多元統(tǒng)計(jì)分析重點(diǎn)

1、多元統(tǒng)計(jì)分析重點(diǎn)宿舍版第一講：多元統(tǒng)計(jì)方法及應(yīng)用；多元統(tǒng)計(jì)方法分類（按變量、模型、因變量等）多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用選擇題：數(shù)據(jù)或結(jié)構(gòu)性簡(jiǎn)化運(yùn)用的方法有：多元回歸分析，聚類分析，主成分分析，因子分析分類和組合運(yùn)用的方法有：判別分析，聚類分析，主成分分析變量之間的相關(guān)關(guān)系運(yùn)用的方法有：多元回歸，主成分分析，因子分析，預(yù)測(cè)與決策運(yùn)用的方法有：多元回歸，判別分析，聚類分析因果模型（ 因變量數(shù)） ：多元回歸，判別分析橫貫數(shù)據(jù)：相依模型（ 變量測(cè)度） ：因子分析，聚類分析多元統(tǒng)計(jì)分析方法選擇題：多元統(tǒng)at方法的分類：1）按測(cè)量數(shù)據(jù)的來(lái)源分為：橫貫數(shù)據(jù)（同一時(shí)間不同案例的觀測(cè)數(shù)據(jù)），縱觀數(shù)據(jù)（同樣案例在不同時(shí)間的

2、多次觀測(cè)數(shù)據(jù)）2） 按變量的測(cè)度等級(jí)（數(shù)據(jù)類型）分為： 類別 （非測(cè)量型）變量，數(shù)值型（測(cè)量型）變量3） 按分析模型的屬性分為：因果模型，相依模型4）按模型中因變量的數(shù)量分為：?jiǎn)我蜃兞磕Ｐ?，多因變量模型，多層因果模型第二講：計(jì)算均值、協(xié)差陣、相關(guān)陣；相互獨(dú)立性第三講：主成分定義、應(yīng)用及基本思想，主成分性質(zhì)，主成分分析步驟主成分定義： 何謂主成分分析就是將原來(lái)的多個(gè)指標(biāo)（變量）線性組合成幾個(gè)新的相互無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)（主成分）， 并使新的綜合指標(biāo)盡可能多地反映原來(lái)的指標(biāo)信息。主成分分析的應(yīng)用： （ 1）數(shù)據(jù)的壓縮、結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化；（ 2）樣品的綜合評(píng)價(jià)，排序主成分分析概述一一思想： （1）把給定的一組變

3、量 X1,X2,-XP通過(guò)線性變換，轉(zhuǎn) 換為一組不相關(guān)的變量 Y1, Y2, - YR （2）在這種變換中，保持變量的總方差 （X1,X2, - Xp的方差之和）不變，同時(shí)，使Y1具有最大方差，稱為第一主成分；Y2具有次大方差，稱為第二主成分。依次類推，原來(lái)有P 個(gè)變量，就可以轉(zhuǎn)換出P 個(gè)主P 個(gè)變量的絕大部分成分（3）在實(shí)際應(yīng)用中，為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，通常找能夠反映原來(lái)方差的q （q<p）個(gè)主成分。主成分性質(zhì)：1）性質(zhì)1：主成分的協(xié)方差矩陣是對(duì)角陣：（2）性質(zhì)2:主成分的總方差等于原始變量的總方差（3）性質(zhì)3:主成分Yk與原始變量Xi的相關(guān)系數(shù)為：pV,一、k （YK,XD =,tki,并稱

4、之為因子負(fù)荷量（或因子載荷量）。V CT ii主成分分析的具體步驟：將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；建立變量的相關(guān)系數(shù)陣；求的特征根為：L * 0,相應(yīng)的特征向量為Ti*,T*,L ,T；由累積方差貢獻(xiàn)率確 p定王成分的個(gè)數(shù)（m ）,并與出王成分為 Y （Ti ） X , i 1,2,L ,m第四講：因子分析定義，因子載荷統(tǒng)計(jì)意義，因子分析模型及假設(shè)，因子旋轉(zhuǎn)因子分析定義：因子分析就是通過(guò)對(duì)多個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣的研究，找出同時(shí)影響或支配所有變量的共性因子的多元統(tǒng)計(jì)方法。因子載荷統(tǒng)計(jì)意義：1.因子載荷aj的統(tǒng)計(jì)意義對(duì)于因子模型i 1,2,L , pXiai1F1ai2F2LajFj LaimFmi我們可以得

