统计物理方法及其应用

统计物理方法及其应用
统计物理方法及其应用

统计物理方法

在复杂网络中的应用

1.3统计物理方法概貌

统计计物理方法研究的对象是大量微观粒子组成的宏观物质系统,任务是按照物质的微观结构、微观粒子的运动特征及粒子间的相互作用,采用统计方法探求系统的宏观性质及其变化规律。由于粒子的数量是如此之大,无法去一一求解它们所遵从的运动方程,同时,粒子间的相互作用,外界对系统的干扰,导致粒子运动状态的不完全确定性,系统运动状态呈现随机性,但在一定条件下,系统的各运动状态均以一定的概率出现。一个宏观状态对应着瞬息万变的大量的微观运动状态,系统的某个物性的实测值是在给定条件下,各微观状态的相应量的统计平均值,统计物理学就是要找出这种统计规律性。该学科建立起微观运动与宏观运动之间的联系,阐明宏观运动形态的微观实质和基础,并日益渗透和广泛应用于凝聚态物理、核物理、网络科学、化学、生物等诸多学科,获得了许多重大成就。

统计物理学或统计力学是用概率统计的方法,对由大量粒子组成的宏观物体的物理性质及宏观规律作出微观解释的理论物理学分支,它架起了从微观到宏观研究的桥梁,不仅为各种宏观复杂系统(气体

、液体、固体、等离子体等)提供理论依据,而且现在为新诞生的网络科学提供了理论基础和有力工具,发挥着重要的作用。统计物理学分为平衡态统计物理学和非平衡态统计物理学。

平衡态统计物理学研究宏观系统处于平衡态的物理现象和物理性质。1902年美国物理学家吉布斯(Gibbs)发表著名的《统计力学的基本原理》,建立了平衡态统计物理学体系。其要点是:一条基本假定--等概率原理,一个基本观点--统计平均和一种基本方法--统计系综。统计方法分别与经典力学和量子力学相结合,形成经典统计物理学和量子统计物理学,两者在运用统计方法上是相似的,差别在于对微观状态描述的不同。量子统计物理学是在基本统计假定下对系统采用所谓混合系综的描述方法,而基本统计假定是关于密度矩阵的论断。微观粒子的全同性原理和它们对量子态占有法则的差异导致两种不同的量子统计法:玻色-爱因斯坦(Fermi-Dirac)统计法(1926)。量子统计物理学解决了许多经典统计物理不能解决的困难,20世纪30年代后,量子场论方法用于统计物理使之取得了更大的进展。

实际上,吉布斯首先提出了系综概念,建立了平衡态统计物理,其中对于能量和粒子数固定的孤立系统,采用微正则系综;对于可以和大热源交换能量但粒子数固定的系统,采用正则系综;对于可以和大热源交换能量和粒子的系统,

采用巨正则系综。量子统计与经典统计的研究对象和方法基本相同,系综概念也都适用。所不同的是前者认为微观粒子的运动遵循量子力学规律而不是经典力学规律,微观运动状态具有不连续性,需用量子态而不是相宇来描述。非平衡态分布函数及其演化方程的建立,不仅成为输运过程微观统计理论的基础,而且由它定义的

H函数及其遵循的 H 定理对理解宏观过程的不可逆性及趋于平衡的过程起过重要作用。特别是,熵的统计意义的阐明,熵增加原理的微观统计解释表明:统计理论已从平衡态向非平衡态发展,并能对热力学第二定律这样的普遍规律作出微观统计解释。对远离平衡态的物理现象中最重要的是突变(包括涌现)和有序结构,以及20世纪60年代以后建立了著名的三论(耗散结构理论,协同学和突变理论)等,对网络科学具有参考和指导意义。但是非平衡统计物理仍然在迅速发展中,还没有完全成熟。上述许多理论方法与许多科学交叉,大大超出本文的综述范围,本章并不作专门详细的介绍,请读者参考有关专著和研究生的教科书.

非平衡态统计物理学研究宏观系统处于非平衡态的物理现象和物理性质。近平衡态自发的演化趋势是趋于平衡,故其性质与平衡态相似。涨落、弛豫和耗散(输运)是主要的近平衡过程,以昂萨格(Onsager)倒易关系、涨落耗散定理和最小熵产生原理为主要内容的线性不可逆热力学和近平衡态统计物理理论已发展成熟。远离平衡问题的研究60年代以来广泛开展,主要有非平衡统计物理的基本理论和方法,外场驱动下耗散系统的非线性动力学,非平衡涨落和非平衡相变等。对远离平衡的突变、有序与结构的出现,普

利高津(Prigogine)等作了宏观描述,建立了耗散结构理论。之后,与混沌、孤子及分形等非线性问题的研究交织在一起,相互渗透和促进。非平衡统计物理迄今尚未形成系统的理论,但它可能突破传统的物理学理论和方法的框架,通过与其他学科交叉结合,比如,与复杂网络的研究紧密结合,可以向较成熟的、更普遍的非平衡系统理论的方向发展,是一门具有很强生命力的、新兴的前沿学科。

1.4 网络科学与统计物理的联系

值得注意的是,首先提出无标度网络的学者Albert 和物理学家Barabasi在美国著名的“现代物理评论”(Review of Modern Physics )上发表了题为“复杂网络的统计力学”的长篇综述[19],既系统地评述了复杂网络的研究进展, 又精辟介绍了统计物理的主要理论和方法在网络科学中的应用, 特别是关于网络拓扑特性及动力学的统计力学研究所取得的成果和重要进展, 很好阐明了目前网络科学研究涉及到统计物理中的主要理论武器有:主方程、

Forkker-Plank(福克-普朗克)方程,平均场理论方法,自组织理论,临界和相变理论,熵的概念,以及渗流理论等。接着,2002年Dorogovtsev与Mendes 评述了网络演化问题[13,16]。 2003年Newman对复杂网络的结构与功能的研究进展作了系统的综述[20]。2004年Park 和Newman 进一步把统计系综推广应用于复杂网络的平衡态研究联系[59],沟画了一种基本理论框架, 这里结合我们的思路加以阐明和拓广,把它概括为图1-5所示的理论框架和基本路线图。它具有画龙点睛作用,真正深入理解这个路线图,有助于掌握统计物理在复杂网络中应用,下面各节较为详细介绍统计物理在复杂网络中应用的主要方法。

图1- 5 复杂网络的平衡态统计方法的理论框架和基本路线示意图。

1.5平均场理论方法

1.5.1 平均场理论方法的基本思想

统计力学和复杂网络研究中常用的一种统计物理方法是平均场理论方法。该法通俗容懂,虽然是近似处理方法,但是结果的物理意义比较明显。在连续介质微观力学中,有两类基于微结构信息确定非均匀介质有效性能的基本理论就是,基于物理的平均场理论和数学的渐近均匀化理论.

