精华内容
下载资源
问答
  • 应用多元统计分析
  • 多元统计分析的教材,很清晰 应用多元统计分析 高惠璇
  • 应用多元统计分析.zip

    2019-06-09 21:07:19
    多元系统分析中定理原理的仿真,matlab代码,供理工科学生学习借鉴使用。配套的书籍为《应用多元统计分析》。代码供参考,还有程序说明以及附带资料。
  • 应用多元统计分析-1-5章 应用多元统计分析-1-5章 应用多元统计分析-1-5章
  • 应用多元统计分析 朱建平 课后答案2.1.X (X 1 ,X 2 , X p )p X (X 1,X ...

    应用多元统计分析 朱建平 课后答案

    2.1.

    X (X 1 ,X 2 , X p )

    p X (X 1,X 2 , X p )

    p

    2.2 (X 1 X 2 )

    2

    (X 1 X 2 ) 1 2 1 12

    2

    22 11 22

    2 1 2

    展开全文
  • 高惠璇版的课后答案。想要的来。(应用多元统计分析课后习题答案详解第二章到第八章)
  • 应用多元统计分析课后答案第五章聚类分析5.1判别分析和聚类分析有何区别?答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有n个样本,对每个样本测得p项指标(变量)的数据,已知每个样本属于k个...

    应用多元统计分析课后答案

    第五章聚类分析

    5.1

    判别分析和聚类分析有何区别?

    答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有

    n

    个样本,对每

    个样本测得

    p

    项指标(变量)的数据,已知每个样本属于

    k

    个类别(或总体)中的某一类,

    通过找出一个最优的划分,

    使得不同类别的样本尽可能地区别开,

    并判别该样本属于哪个总

    体。聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。在聚类之前,我们并不知

    道总体,而是通过一次次的聚类,使相近的样品(或变量)聚合形成总体。通俗来讲,判别

    分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类,

    而聚类分析是在不知道类的情况下进

    行分类。

    5.2

    试述系统聚类的基本思想。

    答:系统聚类的基本思想是:距离相近的样品(或变量)先聚成类,距离相远的后聚成类,

    过程一直进行下去,每个样品(或变量)总能聚到合适的类中。

    5.3

    对样品和变量进行聚类分析时,所构造的统计量分别是什么?简要说明为什么这样构

    造?

    答:

    对样品进行聚类分析时,

    用距离来测定样品之间的相似程度。

    因为我们把

    n

    个样本看作

    p

    维空间的

    n

    个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为

    展开全文
  • 应用多元统计分析课后答案朱建平版 1第二章2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况, 的联12(,)pX合分布密度函数是一个 p 维的函数,而边际...

