次递减，重要性依次递减。（）

答案:对主成分分析能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合（）。

答案:对较聚类分析，判别分析是根据已知类别的样本信息，对新样品进行分类。（）

答案:对常用判别分析的方法有（）。

答案:距离判别法;费舍尔判别法;逐步判别法;贝叶斯判别法费舍尔判别是通过组内距离最小来构建判别函数。（）

答案:错判别分析是通过对已知类别的样本数据的学习、构建判别函数来最大程度区分各类，Fisher判别的准则要求（）。

答案:各类之间变异尽可能大、各类内部变异尽可能小在使用距离判别时，当总体均值和协方差未知时，可以利用样本的均值与协方差来估计。（）

答案:对动态聚类法的凝聚点可以人为主观判别。（）

答案:对聚类分析是有监督学习。（）

答案:错聚类分析是研究分类问题的一种多元统计分析方法。（）

答案:对不具有单调性的系统聚类方法有（）。

答案:中间距离法;重心法考虑了量纲影响的距离测度方法有（）。

答案:马氏距离统计是研究如何搜集数据，如何分析数据的学问，它既是科学，也