多元统计分析——主成分分析法
多元统计分析的基本方法及应用
多元统计分析的基本方法及应用多元统计分析是一种基于多个变量的统计分析方法。
它是对各个变量之间关系进行分析，并进行统计推断和验证的过程。
多元统计分析涉及到多种统计方法和技术，包括多元回归分析、因子分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、多维尺度分析等。
这些方法和技术可以用于数据挖掘、市场分析、信用风险评估、社会科学、心理学等领域的研究和应用。
一、多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计工具，它可以通过控制一些其他变量，来了解某个变量与另一个变量的关系。
多元回归分析可以用来解决预测问题、描述性问题和推理性问题。
多元回归分析可以针对具有多个解释变量和一个目标变量的情况进行分析。
在多元回归分析中，常用的方法包括线性回归、非线性回归、逻辑回归等。
二、因子分析因子分析是一种多元统计方法，它可以用来描述一组变量或观测数据中的共同性和特征。
因子分析的基本思想是将多个相关变量归纳为一个因子或因子组合。
因子分析可以用于数据压缩、变量筛选和维度识别等方面。
当研究者需要解释多个变量间的关系时，因子分析可以起到非常有效的作用。
三、聚类分析聚类分析是一种基于数据相似性的分析技术。
它通过对数据集进行分类，寻找数据集内的同类数据，以及不同类别之间的差异。
聚类分析可以用于寻找规律、发现规律、识别群体、分类分析等方面。
聚类分析常用的方法包括层次聚类和K均值聚类。
四、判别分析判别分析是一种多元统计方法，它可以用来判别不同群体之间的差异。
这种方法可以用于市场研究、医学研究、生物学研究、工业控制等方面。
判别分析可以通过寻找差异来帮助研究者识别一组变量或因素，以及预测这些结果的影响因素，从而帮助他们更好地理解数据和结果。
五、主成分分析主成分分析是一种多元统计分析方法，它可以用来简化一组变量或因子数据。
这种方法通过对数据进行降维操作，找出影响数据最大的因素和变量组合，从而达到简化数据的目的。
主成分分析可以用于数据可视化、数据分析、特征提取等方面。
多元统计分析的基本思想与方法
多元统计分析的基本思想与方法多元统计分析是一种应用数学和统计学的方法，用于研究多个变量之间的关系和模式。
它包括多个统计技术和方法，旨在从多个变量的角度解释数据，并揭示隐藏在数据背后的结构和规律。
本文将介绍多元统计分析的基本思想和常用方法，以及其在实际应用中的意义和局限性。
一、多元统计分析的基本思想多元统计分析的基本思想是将多个变量放在同一分析框架中，通过建立统计模型和运用统计方法来探索变量之间的关系。
它关注的是多个变量之间的相互作用和共同影响，以及这些变量对于所研究问题的解释力度。
其核心思想是综合多个变量的信息，从整体上理解数据的结构和规律。
二、多元统计分析的基本方法1. 方差分析（ANOVA）方差分析是一种多元统计分析方法，用于比较多个组别或处理之间的均值差异是否显著。
它的基本原理是通过分解总变异为组内变异和组间变异，从而确定组别之间是否存在显著差异。
方差分析可以用于研究不同处理对观测变量的影响，并进行比较和推断。
2. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种用于降维和数据压缩的多元统计方法。
它通过将原始变量线性组合，构造出一组新的无关变量，即主成分，用于解释数据的方差。
主成分分析可以减少变量维度，提取主要信息，并可用于数据可视化和模型构建。
3. 因子分析因子分析是一种用于探索变量之间潜在关系的多元统计方法。
它通过将一组相关变量归纳为相对独立的因子，揭示潜在的结构和维度。
因子分析可以帮助研究者理解变量之间的共性和差异，从而提取共同特征并简化数据分析。
4. 聚类分析聚类分析是一种用于将个体或变量划分为相似群体的多元统计方法。
它通过测量个体或变量之间的相似性，将其聚集成若干组别。
聚类分析可以帮助识别数据中的模式和群体结构，发现隐藏的规律，并为进一步研究和决策提供指导。
5. 判别分析判别分析是一种用于区分不同群体或类别的多元统计方法。
它通过构建分类函数，将个体划分到预定义的群体中。
判别分析常用于预测和识别问题，可以帮助识别关键影响因素和预测未来结果。
《多元统计实验》主成分分析实验报告二
《多元统计实验》主成分分析实验报告三、实验结果分析6.5人均粮食产量x5,经济作物占农作物播种面积x6,耕地占土地面积比x7,果园与林地面积之比x8,灌溉田占1耕地面积比例x9等五个指标有较强的相关性, 人口密度x1,人均耕地面积x2,森林覆盖率x3,农民人均收入x4相关性也很强，再作主成分分析，求样本相关矩阵的特征值和主成分载荷。
λ11/2=2.158962，λ21/2=1.4455076，λ31/2 =1.0212708，λ41/2 =0.71233588，λ51/2 =0.5614001，λ61/2 =0.43887788，λ71/2 =0.33821497，λ81/2 =0.212900230，λ91/2=0.177406876。