平均场理论,顾名思义,认定一个粒子,这个粒子受到其它粒子的相互作用,把它平均一下,看这个粒子在平均场中受到什么样的相互作用。也就是说,平均场理论是把环境对物体的作用进行集体处理,以平均作用效果替代单个作用效果的加和的方法。这一方法,能简化对复杂问题的研究,把一个高次、多维的难以求解的问题转化为一个低维问题,相当于把环境对研究对象的影响进行积分后再与研究对象发生作用,多用于运动状态混乱的气体,以及结构复杂的固体、液体的研究中,并构成了能带论、现代固体理论、量子多体理论等理论的重要的基础。尽管平均场理论带来了研究的便利,但是由于积分过程会掩盖掉环境中个别影响因素的涨落,因此在非平衡过程,强关联系统,以及瞬态过程中,平均场理论会带来比较大的误差。

平均场理论最早的是范德瓦耳斯的状态方程,后来还有很多不同的名称。1937年朗道提出了二类相变的普遍理论。朗道的平均场理论,拿一个具体的例子说明,单轴各向

异性的铁磁体,磁化强度只能向上或者向下。假定热力学函数是序参量的解析函数,这是一个热力学函数可以展开,有二次方和四次方项(由于反演对称,没有奇次方项),展开系数是温度的函数。在温度T高于临界温度Tc时和低于Tc 时曲线结果是不一样的,高于Tc时,最小值是Mo=0,即没有自发磁化;如果温度T低于Tc,就有不等于0的极小点。按照平均场理论算出来,临界指数

计算地球物理作业

计算地球物理 单位:海洋二所 姓名:潘少军 学号:JX10028

盆地多源地球物理信息复合与自仿射分形计算 单位:海洋二所姓名:潘少军学号:JX10028 摘要:用对数径向功率谱方法计算了盆地区域重磁异常的分维值,将不同地球物 理异常场的分维值作为研究盆地深层构造的参数,同时,将分维值作复合处理,得到复合后的盆地多源地球物理异常场的分维异常图。最后,分析复合分维异常图在研究盆地深层构造中的作用和效果,探讨了这种自仿射分维值大于3的问题。 关键词:盆地;地球物理场;信息复合;分型 用1种地球物理信息可以进行盆地构造的研究,但往往不够全面。因为任何一种地球物理信息的获取都是有一定的地球物理前提,都是某种物性的反映。所以,不同的地球物理信息正是不同的物性的反映。人们为了更加全面、客观地反映地质实际,就想到要用多种地球物理方法来作综合研究。这样,一方面可以互相佐证,尽量减小地球物理反演中的多解性;另一方面也是为了获得研究对象的全面印象。除了各种地球物理信息作综合解释之外,人们想通过对各种地球物理信息复合来获得一种复合信息。这种信息自然比单个信息源所提供的信息更丰富,反映地质客观实际更全面。 以往的信息复合,多采用简单的复合,如将重力异常(也许作了一些常规变换处理)和航磁异常作简单的叠加(相加),这样获得的信息比单源信息当然要丰富一点。但是,这样作存在一个致命的弱点,就是重力异常与航磁异常毕竟是2种性质完全不同的物理场,它们是对不同物性的反映。简单地将2种异常场作叠加,得到的信息从物理意义上讲,它没有明确的物理意义。因此,这样作是牵强附会,是不合适的。但是,对同一区域所作的地球物理测量,所得到的不同地球物理信息却又是具有一定事实上的内在联系(相关性)的,因为,它们都是对同一地质实体的不同方面(物性)的反映。特别是用这些地球物理信息作构造研究时,就更是如此,同时,盆地深层构造相对于造山带的深层构造等相对要简单一点。 1 基本思路与方法原理 在地球物理信息复合研究中碰到的各种地球物理场都是一种统计自仿射分形(Statistical Self—affine Fracta1)。所谓统计自仿射分形,在二维空间中的定义是:f(rx,r h y)与f(x,y)是统计自相似的,其中H是Hausdorff测度,r是一个标度因子。由此可见,统计自仿射分形不是各向同性的。这一点对地球物理工作者来说是显明的。 1.1 基本思路 将各种反映盆地区域的、深层构造的二维空间地球物理信息(地球物理异常场,二维物性界面等)通过不同的研究窗口(窗口尺寸视分辨率要求、研究的目的而定)变换到波数域(即相空间)中来,然后求得各种信息在波数域中的特征参数(如对数径向功率谱的斜率、截距,亦即幂指数型功率谱的幂指数与系数等),将那些能反映盆地构造的特征参数(如分维值、不平度等)进行复合(如作加权平均等);然后把复合的结果再放回到实际的二维空间中去(如将求得的复合特征参数放在所用的窗口中心点上),用计算机绘出这些窗口(可以是小距离的滑动窗口)中心点的特征参数的区域变化图形或图像(如分维值异常图)。通过这种特征参数图的分析,可以达到研究盆地区域、深层构造之目的。 1.2 方法原理

