何晓群多元统计分析数据
多元统计分析教学大纲(何晓群版)
《多元统计分析》课程教学大纲（Mutilvariate Analysis For Economics）一、课程基本信息1、课程类别：专业限选课2、课程学时：总学时643、学分：34、适用专业：5、大纲执笔者：6、修订时间：2009.10二、课程教学目的多元统计分析引进数理统计的多元分析方法对社会经济现象进行多维度、深层次分析、刻画、综合的方法。
是以统计学方法中的综合指标法为基础，对现象用指标进行描述，然后再考虑指标的引进与删除、指标的抽象与综合、样本的聚类和类间的差异、以及回归模型的建立等问题，可以对经济问题深入剖析，纵向横向对比研究。
本课程在方法的数理推导上不作较高要求，主要弄清方法的原理和基本思路；重点是方法的适应范围、解决问题的实质是什么、各种方法之间的相互关系是什么、各种方法在计算机上怎么实现、特别在SPSS如何操作、输出结果的数学意义是什么、经济上又如何解析。
在掌握上述各基本问题以后，本课程着重培养学生的口头表述能力和书面表达能力，口头上要能针对一个问题，提出解决思路，讲述途径和分析可能性，大致判断最后结果，必需上讲台讲。
多元统计分析是高年级专业课程，要为学生写作毕业论文和参加其它科研创作活动作好准备。
三、课程教学的基本要求第一章多元正态分布学生搜集现象的多指标数据，简单验证大样本情况下绝大部分问题是可用多元正态分布来描述现象的特征的。
第二章多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验1．了解几个常见的统计检验量服从的概率分布；2．深刻理解样本统计量和根据显著性水平查表所得值之间的比较与最终接受或拒绝原假设之间的关系；3．学生必需举例说明均值向量检验在实际经济研究中的应用和其已知与未知的意义和存在性分析，理解两总体及多总体均值向量检验的应用意义；4．理解协方差阵检验的应用意义，特别要学会两个检验结合运用。
第三章聚类分析1．理解各种距离和相似系数的意义和其各种定义计算方法下表现出来的数量特征；2．理解R型和Q型聚类的区别和联系；3．深刻理解样本间距离计算与聚类时类间距离的规定之间的关系；掌握八种系统聚类法在实际应用中各自的特点和适应范围；4．选择一个问题，每人写出一篇关于聚类问题分析的小论文，论文在5000字左右，要求有问题的提出、指标选择和数据收集，聚类分析结论等四个部分。
多元统计分析课程多元统计分析课程教学大纲
《多元统计分析》课程教学大纲一、课程总述二、教学时数分配三、单元教学目的、教学重难点和内容设置第一章绪论、统计学基础回顾教学目的通过本章的教学，主要使学生对多元统计分析有一个大概的认识，了解其产生及发展的过程以及其在不同领域的应用，增强学习多元统计分析的信心。
回顾多元统计分析的基础——统计学。
教学重难点参数估计、假设检验内容设置第一节统计数据的整理与描述第二节几种重要的概率分布第三节参数估计第四节假设检验第二章多元正态分布教学目的本章内容是学习多元统计分析方法的理论基础，通过本章的教学，要使学生能够将一元正态分布的知识进行推广应用到多元正态总体，了解多元正分布的基本性质以及其参数的基本估计方法。
教学重难点随机向量的数字特征；多元正态分布的基本性质；多元正态分布的参数估计；Wishart分布内容设置第一节多元分布的基本概念第二节统计距离与马氏距离第三节多元正态分布第四节均值向量和协差阵的估计第五节常用分布及抽样分布第三章均值向量和协差阵的检验教学目的在后面章节介绍的常用统计方法，有时要对总体的均值向量和协差阵作检验，比如，对两个总体做判别分析时，事先就需要对两个总体的均值向量做检验，看看是否在统计上有显著差异，否则做判别分析就毫无意义。
本章教学的目的仍然是为后面章节的学习打下坚实的理论基础，使学生掌握基本的多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验方法。
教学重难点Hetlling T2分布；多元正态总体均值向量检验；多元方差分析；多元正态总体协差阵检验内容设置第一节均值向量的检验第二节协差阵的检验第三节有关检验的上机实现第四章聚类分析教学目的在社会经济领域中存在着大量分类问题，通过本章的教学，要使学生掌握几种常用的系统聚类分析以便对复杂现象总体进行划分，更好的进行深入分析，同时要求学生根据自己的兴趣及知识积累搜集数据进行上机实验。
教学重难点距离；相似系数；系统聚类分析方法（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法）内容设置第一节聚类分析的基本思想第二节相似性测量第三节类和类的特征第四节聚类方法第五节模糊聚类分析第六节计算步骤与上机实践第五章判别分析教学目的在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料对所研究的对象进行分类，判别分析就是判别样品所属类型的一种统计分析方法，其应用之广和与回归分析媲美。
多元统计分析(何晓群 中国人民大学) 第一章
）于1936年引入的距离，称为“马氏距离”。
2021/1/28
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§1.2 统计距离和马氏距离
