多元统计分析 多元统计分析期末题及解析

多元统计分析及r语言建模第五版课后的数据从哪找

breaks

library(openxlsx) #加载读取Excel数据包

多元统计分析 多元统计分析期末题及解析

多元统计分析 多元统计分析期末题及解析

#第二章p57-2-3

#setwd("C:/Users/lst89/Documents/mvexer5") #设置目录

options(digits=4)

par(mar=c(4,4,2,1))

#第二章p57-2-1

R #输入数据

solve(R) #求逆矩阵

#第二章p57-2-2

library(openxlsx) #加载读取Excel数据包

E2.2 #读取mvexer5.xlsx表格E2.2数据

breaks = seq(0,3000,by = 300) #按组距为300编制频数表

hist(E2.2 $ X,breaks,col = 1:7,xlab = "工资(元)",ylab = "频数")#以工资x为横轴，频数y为纵轴，将数据划分为0-3000并以300为度量，绘制7列的彩色直方图

hist(E2.2 $ X ,breaks,freq = F,col = 1:7,xlab = "工资(元)",ylab = "频率")

Cumsum <- cumsum(E2.2 $ X)

cumsum

M <- seq(0,96000,by = 3000)

hist(Cumsum,M,freq = F,col = 1:12,las = 3,xlab = "工资(元)",ylab = "累积频率")#绘制出累计频率直方图

H = hist(E2.2 $ X,breaks = seq(900,3000,300))#正态概率图

names(H)

data.frame('组中距' = H $ mids,'频数' = H $ counts,'频率' = H $ density300,'累积频率' = cumsum(H $ density300))#

library(openxlsx) #加载读取Excel数据包

E2.3=read.xlsx('mvexer5.xlsx','E2.3');

E2.3 #读取mvexer5.xlsx表格E2.2数据

str(E2.3)

summary(E2.3) #对数据进行基本统计分析

library(openxlsx)

E3.2 = read.xlsx('mvexer5.xlsx',sheet = 'E3.2',rowNames = TRUE)

#设定参数rowNames=TRUE，即可将列字符变量变成数据框的行名，供后期使用

#在Excel文件中mvexer5.xlsx的表单d3.2中选择A1：E22，并到剪切板

dat = read.table("clipboard",header = T) #将剪切板数据读入数据框dat中

#数据框标记转换函数

msa.X <- function(df){ #将数据框列设置为数据框行名

X = df[,-1] #删除数据框df的列并赋给X

rownames(X) = df[,1] #将df的列值赋给X的行名

X #返回新的数值数据框=return（X）

}E3.2 = msa.X(dat)

barplot(apply(E3.2,2,mean)) #按行作均值条形图

barplot(apply(E3.2,2,mean)y = c(3.5,1,4,2,1,3,4.5,1.5,3,5)) #按列作均值条图

barplot(apply(E3.2,2,median)) #按列作中位数条图

barplot(apply(E3.2,2,median),col = 1:8) #按列取色

boxplot(E3.2) #按列作箱尾图

boxplot(E3.2,horizontal = T) #箱尾图中图形按水平放置

#四p119-2-1

library(openxlsx) #加载读取Excel数据包

E4.1=read.table("clipboard",header = T)

plot(x,y,main = '散点图',xlab = '每周加班时间（小时）',ylab = '每周签发的新保单数目（张）') #绘制散点图

lm4.1 <- lm(E4.1)

lm4.1

square_sigma <- t(E4.1)/(10-1-1)#square_sigma <- t(x_hat - y)%%(x_hat - y)/(10-1-1)

square_sigma

x = c(825,215,1070,550,480,920,1350,325,670,1215)

y_hat <- 46.15 + 251.17y

s <- t(y_hat - x)%%(y_hat - x)/(10-1-1)

s(summary(lm4.1) $ s)^2

ST <- t(x - mean(x))%%(x - mean(x))

s_R <- SR/ST

s_R

anova(lm4.1)

res <- residuals(lm4.1)

res

plot(y,res,main='残散点图',xlab='每周签发的新保单数目',ylab='残')

#计算1000张要加班的时间

predict(lm4.1_1,newdata = data.frame(y = 1000))

lm4.1_1 <- lm(y ~ x,data = ee4.1)

predict(lm4.1_1,newdata = data.frame(x = 1000))

#四p119-2-2

library(openxlsx)

E4.2 = read.xlsx('mvexer5.xlsx',sheet = 'E4.2',rowNames = T)

(lm4.2 = lm(y ~ x1 + x2,data = E4.2)) #显示多元线性回归模型

多元统计分析难还是计量经济学难

概率算是基础 随机过程 时间序列分析这两个与多元统计分析算是不同方向.