    应用多元统计分析课后答案朱建平版

    1第二章2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况, 的联12(,)pX合分布密度函数是一个 p 维的函数,而边际分布讨论是 的子向量的概率12(,)p分布,其概率密度函数的维数小于 p。2.2 设二维随机向量 服从二元正态分布,写出其联合分布。12()X解:设 的均值向量为 ,协方差矩阵为 ,则其联合1212μ21分布密度函数为。1/2 12 21 1() exp()()f x μxμ2.3 已知随机向量 的联合密度函数为12()X121212[()()](,)dcxabxcaxcfxd其中 , 。求1ab2(1)随机变量 和 的边缘密度函数、均值和方差;X(2)随机变量 和 的协方差和相关系数;12(3)判断 和 是否相互独立。(1)解:随机变量 和 的边缘密度函数、均值和方差;1X221 12122[()()()]()dxcxabxcaxcf dd1221222)([()()]dc xbabac12 12 20()[()()]dcdcxtxtd1212 20()[()()]cdcabattbdba所以由于 服从均匀分布,则均值为 ,方差为 。1X2ba21同理,由于 服从均匀分布 ,则均值为 ,2 2 ,()0 xxcdfd其 它 2dc方差为 。21dc(2)解:随机变量 和 的协方差和相关系数;1X212cov(,)x 121212 12[()()()]dbca dcxabxcaxcx dd()36db12cov,x(3)解:判断 和 是否相互独立。1X2和 由于 ,所以不独立。1212(,)()xff2.4 设 服从正态分布,已知其协方差矩阵为对角阵,证明其分量是相互(,p3独立的随机变量。解: 因为 的密度函数为12(,)pX 1/ 11(,.)ex()()2pfxΣμΣx又由于212p221pΣ21221pΣ则 1(,.)pfx 211/22 21 2exp() ()1p p        ΣμΣxμ  2221 3112 ()()()1exp.p pxx     211()e().pii pii f 则其分量是相互独立。42.5 由于多元正态分布的数学期望向量和均方差矩阵的极大似然分别为 1ˆniiμX1ˆ()niii nΣX3560.2ˆ7.1μ2058.390.837250.-73680.39615ˆ7.119.-6-5-9   Σ注:利用 , S 其中 1pnX1()nnXI 01nI在 SPSS 中求样本均值向量的操作步骤如下:1. 选择菜单项 Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives,打开 Descriptives 对话框。将待估计的四个变量移入右边的 Variables 列表框中,如图 2.1。图 2.1 Descriptives 对话框2. 单击 Options 按钮,打开 Options 子对话框。在对话框中选择 Mean 复选框,即计算样本均值向量,如图 2.2 所示。单击 Continue 按钮返回主对话框。5图 2.2 Options 子对话框3. 单击 OK 按钮,执行操作。则在结果输出窗口中给出样本均值向量,如表 2.1,即样本均值向量为(35.3333,12.3333,17.1667,1.5250E2) 。表 2.1 样本均值向量在 SPSS 中计算样本协差阵的步骤如下:1. 选择菜单项 Analyze→Correlate→Bivariate,打开Bivariate Correlations 对话框。将三个变量移入右边的 Variables 列表框中,如图2.3。图 2.3 Bivariate Correlations 对话框2. 单击 Options 按钮,打开 Options 子对话框。选择Cross-product deviations and covariances 复选框,即计算样本离差阵和样本协差阵,如图 2.4。单击 Continue 按钮,返回主对话框。6图 2.4 Options 子对话框3. 单击 OK 按钮,执行操作。则在结果输出窗口中给出相关分析表,见表 2.2。表中 Covariance 给出样本协差阵。 (另外,Pearson Correlation 为皮尔逊相关系数矩阵,Sum of Squares and Cross-products 为样本离差阵。 )2.6 渐近无偏性、有效性和一致性;2.7 设总体服从正态分布, ,有样本 。由于 是相互独立的正态~(,)pNXμΣ12,.nXX分布随机向量之和,所以 也服从正态分布。又 111()nnni iii iEEμ22111()nnni ii i iDDΣXX所以 。~(,)pNμΣ72.8 方法 1: 1ˆ()niiiΣX1nii1ˆ()()niiEΣX1nii E。1(1)ni nΣΣ方法 2: 1()niiiSX-1((ni ii -μ)-μX)11()2()()nnii ii i n  X--μ)X1()()()niii-μXμ1()()niii nX-1()()()niiiEn   S-μXμ。1()()niii EX- Σ故 为 的无偏估计。SΣ2.9.设 是从多元正态分布 抽出的一个简单随机样本,试求(1)2()n,., ~(,)pNμ的分布。证明: 设8为一正交矩阵,即 。**()11ijnnΓ ΓI令 ,1212nΖ=(Ζ)=X ,34,iXΓ由 于 独 立 同 正 态 分 布 且 为 正 交 矩 阵所以 。且有12()n 独 立 同 正 态 分 布, , 。1nniiΖΧ1(()niiEnΖΧμ()VarnZΣ1())(,23,)naajEr 1najμ10najir1()()naajVrΖΧ2211nnajjajrΣ所以 独立同 分布。2nΖ (0,)N又因为 1()njjiSX1njj因为 11nni ini i XXZ9又因为 nnjj XX 212111212nnΓ 1212nZZ 所以原

    展开全文
  • 应用多元统计分析》高惠璇 编著 主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用,并列举了各方面的实例,同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具,通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际...
  • 应用多元统计分析课后答案第五章聚类分析5.1判别分析和聚类分析有何区别?答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有n个样本,对每个样本测得p项指标(变量)的数据,已知每个样本属于k个...

    应用多元统计分析课后答案

    第五章

    聚类分析

    5.1

    判别分析和聚类分析有何区别?