下面先用一个一维的例子说明欧氏距离与马氏距离在概 率上的差异。
设有两个一维正态总体
G1
:
(1
,
2 1
)和G2
:
(2
,。22 ) 若有
个样本。
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§1.1.1 随机向量
横看表1-1，记 X() (x1, x 2,, xp )' ， 1,2,n
它表示第 个样品的观测值。竖看表1-1,第 j 列的元素
X j (x1j , x2 j ,, xnj )' , j 1,2, p
表示对 j 第个变量 x j 的n次观测数值。下面为表1-1
§1.2 统计距离和马氏距离
欧氏距离
在多指标统计分析中,距离的概念十分重要,样品间的不 少特征都可用距离去描述。大部分多元方法是建立在简单 的距离概念基础上的。即平时人们熟悉的欧氏距离,或称
直线距离.如几何平面上的点p=(x1,x2)到原点O=(0,0)的
欧氏距离,依勾股定理有
d (0, p) (x12 x22 )1/2
密度 f 并称 X 为连续型随机向量。
一个p维变量的函数f(·)能作为 R P 中某个随机向量
的分布密度，当且仅当
(i) f (x) 0 x R p
(ii) f (x)dx 1 Rp 2021/1/28
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§1.1.3 多元变量的独立性
多元统计分析(何晓群)第十章 路径分析
耐用性
使用的简单性 感知价值 通话效果 客户忠诚度
价格
e5
e6
图10—2
10.1.2 内生变量和外生变量
路径图上的变量分为两大类：一是外生变量 （exogenous variable, 又称独立变量，源变量）， 它不受模型中其他变量的影响，如图10—2的耐用 性、使用的简单性、通话效果和价格；与此相反， 另一类是内生变量（endogenous variable, 又称因 变量或下游变量），在路径图上至少有一个箭头指 向它，它被模型中的其他一些变量所决定，如图 10—2的感知价值由耐用性、使用的简单性、通话 效果和价格四个变量和随机误差e5决定，忠诚度取 决与四个外生变量、感知价值和随机误差e6。此 外，我们可以将路径图中不影响其他变量的内生变 量成为最终结果变量（ultimate response variable），最终结果变量不一定只有一个。图 10—2中忠诚度是最终结果变量。
（3） 每一内生变量的误差项不得与其前置变量相 关，同时也不得与其他内生变量机器误差项相关。 这是对模型递归性的要求。另外，模型不考虑外生 变量的相关性，即不对外生变量的相关性进行分析。 （4） 模型中得因果关系必须为单向，不得包括各 种形式的反馈作用。这同样是对模型递归性的要求。 （5） 各变量均为可观测变量，并且各变量的测量 不能存在误差。这两个弱点在SEM技术中得到了克 服，已经发展了一套成熟的处理隐变量和测量误差 的技术。 （6） 变量间的多重共线性程度不能太高，否则路 径系数估计值的误差将会很大。
10.1.3 直接作用和间接作用
其他变量（A）对内生变量（B）的影响有两种情况： 若A直接通过单向箭头对B具有因果影响，称A对B 有直接作用（direct effect）；若A对B 的作用是间 接地通过其他变量（C）起作用称A对B有间接作用 （indirect effect），称C为中间变量（mediator variable）。变量间的间接作用常常由多种路径最终 总合而成。图10—2中，四个外生变量耐用性、使 用的简单性、通话效果和价格既对忠诚度有直接作 用，同时又通过感知价值对忠诚度具有间接作用。
多元统计分析人大何晓群第二章详解演示文稿
当 2未知时,用S 2
n
( xi
x)2
作为 2的估计,用统计量
i1 (n 1)
t x 0 n
(2.2)
S
| t |tn1( / 2), tn1( / 2)为tn1的上 / 2分为点。
2020/11/19
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§2.1.1 一个指标检验的回顾
2020/11/19
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§2.1.3 两总体均值的比较
2.协方差阵不相等情形
设从两个总体 N p (1, 1) 和 N p (2, 2 ) ，分别抽
n n 取容量为 1和 2的两个样本，X() ( X1, X 2,, Xp )'
( 1,, n1) ，Y( ) (Y1,Y 2,,Yp )' ( 1,, n2 )
向量 0之间的马氏距离再乘以n(n-1)，这个值越大，μ与 0
相等的可能性就越小。
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§2.1.2 多元均值检验
因而，在备择假设成立时，T 2的值有变大的趋势，所以 拒绝域可取为 T 2值较大的右侧部分。因此，当给定显著性
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§2.1.2 多元均值检验
X() ( X 1,, Xp )'
2020/11/19
