多元统计分析简介

1. 聚类分析
1. 聚类分析
Cluster History表示聚类的具体过程，NCL表示当前系统 存在类的总个数，Clusters Joined表示当前加入的编号，例如 NCL等于20时，是类1，2聚为一类，FREQ表示新类的元素个 数。SPRSQ表示类与类间规格化最短距离，RSQ表示R2统计量， ERSQ表示半偏R2统计量，CCC统计量值。PSF为伪F统计量， PST2为伪t2统计量。Tie表示“节”，是指当前类间最小距离不 止一个的时候，此时可以任意选择一对最短距离进行聚类，在 计算其他类与新类的距离。从CCC统计量的结果可以看出，最 大值对应的类数为4。从四类合并为三类时，伪t2统计量显著的 增加，伪F统计量下降显著，综合各方面的结果，因此分4类最 为合适。
1. 聚类分析
3) 研究样品之间的关系。通常有两种方法： 相似系数。性质相近的相似系数的绝对值越接近 于1，彼此不相关的相似系数的绝对值越接近于0。 常用相似系数有：夹角余弦；相关系数；指数相 似系数；非参数方法灯 计算距离。将样品看作P维空间的一点，通过计算 不同样品的距离，距离越接近的点归为一类，距离 远的点归为不同类。 常用距离有：明科夫斯基距离；欧氏距离；绝对值 距离；切比雪夫距离；兰氏距离；马氏距离。 4)计算距离矩阵或相似性系数矩阵D。
3 主成分分析
假定你是一个公司的财务经理，掌握了公司的 所有数据，比如固定资产、流动资金、每一笔借贷 的数额和期限、各种税费、工资支出、原料消耗、 产值、利润、折旧、职工人数、职工的分工和教育 程度等等。 如果让你向上面介绍公司状况，你能够把这些 指标和数字都原封不动地摆出去吗？ 当然不能。 你必须要把各个方面作出高度概括，用一两个 指标简单明了地把情况说清楚。
1. 聚类分析
聚类分析前的预处理步骤： 1)确定聚类类型：对样品聚类称Q型聚类； 对变量聚类称R型聚类。 2)数据预处理 原因：实际应用所使用的样本资料中，由于不同 的变量具有不同的计量单位（或量纲），并且具 有不同的数量级，为了使具有不同计量单位和数 量级的数据能够放在一起进行比较分析，通常都 要对数据进行变换处理。 常用方法有：中心化变换；规格化变换（极 差正规化）；标准化变换；对数变换等
多元统计分析简介
1.聚类分析 2.判别分析 3.主成分分析 4.典型相关分析
1. 聚类分析
聚类分析又称群分析，它是研究分类问题的一 种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似 元素的集合。那么要将相似元素聚为一类，通常选 取元素的许多共同指标，然后通过分析元素的指标 值来分辨元素间的差距，从而达到分类的目的。 聚类分析可以分为：Q型（样品分类）分类、 R型（指标分类）分类。这里介绍的是Q型（样 品分类）分类。
1. 聚类分析
聚类分析的一般步骤(Q-型分类) 1) 每个样本独自成类，Gi { X i } i 1,2,..n
2) 由距离矩阵或相似性系数矩阵D，找到当前
最小的Dij, 并将类Gi、Gj合为一类得到一个新类
Gr={Gi、Gj}
3) 从新计算类间的距离，得到新的矩阵D。
4) 重复第2步直到全部合为一类。
1. 聚类分析
ccc表示要计算半偏R2，R2和ccc立方聚类标准 统计量，这三个统计量和下面的伪F和伪t2统计量， 主要用于检验聚类的效果。当把数据从G+1类合并 为G类时，半偏R2统计量说明了本次合并信息的损 失程度，统计量大表明损失程度大。 R2统计量反映 类内离差平方和的大小，统计量大表明类内离差平 方和小。 ccc统计量的值大说明聚类的效果好。 Pseudo说明要计算伪F和伪t2统计量。一般认为， 伪F统计量出现峰值时的所对应的分类是较佳的分类 选择。当把数据从G+1类合并为G类时，伪t2统计量 的值大，说明不应该合并这两类。
2.计算类内协方差矩阵S及其逆矩阵S-1 ；
3.计算Bayes判别函数中，各个变量的系数及常数项并 写出判别函数； 4.计算类内协方差矩阵W及总各协方差矩阵T作多个变 量的全体判别效果的检验； 5.各个变量的判别能力的检验； 6.判判别法
在判别问题中，当判别变量个数较多时，如果 不加选择地一概采用来建立判别函数，不仅计算量 大，还由于变量之间的相关性，可能使求解逆矩阵 的计算精度下降，建立的判别函数不稳定。因此适 当地筛选变量的问题就成为一个很重要的事情。凡 具有筛选变量能力的判别分析方法就统称为逐步判 别法。
3 主成分分析
100个学生的数学、物理、化学、语文、历史、英语 的成绩如下表（部分）。
3 主成分分析
目前的问题是，能不能把这个数据的6个变量 用一两个综合变量来表示呢？ 这一两个综合变量包含有多少原来的信息呢？ 能不能利用找到的综合变量来对学生排序呢？ 这一类数据所涉及的问题可以推广到对企业，对学 校进行分析、排序、判别和分类等问题。
2 判别分析
逐步判别法的步骤：
