多元统计分析选择题
统计师职称考试多元统计分析与应用考试 选择题 64题
1. 在多元统计分析中，主成分分析的主要目的是：A. 减少变量数量B. 增加变量数量C. 提高模型复杂度D. 降低模型复杂度2. 下列哪种方法不属于多元回归分析？A. 逐步回归B. 岭回归C. 主成分回归D. 判别分析3. 在因子分析中，公因子的数量通常是如何确定的？A. 根据经验B. 根据数据特征C. 根据特征值大于1的原则D. 根据样本数量4. 多元统计分析中的聚类分析主要用于：A. 数据降维B. 数据分类C. 数据预测D. 数据可视化5. 在判别分析中，Fisher判别法的主要思想是：A. 最大化类间距离B. 最小化类内距离C. 最大化类内距离D. 最小化类间距离6. 下列哪种统计方法适用于处理非正态分布数据？A. 多元回归分析B. 主成分分析C. 因子分析D. 非参数统计方法7. 在多元统计分析中，协方差矩阵的作用是：A. 描述变量间的线性关系B. 描述变量间的非线性关系C. 描述变量间的独立关系D. 描述变量间的随机关系8. 下列哪种方法可以用于处理多重共线性问题？A. 逐步回归B. 岭回归C. 主成分回归D. 以上都是9. 在多元统计分析中，偏相关系数的定义是：A. 控制其他变量后，两个变量间的相关性B. 控制其他变量后，两个变量间的独立性C. 控制其他变量后，两个变量间的依赖性D. 控制其他变量后，两个变量间的随机性10. 下列哪种方法不属于时间序列分析？A. 移动平均法B. 指数平滑法C. 主成分分析D. 自回归模型11. 在多元统计分析中，典型相关分析的主要目的是：A. 分析两个变量集之间的相关性B. 分析两个变量集之间的独立性C. 分析两个变量集之间的依赖性D. 分析两个变量集之间的随机性12. 下列哪种方法可以用于处理缺失数据？A. 删除含有缺失数据的样本B. 使用均值填充C. 使用回归模型预测缺失值D. 以上都是13. 在多元统计分析中，马氏距离的定义是：A. 基于协方差矩阵的距离度量B. 基于相关矩阵的距离度量C. 基于方差矩阵的距离度量D. 基于标准差矩阵的距离度量14. 下列哪种方法不属于非线性降维方法？A. 主成分分析B. 核主成分分析C. 局部线性嵌入D. 等距映射15. 在多元统计分析中，偏最小二乘回归的主要优点是：A. 处理多重共线性问题B. 处理非正态分布数据C. 处理缺失数据D. 处理高维数据16. 下列哪种方法可以用于处理高维数据？A. 主成分分析B. 因子分析C. 偏最小二乘回归D. 以上都是17. 在多元统计分析中，核方法的主要思想是：A. 将数据映射到高维空间B. 将数据映射到低维空间C. 将数据映射到同维空间D. 将数据映射到随机空间18. 下列哪种方法不属于分类方法？A. 判别分析B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 主成分分析19. 在多元统计分析中，支持向量机的主要优点是：A. 处理线性可分问题B. 处理线性不可分问题C. 处理非线性可分问题D. 处理非线性不可分问题20. 下列哪种方法可以用于处理不平衡数据集？A. 过采样B. 欠采样C. 合成少数类过采样技术D. 以上都是21. 在多元统计分析中，随机森林的主要优点是：A. 处理高维数据B. 处理缺失数据C. 处理不平衡数据集D. 以上都是22. 下列哪种方法不属于集成学习方法？A. 随机森林B. 梯度提升机C. 自适应提升D. 主成分分析23. 在多元统计分析中，梯度提升机的主要思想是：A. 逐步构建模型B. 逐步优化模型C. 逐步简化模型D. 逐步复杂化模型24. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据？A. 移动平均法B. 指数平滑法C. 自回归模型D. 以上都是25. 在多元统计分析中，时间序列分析的主要目的是：A. 预测未来值B. 分析历史值C. 分析周期性D. 以上都是26. 下列哪种方法不属于时间序列预测方法？A. 移动平均法B. 指数平滑法C. 自回归模型D. 主成分分析27. 在多元统计分析中，移动平均法的主要优点是：A. 处理趋势数据B. 处理季节性数据C. 处理周期性数据D. 处理随机性数据28. 下列哪种方法可以用于处理季节性数据？A. 移动平均法B. 指数平滑法C. 季节性分解D. 以上都是29. 在多元统计分析中，指数平滑法的主要优点是：A. 处理趋势数据B. 处理季节性数据C. 处理周期性数据D. 处理随机性数据30. 下列哪种方法可以用于处理周期性数据？A. 移动平均法B. 指数平滑法C. 季节性分解D. 以上都是31. 在多元统计分析中，季节性分解的主要目的是：A. 分析趋势B. 分析季节性C. 分析周期性D. 分析随机性32. 下列哪种方法不属于时间序列分解方法？A. 移动平均法B. 指数平滑法C. 季节性分解D. 主成分分析答案部分（1-32题）1. A2. D3. C4. B5. A6. D7. A8. D9. A10. C11. A12. D13. A14. A15. A16. D17. A18. D19. D20. D21. D22. D23. B24. D25. D26. D27. A28. D29. A30. D31. B32. D以下是后32题：选择题部分（33-64题）33. 