确定主成分分析，前两个主成分的累积方差贡献率为75.01%，前三个主成分的累积方差贡献率为86.59%，按照累积方差贡献率大于80%的原则，主成分的个数取为3，前三个主成分分别为：Z*1=0.3432x*1-0.446x*3+0.376x*5+0.379x*6+0.432x*7+0.446x*9Z*2=0.368x*1-0.614x*2-0.61x*4-0.307x*5-0.1224x*6Z*3=-0.122x*6+0.246x*7-0.950x*8第一主成分在x*7,x*9两个指标上取值为正且载荷较大，可视为反映耕地占比和灌溉田占耕地面积比例的主成分，第二主成分在x*2和x*4这两个指标的取值为负，绝对值载荷最大，不能作为人均耕地和人均收入的主成分。
第三主成分，x*8这个指标取值为负且，载荷绝对值最大，不能反映果园与林地面积之比的主成分。
根据该图结果可以认为选取前两个指标作为主成分分析的选择是正确的。
将八个指标按前两个主成分进行分类：由结果可以得出森林覆盖率为一类，人口密度、果园与林地面积之比、耕地占土地面积比、灌溉田占耕地面积比为一类，经济作物占农作物播种面积比例、人均粮食产量、农民人均收入、人均耕地面积为一类。
厦门大学《应用多元统计分析》第06章__主成分分析
另一种是椭圆扁平到了极限，变成y1轴上的一条线，第一主成 分包含有二维空间点的全部信息，仅用这一个综合变量代替原 始数据不会有任何的信息损失，此时的主成分分析效果是非常 理想的，其原因是，第二主成分不包含任何信息，舍弃它当然 没有信息损失。
矩阵表示形
式为：
Y1 Y2
cos sin
sin cos
X1 X2
TX
(6.2）
其中， T为旋转变换矩阵，它是正交矩阵，即有 T T1
或 TT I 。
易见，n个点在新坐标系下的坐标Y1和Y2几乎不相关。称它 们为原始变量X1和X2的综合变量，n个点y1在轴上的方差达 到最大，即在此方向上包含了有关n个样品的最大量信息。
i 1
性质 3 主成分 Yk 与原始变量 X i 的相关系数为
(6.20） (6.21）
(Yk , Xi )
k ii
tki
并称之为因子负荷量（或因子载荷量）。
(6.22）
证明：事实上
(Yk , Xi )
Cov(Yk , Xi ) Cov(TkX, eiX)
D(Yk )D(Xi )
k ii
其中的 ei (0, , 0,1, 0, , 0) ，它是除第 i 个元素为 1 外其他元
素均为 0 的单位向量。而
Cov(TkX, eiX) TkΣei ei(ΣTk ) ei(kTk ) keiTk ktki
多元统计分析第七章主成分分析习题答案
7.1 设随机变量12X(X ,X )'=的协差阵为21,12⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦试求Ｘ的特征根和特征向量，并写出主成分。
解：先求Ｘ的特征根λ，λ满足方程：21012-λ=-λ，即2(2)10-λ-=，因此两个特征根分别为123, 1.λ=λ=设13λ=对应的单位特征向量为()1121a ,a '，则()1121a ,a '满足：1121a 110a 110-⎛⎫⎡⎤⎛⎫= ⎪ ⎪⎢⎥-⎣⎦⎝⎭⎝⎭，故可以取1121a a ⎛⎛⎫ = ⎪ ⎝⎭ ⎝，其对应主成分为：112F X X 22=+；设21λ=对应的单位特征向量为()1222a ,a '，则()1222a ,a '满足：1222a 110a 110⎛⎫⎡⎤⎛⎫=⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭，故可以取1222a a ⎛⎫⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎝⎭- ⎝，其对应的主成分为：212F 22=-.7.2设随机变量123X (X ,X ,X )'=的协差阵为120250,002-⎡⎤⎢⎥∑=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦试求Ｘ的主成分及主成分对变量Ｘ的贡献率。
解：先求Ｘ的特征根λ，λ满足方程：12025002-λ---λ=-λ，即()2(2)610-λλ-λ+=，因此三个特征根分别为1235.8284,2,0.1716λ=λ=λ=设1 5.8284λ=对应的单位特征向量为()112131a ,a ,a '，则它满足：1121314.828420a 020.82840a 000 3.8284a 0--⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎢⎥--=⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥-⎣⎦⎝⎭⎝⎭，故可以取 112131a 10.38271a 2.41420.92392.6131a 00⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=-=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭，其对应主成分为： 