第7章判别分析
SPSS_16_实用教程习题答案
SPSS_16_实⽤教程习题答案第⼀章1-1答：SPSS的运⾏⽅式有三种，分别是批处理⽅式、完全窗⼝菜单运⾏⽅式、程序运⾏⽅式。
1-2 答：与⼀般电⼦表格处理软件相⽐，SPSS的“Data V iew”窗⼝还有以下⼀些特性：（1）⼀个列对应⼀个变量，即每⼀列代表⼀个变量（V ariable）或⼀个被观测量的特征；（2）⾏是观测，即每⼀⾏代表⼀个个体、⼀个观测、⼀个样品，在SPSS中称为事件（Case）；（3）单元包含值，即每个单元包括⼀个观测中的单个变量值；（4）数据⽂件是⼀张长⽅形的⼆维表。
第⼆章2-1 答：SPSS中输⼊数据⼀般有以下三种⽅式：（1）通过⼿⼯录⼊数据；（2）可以将其他电⼦表格软件中的数据整列（⾏）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读⼊其他格式⽂件数据的⽅式输⼊数据。
2-2 答：选择“Transform”菜单的Replace Missing V alues命令，弹出Replace Missing V alues 对话框。
先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量，使之添加到“New V ariable(s)”框中，这时系统⾃动产⽣⽤于替代缺失值的新变量。
最后选择合适的替代⽅式即可。
2-3 答：选择“Data”菜单中的Weight Cases命令，出现如图2-22所⽰的Weight Cases对话框。
其中，Do not weight cases项表⽰不做加权，这可⽤于取消加权；Weight cases by 项表⽰选择1个变量做加权。
2-4 答：变量的⾃动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数，并将结果保存在⼀个新的变量中。
具体操作的过程如下：选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令，在出现的对话框中，从左边的变量列表中选择需要⾃动赋值的变量，将它添加到V ariable -> New Name框中，然后在下⾯New Name右边的⽂本框中输⼊新的变量名称，单击New Name按钮，将新的变量名添加到上⾯的框中。
计量地理学复习资料
计量地理学复习资料第⼀章绪论1、计量地理学的概念2、地理学的发展阶段古代地理学（19世纪以前）近代地理学（19世纪－20世纪50年代）现代地理学（20世纪60年代以来）3、现代地理学发展史上的计量运动⾐阿华的经济学派威斯康星的统计学派普林斯顿的社会物理学派其他……4、计量地理学的发展阶段初期：50年代末－60年代末中期：60年代末－70年代末从70年代末期开始⾄今5、计量地理学的研究对象空间与过程的研究（空间分布与演化过程）⽣态研究（PRED系统）区域研究（地域综合体）6、计量地理学与传统地理学的研究对象有什么区别？传统地理学观察、分类、⽐较、综合、描述计量地理学假说－模式化－校验－解释－结论传统地理学的研究⽅法图⽰区域地理问题——对问题的思考——资料的收集——分类和分析——地理解释——关于问题的结论——⽐较计量地理学的研究⽅法图⽰现实世界的分系统——假说——模型——检验——解释——关于现实世界的结论（可以证明假说的正确与否）——理论——模型7、计量地理学研究的主要内容分布型研究相互关系研究类型研究⽹络分析趋势⾯分析8、计量地理学研究的主要内容空间相互作⽤分析：“地理流”系统仿真研究过程模拟与预测研究空间扩散研究空间⾏为研究地理系统优化调控研究9、计量地理学的研究⽅法⽐较A、传统地理学：常⽤归纳法。
概括来⾃观察。
难以避开观察到的是特殊情况或解释者的个⼈好恶。
B、计量地理学：通过假设予以条理化；经过模式化得出数据予以检验；若成功，建⽴法则和理论，否则重新建⽴假说。
10、计量地理学的研究⽅法计量地理学的研究⽅法有：地理系统分析随机数学⽅法的应⽤地理系统模拟电⼦计算机的应⽤11、计量地理学的发展趋势计量地理学和⽣产实践的进⼀步结合建设新的地理学理论地理信息系统的建⽴计量⽅法的发展第⼆章地理数据系统1、地理数据的类型根据地理数据本⾝性质不同：定性数据和定量数据根据地理数据来源及表征系统的特征不同：社会－经济数据和环境与⾃然资源数据；空间数据：仅表⽰某⼀特定⾓度下的世界，它是指单个地段或群体地区以位置为参照的数据⼀般以坐标表⽰。
《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第7章
第七章机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。
更具体地说是信息的质量。
7-3 试解释机械学习的模式。
机械学习有哪些重要问题需要加以研究?机械学习是最简单的机器学习方法。
机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。
是最基本的学习过程。
任何学习系统都必须记住它们获取的知识。
在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。
要研究的问题：(1) 存储组织信息只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越快，其意义也就越大。
因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。
(2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况(3) 存储与计算之间的权衡如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。
7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。
归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。
归纳学习的一般模式为：给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。
《多元统计分析》目录
《多元统计分析》目录前言第一章基本知识﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 §1·1总体，个体与样本﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 §1·2样本数字特征与统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍6 §1·3一些统计量的分布﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍9 第二章统计推断﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍15 §2·1参数估计﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍15 §2·2假设检验﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍19 第三章方差分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍32 §3·1一个因素的方差分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍32 §3·2二个因素的方差分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍37 §3·3用方差分析进行地层对比﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍44 第四章回归分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍49 §4·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍49 §4·2回归方程的确定﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍49 §4·3相关系数及其显着性检验﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍52 §4·4回归直线的精度﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍55 §4·5多元回归分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍56 §4·6应用实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍60 第五章逐步回归分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍65 §5·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍65 §5·2“引入”和“剔除”变量的标准﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍66 §5·3矩阵变换法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍67 §5·4回归系数，复相关系数和剩余标准差的计算﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍69 §5·5逐步回归计算方法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍70§5·6实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍74 第六章趋势面分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍80 §6·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍80 §6·2图解汉趋势面分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍81 §6·3计算法趋势面分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍83 第七章判别分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍90 §7·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍90 §7·2判别变量的选择﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍91 §7·3判别函数﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍92 §7·4判别方法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍96 §7·5多类判别分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍104 第八章逐步判别分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍110 §8·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍110 §8·2变量的判别能力与“引入”变量的统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍110 §8·3矩阵变换与“剔除”变量的统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍113 §8·4计算步聚与实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍115 第九章聚类分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 125 §9·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍125 §9·2数据的规格化（标准化）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍125 §9·3相似性统计量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍126 §9·4聚类分析方法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍131 §9·5实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍134 §9·6最优分割法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍134 第十章因子分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍142 §10·1概述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍142 §10·2因子的几何意义﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍143 §10·3因子模型﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍145§10·4初始因子载荷矩阵的求法﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍147 §10·5方差极大旋围﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍152 §10·6计算步聚﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍156 §10·7实例﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍157 附录﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍162 附录1标准正态分布函数量﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍162 附录2正态分布临界值u a表﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍164 附录3t分布临界值t a表﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍165 附录4（a）F分布临界值Fa表（a=0·1）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍附录4（b）F分布临界值Fa表 (a=0·05) ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍附表4（c）F分布临界值Fa表（a=0·01）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍附表5 x2分布临界值xa2表﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍第一章基本知识§1·1总体、个体与样本总体（母体）、个体一（样本点）和样本（子样）是统计分析中常用的名词。
多元统计分析课后练习答案
2 p
1
2 1
1
Σ1
2 2
1
2 p
则 f ( x1,..., xp )
p
1
Σ
2
22 12
2 p
1/2
exp
1 (x
μ) Σ1
2
1
2 1
1
2 2
( x μ)
1
2 p
p
1
12
2
1
p exp
1 (x1 1 )2
2
2 1
1 ( x2 2
3) 2
2 2
...