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§2.1.2 多元均值检验
多元统计分析-人大-何晓群
多元统计分析的内容
多元正态分布及检验 聚类分析 判别分析 主成分分析 因子分析 对应分析 典型相关分析 定性数据的建模分析 路径分析
学习要求
理解各种分析方法的原理 认真完成课后练习 掌握1~2种统计软件中的多元统计分析操 作（SPSS或者SAS软件）
2018/12/27
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结束
§1.1.4
随机向量的数字特征
(i 1,2, p)
1、随机向量 X的均值
设 X ( X1, X 2 , , X p )有P个分量。若 E( X i ) i 存在，我们定义随机向量X的均值为:
E ( X 1 ) 1 E ( X ) 2 2 μ E ( X) E ( X P ) P
一元统计分析 研究一个随机变量统计规律的学科 多元统计分析 研究多个随机变量之间相互依赖关系以及 内在统计规律性的统计学科。 利用多元分析还可以对研究对象进行分类 和简化。
多元分析能解决哪些类型的实际问题
经济学 医学 教育学 体育科学 生态学 地质学 社会学 考古学 环境保护 军事科学 文学
考古学 对挖掘出来的人头盖骨的高、宽等特征来 判别是男或女，根据挖掘出来的动物牙 齿的有关测试指标，判别它属于哪一类 动物、是哪一个时代的。 环境保护 研究多种污染气体的浓度与污染源的排 放和气象因子（风向、风速、温度、湿 度）等之间的相互关系。
军事科学 研究某飞机洞库可燃性气体变化的规律以 及对气体浓度的预测。 文学 对《红楼梦》作者的版权鉴定
2018/12/27
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[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
1 μ 2
则上述二元正态分布的密度函数有如下矩阵形式：
2019/1/20
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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。
最新何晓群多元统计分析数据
何晓群多元统计分析数据第二章数据第三章数据例3-1X1 职工标准工资收入 X5 单位得到的其他收入X2 职工奖金收入 X6 其他收入X3 职工津贴收入 X7 性别X4 其他工资性收入 X8 就业身份X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 540.00 0.0 0.0 0.0 0.0 6.00 男国有1137.00 125.00 96.00 0.0 109.00 812.00 女集体1236.00 300.00 270.00 0.0 102.00 318.00 女国有1008.00 0.0 96.00 0.0 86.0 246.00 男集体1723.00 419.00 400.00 0.0 122.00 312.00 男国有1080.00 569.00 147.00 156.00 210.00 318.00 男集体1326.00 0.0 300.00 0.0 148.00 312.00 女国有1110.00 110.00 96.00 0.0 80.00 193.00 女集体1012.00 88.00 298.00 0.0 79.00 278.00 女国有1209.00 102.00 179.00 67.00 198.00 514.00 男集体1101.00 215.00 201.00 39.00 146.00 477.00 男集体例3-3English Norwegian Danish Dutch German French One En en een ein unTwo To to twee zwei deux Three Tre tre drie drei trois Four Fire fire vier vier quatre Five Fem fem vijf funf einqSix Seks seks zes sechs six seven Sju syv zeven siebcn sept Eight Ate otte acht acht huit Nine Ni ni negen neun neufTen Ti ti tien zehn dix Spanish Italian Polish Hungarian FinnishUno uno jeden egy yksiDos due dwa ketto kaksiTres tre trzy harom kolmecuatro quattro cztery negy neuaCinco cinque piec ot viisiSeix sei szesc hat kuusiSiete sette siedem het seitsemanOcho otto osiem nyolc kahdeksaunueve nove dziewiec kilenc yhdeksanDiez dieci dziesiec tiz