练习?/p>
一?/p>
填空?/p>
1
.人们通过各种实践,发现变量之间的相互关系可以分成
(相关)
?/p>
(不相关?/p>
两种
类型?/p>
多元统计中常用的统计量有:样本均值、样本方差、样本协方差和样本相关系数?/p>
2
.总离差平方和可以分解?/p>
(回归离差平方和?/p>
?/p>
(剩余离差平方和?/p>
两个部分,其
?/p>
(回归离差平方和?/p>
在总离差平方和中所占比重越大,则线性回归效果越显著?/p>
3
.回归方程显著性检验时通常采用的统计量?/p>
?/p>
S
R
/p
?/p>
/[S
E
/
?/p>
n-p-1
?/p>
]
?/p>
4
.偏相关系数是指多元回归分析中,
(当其他变量固定时,给定的两个变量之间的?/p>
?/p>
相关系数?/p>
5
?/p>
Spss
中回归方程的建模方法有(
一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多?/p>
性回?/p>
)等?/p>
6
?/p>
主成分分析是通过适当的变量替换,
使新变量成为原变量的
(线性组合)
?/p>
并寻?/p>
(降
维)
的一种方法?/p>
7
.主成分分析的基本思想?/p>
(设法将原来众多具有一定相关性(比如
P
个指标)
,重?/p>
组合成一组新的互相无关的综合指标来替代原来的指标?/p>
?/p>
8
.主成分表达式的系数向量?/p>
(相关系数矩阵)
的特征向量?/p>
9
.样本主成分的总方差等?/p>
?/p>
1
?/p>
?/p>
10
?/p>
在经济指标综合评价中?/p>
应用主成分分析法?/p>
则评价函数中的权数为
?/p>
方差贡献?/p>
?/p>
?/p>
主成分的协方差矩阵为
(对称)
矩阵。主成分表达式的系数向量?/p>
(相关矩阵特征值)
的特征向量?/p>
11
?/p>
SPSS
中主成分分析采用
?/p>
analyze
?/p>
data reduction
?/p>
facyor
?/p>
命令过程?/p>
12
.因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素,一部分?/p>
(公共因子)
,另一部分
?/p>
(特殊因子)
?/p>
13
.变量共同度是指因子载荷矩阵中(
?/p>
i
行元素的平方?/p>
?/p>
?/p>
14
.公共因子方差与特殊因子方差之和?/p>
?/p>
1
?/p>
?/p>
15
.聚类分析是建立一种分类方法,它将一批样品或变量按照它们在性质上的
?/p>
亲疏?/p>
?/p>
?/p>
进行科学的分类?/p>
16
?/p>
Q
型聚类法是按
(样品)
进行聚类?/p>
R
型聚类法是按
(变量)
进行聚类?/p>
17
?/p>
Q
型聚类统计量?/p>
(距离)
,?/p>
R
型聚类统计量通常采用
(相关系数)
?/p>
18
.六?/p>
Q
型聚类方法分别为
(最长距离法?/p>
?/p>
(最短距离法?/p>
?/p>
(中间距离法?/p>
?/p>
(类?/p>
均法?/p>
?/p>
(重心法?/p>
?/p>
(离差平方和法)
?/p>
19
.快速聚类在
SPSS
中由
?/p>
k-
均值聚?/p>
?/p>
analyze
?/p>
classify
?/p>
k
means
cluster
?/p>
?/p>
过程?/p>
现?/p>
20
.判别分析是要解决在研究对象?/p>
?/p>
已分成若干类
?/p>
的情况下,确定新的观测数据属?/p>
已知类别中哪一类的多元统计方法?/p>
21
.用判别分析方法处理问题时,通常?/p>
?/p>
判别函数
?/p>
作为衡量新样本点与各已知组别
接近程度的指标?/p>
22
.进行判别分析时,通常指定一种判别规则,用来判定新样本的归属,常见的判别?/p>
则有
?/p>
Fisher
准则
?/p>
?/p>
?/p>
贝叶斯准?/p>
?/p>
?/p>
23
.类内样本点接近,类间样本点疏远的性质,可以通过
(类与类之间的距离)
与(
?/p>
内样本的距离?/p>
的大小差异表现出来,而两者的比值能把不同的类区别开来。这个比?/p>
越大,说明类与类间的差异?/p>
(类与类之间的距离越?/p>
?/p>
,分类效果越
(好
?/p>
?/p>
24
?/p>
Fisher
判别法就是要找一个由
p
个变量组成的
?/p>
线性判别函?/p>
?/p>
,使得各自组内点?