【正文】 4 利用主成分分析得到的各個主成分之間（ D） 5 典型相關(guān)分析是研究（ B）變量之間相關(guān)關(guān)系的多元統(tǒng)計方法。 典型相關(guān)分析有哪些基本假定？ 1如何解釋典型相關(guān)函數(shù)的實際意義？ 1典型相關(guān)方法中冗余度分析的意義是什么？ 第五章因子分析與對應(yīng)分析 因子分析是怎樣的一種 統(tǒng)計方法？它的基本目的和用途是什么？ 因子分子中的 KMO 統(tǒng)計量與巴特萊特球形性檢驗的目的是什么？ 因子分析有哪些類型？它們有何區(qū)別？ Q 型因子分析與聚類分析有何異同？ 因子分析中的變量類型是怎樣的？因子分析對變量數(shù)目有沒有要求？對樣本規(guī)模有沒有要求？ 因子分析有怎樣的基本假定？對樣本特點（或性質(zhì)）有何要求？ 因子分析模型中，因子載荷、變量共同度、方差貢獻(xiàn)等統(tǒng)計量的統(tǒng)計意義是什么？ 因子分析與主成分分析有何區(qū)別與聯(lián)系？它們分別適用于怎樣的情況？ 如何確定公共因子數(shù)目？如何解釋公共因子的實際意義 ? 怎樣的情況下，需要作因子旋轉(zhuǎn)？ 有哪些估計因子得分的方法？因子得分的估計是普通意義下的參數(shù)估計嗎？為什么？ 1對應(yīng)分析的基本思想或原理是什么？試舉例說明它的應(yīng)用。根據(jù)以上的討論給出恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)論） 第四篇：多元統(tǒng)計分析思考題 《多元統(tǒng)計分析思考題》 第一章回歸分析 回歸分析是怎樣的一種統(tǒng)計方法，用來解決什么問題？ 線性回歸模型中線性關(guān)系指的是什么變量之間的關(guān)系？自變量與因變量之間一定是線性關(guān)系形式才能做線性回歸嗎？為什么？ 實際應(yīng)用中，如何設(shè)定回歸方程的形式？ 多元線性回歸理論模型中，每個系數(shù)（偏回歸系數(shù)）的含義是什 么？ 經(jīng)驗回歸模型中，參數(shù)是如何確定的？有哪些評判參數(shù)估計的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)？最小二乘估計兩有哪些統(tǒng)計性質(zhì)？要想獲得理想的參數(shù)估計值，需要注意一些什么問題？ 理論回歸模型中的隨機(jī)誤差項的實際意義是什么？為什么要在回歸模型中加入隨機(jī)誤差項？建立回歸模型時，對隨機(jī)誤差項作了哪些假定？這些假定的實際意義是什么？ 建立自變量與因變量的回歸模型，是否意味著他們之間存在因果關(guān)系？為什么？ 回歸分析中，為什么要作假設(shè)檢驗？檢驗依據(jù)的統(tǒng)計原理是什么？檢驗的過程是怎樣的？ 回歸診斷可以大致確定哪些問題？回歸分析有哪些基本假定？如果實際應(yīng)用中不滿足這些假定，將可能引起怎樣的后果？如何檢驗實際應(yīng)用問題是否滿足這些假定？對于各種不滿足假定的情形，分別采用哪些改進(jìn)方法？ 回歸分析中的 R2有何意義？它能用來衡量模型優(yōu)劣嗎？ 1如何確定回歸分析中變量之間的交互作用？存在交互作用時，偏回歸系數(shù)的意義與不存在交互作用的情形下是否相同？為什么？ 1有哪些確定最優(yōu)回歸模型的準(zhǔn)則？如何選擇回歸變量？ 1在怎樣的情況下需要建立標(biāo)準(zhǔn)化的回歸模型？標(biāo)準(zhǔn)化 回歸模型與非標(biāo)準(zhǔn)化模型有何關(guān)系？形式有否不同？ 1利用回歸方法解決實際問題的大致步驟是怎樣的？ 1你能夠利用哪些軟件實現(xiàn)進(jìn)行回歸分析？能否解釋全部的軟件輸出結(jié)果？ 第二章判別分析 判別分析的目的是什么？ 有哪些常用的判別分析方法？這些方法的基本原理或步驟是怎樣的？它們各有什么特點或優(yōu)劣之處？ 判別分析與回歸分析有何異同之處？ 判別分析對變量與樣本規(guī)模有何要求？ 如何度量判別效果？有哪些影響判別效果的因素？ 逐步判別是如何選擇判別變量的？基本思想或步驟是什么？ 判別分析有哪些現(xiàn)實應(yīng)用？舉例說明。給出實驗得到的重要結(jié)果） 討論 （。