在多元统计分析中，自回归模型的主要目的是：A. 预测未来值B. 分析历史值C. 分析周期性D. 以上都是34. 下列哪种方法不属于自回归模型？A. ARIMAB. SARIMAC. VARD. 主成分分析35. 在多元统计分析中，ARIMA模型的主要优点是：A. 处理趋势数据B. 处理季节性数据C. 处理周期性数据D. 处理随机性数据36. 下列哪种方法可以用于处理多变量时间序列数据？A. ARIMAB. SARIMAC. VARD. 以上都是37. 在多元统计分析中，VAR模型的主要目的是：A. 分析多变量时间序列数据B. 预测多变量时间序列数据C. 分析多变量时间序列数据的周期性D. 以上都是38. 下列哪种方法不属于时间序列模型？A. ARIMAB. SARIMAC. VARD. 主成分分析39. 在多元统计分析中，SARIMA模型的主要优点是：A. 处理趋势数据B. 处理季节性数据C. 处理周期性数据D. 处理随机性数据40. 下列哪种方法可以用于处理非线性时间序列数据？A. ARIMAB. SARIMAC. VARD. 非线性自回归模型41. 在多元统计分析中，非线性自回归模型的主要目的是：A. 预测未来值B. 分析历史值C. 分析周期性D. 以上都是42. 下列哪种方法不属于非线性时间序列模型？A. 非线性自回归模型B. 神经网络模型C. 支持向量机模型D. 主成分分析43. 在多元统计分析中，神经网络模型的主要优点是：A. 处理趋势数据B. 处理季节性数据C. 处理周期性数据D. 处理随机性数据44. 下列哪种方法可以用于处理复杂时间序列数据？A. 神经网络模型B. 支持向量机模型C. 随机森林模型D. 以上都是45. 在多元统计分析中，支持向量机模型的主要目的是：A. 预测未来值B. 分析历史值C. 分析周期性D. 以上都是46. 下列哪种方法不属于复杂时间序列模型？A. 神经网络模型B. 支持向量机模型C. 随机森林模型D. 主成分分析47. 在多元统计分析中，随机森林模型的主要优点是：A. 处理趋势数据B. 处理季节性数据C. 处理周期性数据48. 下列哪种方法可以用于处理高维时间序列数据？A. 神经网络模型B. 支持向量机模型C. 随机森林模型D. 以上都是49. 在多元统计分析中，高维时间序列数据的主要特点是：A. 数据量大B. 数据维度高C. 数据复杂度高D. 以上都是50. 下列哪种方法不属于高维时间序列数据处理方法？A. 神经网络模型B. 支持向量机模型C. 随机森林模型D. 主成分分析51. 在多元统计分析中，主成分分析在高维时间序列数据处理中的主要作用是：A. 数据降维B. 数据分类C. 数据预测D. 数据可视化52. 下列哪种方法可以用于处理高维时间序列数据的缺失值？A. 删除含有缺失数据的样本B. 使用均值填充C. 使用回归模型预测缺失值D. 以上都是53. 在多元统计分析中，高维时间序列数据的缺失值处理的主要目的是：A. 提高数据完整性B. 提高数据准确性C. 提高数据可靠性D. 以上都是54. 下列哪种方法不属于高维时间序列数据的缺失值处理方法？A. 删除含有缺失数据的样本B. 使用均值填充C. 使用回归模型预测缺失值D. 主成分分析55. 在多元统计分析中，高维时间序列数据的可视化主要目的是：B. 提高数据分析性C. 提高数据预测性D. 以上都是56. 下列哪种方法可以用于高维时间序列数据的可视化？A. 散点图B. 热力图C. 平行坐标图D. 以上都是57. 在多元统计分析中，高维时间序列数据的可视化方法的主要优点是：A. 提高数据理解性B. 提高数据分析性C. 提高数据预测性D. 以上都是58. 下列哪种方法不属于高维时间序列数据的可视化方法？A. 散点图B. 热力图C. 平行坐标图D. 主成分分析59. 在多元统计分析中，高维时间序列数据的预测主要目的是：A. 提高数据理解性B. 提高数据分析性C. 提高数据预测性D. 以上都是60. 下列哪种方法可以用于高维时间序列数据的预测？A. 神经网络模型B. 支持向量机模型C. 随机森林模型D. 以上都是61. 在多元统计分析中，高维时间序列数据的预测方法的主要优点是：A. 提高数据理解性B. 提高数据分析性C. 提高数据预测性D. 以上都是62. 下列哪种方法不属于高维时间序列数据的预测方法？A. 神经网络模型B. 支持向量机模型C. 随机森林模型D. 主成分分析63. 在多元统计分析中，高维时间序列数据的分类主要目的是：A. 提高数据理解性B. 提高数据分析性C. 提高数据预测性D. 以上都是64. 下列哪种方法可以用于高维时间序列数据的分类？A. 神经网络模型B. 支持向量机模型C. 随机森林模型D. 以上都是答案部分（33-64题）33. D34. D35. A36. D37. D38. D39. B40. D41. D42. D43. D44. D45. D46. D47. D48. D49. D50. D51. A52. D53. D54. D55. D56. D57. D58. D59. C60. D61. C62. D63. D64. D。