5、到， Xi與Fj的協(xié)方差為:m Cov(Xi,Fj) Cov(aikFki,Fj)k 1mCov(aikFk,Fj) Cov( i,Fj)_k 1aij如果對(duì)Xi作了標(biāo)準(zhǔn)化處理,Xi的標(biāo)準(zhǔn)差為1,且Fj的標(biāo)準(zhǔn)差為1,因此rXi,FjCov(Xi,Fj)D(Xi) D(Fj)Cov(Xi,Fj) aj(7.6)那么，從上面的分析，我們知道對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化后的Xi, aj是Xi與Fj的相關(guān)系數(shù)，它一方面表示Xi對(duì)Fj的依賴程度，絕對(duì)值越大，密切程度越高；另一方面也反映了 變量Xi對(duì)公共因子Fj的相對(duì)重要性。了解這一點(diǎn)對(duì)我們理解抽象的因子含義有非 常重要的作用。h22變量共同度hi 的統(tǒng)計(jì)意義設(shè)因子載荷矩

6、陣為A ，稱第 i 行元素的平方和，即m 22hiaiji 1,2,L , pj 1（ 7.7）為變量Xi的共同度。由因子模型，知2ai2mD(Fm) D( i)22D(Xi) ai21D(F1) ai22D(F2) L22ai1 ai2 L2aimD ( i )h22ii7.8)這里應(yīng)該注意，7.8）式說(shuō)明變量Xi 的方差由兩部分組成：第一部分為共同度hi2 ，Xi它描述了全部公共因子對(duì)變量X i的影響程度。第二部分為特殊因子i 對(duì)變量Xi 的方差的貢獻(xiàn)，通常稱為個(gè)性方差。如果對(duì)Xi作了標(biāo)準(zhǔn)化處理，有227.9)1 hi iF23、公因子j的方差貢獻(xiàn)gj的統(tǒng)計(jì)意義設(shè)因子載荷矩陣為A ，稱第

7、j 列元素的平方和，即p22gjaijj 1,2,L , mi1F2F為公共因子F j 對(duì) X 的貢獻(xiàn)， 即 g j 表示同一公共因子F j 對(duì)各變量所提供的方差貢獻(xiàn)之總和，它是衡量每一個(gè)公共因子相對(duì)重要性的一個(gè)尺度。因子分析模型及假設(shè)數(shù)學(xué)模型：每一個(gè)變量都可以表示成公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和，即：Xi=ai1*F1+a12*F2+ - +aim*Fm+ i （i=1,2,p）式中的 F1, F2, Fm 稱為公共因子，G 稱為Xi的特殊因子。該模型可用矩陣表示為：X=AF+s,且滿足：（1） mWp（2）Cov（F, ）=0，即公共因子與特殊因子是不相關(guān)的；（3） DF=D（F尸21

8、,0,0.020,2 ,0.01,0,0.00,1,0.00,0,0.1=Im,即各個(gè)公共因子不相關(guān)且方差為0,0,0.1； ( 4) D =D( )=即各個(gè)特殊因子不相關(guān)，方差不要求相等。因子旋轉(zhuǎn)因子旋轉(zhuǎn)的目的：初始因子的綜合性太強(qiáng)，難以找出因子的實(shí)際意義，因此需要通過(guò)坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)，使因子負(fù)荷兩極分化，要么接近于0，要么接近于? 1 ，從而降低因子的綜合性，使其實(shí)際意義凸現(xiàn)出來(lái)，以便于解釋因子。因子旋轉(zhuǎn)的基本方法：一類是正交旋轉(zhuǎn)（保持因子間的正交性，3 種，常用最大方差旋轉(zhuǎn)） ，一類是斜交旋轉(zhuǎn)（因子間不一定正交）公共因子提取個(gè)數(shù)：（ 1 ）選特征值大于等于1 的因子（主成分）作為初始因子，通過(guò)求