指出實驗內(nèi)容屬于什么問題，說明用什么方法來實驗，如果是檢驗問題，那么原假設(shè)是什么） 操作過程 （。 第三篇：多元統(tǒng)計分析實驗報告格式 多元統(tǒng)計分析實驗報告 姓名及學(xué)號：（例：張三 20210000000）日期： 實驗內(nèi)容 實驗?zāi)康? （。 此表也就是對三個行業(yè)中各財務(wù)指標(biāo)相等得假設(shè)得檢驗 ,可以瞧到在０ .0５得顯著性水平下 ,凈資產(chǎn)收益率與總資產(chǎn)報酬率在三個行業(yè)中有明顯得差別。 2９ 4 154。 6８ 0。 0４ 9 誤差 334。０ 28 誤差１22５、０ 5432３８、 283 總資產(chǎn)報酬率對比６９、 23。 3002１５ 3。 1０ .單變量檢驗因變量平方與 df 均方 FSig。 確統(tǒng)計量 b、該統(tǒng)計量就是 F 得上限 ,它產(chǎn)生了一個關(guān)于顯著性級別得下限。 193b 00030。 698４ 43 0００５ 得最大根。 多變量檢驗 值 F假設(shè) df誤差 dfSig、 Pilｌ aｉ得跟蹤、 。 05 級別上較顯著、 b。 949。５５ 23６ .998 房地行業(yè) 22。 394 信息技術(shù)業(yè)電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 13。４７ 41０、 30３ 6５ 4７ 1１ — 2 696* 1０、９４ 9。 471 信息技術(shù) 業(yè) 13。 013 銷售增長率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)房地行業(yè)９。 7916。0１ 31 595 信息技術(shù)業(yè)電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)－７、 2５ ０ 86。 79１ 6。５ 23６。 468 91８。 9１ 36２ ６、 58７ 17。 05７ 、９６７ — ７ 2１ 2。 6。 057 3６ 4。０ 13＊ １、 2８４。 025— 9８信息技術(shù)業(yè) 70* 454。3684。 313 房地行業(yè) １ .0５４ 2。 3６ 8信息技術(shù)業(yè)電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 、7８ 1。 6０９。 45６。 0５ 1— 1 313。０ 10— 1 70５ 699信息技術(shù)業(yè) — 。 170１ 46 信息技術(shù)業(yè) 1 56— 16 此表給出了每一行業(yè)各財務(wù)指標(biāo)描述統(tǒng)計量得估計、 成對比較因變量 (I)行業(yè) (J)行業(yè)均值差值 (IJ)標(biāo)準(zhǔn)誤差 差分得 95％置信區(qū)間ｂ 下限上限凈資產(chǎn)收益率電力、煤氣及水得生 產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)房地行業(yè)— ６ .70２＊ 2。 9336３ .178 銷售增長率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 871４ .９ 11 房地行業(yè) １ 。 59３１ .、 7８９資產(chǎn)負(fù)債率電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 60、 315 4955１、 房地行業(yè) 、 0０６６ 88 信息技術(shù)業(yè)５ 3。 537。 617１０、 1２ 5 信息技術(shù)業(yè) 5。 8。這似乎說明 ,除了行業(yè)因素 ,對資產(chǎn)負(fù)債率有顯著影響得還有其她因素。 a。 188 資產(chǎn)負(fù)債率 4。 573Sig、 2６ 9檢驗零假設(shè) ,即觀測到得因變量得協(xié)方差矩陣在所有組中均相等、 :截距 +行業(yè)誤差方差等同性得 Levｅｎ e檢驗 aa Fｄ f1ｄｆ 2Ｓ iｇ。 協(xié)方差矩陣等同性得 BBｏｘ 檢驗 aa Box 得 F1。 7533２ 1０、 461 資產(chǎn)負(fù)債率 322２ ２ 63 銷