山东财经大学多元统计分析期末试题
山东财经大学2019-2020学年第二学期期末试题课程代码： 17300371 试卷 (A) 课程名称： 多元统计分析注意事项：所有的答案都必须写在答题纸（答题卡）上，答在试卷上一律无效。
一、单项选择题（共6小题，每题2分，共12分）1.对数据能够进行缩减或简化的方法是( )。
A. 聚类分析B. 回归分析C. 主成分分析D. 判别分析 2.X 是P 维随机向量，()E AX BY +=（ ）。
A. ()()T A E X BE Y +B. ()()T AE X B E Y +C. ()()AE X BE Y +D. ()()T T A E X B E Y +3..大夫通过病人肺部阴影的指标(阴影的大小、阴影部位、边缘是否光滑、6.R 型因子分析模型为1121,1,2,,i i i ij j im m i X a F a F a F a F i p ε=++++++=，i X 为标准化的随机变量，下面对系数ij a 描述正确的是( )。
A.是i X 与公因子j F 的相关系数B.表示j F 依赖i X 的程度C.判断i X 与j F 是否独立D.以上选项都不对 二、填空题（每空2分，共18分）1.已知样本数据阵为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=358448552442X ，则变量个数p=_________，观测的次数n=_________，样本均值为_________.2.设,X A 分别是正态总体(,)p N μ∑的样本均值向量和离差阵，则X ～_______,~A __________。
3.在费希尔（Fisher ）准则下，设A 为合并的组内离差阵，B 为组间离差阵，则线性判别函数()u X a X '=的解a ，即为1A B -的________所对应的满足111l Al '=的________。
4.设随机向量12(,)'X X X =的协方差阵4449-⎛⎫∑= ⎪-⎝⎭，则它的相关阵R =__________。
统计师职称考试多元回归与统计分析考试 选择题 57题
1. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是解释变量的作用？A. 解释因变量的变化B. 预测因变量的未来值C. 控制其他变量的影响D. 增加模型的复杂度答案：D2. 多元回归模型中，如果所有自变量都与因变量无关，那么模型的R²值将接近于：A. 1B. 0.5C. 0D. -1答案：C3. 在多元回归分析中，以下哪个统计量用于检验整个模型的显著性？A. t统计量B. F统计量C. R²D. p值答案：B4. 如果一个多元回归模型的调整R²值为0.85，这意味着什么？A. 模型解释了85%的因变量变异B. 模型解释了85%的因变量变异，考虑了自变量数量C. 模型解释了15%的因变量变异D. 模型解释了15%的因变量变异，考虑了自变量数量答案：B5. 在多元回归分析中，多重共线性可能导致以下哪个问题？A. 参数估计不准确B. 模型过拟合C. 模型欠拟合D. 数据泄露答案：A6. 以下哪个选项不是处理多重共线性的常用方法？A. 删除相关变量B. 使用主成分分析C. 增加样本量D. 使用岭回归答案：C7. 在多元回归模型中，如果一个自变量的p值大于0.05，这意味着什么？A. 该自变量对因变量有显著影响B. 该自变量对因变量没有显著影响C. 该自变量与其他自变量高度相关D. 该自变量的系数为零答案：B8. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型诊断的一部分？A. 残差分析B. 多重共线性检验C. 数据清洗D. 异方差性检验答案：C9. 如果一个多元回归模型的残差图显示出明显的模式，这可能表明：A. 模型拟合良好B. 模型存在异方差性C. 模型存在自相关D. 模型存在非线性关系答案：D10. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是处理异方差性的方法？A. 使用加权最小二乘法B. 对数变换C. 增加自变量D. 使用稳健标准误答案：C11. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是处理自相关的方法？A. 使用ARIMA模型B. 使用广义最小二乘法C. 增加滞后变量D. 使用主成分分析答案：D12. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型选择的方法？A. 逐步回归B. 主成分回归C. 岭回归D. 数据清洗答案：D13. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型评估的方法？A. AICB. BICC. R²D. 数据清洗答案：D14. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C15. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C16. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C17. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C18. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C19. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C20. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C21. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C22. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C23. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C24. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C25. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C26. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C27. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C28. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C29. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C30. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C31. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C32. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C33. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C34. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C35. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C36. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C37. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C38. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C39. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C40. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C41. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C42. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C43. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C44. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C45. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C46. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C47. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C48. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C49. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C50. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C51. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C52. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C53. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C54. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C55. 在多元回归分析中，以下哪个选项不是模型优化的方法？A. 增加自变量B. 减少自变量C. 数据清洗D. 使用非线性模型答案：C56. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型解释的方法？A. 标准化系数B. 偏相关系数C. 数据清洗D. 边际效应答案：C57. 在多元回归模型中，以下哪个选项不是模型预测的方法？A. 交叉验证B. 留一法C. 数据清洗D. 自助法答案：C答案：1. D2. C3. B4. B5. A6. C7. B8. C9. D10. C11. D12. D13. D14. C15. C16. C17. C18. C19. C20. C21. C22. C23. C24. C25. C26. C27. C28. C29. C30. C31. C32. C33. C34. C35. C36. C37. C38. C39. C40. C41. C42. C43. C44. C45. C46. C47. C48. C49. C50. C51. C52. C53. C54. C55. C56. C57. C。
华东师范大学期中期末试卷多元统计分析标准答案A2013
华东师范大学期末试卷(A)标准答案2012----2013学年第二学期课程名称: 多元统计分析学生姓名: ______________________ 学 号: ________________ 专 业: ______________________ 年级/班级: _______________ 课程性质：专业必修一、选择题(每题2分，共20分). 1. D2. D3. A.4. C.5. C.6. B.7. C8. B.9. D.10. C二、填空题(每空2分，共20分)1. 1/211/()(,)()(,)()V a r X C O V X Y V a r Y C O V Y X V a r X --- 1/211()(,)()(,)()V a r Y C O V Y X V a r XC O V X Y V a r Y --- 2. 1211,,T T n n X X Y Y n nττ∑=∑= 1(,),T n C o v X Y X Y n τ=3. 1(),T j j j u h X EX λ=-(),T j j v h X EX =-4. 11((),,),T T p n W rk A M AM A J μμ--∑ΩΩ=∑=∑ 11((),,),()()T T p n n n W n rk A M I A M I A J μμ---∑ΩΩ=∑-=∑-5. 设A 和B 是两个互不相交的集合，集合{(,):,}A B x y x A y B ⨯=∈∈称为笛卡尔积，非空集合{(,):,}R A B x y x A y B ⊂⨯=∈∈称为一种关系，如果存在(,)x y A B ∈⨯使得(,)x y R ∈，那么称A 和B 有关联。
设A 和B 是两个互不相交的集合，集合()R A 和()R B 分别由A 和B 唯一确定，如果()()R A R B ⊂ 那么称A 和B 相干。
三、改错题(每题2分，共20分)1. 12.10 0.00 5.68 0.00 B;→12.10 0.00 5.68 0.00 B;2.set ds511-d511test;→set ds511-d511test;3.class x1-x&m;→Var x1-x&m;4. proc means out=bbb000 noprint;→proc means data=bbb000 noprint;5. AAA=c*ginv(c`*c)*c`-j(nrow(c),ncol(c),1)/nrow(c);→AAA=c*ginv(c`*c)*c`-j(nrow(c),ncol(c),1)/nrow(c);6.print www1 mvvvvvv1 mvvvvv1, mu1 www2 mvvvvvv2 mvvvvv2 mu2; →print www1 mvvvvvv1 mvvvvv1 mu1 www2 mvvvvvv2 mvvvvv2 mu2;7. if test=&jjj then call symput('&ttt',ttt);→if test=&jjj then call symput('&ttt',ttt);8. data zzz set zzz ccc;→data zzz set zzz ccc;9. gua=&col3;→gua=col3;10. proc sort; var rf;→proc sort; var rf;四、编程题(每题10分，共40分)1. proc cancorr data=a out=b;var y1-y5;with x1-x5;proc print; run;2. proc anova data=a outstat=b;Class x1-x5;Model y1-y3= x1-x5;Proc print;Run;3. proc corresp data=a out=b;var x1-x5;id y;proc print;run;4.proc cluster data=a out=x;var x1-x5;id name;proc tree n=3 data=x out=b;proc print;run;。