kymmenen例3-4X1 食品支出（元/人）X5交通和通讯支出（元/人）X2 衣着支出（元/人）X6 娱乐、教育和文化服务支出（元/人）X3 家庭设备、用品及服务支出（元/人）X7居住支出（元/人）X4 医疗保健支出（元/人）X8 杂项商品和服务支出（元/人）X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8辽宁1772.14568.25 298.66 352.20 307.21 490.83 364.28 202.50浙江2752.25569.95 662.31 541.06 623.05 917.23 599.98 354.39河南1386.76460.99 312.97 280.78 246.24 407.26 547.19 188.52甘肃1552.77517.16 402.03 272.44 265.29 563.10 302.27 251.41青海1711.03458.57 334.91 307.24 297.72 495.34 274.48 306.45例3-5x1人均粮食支出（元/人）x5 人均衣着支出（元/人）x2 人均副食支出（元/人）x6 人均日用杂品支出（元/人）x3 人均烟、酒、饮料支出（元/人）x7 人均水电燃料支出（元/人）第四章数据例4-3xx5 人均交通和通信支出（元/人）1人均食品支出（元/人）xx6 人均文教娱乐用品及服务支出（元/人）2 人均衣着支出（元/人）xx7 人均医疗保健支出（元/人）3 人均住房支出（元/人）例4-4x1工业增加值率（％）x5 工业成本费用利润率（％）x2 总资产贡献率（％）x6 全员劳动生产率（万元/人·年）x3 资产负债率（％）x7 产品销售率（％）例4-5xx5 人均衣着支出（元/人）1人均粮食支出（元/人）xx6 人均日用杂品支出（元/人）2 人均副食支出（元/人）xx7 人均水电燃料支出（元/人）3 人均烟、酒、饮料支出（元/人）习题4.6X1：0岁组死亡概率X2：1岁组死亡概率X4：55岁组死亡概率X5：80岁组死亡概率第五章数据例5-3100固定资产原值实现值（%）100元固定资产原值实现利税（%）100元资金实现利税（%）100元工业总产值实现利税（%）100元销售收入实现利税（%）每吨标准煤实现工业产值（元）每千瓦时电力实现工业产值（元）全员劳动生产率（元/人.年）100元流动资金实现产值（元）北京（1）119.29 30.98 29.92 25.97 15.48 2178 3.41 21006 296.7天津（2）143.98 31.59 30.21 21.94 12.29 2852 4.29 20254 363.1 河北（3）94.8 17.2 17.95 18.14 9.37 1167 2.03 12607 322.2 山西（4）65.8 11.08 11.06 12.15 16.84 8.82 1.65 10166 284.7 内蒙（5）54.79 9.24 9.54 16.86 6.27 894 1.8 7564 225.4 辽宁（6）94.51 21.12 22.83 22.35 11.28 1416 2.36 13.386 311.7 吉林（7）80.49 13.36 13.76 16.6 7.14 1306 2.07 9400 274.1 黑龙江（8）75.86 15.82 16.67 20.86 10.37 1267 2.26 9830 267 上海（9）187.79 45.9 39.77 24.44 15.09 4346 4.11 31246 418.6 江苏（10）205.96 27.65 22.58 13.42 7.81 3202 4.69 23377 407.2 浙江（11）207.46 33.06 25.78 15.94 9.28 3811 4.19 22054 385.5 安徽（12）110.78 20.7 20.12 18.69 6.6 1468 2.23 12578 341.1 福建（13）122.76 22.52 19.93 18.34 8.35 2200 2.63 12164 301.2 江西（14）94.94 14.7 14.18 15.49 6.69 1669 2.24 10463 274.4 山东117.58 21.93 20.89 18.65 9.1 1820 2.8 17829 331.1（15）河南（16）85.98 17.3 17.18 20.12 7.67 1306 1.89 11247 276.5 湖北（17）103.96 19.5 18.48 18.77 9.16 1829 2.75 15745 308.9 湖南（18）104.03 21.47 21.28 20.63 8.72 1272 1.98 13161 309 广东（19）136.44 23.64 20.83 17.33 7.85 2959 3.71 16259 334 广西（20）100.72 22.04 20.9 21.88 9.67 1732 2.13 12441 296.4 四川（21）84.73 14.35 14.17 16.93 7.96 1310 2.34 11703 242.5 贵州（22）59.05 14.48 14.35 24.53 