1 (xp 2
p )2
2 p
p
1
exp
i1 i 2
( xi
计算： 边远及少数民族聚居区社会经济发展水平的指标数据 .xls
T 2 =9* (-2003.23 2.25 -1006.11 2.71 12.01)*s^-1* (-2003.23 2.25
-1006.11 2.71 12.01)’=9*50.11793817=451,06144353 F 统计量 =45.2>6.2 拒绝零假设，边缘及少数民族聚居区的社会经济发展水平与 全国平均水平有显著差异。
4、什么是逐步判别分析？ 答：具有筛选变量能力的判别方法称为逐步判别分析法。 逐步判别分析法就是先 从所有因子中挑选一个具有最显著判别能力的因子， 然后再挑选第二个因子， 这 因子是在第一因子的基础上具有最显著判别能力的因子， 即第一个和第二个因子 联合起来有显著判别能力的因子； 接着挑选第三个因子， 这因子是在第一、 第二 因子的基础上具有最显著判别能力的因子。 由于因子之间的相互关系， 当引进了 新的因子之后， 会使原来已引入的因子失去显著判别能力。 因此， 在引入第三个 因子之后就要先检验已经引入的因子是否还具有显著判别能力， 如果有就要剔除 这个不显著的因子；接着再继续引入，直到再没有显著能力的因子可剔除为止， 最后利用已选中的变量建立判别函数。
第七章__Altman_Z计分模型
第1组（破产企业）
33
24 （72%）
第2组（非破产企业）
33
2 （6%）
31 （94%）
注：总体分辨的准确性为83%
三．ZETA信用风险模型
1977年，Altman等对原始的Z计分 模型扩展，建立了第二代模型。其目 的是创建一种能够明确反映公司破产 问题研究的最新进展的度量指标。同 时，该模型还对从前模型构建中采用 的统计判别技术进行了修正与精练。
1 两个总体的Fisher判别法
Fisher的思想是：变换多元观测X值 到一元观测Y，使得从整体π1和π2 产生的Y1和Y2尽可能的分离开， 为方便起见，设Y为X的线形组合， Fisher的方法是选样X的线形组合 使得来自两个总体的均值U1y和 U2y的距离相对于Y的变差达到最 大。
判别函数
Altman 选取33个样本。得到如 下判别函数
（二）计分模型和ZETA模型的使用范围
Z模型和ZETA模型已经被应用于以下不同领域 1．信用政策 2．信用评级。随着借款者信用质量的提高或下降， 这些模型能够为金融机构提供预警系统。 3．放贷。这些模型所提供的风险评估方法成本低 而且速度快。 4．证券化。由于他们提供了可靠而一致的信用语 言，这些模型能够促进商业信贷的分层和结构化以 实现证券化。实际上这些模型是迎接90年代以后信 用市场所面临的挑战的有效而严肃的方法。
4。七 变量模型
ZETA模型的度量由原来的5个增加到7个。分别是 X1：资产报酬率 X2：收入的稳定性 采用5-10年的收入标准差 X3：债务偿还。 通常采用利息保障系数 X4：积累盈利 采用存收益度量 X5：流动比率 X6：资本化率：可用普通股权益与总资本之比衡 量，普通股权益采用5年内股票平均市值。 X7：规模： 可采用公司总资产的对数形式来度量
spss统计分析及应用教程-第7章 聚类分析与判断分析
（5）单击“绘制”功能按钮，出现如 图的对话框。 • “龙骨图”，选择此项输出反映聚 类结构的龙骨图。 •“冰柱”选项定义显示冰状图的类别 数，“所有聚类”选项表示显示全部 聚类结果的冰状图。“聚类的指定全 距”，限制聚类解范围，在下面的 “开始聚类”，“停止聚类”，“排 序标准”后的三个小框中分别输入三 个正整数值m，n，k（m≤n，k≤n）， 表示从最小聚类解m开始，以增量k为 步长，到最大聚类解n为止，显示冰柱 图。“无”选项表示不显示冰状图。
实验结果和分析
案例处理汇总
聚类表
聚类表
第一列“阶”，聚类阶段，表示聚类过程中的步数，本案例一共聚类29此， 因此共有29阶。 第二列“群集组合”，表示集群1与集群2合并为一个新的类别。 第三列“系数”，表示距离测度系数。 第四列“首次出现阶集群”第四列“首次出现阶集群”，该列群集1或群集2 取值为0表示群集1或群集2为各案；群集 1或群集2取值不为0表示群集1或群集2为类群而不是各案。 第五列“下一阶”，表示此阶合并后的类在下一次聚类出现在哪一阶。如本 例中第一行为15，表示个案9和个案19合并后的类将出现在第15阶。
