多元统计分析选择题.doc
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。
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。
多元统计分析题
多元统计分析题多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各⼆⼗道）A卷1)判别分析常⽤的判别⽅法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步判别法。
2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。
3)主成分分析中可以利⽤协⽅差矩阵和相关矩阵求解主成分。
4)因⼦分析中对于因⼦载荷的求解最常⽤的⽅法是主成分法、主轴因⼦法、极⼤似然法5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析6)分组数据的Logistic回归存在异⽅差性，需要采⽤加权最⼩⼆乘估计7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为=8)最短距离法适⽤于条形的类，最长距离法适⽤于椭圆形的类。
9)主成分分析是利⽤降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化为⼏个综合指标的多元统计⽅法。
10)在进⾏主成分分析时，我们认为所取的m（m分的累积贡献率达到85%以上⽐较合适。
11)聚类分析的⽬的在于使类内对象的同质性最⼤化和类间对象的异质性最⼤化12)是随机变量，并且有，那么服从（卡⽅）分布。
13)在对数线性模型中，要先将概率取对数，再分解处理，公式：14)将每个原始变量分解为两部分因素，⼀部分是由所有变量共同具有的少数⼏个公共因⼦组成的，另⼀部分是每个变量独⾃具有的因素，即特殊因⼦15)判别分析的最基本要求是分组类型在两组之上，每组案例的规模必须⾄少⼀个以上，解释变量必须是可测量的16)当被解释变量是属性变量⽽解释变量是度量变量时判别分析是合适的统计分析⽅法17)多元正态分布是⼀元正态分布的推⼴18)多元分析的主要理论都是建⽴在多元正态总体基础上的，多元正态分布是多元分析的基础19)因⼦分析中，把变量表⽰成各因⼦的线性组合，⽽主成分分析中，把主成分表⽰成各变量的线性组合。
20)统计距离包括欧⽒距离和马⽒距离两类1)因⼦负荷量是指因⼦结构中原始变量与因⼦分析时抽取出的公共因⼦的相关程度。
（√）（p147）2)主成分分析是将原来较少的指标扩充为多个新的综合指标的多元统计⽅法。
研究生多元统计分析试题(B卷答案)
内蒙古农业大学2009—2010学年第一学期一、判断题（每小题2分，共10分） 1.多元正态分布的任何边缘分布不为正态分布； （ 错 ） 2.正态总体),(∑μp N 的样本均值X 不是μ的无偏，有效，一致估计； （错 ） 3.Wilks 统计量可以化成2T 统计量进而化成F 统计量； （ 对 ） 4.距离判别法对总体的分布无特定的要求； （ 对 ）5.. （错 ）二、填空题（每小题3分，共15分）1. 设S 和X 分别是正态总体),(∑μp N 的样本均值和离差阵，则S 和X 的关系为相互独立；2. 若1A ～),(1∑n W p ,p n ≥1，2A ～),(2∑n W p ，∑>0,且1A 和2A 相互独立， 则211A A A +～ 12(,,)p n n ∧；3.若X ～),0(∑p N ，S ～),(∑n W p 且X 与S 相互独立，则X S X pp n 1'1-+-～ (,1)F p n p -+ ；4.设资料阵X=()pn ijx ⨯，则样品()i X 与()j X 的绝对距离)1(ij d =∑=-=pk jk ikij x xd 1||；5．设S 是正态总体),(∑μp N 的离差阵，则∑的一致估计为11()1s s n n - . 三、选择题（每小题3分，共15分）1.设S 是正态总体),(∑μp N 的离差阵，样本容量为n ，则S 为正定矩阵的充要条件．．．．是（ D ） A . n ≤p B. n ≥p C. n <p D. n >p2. 下列不．是．系统聚类法是（ D ） A.类平均法 B.可变法 C.重心法 D.因子分析法3. 以下关于聚类分析的说法不正确．．．的是(A ) A.聚类分析与群分析是不同的统计分析方法 B.系统聚类法是一种常用的聚类分析法 C.聚类分析属于多元统计分析方法 D.模糊聚类法是一种常用的聚类分析法 4. 判别分析是种常用的商情分析工具，下列关于判别分析的说法正确的是( A ) A.判别分析是判别样本所属类型的统计方法 B.判别函数只有线性判别一种类型C.无论判别标准是否相同，所得到的结论是相同的D.判别分析是属于一元统计方法5．“用一条直线代表散点图上的分布趋势，使各点与该纵向距离的平方和最小”是( C )方法B. 聚类分析C.回归分析D. 相关分析四、计算题（每小题10分，共 30分）1.设抽取五个样品，每个样品只测一个指标，它们是1，2，3.5，7，9，试用最短距离法对五个样品进行分类.(请用绝对距离)(0)D =12345123450102.5 1.5065 3.5087 5.520x x x x x x x x x x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,(1)D =1234512345,,01.505 3.507 5.52x x x x x x x x x x ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(2)D =1234512345,,,,03.505.520x x x x x x x x x x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭ (3)D =1234512345,,,,,0, 3.50x x x x x x x x x x ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭2．设三元总体X 的协方差阵为100030006⎛⎫ ⎪∑= ⎪ ⎪⎝⎭，从∑出发，求总体主成分123,,F F F ，并求前两个主成分的累积贡献率。
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。
多元统计分析重点.doc