9、響應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化正交特征向量來(lái)計(jì)算因子載荷（ 2） 碎石圖：刪去特征值變平緩的那些因子（3）累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%第五講：聚類類型，系統(tǒng)聚類、K-均值聚類思想及步驟，系統(tǒng)聚類方法，相似性測(cè)度方法聚類類型：根據(jù)分類的對(duì)象可將聚類分析分為：系統(tǒng)Q 型與R 型（即樣品聚類與變量聚類）系統(tǒng)聚類、K-均值聚類思想及步驟：系統(tǒng)聚類的基本思想：距離相近的樣本（或 變量）先聚成類，距離相遠(yuǎn)的后聚成類，過(guò)程一直進(jìn)行下去，每個(gè)樣品（或變量）總能聚到合適的類中。聚類過(guò)程及步驟：假設(shè)總共有n個(gè)樣品（或變量），第一步將每個(gè)樣品（或變量）獨(dú)自聚成一類，共有n 類；第二步根據(jù)所確定的樣品（或變量） “距離”公式，把距離較近的

10、兩個(gè)樣品（或變量）聚合為一類，其它的樣品（或變量）仍各自聚為一類，共聚成n-1類；第三步將“距離”最近的兩個(gè)類進(jìn)一步聚成一類，共聚成n-2類；，以上步驟一直進(jìn)行下去，最后將所有的樣品（或變量）全聚成一類。最后可以畫譜系圖分析?？焖倬垲惖幕舅枷?，步驟：（也稱為K-均值法，逐步聚類，迭代聚類），基本思想是將每一個(gè)樣品分配給最近中心（均值）的類中，具體的算法步驟如下：（ 1）將所有的樣品分成 K個(gè)初始類；（2）通過(guò)歐氏距離將某個(gè)樣品劃入離中心最近的類中，并對(duì)獲得樣品與失去樣品的類，重新計(jì)算重心坐標(biāo)。（ 3）重復(fù)步驟2，直到所有的樣品都不能再分配時(shí)為止。系統(tǒng)聚類方法：最短距離法（單連接），最長(zhǎng)距離法

11、（完全連接），中間距離法，類平均法（組間平均連接法），可變類平均法，重心法 ，可變法，離差平方和法相似性測(cè)度方法：不同樣本相似性度量：距離測(cè)度里包括：明氏，馬氏，和蘭式不同變量相似度的度量：包括：夾角余弦，相關(guān)系數(shù)。第六講：判別分析及各判別方法思想，判別分析假設(shè)條件，距離判別與貝葉斯判別關(guān)系判別分析定義：一種進(jìn)行統(tǒng)計(jì)判別和分組的技術(shù)手段。它可以就一定數(shù)量案例的一個(gè)分組變量和相應(yīng)的其他多元變量的已知信息，確定分組與其他多元變量之間的數(shù)量關(guān)系，建立判別函數(shù)（discriminant Function ）。然后便可以利用這一數(shù)量關(guān)系對(duì)其他已知多元變量信息、但未知分組類型所屬的案例進(jìn)行判別分組。各判別

12、方法思想： 距離判別：求新樣品 X到Gi的距離與到G2的距離之差，如果其值為正，X屬于G2；否則X屬于GiBayes判別：由于k個(gè)總體G1，G2， ，Gk出現(xiàn)的先驗(yàn)概率分別為q1，q2， ，qk ,則用規(guī)則R 來(lái)進(jìn)行判別所造成的總平均損失為kkkg(R) qir(i,R) qi C(j|i)P(j |i,R)1 ii i j i( 4.i2)所謂Bayes判別法則，就是要選擇 R1 ,R2, , Rk ,使得(4.12)式表示的總平均損失g(R)達(dá)到極小。 Fisher 判別的基本思想和步驟：從 K 個(gè)總體中抽取具有p 個(gè)指標(biāo)的樣品觀測(cè)數(shù)據(jù)，借助方差分析的思想構(gòu)造一個(gè)線性判別函數(shù)：U(X)=

13、1X12X2 - pXp 'X,其中系數(shù)=(1,2,p) 確定的原則是使得總體之間區(qū)別最大，而使每個(gè)總體內(nèi)部的離差最小。有了線性判別函數(shù)后，對(duì)于一個(gè)新的樣品，將它的p 個(gè)指標(biāo)值代入線性判別函數(shù)式中求出U(X)值，然后根據(jù)判別一定的規(guī)則，就可以判別新的樣品屬于哪個(gè)總體。判別分析假設(shè)條件：判別分析的假設(shè)之一，是每一個(gè)判別變量(解釋變量)不能是其他判別變量的線性組合。即不存在多重共線性問(wèn)題。判別分析的假設(shè)之二，是各組變量的協(xié)方差矩陣相等。判別分析最簡(jiǎn)單和最常用的形式是采用線性判別函數(shù)，它們是判別變量的簡(jiǎn)單線性組合。在各組協(xié)方差矩陣相等的假設(shè)條件下，可以使用很簡(jiǎn)單的公式來(lái)計(jì)算判別函數(shù)和進(jìn)行顯著