112F 0.3827X 0.9239X =-，其贡献率为5.828472.86%5.828420.1716=++；设22λ=对应的单位特征向量为()122232a,a ,a '，则它满足：122232120a 0230a 0000a 0--⎡⎤⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎢⎥-= ⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭，故可以取122232a 0a 0a 1⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭，其对应主成分为： 23F X =，其贡献率为225%5.828420.1716=++；设30.1716λ=对应的单位特征向量为()132333a ,a ,a '，则它满足：1323330.828420a 02 4.82840a 000 1.8284a 0-⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎢⎥-=⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭，故可以取132333a 10.92391a 0.41420.38271.0824a 00⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭，其对应主成分为： 312F 0.9239X 0.3827X =+，其贡献率为0.17162.14%5.828420.1716=++.7.3 设随机变量12X (X ,X )'=的协差阵为14,4100⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦试从∑和相关阵Ｒ出发求出总体主成分，并加以比较。
多元统计分析中的协方差矩阵与主成分分析
多元统计分析中的协方差矩阵与主成分分析在多元统计分析中，协方差矩阵和主成分分析是两个非常重要的概念。
协方差矩阵用于描述随机变量之间的相关性，而主成分分析则是一种通过线性变换将高维数据转化为低维数据的方法。
本文将详细介绍协方差矩阵和主成分分析的原理和应用。
一、协方差矩阵的概念和计算方法协方差矩阵是多元统计分析中用于描述随机变量之间关系的一种矩阵。
对于n个随机变量X1，X2，...，Xn，其协方差矩阵定义为一个n×n的矩阵Σ，其中Σij表示随机变量Xi和Xj之间的协方差。
协方差矩阵的计算方法如下：1. 首先计算随机变量Xi的均值μi和随机变量Xj的均值μj；2. 然后计算随机变量Xi和Xj的协方差Cov(Xi,Xj)；3. 将协方差填入协方差矩阵Σ的对应位置。
需要注意的是，协方差矩阵是一个对称矩阵，即Σij=Σji。
同时，协方差矩阵的对角线上的元素是各个随机变量的方差。
二、主成分分析的原理和步骤主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种通过线性变换将原始数据转化为具有统计特性的新坐标系的方法。
主成分分析的原理如下：1. 假设我们有m个样本，每个样本有n个特征，可以将这些样本表示为一个m×n的矩阵X；2. 对X进行去均值操作，即将每个特征减去该特征的均值，得到一个新的矩阵X'；3. 计算X'的协方差矩阵Σ；4. 对Σ进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量；5. 将特征值按照从大到小的顺序排列，选择前k个特征值对应的特征向量作为主成分；6. 将原始数据X'与主成分构成的新坐标系相乘，得到降维后的数据X''。
通过主成分分析，我们可以将高维的数据降维到低维，并且保留了大部分的信息。
主成分分析在数据降维、特征提取和数据可视化等领域都有广泛的应用。
三、协方差矩阵与主成分分析的应用协方差矩阵和主成分分析在实际应用中有着广泛的应用。
主成分分析法的原理和步骤
主成分分析法的原理和步骤主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的多元统计分析方法，它通过线性变换将高维数据转换为低维数据，从而实现降维和数据可视化。
PCA的基本思想是通过选取少数几个主成分，将原始变量的方差最大化，以便保留大部分的样本信息。
下面我将详细介绍PCA的原理和步骤。
一、主成分分析的原理主成分分析的核心原理是将n维的数据通过线性变换转换为k维数据（k<n），这k维数据是原始数据最具有代表性的几个维度。
主成分是原始数据在新坐标系中的方向，其方向与样本散布区域最大的方向一致，而且不同主成分之间互不相关。
也就是说，新的坐标系是通过原始数据的协方差矩阵的特征值分解得到的。
具体来说，假设我们有一个m个样本、维度为n的数据集X，其中每个样本为一个n维向量，可以表示为X=\left ( x_{1},x_{2},...,x_{m} \right )。