8.09 1068 1.32 9710 206.7 云南（23）73.72 21.91 22.7 29.72 9.38 1447 1.94 12517 295.8 陕西（24）78.02 13.13 12.57 16.83 9.19 1731 2.08 11369 220.3 甘肃（25）59.62 14.07 16.24 23.59 11.34 926 1.13 13084 246.8 青海（26）51.66 8.32 8.26 16.11 7.05 1055 1.31 9246 176.49 宁夏（27）52.95 8.25 8.82 15.57 6.58 834 1.12 10406 245.4 新疆（28）60.29 11.26 13.14 18.68 8.39 1041 2.9 10983 266 例5-4厂家编号及指标固定资产利税率资金利税率销售收入利税率资金利润率固定资产产值率流动资金周转天数万元产值能耗全员劳动生产率1 琉璃河16.68 26.75 31.84 18.4 53.25 55 28.83 1.752 邯郸19.7 27.56 32.94 19.2 59.82 55 32.92 2.873 大同15.2 23.4 32.98 16.24 46.78 65 41.69 1.534 哈尔滨7.29 8.97 21.3 4.76 34.39 62 39.28 1.635 华新29.45 56.49 40.74 43.68 75.32 69 26.68 2.146 湘乡32.93 42.78 47.98 33.87 66.46 50 32.87 2.67 柳州25.39 37.82 36.76 27.56 68.18 63 35.79 2.438 峨嵋15.05 19.49 27.21 14.21 6.13 76 35.76 1.759 耀县19.82 28.78 33.41 20.17 59.25 71 39.13 1.8310 永登21.13 35.2 39.16 26.52 52.47 62 35.08 1.7311 工源16.75 28.72 29.62 19.23 55.76 58 30.08 1.5212 抚顺15.83 28.03 26.4 17.43 61.19 61 32.75 1.613 大连16.53 29.73 32.49 20.63 50.41 69 37.57 1.3114 江南22.24 54.59 31.05 37 67.95 63 32.33 1.5715 江油12.92 20.82 25.12 12.54 51.07 66 39.18 1.83第六章数据例6-3x1 x2 x3 x4 x5 x6北京830.8 38103630 30671.14 127.4 5925388 64413910天津549.74 40496103 34679 15.38 2045295 18253200石家庄331.33 11981505 10008.48 8.07 493429 10444919太原222.63 5183200 15248.11 2.43 333473 6601300呼和浩特97.81 2407794 4155.1 2 205779 2554496沈阳440.6 10643612 14635.74 7.3 810889 14229575长春313.05 15115270 10891.98 6.94 459709 8313564哈尔滨454.52 7215089 9517.8 24.99 763600 11536951上海1041.39 1.03E+08 63861 35.22 8992850 60546000南京391.67 25093816 14804.68 7.62 1364788 11336202杭州263.67 32025226 16815.2 8.36 1503888 14664200合肥160.18 5348605 4640.84 3.39 358694 3592488福州205.43 12889573 8250.39 4.69 674522 8762245南昌195.46 4149169 4454.45 3.62 314094 4828029济南297.21 13185425 14354.4 6.6 761054 7583525郑州249.72 9270494 7846.91 8.77 658737 10484859武汉474.98 13344938 16610.34 13.58 804368 12855341长沙205.83 5339304 10630.5 6.31 598930 7048500广州493.32 40178324 28859.45 21.47 2747707 37273276南宁167.99 2083763 5893.09 4.95 362435 4514961海口76.05 2025643 3304.4 2.72 122541 2843664成都386.23 9700976 28798.2 8.06 895752 14944197贵阳165.27 3569419 5317.55 5.75 403855 3449487昆明205.34 5809573 12337.86 7.07 601101 7085278西安312.88 6386627 