多元統計分析重點宿舍版
第一講：多元統計方法及應用；多元統計
方法分類(按變數、模型、因變數等)
多元統計分析應用
選擇題：①資料或結構性簡化運用的方法有：多元回歸分析，聚類分析，主成分分
析，因子分析
②分類和組合運用的方法有：判別分析，聚類分析，主成分分析
③變數之間
④**與決策運用的方
法有：多元回歸，判別分析，聚類分析
因果模型(因變數數)：多元回歸，判別分析
⑤橫貫資料：｛
相依模型(變數測度)
：因子分析，聚類分析
多元統計分析方法
選擇題：①多元統計方法的分類：
資料(同一時間
不同案例的觀測資料)，縱觀資料(同樣案例在不同時間的多次觀測數
據))按變數的測度等級(資料型別)分為：類別
(非測量型)變數，數值型(測量型)變數
)按分析模型的屬性分為：因果模型，相依模型
)按模型中因變數的數量分為：單因變數模型，
多因變數模型，多層因果模型
第三講：主成分定義、應用及基本思想，主
成分性質，主成分分析步驟
主成分定義
：何謂主成分分析
就是將原來的多個指標(變數)線性
組合成幾個新的
相互無關的綜合指標(主成分)，並使新的綜合指標盡可能多地反映原來的指
標資訊。
主成分分析的應用
)資料的壓縮、結構的簡化；(
)樣品的綜合評價，排序
主成分分析概述——思想：
)把給定的一組變數
x1,x2,…xp,
通過線性變換，轉
換為一組不相關的變數
y1y2
…yp在這種變換中，
保持變數的總方差
x1x2
…xp的方差之和)不變，同時，使
y1具有最大方差，稱為第一主成分；y2具
有次大方差，稱
為第二主成分。依次類推，原來有
p個變數，就可以轉換出p個主
成分()在實際應用
中，為了簡化問題，通常找能夠反映原來
p個變數的絕大部分
多元統計分析最短距離法 多元統計分析 聚類分析
聚類分析是乙個迭代的過程 對於n個p維資料，我們最開始將他們分為n組 每次迭代將距離最近的兩組合併成一組 若給出需要聚成k類，則迭代到k類是，停止 計算初始情況的距離矩陣一般用馬氏距離或歐式距離 個人認為考試只考 1,2 比較有用的方法是3,4,5,8 最喜歡第8種 距離的計算 歐式距離 距離的二範...
多元統計分析 聯合分析
通過假定的產品具有某些特徵，對產品進行模擬，然後讓消費者根據自己的喜好來對虛擬產品進行評價，在利用統計方法將這些特徵的重要性與效用分離，從而得出對每一特徵以及特徵水平的重要程度做出量化評價。主要解決的問題 顯示屬性及其不同水平的相對重要性 顯示屬性不同水平間的最優組合 進行市場細分 模擬占有率 特徵...
多元統計分析 判別分析
判別分析是用一種統計的方法根據已有的資料集去分析新的資料屬於那一類的方法 適用於資料集較小的情況，因為資料量夠大的話神經網路的準確率會比傳統的判別分析高得多 距離判別法 歐氏距離 簡單的計算資料集中每一類的樣本均值 對於新資料，計算新資料與各類樣本均值的歐氏距離 取離此新資料距離最近的類別為此資料的...