我们的目标是找到一组正交的基变量（即主成分）U=\left ( u_{1},u_{2},...,u_{n} \right )，使得原始数据集在这组基变量上的投影方差最大。
通过对协方差矩阵的特征值分解，可以得到主成分对应的特征向量，也就是新的基变量。
二、主成分分析的步骤主成分分析的具体步骤如下：1. 标准化数据：对于每一维度的数据，将其减去均值，然后除以标准差，从而使得数据具有零均值和单位方差。
标准化数据是为了消除不同维度上的量纲差异，确保各维度对结果的影响是相等的。
2. 计算协方差矩阵：对标准化后的数据集X，计算其协方差矩阵C。
协方差矩阵的元素c_{ij}表示第i维度与第j维度之间的协方差，可以用以下公式表示：\[c_{ij}=\frac{\sum_{k=1}^{m}\left ( x_{ik}-\bar{X_{i}} \right )\left( x_{jk}-\bar{X_{j}} \right )}{m-1}\]其中，\bar{X_{i}}表示第i维度的平均值。
[统计学]多元统计分析(何晓群 中国人民大学)5第五章主成分分析
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1 μ 2
则上述二元正态分布的密度函数有如下矩阵形式：
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§5.2 主成分分析的几何意义
1 1 / 2 ( X μ )'Σ 1 ( X μ ) f ( X1, X 2 ) e 1/ 2 2 | Σ |
Y1 X 1 cos X 2 sin Y2 X 1 sin X 2 cos
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§5.2 主成分分析的几何意义
其矩阵形式为：
Y1 cos Y2 sin sin X1 U X cos X 2
2012318中国人民大学六西格玛质量管理研究中心11目录上页下页返回结束52主成分分析的几何意义由第一节的介绍我们知道在处理涉及多个指标问题的时候为了提高分析的效率可以不直接对个指标构成的随机向量进行分析而是先对向量进行线性变换形成少数几个新的综合变量使得各综合变量之间相互独立且能解释原始变量尽可能多的信息这样在以损失很少部分信息为代价的前提下达到简化数据结构提高分析效率的目的
U 为旋转变换矩阵，由上式可知它是正交阵， 其中， 即满足
U' U1 ,
U 'U I
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§5.2 主成分分析的几何意义
经过这样的旋转之后，N 个样品点在 Y1 轴上的离散程度最 大，变量 Y1代表了原始数据绝大部分信息，这样，有时在研 究实际问题时，即使不考虑变量 Y2 也无损大局。因此，经过 上述旋转变换就可以把原始数据的信息集中到 Y1 轴上，对数 据中包含的信息起到了浓缩的作用。进行主成分分析的目的 就是找出转换矩阵 U ，而进行主成分分析的作用与几何意义 也就很明了了。下面我们用遵从正态分布的变量进行分析， 以使主成分分析的几何意义更为明显。为方便，我们以二元 正态分布为例。对于多元正态总体的情况，有类似的结论。
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思考3——服装的定型分类问题
为了较好地满足市场的需要，服装 生产厂要了解所生产的一种服装究竟设 计几种型号合适？这些型号的服装应按 怎样的比例分配生产计划才能达到较好 的经济效益？
大纲
1.基本思想 2.定义 3.主成分的性质、计算等 4.案例 5.主成分回归
E.g.Hotelling(1939)用两个主成分 反映入学考试成绩：
主成分的一般定义
一般地, X1, X 2 ,... X P
样本均数 X1, X 2,... X P
样本标准差 S1, S2 ,...SP
标准化 xi ?
Xi ? Xi Si
i ? 1,2,..., P
(1)在所有线性组合
C1 ? a11 x1 ? a12 x2 ? ... ? a1P xP
中，限定 a
?
a
2 24
?
a 225
?
a 226
?
1
(3)找第3个最佳的综合变量
C3 ? C1, C2 C3 ? a31x1 ? a32 x2 ? ... ? a36 x6
Var ?C3??最大
限定 a
2 31
?
a 232
?
a
2 33
?
a
2 34
?
a
2 35
?
a
2 36
?
1
原有6个变量，最多可找到6个独立的综合变量
Var(C1)+Var(C2)+ … +Var(Cp) =
信息总量不增不减Var(x1)+Var(x2)+ … +Var(xp)=p
主成分的计算和解释
C2 ? ? 0.539 x1 ? 0.841x2
?? 0.539?2 ? 0.8412 ? 1
VarC 2 ? 17.59
x2
C1
C2
?? ? ? ?
?? ? ?
??
?
??
?
??
? ??
??
? ??
?? ?
x1
?
?
?? ? ? ?
