多元统计分析思考题

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1、《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？概念：回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。解决的问题:自变量对因变量的影响程度、方向、形式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

2、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

3、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

4、什么？根据分类对象个体的某些特征或指标来判断其属于已知的某个类中的哪一类。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。第一章聚类分析1、聚类分析的目的是什么？与判别分析有何异同？这种方法有哪些局限或欠缺？目的：把分类对象按照一定的规则分成若干类，这些类不是事先给定的，而

5、是根据数据的特征确定的。异同：判别分析事先知道“训练样本”，而聚类分析不给定分几类。局限：聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似程度就可以产生不同的聚类结果。2、有哪些常用的聚类统计量？Q型聚类统计量（根据样品的距离），R型聚类统计量（根据变量即相似系数）3、系统（谱系）聚类法的基本思想是怎样的？它包含哪些具体方法？思想：先将待聚类的n个样品（或变量）各自看成一类，共有n类；然后按照事先选定的方法计算每两类之间的聚类统计量，即某种距离（或者相似系数），将关系最密切的两类并为一类，其余不变，即得

6、n-1类；在按前面的计算方法计算新类与其他类之间的距离（或相似系数），再将关系最密切的两类并为一类，其余不变，的n-2类；如此继续下去，每次重复都减少一类，直到最后所有样品（或变量）归为一类为止。方法：最短距离法，最大距离法，中间距离法，重心法，类平均法，离差平方和法。步骤：1、n个样品（或变量）个自成一类，一共有n类，计算两两之间的距离，显然D（Gp,Gq）=dpq,构成一个对称阵D（0）=（dij）n*n,其对角线上的元素全为零。2、选择D（0）对角线元素以外的上（或者下）三角部分的最小元素，设其为D（Gp,Gq），与其下标

7、相对应，将类Gp和Gq合并成一个新类，记作Gr，计算新类Gr与其他类Gk（k非p、q）之间的距离。3、在D（0）中划去与Gp和Gq所对应的两行和两列，并加入Gr与其他各类之间的距离所组成的一行和一列，得到新的n-1阶对称距离矩阵D（1）4、由D（1）出发，重复步骤二、步骤三得到对称矩阵D（2），；再由D（2）出发，重复步骤二、步骤三得到对称矩阵D（3），…..，以此类推，直到n个样品（或者变量）聚为一个大类位置。4、聚类分析对变量与样本规模有何要求?有哪些因素影响分类效果？要想减少不利因素的影响，可以采取哪些改进方法？5、实际应

8、用问题，如何确定分类数目？6、快速聚类法（K—均值法）的基本思想或步骤是怎样的？思想：在待聚类的样品比较时，先给出一个大致的初始分类，然后用某种原则进行修改，直到分类结果比较合理为止。步骤：7、有序样品的最优分别法的基本思想或步骤是怎样的？最优二分割或三分割8、