地球物理反演理论

地球物理反演理论 一、解释下列概念 1.分辨矩阵 数据分辨矩阵描述了使用估计的模型参数得到的数据预测值与数据观测值的拟合程度,可以表示为[][]pre est g obs g obs obs d Gm G G d GG d Nd --====,其中,方阵g N GG -=称为数据分辨矩阵。它不是数据的函数, 而仅仅是数据核G (它体现了模型及实验的几何特征)以及对问题所施加的任何先验信息的函数。 模型分辨矩阵是数据核和对问题所附加的先验信息的函数,与数据的真实值无关,可以表示为()()est g obs g true g ture ture m G d G Gm G G m Rm ---====,其中R 称为模型分辨矩阵。 2.协方差 模型参数的协方差取决于数据的协方差以及由数据误差映射成模型参数误差的方式。其映射只是数据核和其广义逆的函数, 而与数据本身无关。 在地球物理反演问题中,许多问题属于混定形式。在这种情况下,既要保证模型参数的高分辨率, 又要得到很小的模型协方差是不可能的,两者不可兼得,只 有采取折衷的办法。可以通过选择一个使分辨率展布与方差大小加权之和取极小的广义逆来研究这一问题: ()(1)(cov )u aspread R size m α+- 如果令加权参数α接近1,那么广义逆的模型分辨矩阵将具有很小的展布,但是模型参数将具有很大的方差。而如果令α接近0,那么模型参数将具有相对较小的方差, 但是其分辨率将具有很大的展布。 3.适定与不适定问题 适定问题是指满足下列三个要求的问题:①解是存在的;②解是惟一的;③解连续依赖于定解条件。这三个要求中,只要有一个不满足,则称之为不适定问题 4.正则化 用一组与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法。对于方程c Gm d =,若其是不稳定的,则可以表述为

应用多元统计分析试题及答案

一、填空题: 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 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:一部分为公共因子,另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立,则样本均值向量x服从的分布 为_x~N(μ,Σ/n)_。 二、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。 在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对,如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量,它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。 相应分析,是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B,其中因素A包含r个水平,因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查,得到一个rc的二维列联表,记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换,使得因素A

和因素B 具有对等性,从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上,从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据,借助方差分析的思想构造一个线性判别函数 系数: 确定的原则是使得总体之间区别最大,而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出 值,然后根据判别一定的规则,就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一,提出待检验的假设 和H1; 第二,给出检验的统计量及其服从的分布; 第三,给定检验水平,查统计量的分布表,确定相应的临界值,从而得到否定域; 第四,根据样本观测值计算出统计量的值,看是否落入否定域中,以便对待判假设做出决策(拒绝或接受)。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI : /2 /21exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S 00p H =≠ΣΣI : /2 /2**1exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S

应用多元统计分析课后答案

应用多元统计分析课后答案 第五章 聚类分析 判别分析和聚类分析有何区别 答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有n 个样本,对每个样本测得p 项指标(变量)的数据,已知每个样本属于k 个类别(或总体)中的某一类,通过找出一个最优的划分,使得不同类别的样本尽可能地区别开,并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。在聚类之前,我们并不知道总体,而是通过一次次的聚类,使相近的样品(或变量)聚合形成总体。通俗来讲,判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类,而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 试述系统聚类的基本思想。 答:系统聚类的基本思想是:距离相近的样品(或变量)先聚成类,距离相远的后聚成类,过程一直进行下去,每个样品(或变量)总能聚到合适的类中。 对样品和变量进行聚类分析时, 所构造的统计量分别是什么简要说明为什么这样构造 答:对样品进行聚类分析时,用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 (一)闵可夫斯基距离:1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值,分为 (1)绝对距离(1q =) 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ (2)欧氏距离(2q =) 2 1/21 (2)()p ij ik jk k d X X ==-∑ (3)切比雪夫距离(q =∞) 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- (二)马氏距离 (三)兰氏距离 2 1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑

关于计算物理习题

第一章绪论 1. 什么是计算物理?计算物理与计算数学有何不同? 答:计算物理学是以计算机及计算机技术为工具和手段,运用计算数学的方法解决复杂物理问题的一门应用科学。计算物理是用计算机作为实现手段的实验物理或“计算机实验”,计算数学则是解决物理问题的理论基础。 2. 试阐述计算机模拟方法与理论、实验方法相比有什么特殊的优点和局限性。 答:优点:1.省时省钱 2.具有更大的自由度和灵活性 3.能够模拟极端条件下的实验 缺点:1、不能获得物理定律和理论公式 2、计算结果缺乏严格的论证,其结果仍需实验验证 3. 试阐述计算物理学和实验物理及理论物理的关系?计算物理在物理学研究中 主要用于什么方面? 答: 计算物理在物理学研究中主要用于模拟实验并提供数据,用于验证理论方程还可以与实验结果对照或作为实验的参考数据。 4. 利用计算物理解决问题时,不同计算方法的选取会有什么影响?数值计算的 误差包括哪些方面?在计算中如何减小误差? 答:不同的方法选取会影响到计算的时间长短和计算结果的正确性。数值计算的误差包括:模型误差、观测误差、方法误差、舍入误差。减小误差的方式有:1.两个相近的近似数相减

时,有效数字会严重损失,实际计算时要尽量避免;2.保护重要的物理参量;3.注意计算步骤的简化,减少算术运算的次数。 5.计算物理有哪些工作步骤? 答:1.物理机理,2.数学提法,3.离散模型,4.算法程序,5.上机计算,6.结果分析。 6. 离散化与逼近的含义是什么?收敛性与稳定性的含义。 答:离散化是为了能让计算机处理数据所做的必要步骤,逼近则是为了让结果尽量接近真值的方式。收敛性是指通过数值计算得到的近似解是否逼近数学模型的的真解这样一个性质,稳定性是指在数值计算中,误差的传播能否得到控制这样一个性质。 第二章随机数和蒙特卡洛方法 1. 随机数列的类型和产生方法?任意分布的伪随机变量的抽样方法有哪些? 答:随机数的类型有真随机数、准随机数、伪随机数,产生方法有:物理方法和数学方法。伪随机变量的抽样方法有:直接抽样法(反函数法)、变换抽样法、舍选抽样法、复合抽样法、特殊抽样法。 2. 采用线性同余法(参见公式(2.2.3))产生伪随机数。取a=5,c=1,m=16和x0=1 记录下产生出的前20 数,它产生数列的周期是多少? 答:6、31、156、781、3906、19531、97655、 3. 简要叙述蒙特卡洛方法的基本思想。 答:针对待求问题,根据物理现象本身的统计规律,或人为构造一合适的依赖随机变量的概率模型,使某些随机变量的统计量为待求问题的解,进行大统计量N→∞的统计实验方法或计算机随机模拟方法。 4.蒙特卡洛方法对随机数有较高的要求,然而实际应用的随机数通常都是通过某些数学公式计算而产生的伪随机数,但是,只要伪随机数能够通过随机数的一系列的统计检验,我们就可以把它当作真随机数放心使用。在产生伪随机数的方法中,有比较经典的冯·诺曼平方取中法和线性同余法,请分别写出它们的递推关系式?对于伪随机数一般需要做哪些统计检验(至少写出四个)? 答:平方去中法:X n+1=[X n2/2r](mod22r) ξn=X n/22r 线性同余法:X i+1=a·X i+c (mod M) ξi+1=X i+1/M 伪随机数的统计检验:独立性检验和均匀性检验。 5.蒙特卡洛方法计算中减少方差的技术有哪些?