??
VarC 1 ? VarC 2 ? 147.44 ? 17.59 ? 165.03 VarX 1 ? VarX 2 ? 109.63 ? 55.40 ? 165.03 VarC 1 ? VarC 2 ? VarX 1 ? VarX 2
例 1985年中国人口普查资料：各省汉族青年（ 1922岁）形态学指标的平均值。
如何综合多个随机变量？
我们想要一个或几个综合变量，概括6个 形态指标的大部分信息.
注意：若某指标在人群中方差较大， 它就是一个好的指标。
寻找综合变量
标准化
xi ?
Xi ? Xi Si
i ? 1,2,...,6
xi ? 0
Si ? 1
(1)找第1个最佳的综合变量 C1
找适宜的系数 a11, a12 ,..., a16 ，使得
C1 ? a11 x1 ? a12 x2 ? ... ? a16 x6
与其他线性组合相比，有最大的方差
Var ?C1 ?最大
我们关心的是 a11, a12 ,..., a16 之间的比值 a11 : a12 :...: a16
文科能力
数理能力
预备知识： ? 方差为零的变量不能区分总体中的个体
成员；
? 可以用一个变量的方差来度量其所传递 的信息量。
主成分分析的基本概念
一个假设的例子：N=100
均数
X1
101.63
X2 50.71
方差 109.63 55.40
标准差 10.47 7.44
x1 ? X1 ? X1
x1 的均数=0
C1 ? 0.841x1 ? 0.539 x2
0.8412 ? 0.5392 ? 1
VarC 1 ? 147.44
（2）创建
C2
C2 ? a21 x1 ? a22 x2
a
2 21
?
a 关
VarC 2尽可能大。
即寻找另一个方向 C2
垂直于 C1
所有点在 C2 上的投影方差最大。
x2 的均数=0
x2 ? X 2 ? X 2
预备知识：向量
x2
2b b
a
2a
X1
aX ? bY,2aX ? 2bY,...,KaX? KbY,.等.. 方向都是同一个方向
(1)创建 C1
C1 ? a11x1 ? a12 x2 ? ... ? a16 x6
a
2 11
?
a
2 12
?
1
使得 VarC 1 尽可能大， 即寻找一个方向，使得所有点在 此方向上的投影的方差尽可能大
X2：人均GDP X4：人均出口额 X6：人均社会消费品零售额 X8：每万人高等学校在校生数 X10：人均货运总量 X 12 ：每万人电话机装机数 X 14 ：人均实际利用外资 X16：每万人科研机构数
分析全国31个地区的社会经济发展水平。
思考2
为了对常用的100种食品的生产进行 经营决策，需要就消费者对食品的嗜好 程度进行调查。要求每个消费者对食品 进行评价，按对食品的喜好程度评分， 最受欢迎的给予最高分9分，最不受欢迎 的给予最低分1分。
使得Var ?C1?最大的便是第2主成分.
………………
类似地，我们可以定义第3，第4，直到第p个
主成分。
主成分的性质
(1)主成分之间不相关 Corr(Ci，Cj)=0
(2)系数(ai1，ai2，…，aip)是单位向量 ai12+ai22+ … +aip2=1
(3)方差递降
Var(C1)≥Var(C2)≥…≥Var(Cp) (4)主成分的方差之和等于原变量的方差之和
故限定
a
2 11
?
a
2 12
?
a
2 13
?
a
2 14
?
a
2 15
?
a
2 16
?
1
(2)找第2个最佳的综合变量
C2 ? C1
找适宜的 a21, a22 ,..., a26 使得
C2 ? a21x1 ? a22 x2 ? ... ? a26 x6
Var ?C2 ??最大
限定
a 221
?
a 2 22
?
a 2 23
2 11
?
a
2 12
?
... ?
a 21 P
?
1
使得 Var ?C1? 最大的便是第1主成分。
(2)在所有线性组合
C2 ? a21 x1 ? a22 x2 ? ... ? a2 P xP
中，限定 a221 ? a222 ? ... ? a22P ? 1
P
? a1i a 2i ? 0
C2 ? C1
I ?1
主成分分析
Principal Component Analysis
思考1
反映地区社会经济发展的指标体系
X1：国内生产总值（GDP） X3：第三产业产值占GDP比重 X5：工业企业劳动生产率 X7：每万人拥有卫生技术人员数 X9：教育经费投入占GDP比重 X 11 ：人均邮电业务总量 X 13 ：人均固定资产投资 X 15 ：地方财政收入占 GDP比重 X 17：科研经费占 GDP比重