9392 12.21 648037 12105607兰州175.54 5215490 5580.8 3.7 205660 4683830西宁105.13 1148959 2037.15 1.24 84397 1749293银川79.2 1464867 2127.17 1.65 122605 1930771乌鲁木142.94 3110943 12754.02 3.94 409119 4203000齐大连297.48 15468641 21081.47 6.6 1105405 13101986 宁波168.81 26302862 13797.38 4.8 1394162 10596339 厦门83.74 13201500 3054.82 2.83 701456 3971559 青岛329.96 25588695 30552.6 6.72 1201398 9084693 深圳122.39 52451037 6792.66 10.84 2908370 21994500 重庆753.92 15889928 32450.2 12.83 1615618 18965569 x7 x8 x9 x10 x11 x12北京434.15 10989365 15 17.3 8.56 44.94 天津174.5 3254148 18 7.99 7.23 17.45 石家庄86.74 1067432 18 7.23 8.28 21.56 太原74.55 945212 16 5.06 7.88 20.58 呼和浩特28.9 407963 18 3.81 8.92 26.58 沈阳101.7 1521548 15 9.32 6.7 28.36 长春89.7 1244167 15 11.87 7.03 18.75 哈尔滨168.83 2102165 14 12.75 6.34 18.51 上海281.51 7686511 19 14.57 12.92 19.11 南京87.91 1950742 16 9.06 12.13 136.72 杭州75.72 1867776 17 8.93 6.5 23.19 合肥37.88 526577 17 14.11 15.72 28.74 福州71.3 1073262 18 9.65 7.9 31.6 南昌49.79 692717 17 7.37 7.67 23.98 济南78.38 1256160 19 7.77 10.62 19.54 郑州83.99 1137056 19 10.11 7.63 17.77 武汉136.08 1868350 17 6.87 4.16 8.34 长沙60.04 1019924 18 10.09 9.1 29.1 广州182.16 5247087 17 11.16 12.76 178.76 南宁50.79 668976 18 9.91 9.32 35.12 海口22.97 340392 20 5.09 7.07 15.79 成都124.03 1894496 17 8.95 10.17 25.59 贵阳54.53 664234 16 9.37 3.11 105.35 昆明73.34 1045469 15 15.33 4.49 23.33 西安113.73 1535896 15 7.32 4.48 8.82 兰州54.91 740661 15 10.33 6.3 11.22 西宁20.6 301364 17 11.47 4.92 14.2 银川29.12 393035 15 9.26 10.43 40.21 乌鲁木齐47.42 782873 19 22.89 6.49 20.53 大连82.13 1442215 14 13.79 6.24 40.21宁波59.88 1418635 17 9.88 6.81 17.65 厦门54.78 1042111 20 15.5 8.15 26.44 青岛104.55 1603305 15 14.78 11.41 35.78 深圳104.98 3259900 21 114.91 47.29 177.62 重庆203.79 2535070 21 4.94 4.24 10.8第七章数据第九章数据例9-3第十章数据例10-2分行号不良贷款贷款余额应收贷款项目数固定资产投资额10.90 67.30 6.80 551.902 1.10 111.30 19.80 1690.903 4.80 173.00 7.70 1773.704 3.20 80.80 7.20 1014.5057.80 199.70 16.50 1963.206 2.70 16.20 2.20 1 2.207 1.60 107.40 10.70 1720.20812.50 185.40 27.10 1843.809 1.00 96.10 1.70 1055.9010 2.60 72.80 9.10 1464.30110.30 64.20 2.10 1142.7012 4.00 132.20 11.20 2376.70130.80 58.60 6.00 1422.8014 3.50 174.60 12.70 26117.101510.20 263.50 15.60 34146.7016 3.00 79.30 8.90 1522.90170.20 14.80 0.60 242.10180.40 73.50 5.90 1125.3019 1.00 24.70 5.00 413.4020 6.80 139.40 7.20 2864.302111.60 368.20 16.80 32163.9022 1.60 95.70 3.80 1044.5023 1.20 109.60 10.30 1467.90247.20 196.20 15.80 1639.7025 3.20 102.20 12.00 1097.10第十二章数据例12-1第十三章数据例13-4第十四章数据。