多元统计期末考试试题
多元统计期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不是多元统计分析中常用的数据预处理方法？- A. 标准化- B. 归一化- C. 特征选择- D. 数据清洗2. 多元回归分析中，当自变量之间存在高度相关性时，我们通常称之为：- A. 多重共线性- B. 正态性- C. 同方差性- D. 独立性3. 以下哪项不是主成分分析（PCA）的目的？- A. 降维- B. 特征选择- C. 变量解释- D. 增加数据的维度4. 聚类分析中，若要衡量聚类效果，常用的指标不包括：- A. 轮廓系数- B. 熵- C. 戴维斯-库尔丁指数- D. 距离方差5. 因子分析中，因子载荷矩阵的元素表示：- A. 观测变量的均值- B. 因子的方差- C. 观测变量与因子之间的关系- D. 因子之间的相关性二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述多元线性回归分析的基本假设，并说明违反这些假设可能带来的问题。
2. 描述主成分分析（PCA）的基本步骤，并说明其在数据降维中的应用。
3. 聚类分析与分类分析有何不同？请举例说明。
三、计算题（每题25分，共50分）1. 假设有一组数据，包含三个变量X1、X2和Y，数据如下：| X1 | X2 | Y ||-|-|-|| 1 | 2 | 3 || 2 | 4 | 6 || 3 | 6 | 9 || 4 | 8 | 12 |请计算多元线性回归模型的参数，并检验模型的显著性。
2. 给定以下数据集，进行K-means聚类分析，选择K=3，并计算聚类中心。
| 变量1 | 变量2 | 变量3 ||--|-|-|| 1.2 | 2.3 | 3.4 || 1.5 | 2.5 | 3.6 || 4.1 | 5.2 | 6.3 || 4.4 | 5.6 | 6.8 || 7.1 | 8.2 | 9.3 || 7.4 | 8.6 | 9.9 |四、论述题（每题30分，共30分）1. 论述因子分析与主成分分析的异同，并讨论它们在实际应用中可能遇到的问题及解决方案。
多元统计期末考试题及答案
多元统计期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在多元线性回归中，如果一个变量的系数为0，这意味着什么？A. 该变量对因变量没有影响B. 该变量与因变量完全相关C. 该变量与因变量无关D. 该变量是多余的2. 主成分分析（PCA）的主要目的是什么？A. 减少数据的维度B. 增加数据的维度C. 找到数据的均值D. 找到数据的中位数3. 以下哪个不是聚类分析的优点？A. 可以揭示数据的内在结构B. 可以用于分类C. 可以减少数据的维度D. 可以找到数据的异常值4. 在因子分析中，如果一个因子的方差贡献率很低，这通常意味着什么？A. 该因子对数据的解释能力很强B. 该因子对数据的解释能力很弱C. 该因子是多余的D. 该因子是重要的5. 以下哪个是多元统计分析中常用的距离度量？A. 欧氏距离B. 曼哈顿距离C. 切比雪夫距离D. 所有以上选项二、简答题（每题10分，共30分）6. 解释什么是多元线性回归，并简述其在实际问题中的应用。
7. 描述主成分分析（PCA）的基本原理，并举例说明其在数据分析中的作用。
8. 简述聚类分析的过程，并讨论其在商业数据分析中的应用。
三、计算题（每题25分，共50分）9. 假设有以下数据集，包含两个变量X和Y，以及它们的观测值：| 观测 | X | Y |||||| 1 | 2 | 3 || 2 | 3 | 4 || 3 | 4 | 5 || 4 | 5 | 6 |请计算X和Y的协方差，并解释其意义。
10. 给定以下数据集，进行聚类分析，并解释聚类结果：| 观测 | 变量1 | 变量2 |||-|-|| 1 | 1.5 | 2.5 || 2 | 2.0 | 3.0 || 3 | 3.5 | 4.5 || 4 | 4.0 | 5.0 |多元统计期末考试题答案一、选择题1. A2. A3. C4. B5. D二、简答题6. 多元线性回归是一种统计方法，用于分析两个或两个以上的自变量（解释变量）与一个因变量之间的关系。
《多元统计分析》复习
