（以下是09统计班多元统计分析重点内容，各位有兴趣的可以参考一下，具体什么情况你们懂的，迟点还会有他们班的一些试卷材料，不过那些试卷材料是他们班人自己网上找的，迟点我再上传试卷材料）

第一章

1.1.4随机向量的数字特征（P4）

1.2统计距离和马氏距离（p6）

1.4均值向量和协方差阵的估计（P15）

课后练习题第四小题（P23）

第二章

2.1.2多元均值检验（P26）

2.1.3两总体均值的比较（协方差相等的情形考，协方差阵不相等情形不考）（P28）

2.3形象分析（P33）

第三章

例3—2（p62）

3.3类和类的特征（P66）

3.4系统聚类法（P69）（最短距离法、最长距离法、重心法和类平均法、离差平方和法）

3.5.2模糊分类关系（P80）

以下为不考的内容

1.1.3条件分布和独立性（P12）

2.1.4多总体均值的检验（P29）

2.4有关检验的上机实现（P38）

3.6K—均值聚类和有序样品的聚类（P82）

3.7计算步骤与上机实现（P86）

3.8社会经济案例研究（P95）

 

第二篇：多元统计分析试卷

专业 班级 学号 姓名

一、填空题（2×20）

1．方程显著性检验是检验-----对-----的影响是否显著；参数显著性检验是检验---对----的影响是否显著。

2．选择“最优”回归方程的方法有--------、-------、-------等。

3．Spss for windows中主成分分析由-----------过程实现。

4．因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为-------，另一部分为-----。

5．在快速聚类过程中，数据的标准化可通过------过程来实现，在分层聚类中，数据的标准化可通过------选项来实现。

6．Q型聚类是指对--- -进行聚类，R型聚类是指对-- --进行聚类。

7．凝聚点是指-----------------------------。

8．因子分析中aij的统计意义是---------------。

9．取消一个自变量后回归平方和减少的数值，称为因变量对这个自变量的-------。

10．按变量相关程度来分，在-------和---------情况下主成分分析效果较好。

11．在以曲线划分的判别法中通常采用--------距离。

二、简答（3×10）

1．简述主成分分析、因子分析的基本思想，以及两者的的联系和差异。

2．简述方差分析的基本原理及应用条件。

3. 简述聚类分析的基本思想，Q型聚类分析与R型聚类分析的区别，系统聚类法的基本步骤。

三、计算题（12+8+10）

1．现收集了财政收入（Y）与工业总产值（X1）、建筑业总产值（X2）1978—19xx年数据，经分析回归方程为

Y=524.536+0.05265X1+0.454X2

T值 (7.518) (2.695) (3.214)

R2=.0.990 F=246.240

(1) 对所求得的方程作显著性检验,在?=0.05时,你的结论是什么?

(2) 对各回归系数作显著性检验. (?=0.05)

(3) 说明回归方程的经济意义.

(4) 求出回归方程的复相关系数.

(5) 若因变量Y与自变量X1,X2的偏相关系数分别为ry1;2=0.64916,ry2;1=0.71188,说明了什么?

(6) 若19xx年工业总产值为24502亿元,建筑业总产值为2980亿元,试求19xx年财政收入的预测值与预测区间.(1-?=95%,随机误差项的标准差δ=121.85)

有关临界值:F0.05(2,10)=4.1,F0.05(2,13)=3.8,t0.05(10)=1.812 t0.025(10)=2.228

2.下表是进行因子分析的结果,试根据下列信息计算变量共同度hi2及公共因子Fj 的方差贡献,并说明其统计意义.

Component Matrix

1 X1 .969 X2 .911 X3 .847 X4 .941 X5 .899 X6 -.313 X7 -.666 X8 .575

Component 2

-1.084E-02 .321 -.120 .281 .215 .839

6.280E-02 -.580

3 .205 -.102 .323

-2.693E-02

-1.963E-02 .305 .679 .367

Extraction Method: Principal Component Analysis.

a 3 components extracted.

3.下面给出五个元素两两之间的距离,用最长距离法求出五个元素的聚类图.

1 2 3 4 5

10 24 0 36 9 0 41 7 10 0 56 3 5 8 0