matlab与应用多元统计分析

多元统计分析中的应用研究 , 摘要:许多实际问题往往需要对数据进行统计分析,建立合适的统计模型,过去一般采用SAS 、SPSS软件分析,本文给出 Matlab软件在多元统计分析上的应用, 主要介绍Matlab 在聚类分析、判别分析、主成份分析上的应用,文中均给以实例, 结果令人满意。 关键词:Matlab软件;聚类分析;主成份分析 Research for application of Multivariate Statistical Analysis Abstract:Many practice question sometimes need Statistical Analysis to data.,and establish appropriate Statistical model SAS and SPSS software were commonly used in foretime ,this paper give the application of Matlab software in Multivariate Statistical Analysis,mostly introduce the application of Matlab software in priciple component analysis and cluster analysis and differentiate analysis.The example are given in writing and the result are satisfaction. Key words: Matlab software; cluster analysis; priciple component analysis 0 引言 许多实际问题往往需要对数据进行多元统计分析, 建立合适的模型, 在多元统计分析方面, 常用的软件有SAS 、SPSS 、S-PLUS等。我们在这里给出Matlab在多元统计分析上的应用, 在较早的版本中, 统计功能不那么强大, 而在Matlab6.x版本中, 仅在统计工具中的功能函数就达200多个, 功能已足以赶超任何其他专用的统计软件,在应用上Matlab具有其他软件不可比拟的操作简单,接口方便, 扩充能力强等优势, 再加上Matlab的应用范围广泛, 因此可以预见其在统计应用上越来越占有极其重要的地位,下面用实例给出Matlab 在聚类分析、主成份分析上的应用。 1 聚类分析 聚类分析法是一门多元统计分类法,其目的是把分类对象按一定规则分成若干类,所分成的类是根据数据本身的特征确定的。聚类分析法根据变量(或样品或指标)的属性或特征的相似性,用数学方法把他们逐步地划类,最后得到一个能反映样品之间或指标之间亲疏关系的客观分类系统图,称为谱系聚类图。 聚类分析的步骤有:数据变换,计算n个样品的两两间的距离,先分为一类,在剩下的n-1个样品计算距离,按照不同距离最小的原则,增加分类的个数,减少所需要分类的样品的个数,循环进行下去,直到类的总个数为1时止。根

计算物理学常用方法与应用

计算物理学常用方法与应用 计算物理学(Computational Physics)是物理学、数学、计算机科学三者结合的产物,与理论物理和实验物理有着密切的关系。定义为以计算机及计算机技术为工具和手段,运用计算数学的方法,解决复杂的物理现象问题的一门应用型学科。计算物理学诞生于20世纪40年代,第二次世界大战时期,美国在研制核武器的工作中,迫切需要解决在瞬时间内发生的复杂的物理过程的数值计算问题。然而,采用传统的解析方法求解或手工数值计算是根本办不到的。这样,计算机在物理学研究中的应用就成为不可避免的事了,计算物理学因此得以产生。 其性质与任务从原则上说,凡是局部瞬时的物理规律为已知或已被假设,那么要想得到大范围长时间的物理现象的发展过程都可以借助于计算机这一先进工具来实现。具体地说,从局部关系联合成大范围关系依赖于计算机的大存贮量,由瞬时规律发展为长时过程依赖于计算机的高速度。因此在大存贮和快速度的基础上,计算机便能对物理过程起到一种数值模拟的作用。 计算物理常用软件有Matlab,Mathematica和Maple等。 计算物理学常用的方法很多,如何将计算物理的方法分类也比较复杂。比如有按照研究对象的时间和空间尺度划分;按照使用目的(检验理论、处理实验结果、对理论和实验进行模拟)划分;按照所属的物理学分支学科划分等等。 本文将介绍几种常用的方法及应用。如实第一性原理、分子动力学、验数据处理、蒙特卡罗、实验数据处理、有限元、神经网络等方法。 1.第一性原理(First-Principles)方法: 根据原子核和电子互相作用的原理及其基本运动规律,运用量子力学原理,从具体要求出发,经过一些近似处理后直接求解薛定谔方程的算法,习惯上称为第一原理。第一性原理就是从头计算,不需要任何参数,只需要一些基本的物理常量,就可以得到体系基态的基本性质的原理。第一性原理通常是跟计算联系在一起的,是指在进行计算的时候除了告诉程序你所使用的原子和他们的位置外,没有其他的实验的,经验的或者半经验的参量,且具有很好的移植性。作为评价事物的依据,第一性原理和经验参数是两个极端。第一性原理是某些硬性规定或