③“标注各案”中选入具有唯一标识作用的变量以标注出case。 本案例选择order变量。 ④“分群”下选择“各案”选项，表示对各案进行系统聚类， 选择“变量”选项，表示对变量进行聚类分析。本案例选择 “各案”选项。 ⑤“输出”选项下有两个单选项：“统计量”、“图”。选择 “统计量”选项，右上角“统计量”功能按钮置亮；选择“图” 选项，“绘制”功能按钮置亮。
为了对样品进行分类，首先要引进表示样品之间的相似或关联 程度的度量，称为聚类统计量。常用的聚类统计量有三种：匹 配系数、距离、相似系数
1
匹配系数
医学统计学(高级篇)智慧树知到答案章节测试2023年山西医科大学
第一章测试1.四组均数比较的方差分析，其备择假设H1应为（）。
A:至少有两个样本均数不等B:C:D:各总体均数不全相等E:任两个总体均数间有差别答案:D2.随机区组设计的方差分析中，ν配伍等于（）。
A:ν总-ν处理-ν误差B:ν总-ν处理+ν误差C:ν总-ν误差D:ν总+ν处理+ν误差E:ν总-ν处理答案:A3.当自由度（ν1, ν2）及检验水准α都相同时，方差分析的界值比方差齐性检验的界值（）。
A:小B:不一定C:大D:相等答案:A4.完全随机设计方差分析的检验假设是（）。
A:各处理组样本均数相等B:各处理组样本均数不相等C:各处理组总体均数相等D:各处理组总体均数不相等答案:C5.关于方差分析，下列说法正确的是（）。
A:只要是定量资料，均能选用方差分析B:方差分析只能用于多组定量资料均数的比较C:只要各组例数相等，定量资料均数的比较可采用随机区组设计方差分析D:方差分析的基本思想是将数据均方与自由度进行分解E:方差分析可适用于多组正态且等方差的定量资料均数比较答案:E6.当组数等于2时，对于同一资料，方差分析结果与t检验结果相比（）。
A:方差分析结果更为准确B:t检验结果更为准确C:两者结果可能出现矛盾D:完全等价且答案:D7.完全随机设计、随机区组设计的SS和及自由度各分解为几部分（）。
A:2，2B:2，3C:2，4D:3，3答案:B8.完全随机设计方差分析中，组间均方主要反映（）。
A:处理因素的作用B:系统误差的影响C:抽样误差大小D:n个数据的离散程度E:随机误差的影响答案:A9.三组以上某实验室指标观测数据服从正态分布且满足参数检验的应用条件。
任两组分别进行多次t检验代替方差分析，将会（）。
A:使均数相差更为显著B:明显增大犯I型错误的概率C:使结论更加具体D:明显增大犯II型错误的概率E:使均数的代表性更好答案:B10.在完全随机设计的方差分析中，必然有（）。
A:MS组间＞ MS组内B:MS总 = MS组间 + MS组内C:SS总= SS组间 + SS组内D:MS组间＜ MS组内E:SS组内＜ SS组间答案:C第二章测试1.2×2析因试验设计表述正确的是（）。
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第7章判别分析
第二节 二级判别分析（Fisher准则）
一、线性判别函数的确定原则（判别模型）
设有A、B两类总体，A类总体有n1个样品， B类总体有n2个样品。每个样品都测定了k个
指
标，分别记为
x1t(A),x2t(A), …,xkt(A) (t=1,2, …,n1) x1t(B),x2t(B), …,xkt(B) (t=1,2, …,n2) 引入因素x1,x2, …,xk的线性函数:
于是有
FQQF
I ci
ci F2
ci 0
(i 1,2,...,k)
FQQF ci ci
（i 1,2,...,k)
第7章判别分析
由于
dj xj(A)xj(B)
(j1,2,...,k)
k
则Q[ cidi]2 i1
n1 k
n2 k
F ci[xit(A)xi(A)]2 ci[xit(B)xi(B)]2
第7章判别分析
于是得到下面的线性方程组：
s11c1 s12c2 ...s1kck d1
s21c1
s22c2 ...s2kck .................
d2
sk1c1 sk2c2 ...skkck dk
(77)
解出c1，c2，…，ck，即得出线性判别 函数（7-1）
第7章判别分析
由线性判别函数算出： A类样品的综合指标的平均值
k i 1
ci d i
k
cis ji d j ( j 1, 2,..., k )
i 1
( j 1, 2,..., k ) ( j 1, 2,..., k
(7 6)
第7章判别分析
（7-6）式是k元一次线性方程组，λ是 常数因子，对方程的解只起到扩大共同 倍数作用，不影响ci之间的比例关系， 因此线性判别函数（7-1）也扩大一个倍 数，这对判别分析来说有什么影响，故 不妨可以取λ=1.