人大考研-统计学院研究生导师简介-何晓群
爱考机构 中国高端考研第一品牌（保过 保录 限额）人大 1对1个性化辅导 集训保过小班 第 1 页 共 1 页 爱考机构-人大考研-统计学院研究生导师简介-何晓群何晓群，男，1954年6月生于西安。
1985至1987年在中国科学院应用数学研究所师从方开泰先生学习应用数理统计，获理学硕士学位。
九三学社中国人民大学支社主委。
现为中国人民大学统计学院教授，博士生导师，中国人民大学6Sigma 质量管理研究中心主任，日本国立山口大学、香港浸会大学、台湾辅仁大学访问教授。
摩托罗拉和美国六西格玛国际学院认证讲师，中国现场统计研究会常务理事，副秘书长，中国现场统计研究会多元统计分析分会理事长。
国家税务总局特邀监察员。
给多所大学MBA 及EMBA 主讲“工商管理基础”、“管理统计学”“顾客满意度培养和评估”“六西格玛管理”等课程。
多次在境外参加国际学术会议，主持多项国家和省部级及企业横向课题研究，发表数量经济和质量管理论文百余篇。
主要著作有《回归分析与经济数据建模》，《现代统计分析方法与应用》、《实用回归分析》，《多变量经济数据统计分析》，《多元统计分析》，《六西格玛管理培训丛书（6本）》，《六西格玛管理的理论与实践探索》，《应用多元统计分析》等。
多次接受中央电视台、北京电视台、凤凰卫视、光明日报、中国税务报、北京青年报、北京商报、中国航空报等媒体采访。
近年来致力于统计理论和方法在企业管理中的应用研究，自1996年以来多次在通用电气（GE ）和摩托罗拉（MOTOROLA ）主讲“统计方法与技术”、“企业质量管理”、“统计过程控制（SPC ）”、“6”等课程。
受多家公司邀请参与企业培训。
近年先后给中国远洋运输集团、正泰集团、德国莱因、大庆石油管理局、西安寰球印务、沈阳北泰集团、沈阳黎明发动机集团、内江峨柴、TCL 、海尔、中国烟草、中国工商银行、中国人民保险公司、中国人寿、中国电信、中国联通、中国移动、中国网通等近百家企业进行内训。
多元统计分析(何晓群 中国人民大学) 第三章
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§3.2 相似性度量
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§3.2 相似性度量
(2) 相关系数。这是大家最熟悉的统计量，它 是将数据标准化后的夹角余弦。
有时指标之间也可用距离来描述它们的接近程度。 实际上距离和相似系数之间可以互相转化，
• 与多元分析的其他方法相比，聚类分析的方法是 很粗糙的，理论上还不完善，但由于它能解决许 多实际问题，很受人们的重视，和回归分析、判 别分析一起被称为多元分析的三大方法。
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§3.1 聚类分析的思想
• 3.1.2 聚类的目的
（2）一种改进的距离就是在前面曾讨论过 的马氏距离，它对一切线性变换是不变 的，不受指标量纲的影响。它对指标的 相关性也作了考虑，我们仅用一个例子 来说明。
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§3.2 相似性度量
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倍特高新 0.72 2.76 65.39
三木集团 5.99 4.53 65.17
寰岛实业 0.42 0.20 24.03
中 关 村 9.32 4.48 67.76
中兴通讯 18.78 11.09 69.15
长城电脑 14.94 9.48 45.53
青鸟华光 9.788 8.70 36.67
清华同方
信息技术 永鼎光缆
第二章数据
例 2-1
净资产 总资产
流动资
收益率 报酬率 资产负 总资产周 产周转 已获利 销售增 资本积
行业 公司简称 %
% 债率% 转率
率 息倍数 长率% 累率%
深能源Ａ 16.85 12.35 42.32 0.37 1.78 7.18 45.73 54.54
深南电Ａ
22 15.30 46.51 0.76 1.77 15.67 48.11 19.41
富龙热力 8.97 7.98 30.56 0.17 0.58 10.43 17.80 9.44
穗恒运Ａ 10.25 8.99 40.44 0.46 2.46 5.06 11.06 1.09
电力、煤 粤电力Ａ
气及水的 韶能股份
生产和供
应业 惠天热电
20.81 8.86
10.98
20.00 7.52 7.94
0.0
109.00 812.00
女
1236.00 300.00 270.00
0.0