地理学中的经典统计分析方法

地理学中的经典统计分析方法(思考题与练习题) 1.什么是相关系数?单相关系数、偏相关系数和复相关系数在计算上有什么联系?三者在检验上有什么区别? 答:相关系数是用来测定地理要素之间相互关系密切程度的数值;偏相关系数的计算要以单相关系数为基础,而复相关系数的计算要同时用到单相关系数和偏相关系数;一般情况下,相关系数的检验,是在给定的置信水平下,通过查相关系数的临界值表来完成的,偏相关系数的检验,一般采用t-检验法,对复相关系数的显着性检验,一般采用F 检验法。 2.什么是秩相关系数?试比较单相关系数和秩相关系数。 答:秩相关系数,又称等级相关系数或顺序相关系数,是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次,以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。实际它是位次分析 3.什么是地理回归分析?相关分析和回归分析的联系和区别是什么? 答:回归分析方法,就是研究地理要素之间具体数量关系的一种强有力的工具,运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体数量关系的数学模型,即回归模型。相关分析揭示了地理要素之间的相关程度,而回归分析进一步揭示了地理要素之间的数量关系。 4.什么是地理过程时间序列?地理时间序列分析在地理学中有什么用途? 答:时间序列,也叫时间数列或动态数列,是要素(变量)的数据按照时间顺序变动排列而形成的一种数列,他反映了要素(变量)随时间变化的发展过程。地理过程的时间序列分析,就是通过分析地理要素(变量)随时间变化的历程,揭示其发展变化的规律,并对未来状态进行预测。 11.某地区粮食产量(t )与受灾面积(hm 2)的历年数据见下表,使计算二者的相关系数,并对相关系数进行检验(a=) 答案见下表: 年份 粮食产量 /t 受灾面积/ 1995 251 52 12866 6 1996 801 101 1997 200 65 167854 hm 2 x x i - - y y i - -) )((y y x x i i - - - -) (x x i 2 - -)(y y i 2 - -

地球物理计算常用的插值方法-克里格法

克里格法(Kriging)是地统计学的主要内容之一,从统计意义上说,是从变量相关性和变异性出发,在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计的一种方法;从插值角度讲是对空间分布的数据求线性最优、无偏内插估计一种方法。克里格法的适用条件是区域化变量存在空间相关性。 克里格法,基本包括普通克里格方法(对点估计的点克里格法和对块估计的块段克里格法)、泛克里格法、协同克里格法、对数正态克里格法、指示克里格法、折取克里格法等等。随着克里格法与其它学科的渗透,形成了一些边缘学科,发展了一些新的克里金方法。如与分形的结合,发展了分形克里金法;与三角函数的结合,发展了三角克里金法;与模糊理论的结合,发展了模糊克里金法等等。 应用克里格法首先要明确三个重要的概念。一是区域化变量;二是协方差函数,三是变异函数 一、区域化变量 当一个变量呈空间分布时,就称之为区域化变量。这种变量反映了空间某种属性的分布特征。矿产、地质、海洋、土壤、气象、水文、生态、温度、浓度等领域都具有某种空间属性。区域化变量具有双重性,在观测前区域化变量Z(X)是一个随机场,观测后是一个确定的空间点函数值。 区域化变量具有两个重要的特征。一是区域化变量Z(X)是一个随机函数,它具有局部的、随机的、异常的特征;其次是区域化变量具有一般的或平均的结构性质,即变量在点X与偏离空间距离为h的点X+h处的随机量Z(X)与Z(X+h)具有某种程度的自相关,而且这种自相关性依赖于两点间的距离h与变量特征。在某种意义上说这就是区域化变量的结构性特征。 二、协方差函数 协方差又称半方差,是用来描述区域化随机变量之间的差异的参数。在概率理论中,随机向量X与Y 的协方差被定义为: 区域化变量在空间点x和x+h处的两个随机变量Z(x)和Z(x+h)的二阶混合中心矩定义为Z(x)的自协方差函数,即 区域化变量Z(x) 的自协方差函数也简称为协方差函数。一般来说,它是一个依赖于空间点x 和向量h 的函数。< 设Z(x) 为区域化随机变量,并满足二阶平稳假设,即随机函数Z(x)的空间分布规律不因位移而改变,h为两样本点空间分隔距离

计算物理习题

第一章绪论1. 什么是计算物理计算物理与计算数学有何不同 答:计算物理学是以计算机及计算机技术为工具和手段,运用计算数学的方法解决复杂物理问题的一门应用科学。计算物理是用计算机作为实现手段的实验物理或“计算机实验”,计算数学则是解决物理问题的理论基础。 2. 试阐述计算机模拟方法与理论、实验方法相比有什么特殊的优点和局限性。答:优点:1.省时省钱 2.具有更大的自由度和灵活性 3.能够模拟极端条件下的实验 缺点:1、不能获得物理定律和理论公式 2、计算结果缺乏严格的论证,其结果仍需实验验证 3. 试阐述计算物理学和实验物理及理论物理的关系计算物理在物理学研究中 主要用于什么方面 答: 计算物理在物理学研究中主要用于模拟实验并提供数据,用于验证理论方程还可以与实验结果对照或作为实验的参考数据。 4. 利用计算物理解决问题时,不同计算方法的选取会有什么影响数值计算的 误差包括哪些方面在计算中如何减小误差 答:不同的方法选取会影响到计算的时间长短和计算结果的正确性。数值计算的误差包括:模型误差、观测误差、方法误差、舍入误差。减小误差的方式有:1.

两个相近的近似数相减时,有效数字会严重损失,实际计算时要尽量避免;2. 保护重要的物理参量;3.注意计算步骤的简化,减少算术运算的次数。 5.计算物理有哪些工作步骤 答:1.物理机理,2.数学提法,3.离散模型,4.算法程序,5.上机计算,6.结果分析。 6. 离散化与逼近的含义是什么收敛性与稳定性的含义。 答:离散化是为了能让计算机处理数据所做的必要步骤,逼近则是为了让结果尽量接近真值的方式。收敛性是指通过数值计算得到的近似解是否逼近数学模型的的真解这样一个性质,稳定性是指在数值计算中,误差的传播能否得到控制这样一个性质。 第二章随机数和蒙特卡洛方法 1. 随机数列的类型和产生方法任意分布的伪随机变量的抽样方法有哪些 答:随机数的类型有真随机数、准随机数、伪随机数,产生方法有:物理方法和数学方法。 伪随机变量的抽样方法有:直接抽样法(反函数法)、变换抽样法、舍选抽样法、复合抽样法、特殊抽样法。 记录下产生出的前20 数,它产生数列的周期是多少 答:6、31、156、781、3906、19531、97655、 3. 简要叙述蒙特卡洛方法的基本思想。 答:针对待求问题,根据物理现象本身的统计规律,或人为构造一合适的依赖随机变量的概率模型,使某些随机变量的统计量为待求问题的解,进行大统计量N →∞的统计实验方法或计算机随机模拟方法。