个人感觉是计量经济学更难一点，因为学计量经济是要求有统计学R.e=eigen(R,symmetric=T) #symmetric是判断是否为对称阵，的基础的，现在经济学很多的前沿问多元统计分析和偏的数值还是相对于简单的。题都会和计量经济有关，这些年的诺贝尔经济学奖也基本都是研究计量经济的，如果你看论文的话，你会发现，统计学的论文还算好的，但是计量经济学的论文就就看不懂的。

SPSS多元统计分析方法及应用的内容

(summary(lm4.1) $ r.squared)

《SPSS多元统计分析方法及应用》在阐述了SPSS基本功能的基础上，着重对多元统计分析的各个方法，针对目前部分统计教材以及SPSS丛书存在的问题，以数据分析应用需求为主线，对设检验、方分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列分析、信度分析、联合分析、生存分析、神经网络分析和结构方程模型15类方法，按照实际数据分析步骤从基本原理到软件作进行了深入浅出的论述。本书基于#第三章P84-2.1SPSS17.0版本，并在SPSS17.0软件作后附以案例进行分析。本书以自然科学和科学各领域研究人员为主要对象，同时也可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人员以及管理决策者进行学习或参考。

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）

随机过程、概率论与数理统计、多元统计分析这三门课有什么关系？那门课更深入一些？

E4.1

这三门课都深着呢,就连写书的钱老,何老,胡老,谢老都没有完全掌握.所以你要诚心学习的话,那就先修普通本科教材浙大的概率E3.2论与数理线性结构相关模式（Linear Structure Relation, LISREL）- 为SEM成员统计,然后根据你的爱好开始学习随机过程还是多元统计分析,因为随机分析学和多元统计分析学是概率论与数理统计这个大专业下的两个截然不同的分支.

在多元统计分析中,只有主成分分析可以对数据进行降维。(+)？

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于对数据进行降维。在PCA中，通过线性变换将原始的高维数据转化为低维空间中的主成分，从而实现了数据的降维和信息的压缩。

PCA的基本思想是通过求解特征值和特征向量来确定主成分，并利用这些主成分对原始数据进行变#对回归方程作残图分析换。通过选择适当数量的主成分，可以保留数据中最重要的信息，同时减少数据的维度。

虽然PCA是最常用的降维方法之一，但并不是的方法。还有其他降维方法，如因子分析、成分分析等，它们能够应对不R.e $ vectors%%diag(R.e $ values)%%t(R.e $ vectors)#特征向量同类型的数据和分析目标。

需要注意的是，在选择降维方法时，要根据具体情况考虑使用何种方法，并进行合适的数据预处理和#估计值模型评估，以获得准确可靠的结果。

多元统计分析和偏微分方程数值解哪个相对较难？

#求方分析

个人觉得多元统因素分析（Factor Analysis）计分析，因为偏微分方程实际上还是属于正常方程的一种，我们会有熟悉的感觉；

R=matrix(c(1,0.8,0.26,0.67,0.34,0.8,1,0.33,0.59,0.34,0.26,0.33,1,0.37,0.21,0.67,0.59,0.37,1,0.35,0.34,0.34,0.21,0.35,1),nrow = 5,ncol = 5);

但多元统计分析基本平常没接触，之后更是没接触，所以没什么熟悉感

应用多元统计分析朱建平第3版和第4版有啥区别

#【SR <- t(yR.e #求矩阵的特诊值_hat - mean(x))%%(y_hat - mean(x))输出设置】

bivariate ysis是什么意思，双变量分析翻译

E2.2=read.xlsx('mvexer5.xlsx','E2.2');

bivariate ysis：二元分析、双变量分析

应用多元统计分析朱建平第3版和第4版区别是第4版内容更加丰富。根据查询相关息显示：应用多元统计分析第3版和第4版，作者是朱建平，应用多元统计分析在2016年1月出版了第三版，2021年1月正式出版了第四版，应用多元统计分析朱建平第3版和第4版区别是第4版内容更加丰富。

双变量分析是两个变量统计分析技术在研究中的运用。又称二元分析。它的分类方法很多，主要有按变量层次分类和按功能分类。双变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有两个变量（或称因素、指标）以上，同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支dat，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。1930年代它在理论上发展很快，但由于计算复杂，实际应用很少。1970年代以来由于计算机的蓬勃发展和普及，双变量统计分析已渗入到几乎所有的学科。到80年代后期，计算机软件包已很普遍，使用也方便，因此多变量分析方法也更为普及。

变量统计分析（Multivariate Statistical Analysis),又称多元统计分析，简称多变量分析，为

统计学的一支，常用於管理科学、科学和生命科学等领域中。多变量分析主要用於分析拥有多个变数的资料，探讨资料彼此之间的关联性或是釐清资料的结构，而有别於传统统计方法所著重的参数估计以及设检定。由於多变量分析方法需要复杂且大量的计算，因此多借助电脑来进行运算，常用的统计套装软体有SAS、SPSS、Statistica等。

常见分析方法

判别分析（Discriminant Analysis）

群集分析（Cluster Analysis）

典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）

结构方程式模式（Structural Equation Model, SEM）

多元统计分析与统计分析的区别是什么？不多吗？

多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和对个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方阵的设检验、多元方分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。简称多元分析。当总体的分布是（多元）概率分布时，处理该总体的数理统计理论和方法。数理统计学中的一个重要的分支学科

统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达lm4.1_1 <- lm(x ~ y,data = ee4.1)到对cor(E4.1) #相关系数研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系plot(lm4.1)统、完善的资料是统计分析的必要条件

数值分析和多元统计分析哪个难学一些呀？本人非数学专业。

E3.2

本人学多元统计，自我感觉比较困难。但是思想还个人认为是数值分析，多元统计好理解，数值分析个人认为有些枯燥是比较简单的。就是理论推导难了一点，你不是数学专业的还是不要选多元分析了。应用数理统计多用来处理实际问题，对理论要求不是很高，相对要简单点的

barplot(apply(E3.2,1,mean),las = 3) #修改横坐标标记