    答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有

    n

    个样本,对每

    个样本测得

    p

    项指标(变量)的数据,已知每个样本属于

    k

    个类别(或总体)中的某一类,

    通过找出一个最优的划分,

    使得不同类别的样本尽可能地区别开,

    并判别该样本属于哪个总

    体。聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。在聚类之前,我们并不知

    道总体,而是通过一次次的聚类,使相近的样品(或变量)聚合形成总体。通俗来讲,判别

    分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类,

    而聚类分析是在不知道类的情况下进

    行分类。

    5.2

    试述系统聚类的基本思想。

    答:系统聚类的基本思想是:距离相近的样品(或变量)先聚成类,距离相远的后聚成类,

    过程一直进行下去,每个样品(或变量)总能聚到合适的类中。

    5.3

    对样品和变量进行聚类分析时,

    所构造的统计量分别是什么?简要说明为什么这样构

    造?

    答:

    对样品进行聚类分析时,

    用距离来测定样品之间的相似程度。

    因为我们把

    n

    个样本看作

    p

    维空间的

    n

    个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为

    展开全文
  • 应用多元统计分析》pdf,第二版,沃尔夫冈·哈德勒,中文版,高清
  • 高惠璇-应用多元统计分析,由网络上的双面扫描,处理成单面,600dpi精度。
  • 这是一般应用多元统计分析的教材,作者:Richard A.Johnson
  • 应用多元统计分析》为北京大学数学科学学院概率统计系“应用多元统计分析”课程使用多年的教材,它主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用,并列举了各方面的应用实例,同时还以国际上著名的统计分析...
  • 这是很实用的应用多元统计分析的课件,相信大家会有用的。好东西当然大家一起分享啦……
  • 应用多元统计分析课后答案朱建平版[精心整理]第二章2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,的联合分布密度函数是一个p维的函数,而边际分布讨论...
  • 经典多元统计分析教材 中文版 Wolfgang著 多元统计分析
  • 应用多元统计分析》 与 MATLAB 编程
  • 应用多元统计分析》 高惠璇 书中的例题SAS程序
  • 高惠旋所著应用多元统计分析一书的SAS源程序
  • 课堂代码整理及注释 ...dat = pd.read_excel("F:\\基础数学课\\应用多元统计分析\\exec6.5.xlsx",index_col=0) R = dat.corr() RI = np.linalg.inv(R) h0sq = 1-1/np.diag(RI) phi0 = np.diag(1 -
  • dat = pd.read_excel("F:\\基础数学课\\应用多元统计分析\\exec6.5.xlsx",header = 0) R = dat.corr().values lam,T = np.linalg.eig(R) lam/sum(lam) (lam/sum(lam)).cumsum() pd.DataFrame(T) 第八次作业 import
  • 课堂笔记:应用多元统计分析(1) python基础 import math dir(math)###查看函数dir() ####创建对象 list[]##列表 tuple()##元组 dict{}##字典 set ###example a1=[1,4,9] type(a1) a2=(2,5,8) type(a2) a3={...
  • 应用多元统计分析》(第二版)数据与有关程序下载。 第2章 例2.3表2-1是五大钢铁公司反映经营状况的十大指标,为了比较国内钢铁公司与韩国蒲项钢铁公司的差距,下面做出韩国蒲项钢铁公司、宝钢、鞍钢、武钢、首钢五...
  • 应用多元统计分析-高慧璇版第六次印刷的肯本题目SAS程序
  • 解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,X (X ,X ,X )的1 2 p联合分布密度函数是一个 维的函数,而边际分布讨论是X (X ,X ,X )的子向量的p 1 2 p概率分布,其概率密度函数的维数...
  • 应用多元统计分析》例2.3.1(有用结论) 设x是一个p维随机向量,E(x)=μ,V(x)=Σ>0,c为一整数,试证到μ的马氏距离固定为c的x集合,即 {x:(x−μ)′Σ−1(x−μ)}\left \{ x:{\left ( x-\mu \right )}' \Sigma ...
  • 应用多元统计分析》王学民-书中例题习题数据及SAS代码

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 751
精华内容 300
关键字:

应用多元统计分析