《多元统计分析》复习一、填空题1、设k 是常数，x 是随机变量，则()E kx = ；设x ，y 是随机变量，且两者独立，则()V x y +=2、多元正态分布是 在多元情形下的直接推广；最简单的多元正态分布是3、聚类分析可分为 聚类分析和 聚类分析4、在判别分析中，通常用 距离来度量样品到组的距离5、需考虑先验概率和 是贝叶斯判别不同于其他判别法的关键之处6、用于大数据集的一种聚类方法是7、在主成分分析中，第一主成分包含的信息量 ；本质上，主成分分析是一种 方法8、在因子分析中，因子载荷是 的；模型不受 的影响9、在SAS 中，判别分析运用的是 过程10、典型相关分析能够有效地揭示两组变量之间的 关系1、设k 是常数，则()E k = ；设x ，y 是随机变量，则()V x y +=2、一元正态分布在多元情形下的直接推广是 ；最简单的多元正态分布是3、聚类分析可分为 聚类分析和 聚类分析4、在判别分析中，通常用 距离来度量样品到组的距离5、需考虑先验概率和 是贝叶斯判别不同于其他判别法的关键之处6、用于大数据集的一种聚类方法是7、在主成分分析中，第一主成分包含的信息量 ；本质上，主成分分析是一种 方法8、对于典型相关分析，可运用SAS 软件中的 过程进行计算；对于聚类分析，可运用SAS 软件中的 过程进行计算9、在SAS 中，判别分析运用的是 过程10、典型相关分析是研究两组变量之间 关系的统计分析方法1、设k 是常数，x 是随机变量，则()V kx = 。
2、设A 为常数矩阵，b 是常数向量，则()V Ax b += 。
3、设随机向量(0,)q u N I ，μ为p 维常数向量，A 为p q ⨯常数矩阵，若x Au μ=+，则x 。
4、常用的判别分析方法有 、 和 。
5、通常测量变量有三种尺度：间隔尺度、有序尺度和 。
6、因子分析是主成分分析的推广，它也是一种 技术。
7、主成分分析的目的是：（1）变量的降维；（2） 。
智慧树知到答案 多元统计分析(北方民族大学)章节测试答案
第一章单元测试1、单选题：研究两组变量间关系的方法是（）选项：A:聚类分析B:主成分分析C:因子分析D:典型相关分析答案: 【典型相关分析】2、多选题：多元统计分析常用的方法有（）选项：A:因子分析B:聚类分析C:主成分分析D:判别分析E:典型相关分析答案: 【因子分析;聚类分析;主成分分析;判别分析;典型相关分析】3、多选题：常用的外部数据读取函数有（）选项：A:read.table()B:read.csv()C:read.txt()D:read.spss()答案: 【read.table();read.csv();read.txt();read.spss()】4、判断题：多元统计分析是一元统计分析的推广。
选项：A:对B:错答案: 【对】5、判断题：多元统计分析是对多个随机变量同时进行分析研究。
选项：A:对答案: 【对】6、判断题：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性的一门统计学科。
选项：A:错B:对答案: 【对】7、判断题：R程序包需要到相关网站购买。
选项：A:错B:对答案: 【错】8、判断题：向量x<-(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7)。
选项：A:对B:错答案: 【错】9、判断题：rep(1:2, 5)是把1、2重复5次。
选项：A:错B:对答案: 【对】10、判断题：直接用read.spss( )读取SPSS格式的数据。
选项：A:错B:对答案: 【错】第二章单元测试1、单选题：随机向量X和Y分别服从正态分布，如果X和Y满足（），则它们的联合分布也服从正态分布。
A:互不相关B:相互独立C:无条件D:有相关关系答案: 【相互独立】2、单选题：选项：A:B:C:D:答案: 【】3、单选题：选项：A:B:C:不确定D:答案: 【】4、多选题：离散随机向量的概率分布列具有基本性质（）。
选项：A:归一性B:有界性C:单调性D:非负性答案: 【归一性;非负性】5、多选题：（）。
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选择题
1下面哪一项不是判别分析的方法（C）
A.距离判别
B.贝叶斯判别
C.协方差阵判别
D.费歇判别
2式子cov（AX,BY）=（C）
A.cov（X,Y）B
B.cov（X,Y）
C.Acov（X,Y）
D.Acov（X,Y）B
3如果正态随机向量X=的各分量是相互独立的随机变量,那么随机变量X的协方差阵是（B）。
A.零矩阵
B.对角阵
C.对称阵
D.单位阵
4利用主成分分析得到的各个主成分之间（D）
A.相互独立
B.线性相关
C.不完全相关
D.互不相关
5典型相关分析是研究（B）变量之间相关关系的多元统计方法。
A.一组
B.两组
C.大于两组
D.大于一组
6典型相关分析的步骤不包括（C）
A.设计典型相关分析
B.确定典型相关分析的目标
C.给出典型相关分析方案
D.验证模型
7对数线性模型中表示两个因素的交互效应，此模型为非饱和模型的条件是（C）
A. B. C. D.
8贝叶斯判别法中的判别规则所带来的平均损失ECM达到（D）
A.0
B.1
C.一定数值
D.最小
9一个p维变量的函数能作为中某个随机向量的分布函数，当且仅当（B）A. B. C. D.
10马氏距离不需要符合下面哪一条基本公理（A）
A. B. C. D.，当且仅当x=y。