第7章判别分析
判别分析
课时安排 6学时，课外完成习题 学习方法 讲授与课堂讨论 背景知识 相关的专业知识 概率
论与数理统计
第7章判别分析
问题：
已知某地质对象的分类，今有不知具体 来源的对象需要根据其指标特征进行归类， 即判别它属于哪一类型？以便进一步对其进 行相应的预测和控制分析。
第7章判别分析
（1）在R(A)>R0情况下，若R>R0，则判断 该样品属于A类，若R＜R0，则该样品属于 B类； （2）在R（A）＜R0情况下，若R>R0，则 未知样品属于B类，若R＜R0，则未知样品 属于A类。
第7章判别分析
三、 显著性检验、误判率及因素挑选
1、显著性检验及判别过程 先算出每组综合指标的平均值R（A）和 R(B）及总平均值：
R=c1x1+c2第x7章2+判别…分析+ckxk
将它作为综合指标，使得R能将A、B有效地 分开，其中ci(i=1,2, …,k)待定。
Q[R(A)R(B)]2 及
n1
n1
F [Ri(A)R(A)]2 [Ri(B)R(B)]2
i1
i1
使得
I Q/ F 达到极大，由此来确定判别系数ci(i 1,2,...,k)。
t1 i1
k
2 ci s ji i1
( j 1, 2, ..., k )
(7 5)
第7章判别分析
将（7-4）式及（7-5）式代入（7-3）式得
即 令 则有
k
2F[ cidi ]d j 2Q cis ji
i 1
i 1
k
i 1
ci s ji
1[ I
k i 1
cidi ]d j
1 I
k
R(A) ci xi(A) i1
B类样品的综合指标的平均值
k
R(B) ci xi(B) i1
第7章判别分析
取R（A）与R（B）的加权平均值:
R0n1R(A n1 ) n n2 2R(B)
(78)
作为判别指标R0。 然后对未知类别的样品，算出综合指标
值R，最后作出判断。
第7章判别分析
判别过程
第7章判别分析
直线L上的计量y是x1与x2两个变量的一个线 性组合: y＝c1x1+c2x2
第7章判别分析
1. 线性判别函数
双变量： y＝c1x1+c2x2 多变量：R=c1x1+c2x2+…+ckxk
2. 非线性判别函数
双变量： y＝c1x1+c2x22 或 y＝c1x12+c2x2
多变量：R=c1x1i+c2x2i+…+ckxki
t1 i1
t1 i1
第7章判别分析
Q,F分别对ci的微商为:
Q
k
ci
2[ cidi ]d j
i1
( j 1, 2, ..., k )
(7 4)
F
n1 k
c j
2
t 1
ci[ xit ( A)
i1
xi ( A)][ x jt ( A)
x j ( A)]
n2 k
2
ci[ xit (B) xi (B)][ x jt (B) x j (B)]
第7章判别分析
式中
A类判别函数的均值为
k
R(A) cj x j (A) j1
B类判别函数的均值为
k
R(B) cj x j (B)
j1
A类的离散程度表示为： n1 [Ri (A) R(A)]2 i1
n1
B类的离散程度表示为： [Ri(B)R(B)]2 i1 第7章判别分析
二、 线性判别函数的求法
第一节 判别分析的思想
判别分析的主要思想就是用统计方法将 待判的未知样品与已知类型样品进行类比， 以确定待判样品应归属于哪一类。 矿产预测、地球化学分析、石油及天然气地 质中都有大量的判别类型的问题，如判别岩 石类型、地层时代、古生物种属、判别钻井 穿过的层位的含油性、判别沉积相、判别地 层的生油条件等
i=1,为线性判别函数 i>=2,为非线性函数
第7章判别分析
对于有k个因素线判别函数
R=c1x1+c2x2+…+ckxk
它必须满足以下条件： （1）样品的指标服从多元正态分布； （2）多元正态分布的协方差矩阵相等； （3）两类错误的概率相等（α=β）。
判别方法： 1.根据Fisher准则得出的Fisher判别； 2.根据Bayes准则得出的Bayes判别.
第七章 判别分析
第7章判别分析
本章学习目标
a. 掌握地球科学中大量地质对象识别与 归类的思想； b. 学会构造Fisher线性判别函数的基本方 法与步骤； c. 了解逐步判别的思路和基本步骤；
第7章判别分析
学习重点、难点
重点 不同判别分析技术的正确选取和判 别函数的求法
难点 根据实际观测数据构建判别函数和具 体实现；