多元统计分析重点归纳.归纳.docx

多元统计分析重点宿舍版 第一讲:多元统计方法及应用;多元统计方法分类(按变量、模型、因变量等) 多元统计分析应用 选择题:①数据或结构性简化运用的方法有:多元回归分析,聚类分析,主成分分析,因子分析 ②分类和组合运用的方法有:判别分析,聚类分析,主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有:多元回归,主成分分析,因子分析, ④预测与决策运用的方法有:多元回归,判别分析,聚类分析 ⑤横贯数据:{因果模型(因变量数):多元回归,判别分析相依模型(变量测度):因子分析,聚类分析 多元统计分析方法 选择题:①多元统计方法的分类:1)按测量数据的来源分为:横贯数据(同一时间不同案例的观测数据),纵观数据(同样案例在不同时间的多次观测数据) 2)按变量的测度等级(数据类型)分为:类别(非测量型)变量,数值型(测量型)变量 3)按分析模型的属性分为:因果模型,相依模型 4)按模型中因变量的数量分为:单因变量模型,多因变量模型,多层因果模型 第二讲:计算均值、协差阵、相关阵;相互独立性 第三讲:主成分定义、应用及基本思想,主成分性质,主成分分析步骤 主成分定义:何谓主成分分析 就是将原来的多个指标(变量)线性组合成几个新的相互无关的综合指标(主成分),并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。 主成分分析的应用 :(1)数据的压缩、结构的简化;(2)样品的综合评价,排序 主成分分析概述——思想:①(1)把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换,转换为一组不相关的变量Y1,Y2,…YP 。(2)在这种变换中,保持变量的总方差(X1,X2,…Xp 的方差之和)不变,同时,使Y1具有最大方差,称为第一主成分;Y2具有次大方差,称为第二主成分。依次类推,原来有P 个变量,就可以转换出P 个主

计算物理课程教学大纲

计算物理课程教学大纲 一、课程说明 (一)课程名称、所属专业、课程性质、学分; 课程名称:计算物理 所属专业:物理学 课程性质:必修 学分:4 (二)课程简介、目标与任务; 计算物理学是以计算机及计算机技术为工具和手段,运用计算数学的方法,解决复杂物理问题的一门应用科学。是一门发展中的前沿学科,与理论物理、实验物理并列作为物理学的三大支柱,具有很强的实践性,因此在教学过程中,需要综合物理学理论、数值计算方法和计算机程序设计这三方面的知识,并且充分调动和发挥学生的主动性,培养学生使用计算工具软件、熟练地编程计算的实践能力。并且在教学中让学生多了解相关的前沿科技动态。计算物理课程的教学目的是,使学生系统地了解物理模型和数学模型的建立方法,掌握基本的数值计算方法以及物理学中常用的数值计算方法;使学生获得通过数值计算和计算机模拟,分析和处理一些物理问题的基本方法,具备基本的解决问题的能力,提高逻辑推理和抽象思维的能力,为独立解决科学研究中的实际问题打下必要的数学物理基础。 (三)先修课程要求,与先修课与后续相关课程之间的逻辑关系和内容衔接; 本课程要有一定的物理和数学基础,以便熟悉解决的相关物理问题及用到的数值计算方法;要熟练掌握一门计算机语言(如Fortran, Matlab语言),以便能独立完成上机实践;为以后解决科学研究中的实际数值计算问题打下必要的基础。 (四)教材与主要参考书。 教材:计算物理学 S.E.Koonin著,秦克诚译,高教出版社,1992年11 月第1版; Computational Physics, Fortran Version, S.E.Koonin and D.C.Meredith. 教学参考书: 1.《计算物理学》马文淦著,科学出版社(2005) 2.《计算物理学讲义》彭芳麟编写,北师大物理系(2000)

地统计学

ArcGIS 地统计学习指南 分享 作者:G&&jj已被分享84次评论(0)复制链接分享转载举报 ArcGIS 地统计学习指南(一) 1.1 地统计扩展模块简介 ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁。使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现。体现了以人为本、可视化发展的趋势。 地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现,包括: (1)ESDA:探索性空间数据分析,即数据检查; (2)表面预测(模拟)和误差建模; (3)模型检验与对比。 地统计学起源于克里格。当时他用此法预测矿产分布,后来经过别人改进修改发展成为现在所用的克里格方法。虽然空间数据分析还有其他方法,如IDW(反距离加权插值法)等,但克里格方法是最主要、最常用的空间分析方法,下面也以此法为主进行。 1.2表面预测主要过程 ArcGIS地统计扩展模块的菜单非常简单,如下所示,但由此却可以完成完整的空间数据分析过程。 一个完整的空间数据分析过程,或者说表面预测模型,一般为。拿到数据,首先要检查数据,发现数据的特点,比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等(此功能主要由Explore Data菜单及其下级菜单完成);然后选择合适的模型进行表面预测,这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择;最后检验模型是否合理或几种模型进行对比;(后两种功能主要由Geostatistical Wizard…菜单完成)。Create Subsets…菜单的作用是为把采样点数据分成两部分,一部分作为训练样本,一部分作为检验样本。 下面将按上述表面预测过程进行叙述。 (注:[1]文章示例中所使用的数据为ArcGIS扩展模块中所带的学习数据(某地测得的臭氧含量样本),整个过程均使用此数据;[2]文章以操作方法介绍为主,所涉及到的地统计方法和基本理论一般未进行解释,可查阅相关地统计理论资料;操作中所用到的某些参数为地统计中的标准名称的也未进行解释。) 我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预

