【摘要】附錄B習(xí)題第一章1-1設(shè)20~60歲的男子大腦重量()與頭顱長(zhǎng)度(Y,cm);X的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為:。試寫出X與Y的二元正態(tài)分布函數(shù)。并繪制二元正態(tài)分布的正態(tài)曲面。1-2已知成年女子的胸圍、腰圍和臀圍服從三元正態(tài)分布,均數(shù)分別為:,,,協(xié)方差矩陣為:試寫出相應(yīng)的三元正態(tài)分布函數(shù)。1-3證明,若變量服從二元正態(tài)分布,對(duì)作線性變換:則亦服從二元正態(tài)分布。并
2024-08-16 04:26
【摘要】多元統(tǒng)計(jì)分析概述目錄一、引言…………………………………………………………3二、多元統(tǒng)計(jì)分析方法的研究對(duì)象和主要內(nèi)容……………3…………………………3…………………………3三、各種多元統(tǒng)計(jì)分析方法…………………………………3…………………………………………………3………………………………………………6………………………………………………
2024-08-16 03:34
【摘要】Ch1基本概念:該總體有多個(gè)屬性,可表示為X=x1…xp,考察一個(gè)P元總體即是考察這個(gè)總體中每個(gè)對(duì)象的P個(gè)屬性。:X=x1,x2…xn=x11,x12,…,x1n…xp1,xp2,…,xpn:?jiǎn)慰傮w分屬性行樣本統(tǒng)計(jì)參數(shù)樣本平均值向量:中心化數(shù)據(jù):原始數(shù)據(jù)-平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)=中心化數(shù)據(jù)/該行樣本標(biāo)準(zhǔn)差樣本離差矩陣Q:Q=
2024-08-15 14:49
【摘要】多元統(tǒng)計(jì)分析方法TheMethodsofMultivariateStatisticalAnalysis生存分析SurvivalAnalysis第十章主要內(nèi)容?什么是生存分析??生存分析的基本概念?生存分析的基本方法?非參數(shù)分析方法?Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析方法?生存分析的注
2025-05-01 22:16
【摘要】第1章多元正態(tài)分布1、在數(shù)據(jù)處理時(shí),為什么通常要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)按比例縮放,使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。在某些比較和評(píng)價(jià)的指標(biāo)處理中經(jīng)常會(huì)用到,去除數(shù)據(jù)的單位限制,將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值,便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。其中最典型的就是0-1標(biāo)準(zhǔn)化和Z標(biāo)準(zhǔn)化。2、歐氏距離與馬氏距離的優(yōu)缺點(diǎn)是什么?歐氏距離也稱歐幾里得度量、歐幾
2025-06-21 06:42
【摘要】《多元統(tǒng)計(jì)分析》課程教學(xué)大綱課程名稱:多元統(tǒng)計(jì)分析課程類別:專業(yè)基礎(chǔ)課適用專業(yè):經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)總學(xué)時(shí)數(shù):40學(xué)分:編制部門:商學(xué)院經(jīng)貿(mào)統(tǒng)計(jì)系修訂日期:一、課程的性質(zhì)與任務(wù)《多元統(tǒng)計(jì)分析》是為經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生開設(shè)的一門必修的重要的基礎(chǔ)核心課程。多元統(tǒng)計(jì)分析是進(jìn)行科學(xué)研究的一項(xiàng)重要工具,在自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)等方面有著廣泛的應(yīng)用。多元分
2024-08-16 04:46
【摘要】多元統(tǒng)計(jì)分析課程設(shè)計(jì) 主成分分析法在我國(guó)居民生活質(zhì)量狀況綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用姓名:專業(yè)班級(jí):學(xué)院:數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院學(xué)號(hào):指導(dǎo)教師
2024-08-16 05:03