102.00 318.00
女
1008.00 0.0
96.00
0.0
86.0 246.00
男
1723.00 419.00 400.00
35.87 27.59 49.30
0.43 1.25 34.89 24.77 12.67 0.24 0.84 20.59 -3.50 54.02 0.36 0.69 12.43 16.88 3.52
原水股份 8.85 8.88 36.20 0.13 0.41 8.53 -11.49 2.44
大连热电 9.03 7.41 46.89 0.28 0.79 6.86 16.23 -1.52
例 2-2
drug 1 1 1 1
time
mesure
drug
1
3.4
2
2
3.3
2
3
3.3
2
1
3.4
2
time
mesure
1
3.3
2
3.3
3
3.3
1
3.2
1
2
3.4
2
2
3.3
1
3
3.3
2
3
3.4
1
1
3.3
2
1
3.2
1
2
3.4
2
2
3.2
1
3
3.4
2
3
3.2
1
1
3.4
2
1
3.2
1
2
3.4
2
2
3.2
1
3
龙电股份 12.07 8.70 16.81 0.28 0.68 29.75 4.11 63.06
华银电力 6.85 6.12 41.93 0.24 0.65 4.38 11.20 3.80
长春经开 9.85 10.50 31.23 0.34 0.40 17.13 18.05 7.18
兴业房产 1.07 1.52 66.91 0.21 0.24 1.53 -31.93 1.08
业
宏图高科
15.91 9.4
14.57
9.08 34.19 8.67 32.75 7.96 65.86
海星科技 4.06 3.35 36.49
方正科技 27.48 16.69 57.13
复华实业 5.58 4.10 44.24
0.10 0.72 2.65 -35.83 3.16 0.09 0.15 1.59 19.18 0.43 0.16 0.21 1.33 -19.91 23.74 0.30 0.42 1.24 8.40 0.70 0.74 0.88 4.14 75.36 0.87 0.02 0.03 -8.18 -71.33 0.42 0.32 0.37 16.42 -29.42 4.09 0.93 1.08 4.79 80.80 23.27 1.14 1.85 9.51 34.47 35.93 0.28 0.39 13.11 28.36 7.87 0.85 1.19 15.61 98.92 95.66 0.79 1.25 13.49 41.75 6.33 0.76 0.94 3.95 54.45 15.71 0.48 0.60 4.64 -16.28 1.69 2.51 2.87 7.40 63.27 32.02 0.28 0.41 3.77 12.92 2.30
金丰投资 19.44 7.01 73.34 0.26 0.30 7.02 71.22 12.73
新 黄 浦 7.61 5.92 39.64 房地行业
浦东金桥 4.24 3.99 37.30
0.16 0.17 4.20 14.77 7.91 0.20 0.25 3.98 -9.24 4.69
外 高 桥 1.673 1.92 49.05 0.03 0.05 1.06 -21.74 0.24
人均消费 2141 2040 1551 2059 1551 1947 2745
人口增长 8.23 9.01 14.26 12.1 15.9 13.08 12.81
文盲半文盲 15,83 13.32 28.98 25.48 57.97 25.56 11.44
甘肃
3456
32.8
青海
4367
40.9
1612 2047
10..04 14.48
28.65 42.92
第三章数据
例 3-1
X1 职工标准工资收入
X5 单位得到的其他收入
X2 职工奖金收入
X6 其他收入
X3 职工津贴收入
X7 性别
X4 其他工资性收入
X8 就业身份
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
540.00
0.0
0.0
0.0
0.0
6.00
男
1137.00 125.00 96.00
3.4
2
3
3.2
1
1
3.3
2
1
3.2
1
2
3.4
2
2
3.3
1
3
3.3
2
3
3.3
1
1
3.3
2
1
3.3
1
2
3.3
2
2
3.2
1
3
3.3
2
3
3.1
习题 4.1 地区
内蒙古 广西 贵州 云南 西藏 宁夏 新疆
人均 GDP 5068 4076 2342 4355 3716 4270 6229
三产比重 31.1 34.2 29.8 31.1 43.5 37.3 35.4
中华企业 8.78 6.28 57ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ42 0.17 0.19 3.58 75.29 2.93
渝开发Ａ 0.2 2.24 63.40 0.09 0.15 1.07 -12.56 0.29
辽 房 天 8.12 3.98 69.10
粤宏远Ａ 0.42 1.16 37.42
ST 中福
5.17 6.62 65.48