计算物理

《计算物理》 (丁泽军)
概论
概论
0.1 0.1.1 计算物理学概貌 计算物理学的意义
计算物理学是随着计 理论物理学 实验物理学 算机技术的飞跃进步而不 断发展的一门学科,在借 助各种数值计算方法的基 础上,结合了实验物理和 理论物理学的成果,开拓 计算物理学 了人类认识自然界的新方 法。传统的观念认为,理 图 0.1.1-1 现代物理学三大类别之间的关系。 论是理论物理学家的事, 而实验是实验物理学家的事,两者之间不见得有必然的联系,但现代的计算机实 验已经在理论和实验之间建立了很好的桥梁。 一个理论是否正确可以通过计算机 模拟并于实验结果进行定量的比较加以验证, 而实验中的物理过程也可通过模拟 加以理解。当今,计算物理学在自然科学研究中的巨大威力的发挥使得人们不再 单纯地认为它仅是理论物理学家的一个辅助工具,更广泛意义上,实验物理学、 理论物理学和计算物理学已经步入一个三强鼎立的“三国时代” ,它们以不同的 研究方式来逼近自然规律(图 0.1.1-1) 。 计算机数值模拟可以作为探索自然规律的一个很好的工具,其理由是,纯理 论不能完全描述自然可能产生的复杂现象, 很多现象不是那么容易地通过理论方 程加以预见。说明这个观点的一个最好的例子是,20 世纪 50 年代初,统计物理 学中的一个热点问题是, 一个仅有强短程排斥力而无任何相互吸引力的球形粒子 体系能否形成晶体。计算机模拟确认了这种体系有一阶凝固相变,但在当时人们 难于置信,在 1957 年一次由 15 名杰出科学家参加的讨论会上,对于形成晶体的 可能性,有一半人投票表示不相信。其后的研究工作表明,强排斥力的确决定了 简单液体的结构性质,而吸引力只具有次要的作用。另外一个著名的例子是粒子 穿过固体时的通道效应就是通过计算机模拟而偶然发现的,当时,在进行模拟入 射到晶体中的离子时,一次突然计算似乎陷入了循环无终止地持续了下去,消耗 了研究人员的大量计算费用。之后,在仔细研究了过程后,发现此时离子运动方 向恰与晶面几乎一致,离子可以在晶面形成的壁之间反复进行小角碰撞,只消耗 很少的能量。 因此,计算模拟不仅仅是一个数学工具。作为工具,我们至少知道结果应该 如何,哪怕不了解具体过程。但是,在做计算模拟研究工作时,研究者经常偏离 他们原来的目标,这是因为计算产生了新的发现,该发现不是研究者预先所能料 到的。有时人们会说, “对啊,当然应该如此,我怎么没有事先想到呢?”事实
0-1

几种多元统计分析方法及其在生活中的应用[1]

第2章聚类分析及其应用实例 2. 1聚类分析简介 聚类分析是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统 计分析方法,它们讨论的对象是大量的样品,要求能合理地按各自的特性來进行合理的分类,没有任何模式可供参考或依循,即是在没有先验知识的情况下进行的[']。 聚类分析方法有很多,按不同的分类方式,有不同的分类。按聚类方法的不 同可分为以下几种: (1)系统聚类法:对所在的指标进行分类,每一次将最相似的两个数据合并 成一类,合并之后和其他数据的距离会重新计算,这个步骤会不断重复下去直至所有指标合并成一类,并类的过程可用一张谱系聚类图描述. (2)调优法(动态聚类法):所谓调优法,从表面意思就可以看出是在对n 个对象初步分类后,根据分类后的信息损失尽可能小的原则对分类进行择优调整,直到分类合理为止. (3)有序样品聚类法:在很多实际问题中,所谓的样品都是相互独立的个体, 因此可以平等的划分。但是有序样品聚类法的存在就是因为在另外一些实际问题中,样品之间是存在着某种联系而在分类中是不允许打乱顺序的。有序样品聚类法开始时将所有样品归为一类,然后根据某种分类准则将其分为二类等等,一直往下分类下去直至满足分类要求。它的思想正好与系统聚类法的相反。 (4)模糊聚类法:利用模糊聚集理论来处理分类问题,它对经济领域中具有 模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果. (5)图论聚类法:在处理分类问题中独创性的引入了图论中最小支撑树的概

念。 (6)聚类预报法:顾名思义,就是用聚类分析的方法来在各个领域中进行预 报。在多元统计分析中,判别分析、回归分析等方法都可以用来做预报,但是在 一些异常数据面前,这些方法做的预报都不是很准确,方法也不好准确的实施, 而聚类预报则很好的解决了这一点。可以预见,聚类预报法经过更深入的研究后,一定会得到更加广泛的应用。 按聚类对象的不同,聚类分析可分为2型[对样品(CASES)聚类]与型[对 变量(V ARIABLE)聚类],两种聚类在方法和步骤上都基本相同. 2. 2聚类分析方法介绍 数学方法在实际应用中是否受欢迎,最主要的一点就是它能不能适用于大型 6 第2章聚类分析及.11;应用实例 计算的问题。图论聚类法、基于等价关系的聚类方法和谱系聚类法在大型问题中 难以快速有效处理数据而应用甚少。基于目标函数的聚类方法因其设计简单,在 实际生活中被广泛运用,其主要思想是将问题转换为带约束条件的非线性优化, 这样就可以运用完备的线性最优化知识解决问题,而且这种方法也易于在计算机 上实现。而伴随着计算机技术的突飞猛进,基于目标函数的聚类方法必定会成为 研究的热点。 2. 2. 1谱系聚类方法 在待分析样本数较小时,通常采用谱系聚类方法(系统聚类法)。谱系聚类法 是按距离准则来对样本进行分类的,例如我们要将样本集X中的《个样本划分为C

多元统计分析的重点和内容和方法

一、什么是多元统计分析 ?多元统计分析是运用数理统计的方法来研究多变量(多指标)问题的理论和方法,是一元统计学的推广。 ?多元统计分析是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律的一门统计学科。 二、多元统计分析的内容和方法 ?1、简化数据结构(降维问题) 将具有错综复杂关系的多个变量综合成数量较少且互不相关的变量,使研究问题得到简化但损失的信息又不太多。 (1)主成分分析 (2)因子分析 (3)对应分析等 ?2、分类与判别(归类问题) 对所考察的变量按相似程度进行分类。 (1)聚类分析:根据分析样本的各研究变量,将性质相似的样本归为一类的方法。 (2)判别分析:判别样本应属何种类型的统计方法。 例5:根据信息基础设施的发展状况,对世界20个国家和地区进行分类。 考察指标有6个: 1、X1:每千居民拥有固定电话数目 2、X2:每千人拥有移动电话数目 3、X3:高峰时期每三分钟国际电话的成本 4、X4:每千人拥有电脑的数目 5、X5:每千人中电脑使用率 6、X6:每千人中开通互联网的人数 ?3、变量间的相互联系 一是:分析一个或几个变量的变化是否依赖另一些变量的变化。(回归分析) 二是:两组变量间的相互关系(典型相关分析) ?4、多元数据的统计推断 点估计 参数估计区间估计 统u检验 计参数t检验 推F检验 断假设相关与回归 检验卡方检验 非参秩和检验 秩相关检验 ?1、假设检验的基本原理

