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文檔簡介
多元統(tǒng)計分析第一章第一頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/292cxt
第一章緒論§1.1課程概論§1.2隨機(jī)向量第二頁,共三十九頁,2022年,8月28日§1.1課程概論一、什么是多元統(tǒng)計分析二、多元統(tǒng)計分析的內(nèi)容和方法三、多元統(tǒng)計的發(fā)展四、多元統(tǒng)計的應(yīng)用五、教學(xué)安排和要求第三頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/294cxt§1.1課程概論一、什么是多元統(tǒng)計分析多元統(tǒng)計分析是研究多個隨機(jī)變量之間相互依賴關(guān)系以及內(nèi)在統(tǒng)計規(guī)律的一門統(tǒng)計學(xué)科。第四頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/295cxt二、多元統(tǒng)計分析的內(nèi)容和方法1、簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(降維問題)
將具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的多個變量綜合成數(shù)量較少且互不相關(guān)的變量,使研究問題得到簡化但損失的信息又不太多。(1)主成分分析(2)因子分析(3)對應(yīng)分析等第五頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/296cxt指標(biāo)與指標(biāo)可能存在相關(guān)關(guān)系
信息重疊,分析偏誤指標(biāo)太多,增加問題的復(fù)雜性和分析難度
如何避免?選用主成分分析或因子分析第六頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/297cxt例:美國的統(tǒng)計學(xué)家斯通(stone)在1947年關(guān)于國民經(jīng)濟(jì)的研究。他曾利用美國1929一1938年各年的數(shù)據(jù),得到了17個反映國民收入與支出的變量要素,例如雇主補(bǔ)貼、消費資料和生產(chǎn)資料、純公共支出、凈增庫存、股息、利息外貿(mào)平衡等等。第七頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/298cxt運(yùn)用主成分分析以97.4%的精度,用三新變量就取代了原17個變量。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)知識,斯通給這三個新變量分別命名為總收入F1、總收入變化率F2和經(jīng)濟(jì)發(fā)展或衰退的趨勢F3。第八頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/299cxt2、分類與判別(歸類問題)
對所考察的變量按相似程度進(jìn)行分類。(1)聚類分析:根據(jù)分析樣本的各研究變量,將性質(zhì)相似的樣本歸為一類的方法。(2)判別分析:判別樣本應(yīng)屬何種類型的統(tǒng)計方法。第九頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2910cxt例:根據(jù)信息基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展?fàn)顩r,對世界20個國家和地區(qū)進(jìn)行分類??疾熘笜?biāo)有6個:1、X1:每千居民擁有固定電話數(shù)目2、X2:每千人擁有移動電話數(shù)目3、X3:高峰時期每三分鐘國際電話的成本4、X4:每千人擁有電腦的數(shù)目5、X5:每千人中電腦使用率6、X6:每千人中開通互聯(lián)網(wǎng)的人數(shù)第十頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2911cxt具體數(shù)據(jù)見教材第92頁分析結(jié)果:將20個國家分為兩類第1類(基礎(chǔ)設(shè)施落后):巴西、墨西哥、波蘭、匈牙利、智利、俄羅斯、泰國、印度、馬來西亞第2類(基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)達(dá)):瑞典、丹麥、美國、中國臺灣、韓國、日本、德國、法國、新加坡、英國、瑞士第十一頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2912cxt如果:我們想知道我國基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展屬于哪一類型?
運(yùn)用判別分析依據(jù):20個國家的分類結(jié)果第十二頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2913cxt3、變量間的相互聯(lián)系的研究
一是:分析一個或幾個變量的變化是否依賴另一些變量的變化。(回歸分析)二是:兩組變量間的相互關(guān)系(典型相關(guān)分析)第十三頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2914cxt4、多元數(shù)據(jù)的統(tǒng)計推斷點估計參數(shù)估計區(qū)間估計統(tǒng)u檢驗計參數(shù)t檢驗推F檢驗斷假設(shè)相關(guān)與回歸檢驗卡方檢驗非參秩和檢驗秩相關(guān)檢驗第十四頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2915cxt三、多元統(tǒng)計的發(fā)展起源于:20世紀(jì)20年代