14、性檢驗(yàn)。判別分析的假設(shè)之三，是各判別變量之間具有多元正態(tài)分布，即每個(gè)變量對(duì)于所有其他變量的固定值有正態(tài)分布。在這種條件下可以精確計(jì)算顯著性檢驗(yàn)值和分組歸屬的概率。當(dāng)違背該假設(shè)時(shí)，計(jì)算的概率將非常不準(zhǔn)確。距離判別與貝葉斯判別關(guān)系：距離判別中兩個(gè)總體的距離判別規(guī)則為：X G1, 如果W(X) 0X G2, 如果W(X) 0x G1 ,當(dāng) V（x） d葉斯判別規(guī)則為：1，二者唯一差別僅在于閥值點(diǎn)，從某種x G2,當(dāng) V（x） d意義上講，距離判別是貝葉斯判別的特殊情形。題型及分?jǐn)?shù)：一、判斷對(duì)錯(cuò)并改正（4 題，8 分）二、不定項(xiàng)選擇（10 題， 20 分）三、簡(jiǎn)答題（4 題， 32 分） （六選四）主

15、成分基本思想，系統(tǒng)聚類，K-均值聚類基本思想及過(guò)程， 判別分析及費(fèi)希爾基本思想，比較聚類與回歸、判別，因子分析及因子旋轉(zhuǎn)聚類與回歸、判別： 判別與回歸：聯(lián)系：都是根據(jù)已有數(shù)據(jù)判別未來(lái)趨勢(shì)。區(qū)別：多元回歸的因變量是數(shù)值型變量，且自變量可是0-1 變量；判別分析的因變量是類別型變量，而自變量不是 0-1變量判別與聚類：聚類分析：類別未知，利用樣本確定分組數(shù)及所屬類別；判別分析：類別數(shù)及意義已知，還能“預(yù)測(cè)”新樣本所屬類別；聚類中加進(jìn)一個(gè)變量需要對(duì)類進(jìn)行更新，重新計(jì)算與其他類的距離，而判別對(duì)新樣本進(jìn)行判別后，不更新所屬的類。四、計(jì)算題（1 題，10 分）計(jì)算樣本均值、協(xié)差陣、相關(guān)陣五、分析題（2 題

16、，30 分）（四選二）1）主成分分析的SPSS；例分析（主成分個(gè)數(shù)確定，主成分表達(dá)式，主成分分析步驟）2）因子分析的SPS強(qiáng)例分析（因子分析模型，公因子的解釋命名分析）（二選一）3）聚類分析的SPS強(qiáng)例分析（分類數(shù)確定， 聚類結(jié)果命名分析，優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)策略 ）分類數(shù)確定 樹狀圖，確定原則是組內(nèi)距離小，組間距離大。 聚合系數(shù)圖：在曲線開始變得平緩的點(diǎn)選擇合適的分類樹 任何類都必須在鄰近各類中是突出的，即各類重心間的距離必須大 各類所包含的元素都不要過(guò)分地多 分類數(shù)目應(yīng)符合使用的目的 若采用幾種不同的聚類法，則在各自的聚類圖上應(yīng)發(fā)現(xiàn)相同的類 對(duì)聚類過(guò)程中聚合系數(shù)分類數(shù)的變化（曲線）進(jìn)行分析，可以輔助確定合理的分類數(shù)聚類分析的缺點(diǎn) 層次聚類法的結(jié)果容易受奇異值的影響，而快速聚類法受奇異值、相似測(cè)度和不適 合的聚類變量的影響較小。 層次聚類法可以得到一系列的聚類數(shù)，而快速聚類只能得到指定類數(shù)的聚類數(shù)。層次聚類法在數(shù)據(jù)比較多時(shí)計(jì)算量比較大，需要占據(jù)非常大的計(jì)算機(jī)內(nèi)存空間，而 快速聚類法