1.计算各总体中各变量的均值和总均值以及似然统 计量，规定引入变量和剔除变量的临界值F进、F出。 2.逐步计算，计算全部变量的判别能力，在已入选 变量中考虑剔除可能存在的最不显著变量。在未选 入变量中选出最大判别能力的变量，对变量作F检验 通过检验则接受，否则剔除变量。直到能剔除又不 能增加新变量，逐步计算结束。 3.建立判别式，使用第2步中选入的变量，用Bayes 判别法建立判别式。 4.对待判样本进行判别分类。
1. 聚类分析
进行聚类分析时，由于对类与类之间的距离的 定义和理解不同，并类的过程中又会产生不同的聚
类方法。常用的系统聚类方法有8种：
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。
2 判别分析
判别分析方法最初应用于考古学, 例如要根据挖 掘出来的人头盖骨的各种指标来判别其性别年龄等. 近年来, 在生物学分类, 医疗诊断, 地质找矿, 石油钻 探, 天气预报等许多领域, 判别分析方法已经成为一种 有效的统计推断方法。 判别分析是一种在一些已知研究对象用某种方法 已经分成若干类的情况下，确定新的样品的观测数据 属于哪一类的统计分析方法。
判别规则
P (Gh | x0 ) max P (Gi | x0 )
1 i k
则 x0判给 Gh。
2 判别分析
Bayes判别法的一般步骤 ： 1.计算各类中变量的均值 x j 及均值向量 x h ( h 1,2,..k ) , 各变量的总均值 x j ( j 1,2.. p)及均值向量 x；
1. 聚类分析
动态聚类图
1. 聚类分析
综合以上分析，可以得到结果，将工厂分为4类，
分别为
第1类：f1,f2,f3,f4,f5,f6；
第2类：f7,f8,f9,f10
第3类：f11,f12,f13,f14,f15；
第4类：f16,f17,f18,f19,f20,f21。
3 主成分分析
选择越少的主成分，降维就越好。什么是 标准呢？那就是这些被选的主成分所代表的主 轴的长度之和占了主轴长度总和的大部分。有 些文献建议，所选的主轴总长度占所有主轴长 度之和的大约 80%即可，其实，这只是一个大 体的说法；具体选几个，要看实际情况而定。
3 主成分分析
主成分分析是一种通过降维技术把多个 变量化为少数几个主成分(即综合变量)的统 计分析方法。 一般来说，我们希望这些主成分能够反 映原始变量的绝大部分信息(它们通常表示为 原始变量的某种线性组合)，并具有最大的方 差。
工厂
指标1 指标2
12
-2 2
13
-3 2
14
-3 0
15
-5 2
16
1 1
17
0 -1
18
0 -2
19
-1 -1
20
-1 -3
21
-3 -5
1. 聚类分析
data ex;input x1 x2 factory$@@; cards; /*数据省略*/ ; proc cluster data=ex method=ward ccc pseudo outtree=tree; id factory; run; proc tree data=tree horizontal; id factory; run;
2 判别分析
逐步判别法其基本思路类似于逐步回归分析，按 照变量是否重要逐步引入变量，每引入一个“最重要” 的变量进入判别式，同时要考虑较早引入的变量是否 由于其后的新变量的引入使之丧失了重要性变得不再 显著了（例如其作用被后引入地某几个变量的组合所 代替），应及时从判别式中把它剔除，直到判别式中 没有不重要的变量需要剔除，剩下来的变量也没有重 要的变量可引入判别式时，逐步筛选结束。也就是说 每步引入或剔除变量，都作相应的统计检验，使最后 的判别函数仅保留“重要”的变量。
3 主成分分析
每个人都会遇到有很多变量的数据。 比如全国或各个地区的带有许多经济和社会变 量的数据；各个学校的研究、教学等各种变量的数 据等等。 这些数据的共同特点是变量很多，在如此多的 变量之中，有很多是相关的。人们希望能够找出它 们的少数“代表”来对它们进行描述。 在引进主成分分析之前，先看下面的例子。
典型相关分析基本思想
通常情况下，为了研究两组变量
( x1 , x2 ,, x p ) ( y1 , y2 ,, yq )
的相关关系，可以用最原始的方法，分别计算两组变量之间 的全部相关系数，一共有 pq 个简单相关系数，这样又烦琐 又不能抓住问题的本质。如果分别找出两组变量的各自的某 个线性组合，讨论线性组合之间的相关关系，则更简捷。
4 典型相关分析
首先分别在每组变量中找出第一对线性组合， 使其具有最大相关性，
u1 a11 x1 a21 x2 a p1 x p v1 b11 y1 b21 y2 bq1 yq
然后再在每组变量中再找出第二对线性组合，使其分 别与本组内的第一线性组合不相关，第二对本身具有 次大的相关性，即u2和v2与u1和v1相互独立，但u2和v2 相关， u a x a x a x