1928年威沙特(Wishart)發(fā)表的《多元正態(tài)總體樣本協(xié)方差矩陣的精確分布》為開端30年代多元分析在理論上得到迅速發(fā)展
費希爾(Fisher)、霍特林(Hotelling)等進(jìn)一步發(fā)展多元統(tǒng)計。40年代在心理學(xué)、教育學(xué)等領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用
因計算量大,發(fā)展受到影響第十五頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2916cxt20世紀(jì)50年代中期——,多元統(tǒng)計在地質(zhì)、氣象、醫(yī)學(xué)、社會學(xué)等方面得到廣泛應(yīng)用
因計算機(jī)的出現(xiàn)和發(fā)展我國:70年代初期才開始重視多元統(tǒng)計在各領(lǐng)域的應(yīng)用第十六頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2917cxt四、多元統(tǒng)計的應(yīng)用1、教育學(xué)2、醫(yī)學(xué)3、氣象學(xué)4、環(huán)境科學(xué)5、地質(zhì)學(xué)6、考古學(xué)7、經(jīng)濟(jì)學(xué)8、社會科學(xué)等等第十七頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2918cxt五、教學(xué)安排和要求1、教學(xué)內(nèi)容:多元正態(tài)分布、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析2、教學(xué)目標(biāo):掌握多元統(tǒng)計常用基本方法的原理與應(yīng)用,能熟練運(yùn)用一種統(tǒng)計軟件——SPSS進(jìn)行分析,并能解釋軟件輸出結(jié)果及結(jié)論3、教學(xué)計劃:理論教學(xué)(40課時)+實踐教學(xué)(8課時)4、成績考核:平時15%+實踐15%+期末70%。5、教學(xué)信箱:密碼:選課號303131第十八頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2919cxt§1.2隨機(jī)向量一、相關(guān)基礎(chǔ)知識復(fù)習(xí)二、隨機(jī)向量及其分布三、隨機(jī)向量的數(shù)字特征第十九頁,共三十九頁,2022年,8月28日一、相關(guān)基礎(chǔ)知識復(fù)習(xí)線性代數(shù)相關(guān)知識(附錄)
矩陣及其基本運(yùn)算向量與特征向量概率統(tǒng)計中的相關(guān)知識第二十頁,共三十九頁,2022年,8月28日2023/1/2921cxt概率統(tǒng)計中的相關(guān)知識隨機(jī)變量及其分布總體與樣本總體樣本、樣本均值、樣本方差
參數(shù)估計
假設(shè)檢驗
幾種常用分布第二十一頁,共三十九頁,2022年,8月28日二、隨機(jī)向量及其分布1、隨機(jī)向量的概念
p個隨機(jī)變量X1,X2,……,Xp組成的向量X=(
X1,X2,……,Xp)T,稱為p維隨機(jī)向量。第二十二頁,共三十九頁,2022年,8月28日2、隨機(jī)向量的概率分布定義:P維隨機(jī)向量的概率分布函數(shù)定義為其中性質(zhì):是每個變量的非降右連續(xù)函數(shù);第二十三頁,共三十九頁,2022年,8月28日分布函數(shù)的取值范圍為[0,1];
第二十四頁,共三十九頁,2022年,8月28日3.離散型隨機(jī)向量的分布
對P維隨機(jī)向量,若存在有限個或可列個p維數(shù)向量,記且滿足,則稱X為離散型隨機(jī)向量,為X的概率分布第二十五頁,共三十九頁,2022年,8月28日4.連續(xù)型隨機(jī)向量的分布
p維隨機(jī)向量X~,若存在一個非負(fù)可積函數(shù),使得對一切有則稱X為連續(xù)型隨機(jī)向量,為分布密度函數(shù)。第二十六頁,共三十九頁,2022年,8月28日分布密度函數(shù)的性質(zhì):第二十七頁,共三十九頁,2022年,8月28日
5、邊際分布
設(shè)有連續(xù)隨機(jī)向量設(shè)是X的q個分量組成。則稱的分布為
X的邊際分布,分布函數(shù)為第二十八頁,共三十九頁,2022年,8月28日邊際密度函數(shù)為例題1.1二維隨機(jī)向量X有密度函數(shù)求X1、X2的邊際密度第二十九頁,共三十九頁,2022年,8月28日第三十頁,共三十九頁,2022年,8月28日6.獨立性定義:p個隨機(jī)變量X1,X2,……,Xp的聯(lián)合分布等于各自邊緣分布的乘積,則稱X1,X2,……,Xp相互獨立。第三十一頁,共三十九頁,2022年,8月28日三、隨機(jī)向量的數(shù)字特征1.數(shù)學(xué)期望:定義:對,若存在且有限,則稱
為X的數(shù)學(xué)期望(均值向量)性質(zhì):第三十二頁,共三十九頁,2022年,8月28日2、協(xié)方差矩陣
定義:設(shè)和分別為維和維隨機(jī)向量,則其協(xié)方差矩陣為第三十三頁,共三十九頁,2022年,8月28日第三十四頁,共三十九頁,2022年,8月28日協(xié)方差矩陣的性質(zhì)若(X1,X2,…,Xp)’
和(Y1,Y2,…,Yq)相互獨立。則第三十五頁,共三十九頁,2022年,8月28日若(x1,x2,…,xp)’的分量相互獨立,則協(xié)方差矩陣, 除主對角線上的元素外均為零,即第三十六頁,共三十九頁,2022年,8月28日證:設(shè)a為任意與X有相同維數(shù)的常數(shù)向量,則設(shè)A是常數(shù)矩陣,b為常數(shù)向量,則
V(AX+b)=AV(X)A’;
隨機(jī)向量X的協(xié)方差矩陣是非負(fù)定矩陣。第三十七頁,共三十九頁,202
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