多元统计分析重点宿舍版第一讲：多元统计方法及应用；多元统计方法分类（按变量、模型、因变量等） 多元统计分析应用选择题：①数据或结构性简化运用的方法有：多元回归分析，聚类分析，主成分分析，因子分析 ②分类和组合运用的方法有：判别分析，聚类分析，主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有：多元回归，主成分分析，因子分析， ④预测与决策运用的方法有：多元回归，判别分析，聚类分析 ⑤横贯数据：{因果模型(因变量数)：多元回归，判别分析相依模型(变量测度)：因子分析，聚类分析多元统计分析方法选择题：①多元统计方法的分类：1）按测量数据的来源分为：横贯数据（同一时间不同案例的观测数据），纵观数据（同样案例在不同时间的多次观测数据） 2）按变量的测度等级（数据类型）分为：类别（非测量型）变量，数值型（测量型）变量3）按分析模型的属性分为：因果模型，相依模型 4）按模型中因变量的数量分为：单因变量模型，多因变量模型，多层因果模型第二讲：计算均值、协差阵、相关阵；相互独立性第三讲：主成分定义、应用及基本思想，主成分性质，主成分分析步骤主成分定义：何谓主成分分析 就是将原来的多个指标（变量）线性组合成几个新的相互无关的综合指标（主成分），并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。
主成分分析的应用 ：（1）数据的压缩、结构的简化；（2）样品的综合评价，排序主成分分析概述——思想：①（1）把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换，转换为一组不相关的变量Y1，Y2，…YP 。
（2）在这种变换中，保持变量的总方差（X1，X2，…Xp 的方差之和）不变，同时，使Y1具有最大方差，称为第一主成分；Y2具有次大方差，称为第二主成分。
依次类推，原来有P 个变量，就可以转换出P 个主成分（3）在实际应用中，为了简化问题，通常找能够反映原来P 个变量的绝大部分方差的q （q<p ）个主成分。
主成分性质：1）性质1：主成分的协方差矩阵是对角阵：（2）性质2：主成分的总方差等于原始变量的总方差（3）性质3：主成分Yk 与原始变量Xi 的相关系数为：ρ（YK,Xi ）=√λ√σiitki,并称之为因子负荷量（或因子载荷量）。
多元统计分析选择题
多元统计分析选择题第一篇：多元统计分析选择题选择题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）BB.cov（X,Y）C.Acov（X,Y）D.Acov（X,Y）B 3 如果正态随机向量X=(1，2，……)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.>0B.<0C.=0D.=1 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.0B.1C.一定数值D.最小 9 一个p维变量的函数f(∙)能作为中某个随机向量的分布函数，当且仅当（B）A.f x <0B.f x >0C.>0D.<0 10 马氏距离不需要符合下面哪一条基本公理（A）A.d x,y ≤0B.d x,y =d(y,x)C.d x,y ≤d x,z +d(z,y)D.d x,y =0，当且仅当x=y。
第二篇：多元统计分析思考题《多元统计分析思考题》第一章回归分析1、回归分析是怎样的一种统计方法，用来解决什么问题？2、线性回归模型中线性关系指的是什么变量之间的关系？自变量与因变量之间一定是线性关系形式才能做线性回归吗？为什么？3、实际应用中，如何设定回归方程的形式？4、多元线性回归理论模型中，每个系数（偏回归系数）的含义是什么？5、经验回归模型中，参数是如何确定的？有哪些评判参数估计的统计标准？最小二乘估计两有哪些统计性质？要想获得理想的参数估计值，需要注意一些什么问题？6、理论回归模型中的随机误差项的实际意义是什么？为什么要在回归模型中加入随机误差项？建立回归模型时，对随机误差项作了哪些假定？这些假定的实际意义是什么？7、建立自变量与因变量的回归模型，是否意味着他们之间存在因果关系？为什么？8、回归分析中，为什么要作假设检验？检验依据的统计原理是什么？检验的过程是怎样的？9、回归诊断可以大致确定哪些问题？回归分析有哪些基本假定？如果实际应用中不满足这些假定，将可能引起怎样的后果？如何检验实际应用问题是否满足这些假定？对于各种不满足假定的情形，分别采用哪些改进方法？10、回归分析中的R2有何意义？它能用来衡量模型优劣吗？11、如何确定回归分析中变量之间的交互作用？存在交互作用时，偏回归系数的意义与不存在交互作用的情形下是否相同？为什么？12、有哪些确定最优回归模型的准则？如何选择回归变量？13、在怎样的情况下需要建立标准化的回归模型？标准化回归模型与非标准化模型有何关系？形式有否不同？14、利用回归方法解决实际问题的大致步骤是怎样的？15、你能够利用哪些软件实现进行回归分析？能否解释全部的软件输出结果？第二章判别分析1、判别分析的目的是什么？2、有哪些常用的判别分析方法？这些方法的基本原理或步骤是怎样的？它们各有什么特点或优劣之处？3、判别分析与回归分析有何异同之处？4、判别分析对变量与样本规模有何要求？5、如何度量判别效果？有哪些影响判别效果的因素？6、逐步判别是如何选择判别变量的？基本思想或步骤是什么？7、判别分析有哪些现实应用？举例说明。
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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.A T cov（X,Y）B
B. A T cov（X,Y）B T
C.Acov（X,Y）B T
D.Acov（X,Y）B 3如果正态随机向量X=(X1，X2，……X p)T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γij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. γij>0
B. γij<0
C. γij=0
D. γij=1
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f(∙)能作为R p中某个随机向量的分布函数，当且仅当（B）A.f(x)<0 B.f(x)>0 C.∫f(x)dx>0 D.∫f(x)dx<0
10马氏距离不需要符合下面哪一条基本公理（A）
A.d(x,y)≤0
B.d(x,y)=d(y,x)
C.d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y)
D.d(x,y)= 0，当且仅当x=y。