【摘要】多元統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用王晶參考及閱讀書目?張堯庭,方開泰《多元統(tǒng)計(jì)分析引論》,科學(xué)出版社,1982。?[英]《多元分析》,科學(xué)出版社,1983。?方開泰編著《實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析》,華東師范大學(xué)出版社,1989年9月。?羅積玉邢瑛《經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析及預(yù)測(cè)》,清華大學(xué)出版社,19
2025-05-17 00:29
【摘要】第二講回歸分析?一元線性回歸模型?多元線性回歸模型?非線性回歸模型引例:消費(fèi)支出與可支配收入的觀測(cè)值一、一元線性回歸模型一、一元線性回歸模型定義:假設(shè)有兩個(gè)變量x和y,x為自變量,y為因變量。則一元線性回歸模型的基本結(jié)構(gòu)形式為式中:a和b為待定參數(shù);
2025-05-04 22:18
【摘要】本資料來源2023/3/2中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心2多元統(tǒng)計(jì)分析何曉群中國(guó)人民大學(xué)出版社第三章聚類分析?§聚類分析的思想?§相似性度量?§類和類的特征?§系統(tǒng)聚類法?§模糊聚類分析?§
2025-02-13 17:17
【摘要】第五章聚類分析判別分析和聚類分析有何區(qū)別?答:即根據(jù)一定的判別準(zhǔn)則,判定一個(gè)樣本歸屬于哪一類。具體而言,設(shè)有n個(gè)樣本,對(duì)每個(gè)樣本測(cè)得p項(xiàng)指標(biāo)(變量)的數(shù)據(jù),已知每個(gè)樣本屬于k個(gè)類別(或總體)中的某一類,通過找出一個(gè)最優(yōu)的劃分,使得不同類別的樣本盡可能地區(qū)別開,并判別該樣本屬于哪個(gè)總體。聚類分析是分析如何對(duì)樣品(或變量)進(jìn)行量化分類的問題。在聚類之前,我們并不知道總體,而是通過一次次
2025-03-28 23:41
【摘要】第二章多元正態(tài)分布第一節(jié)基本概念1、隨機(jī)向量的概率分布定義1、將P個(gè)隨機(jī)變量X1,…,Xp的整體稱為P維隨機(jī)向量,記為X=(X1,…,Xp)′多維隨機(jī)向量的分布函數(shù)定義定義2、設(shè)X=(X1,…,Xp)′是P維隨機(jī)向量,它的分布函數(shù)
2024-08-24 12:50
【摘要】一、對(duì)我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)農(nóng)村居民生活水平作聚類分析1、指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù):為了全面分析我國(guó)農(nóng)村居民的生活狀況,主要考慮從收入、消費(fèi)、就業(yè)等幾個(gè)方面對(duì)農(nóng)村居民的生活狀況進(jìn)行考察。因此選取以下指標(biāo):農(nóng)村產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)、農(nóng)村住宅投資、農(nóng)村居民消費(fèi)水平、農(nóng)村居民消費(fèi)支出、農(nóng)村居民家庭人均純收入、耕地面積及農(nóng)村就業(yè)人數(shù)?,F(xiàn)從2010年的調(diào)查資料中抽?。常皞€(gè)樣本,指標(biāo)數(shù)據(jù)如下:地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)
2024-08-16 04:57
【摘要】第一章多元分析概述第一節(jié)引言多元統(tǒng)計(jì)分析是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來研究解決多指標(biāo)問題的理論和方法。近30年來,隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展和科研生產(chǎn)的迫切需要,多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于地質(zhì)、氣象、水文、醫(yī)學(xué)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟(jì)等許多領(lǐng)域,已經(jīng)成為解決實(shí)際問題的有效方法。然而,隨著Internet的日益普及,各行各業(yè)都開始采用計(jì)算機(jī)及相應(yīng)的信息技術(shù)進(jìn)行管理和決策,這使得各企事業(yè)單位生成
2025-06-28 02:34
【摘要】CopyrightCAE1市場(chǎng)研究中的多元統(tǒng)計(jì)分析方法MultivariateAnalysis-anintroduction上海市中消研市場(chǎng)研究有限公司數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部制作天馬行空官方博客:;QQ:1318241189;QQ群:175569632CopyrightCAE2討論議題?我們的研究工作是什么?
2024-10-22 16:59