小概率事件原理 ? 小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05等)在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提 出假设(检验假设H0),再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小,如可能性小,则认为假设不成立;反之,则认为假设成立。 ? 2、假设检验的步骤 (1)提出一个原假设和备择假设 ? 例如:要对妇女的平均身高进行检验,可以先假设妇女身高的均值等于 160 cm (u=160cm )。这种原 假设也称为零假设( null hypothesis ),记为 H 0 。 2.1 均值向量的检验 ? 1、正态总体均值检验的类型 ? 根据样本对其总体均值大小进行检验( One-Sample T Test ) 如妇女身高的检验。 ? 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验( Indepent Two-Sample T Test ) 如两个班平均成绩的检验。 ? 配对样本的检验( Pair-Sample T Test ) 如减肥效果的检验。 ? 多个总体均值的检验 ? A 、总体方差已知 用u 检验,检验的拒绝域为 即 ? B 、总体方差未知 用样本方差 代替总体方差 ,这种检验叫t 检验. (2)根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验 ? 目的是推断两个样本分别代表的总体均数是否相等。其检验过程与上述两种t 检验也没有大的差别,只 是假设的表达和t 值的计算公式不同。 ? 两样本均数比较的t 检验,其假设一般为: 12 { }W z u α- =>112 2 {} W z u z u αα - - =<->或2 s 2σ Ⅲ 0μμ= 0μμ< α--<1u z )1(1--<-n t t α

应用多元统计分析考试要点

1 简述欧氏距离与马氏距离的区别和联系。 答: 设p 维空间中的两点X =和Y =。则欧氏距离为。欧氏距离的局限有①在多元数据分析中,其度量不合理。②会受到实际问题中量纲的影响。 设X,Y 是来自均值向量为,协方差为的总体G 中的p 维样本。则马氏距离为D(X,Y)=。当即单位阵时,D(X,Y)==即欧氏距离。 因此,在一定程度上,欧氏距离是马氏距离的特殊情况,马氏距离是欧氏距离的推广。 2 试述判别分析的实质。 答:判别分析就是希望利用已经测得的变量数据,找出一种判别函数,使得这一函数具有某种最优性质,能把属于不同类别的样本点尽可能地区别开来。设R1,R2,…,Rk 是p 维空间R p 的k 个子集,如果它们互不相交,且它们的和集为,则称为的一个划分。判别分析问题实质上就是在某种意义上,以最优的性质对p 维空间构造一个“划分”,这个“划分”就构成了一个判别规则。 3 简述距离判别法的基本思想和方法。 答:距离判别问题分为①两个总体的距离判别问题和②多个总体的判别问题。其基本思想都是分别计算样本与各个总体的距离(马氏距离),将距离近的判别为一类。 ①两个总体的距离判别问题 设有协方差矩阵∑相等的两个总体G 1和G 2,其均值分别是μ1和μ2,对于一个新的样品X , 要判断它来自哪个总体。计算新样品X 到两个总体的马氏距离D 2(X ,G 1)和D 2 (X ,G 2),则 X ,D 2(X ,G 1)D 2 (X ,G 2) X ,D 2(X ,G 1)>D 2 (X ,G 2, 具体分析, 2212(,)(,) D G D G -X X 111122111111 111222********* ()()()() 2(2)2()-----------''=-----''''''=-+--+'''=-+-X μΣX μX μΣX μX ΣX X ΣμμΣμX ΣX X ΣμμΣμX ΣμμμΣμμΣμ11211212112122()()() 2() 22()2() ---''=-++-' +? ?=--- ?? ?''=--=--X ΣμμμμΣμμμμX ΣμμX μααX μ 记()()W '=-X αX μ则判别规则为 X ,W(X) X ,W(X)<0 ②多个总体的判别问题。 设有k 个总体k G G G ,,,21 ,其均值和协方差矩阵分别是k μμμ,,,21 和k ΣΣΣ,,,21 ,且ΣΣΣΣ====k 21。计算样本到每个总体的马氏距离,到哪个总体的距离最小就属于哪个总体。 具体分析,2 1 (,)()()D G ααα-'=--X X μΣX μ

应用多元统计分析课后答案

应用多元统计分析课后答案
第五章 聚类分析
5.1 判别分析和聚类分析有何区别? 答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有 n 个样本,对每 个样本测得 p 项指标(变量)的数据,已知每个样本属于 k 个类别(或总体)中的某一类, 通过找出一个最优的划分,使得不同类别的样本尽可能地区别开,并判别该样本属于哪个总 体。聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。在聚类之前,我们并不知 道总体,而是通过一次次的聚类,使相近的样品(或变量)聚合形成总体。通俗来讲,判别 分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类,而聚类分析是在不知道类的情况下进 行分类。
5.2 试述系统聚类的基本思想。 答:系统聚类的基本思想是:距离相近的样品(或变量)先聚成类,距离相远的后聚成类, 过程一直进行下去,每个样品(或变量)总能聚到合适的类中。
5.3 对样品和变量进行聚类分析时, 所构造的统计量分别是什么?简要说明为什么这样构 造? 答:对样品进行聚类分析时,用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把 n 个样本看作 p 维空间的 n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为
p
(一)闵可夫斯基距离: dij (q) (
X ik X jk )q 1/ q
k 1
q 取不同值,分为 (1)绝对距离( q 1 )
p
dij (1) X ik X jk k 1
(2)欧氏距离( q 2 )
p
dij (2) (
X ik X jk )2 1/ 2
k 1
(3)切比雪夫距离( q )
dij
()
max
1k p
X ik
X jk
(二)马氏距离 (三)兰氏距离
dij (L)
1p p k 1
X ik X jk X ik X jk
di2j (M ) (Xi X j )Σ1(Xi X j )
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