第一篇：多元統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告格式

多元統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

姓名及學(xué)號(hào)：（例：張三20110000000）日期：

1、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

2、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?。。指出通過本實(shí)驗(yàn)要了解或掌握什么）

3、實(shí)驗(yàn)方案分析

（。。指出實(shí)驗(yàn)內(nèi)容屬于什么問題，說明用什么方法來實(shí)驗(yàn)，如果是檢驗(yàn)問題，那么原假設(shè)是什么）

4、操作過程

（。。給出有關(guān)操作過程）

5、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

（。。給出實(shí)驗(yàn)得到的重要結(jié)果）

6、討論

（。。對(duì)上述得到的結(jié)果做出說明與討論）

7、結(jié)論

（。。根據(jù)以上的討論給出恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)論）

第二篇：多元統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

多元統(tǒng)計(jì)分析得實(shí)驗(yàn)報(bào)告 院系:數(shù)學(xué)系 班級(jí):1３級(jí) B 班 姓名:陳翔 學(xué)號(hào):2013１611233 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?比較三大行業(yè)得優(yōu)劣性 實(shí)驗(yàn)過程 有如下得內(nèi)容:(１)正態(tài)性檢驗(yàn);(2)主體間因子,多變量檢驗(yàn) a;(３)主體間效應(yīng)得檢驗(yàn);(4)對(duì)比結(jié)果(K 矩陣);

(5)多變量檢驗(yàn)結(jié)果;

(６)單變量檢驗(yàn)結(jié)果;

(7)協(xié)方差矩陣等同性得 Box 檢驗(yàn)ａ,誤差方差等同性得 Ｌevene 檢驗(yàn) a;

(8)估計(jì);

(9)成對(duì)比較,多變量檢驗(yàn);(10)單變量檢驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果:綜上所述,我們對(duì)三個(gè)行業(yè)得運(yùn)營(yíng)能力進(jìn)行了具體得比較分析,所得數(shù)據(jù)表明,從總體來瞧,信息技術(shù)業(yè)要稍好于電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)。

１。

正態(tài)性檢驗(yàn)

Kｏlmogorｏv－Sｍirnova

Shapiｒ o—Wilk 統(tǒng)計(jì)量 dｆ Sig.統(tǒng)計(jì)量 ｄｆ Sig、凈資產(chǎn)收益率。１１３ 35、2００＊

。97８ 35。6７7 總資產(chǎn)報(bào)酬率。121 35、２00＊

。964 3５、298 資產(chǎn)負(fù)債率。08６ 35。2００*

.9６2 35、265 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率.1８0 3５、006。864 ３5。00０ 流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、164 3５、０18.88５ 35、002 已獲利息倍數(shù)、２8１ 35.０00。55１ ３5、0０0 銷售增長(zhǎng)率.1０3 ３５、2０0＊

。９4９ 35、104 資本積累率。251 35。０00、655 35。0０0 *。

這就是真實(shí)顯著水平得下限。

ａ。

Lillｉeforｓ 顯著水平修正 此表給出了對(duì)每一個(gè)變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)得結(jié)果,因?yàn)樵摾袠颖局校睿?5<2000,所以此處選用 Shapiro—Wｉｌk 統(tǒng)計(jì)量。由 Sig。值可以瞧到,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、已獲利息倍數(shù)及資本積累率均明顯不遵從正態(tài)分布,因此,在下面得分析中,我們只對(duì)凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長(zhǎng)率這四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行比較,并認(rèn)為這四個(gè)變量組成得向量遵從正態(tài)分布(盡管事實(shí)上并非如此)。這四個(gè)指標(biāo)涉及公司得獲利能力、資本結(jié)構(gòu)及成長(zhǎng)能力,我們認(rèn)為這四個(gè)指標(biāo)可以對(duì)公司運(yùn)營(yíng)能力做出近似得度量。

２.

主體間因子

Ｎ 行業(yè) 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 11 房地行業(yè) 15 信息技術(shù)業(yè) 9 多變量檢驗(yàn)a a

效應(yīng) 值 F 假設(shè) df 誤差 df Ｓig。

截距 Pillai 得跟蹤.967 2０9。40５b

4。000 ２9。０00。0０0 Ｗilks 得 Laｍbda、0３3 2０9。40５b

4.000 29、０0０、0００ Hoteｌliｎg 得跟蹤 ２8.8８3 20９、405b

4.000 ２9。000.０0０ Roy 得最大根 2８。883 209。4０５ｂ

４.０00 29.０00、０0０ 行業(yè) Piｌlai 得跟蹤、481 2、373 8、0０0 ６0、０00、02７ Wｉｌkｓ 得 Ｌambｄa、５63 2.411b

8、０00 ５8。000.０2５ Hｏｔelｌiｎｇ 得跟蹤.69８ ２。４4３ 8.０00 5６、0０0.0２4 Roy 得最大根、５5９ 4、1９３c

4、０00 30、00０。008

ａ、設(shè)計(jì) : 截距 ＋ 行業(yè) b、精確統(tǒng)計(jì)量 c、該統(tǒng)計(jì)量就是 F 得上限,它產(chǎn)生了一個(gè)關(guān)于顯著性級(jí)別得下限。

上面第一張表就是樣本數(shù)據(jù)分別來自三個(gè)行業(yè)得個(gè)數(shù)。第二張表就是多變量檢驗(yàn)表,該表給出了幾個(gè)統(tǒng)計(jì)量,由Sig。值可以瞧到,無(wú)論從哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量來瞧,三個(gè)行業(yè)得運(yùn)營(yíng)能力(從凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長(zhǎng)率這四個(gè)指標(biāo)得整體來瞧)都就是有顯著差別得。

3.主體間效應(yīng)得檢驗(yàn) 源 因變量 III 型平方與 df 均方 Ｆ Ｓig。

校正模型 凈資產(chǎn)收益率 ３0６、300a1５３。150 4。000、0２8 總資產(chǎn)報(bào)酬率 6９.４6４b３4、732 3、320.０49 資產(chǎn)負(fù)債率 302。36６ｃ151。183、68０。514 銷售增長(zhǎng)率 2904.588d1４5２。294 2、１54.133 截距 凈資產(chǎn)收益率 61５.３３8 １ 61５.3３8 16。073.0０0 總資產(chǎn)報(bào)酬率 2１8、016 1 2１8。016 20。8４1。000 資產(chǎn)負(fù)債率 １05315。45９ 1 １0531５。459 4７3、83３、０0０ 銷售增長(zhǎng)率 1.4９７ 1 １。4９7.002。9６３ 行業(yè) 凈資產(chǎn)收益率 3０6、３00 2 １53.1５0 4.0０0。02８ 總資產(chǎn)報(bào)酬率 69、46４ ２ 3４.732 3、320、04９ 資產(chǎn)負(fù)債率 30２。366 2 151。183。680.51４ 銷售增長(zhǎng)率 2904.５８8 2 1４52、29４ 2.1５４、１３3 誤差 凈資產(chǎn)收益率 1２2５、０54 3２ 38、２83

總資產(chǎn)報(bào)酬率 334。７53 ３２ １0、46１

資產(chǎn)負(fù)債率 7112、４06 ３2 22２.263

銷售增長(zhǎng)率 ２1５7９、5１1 32 674、360

總計(jì) 凈資產(chǎn)收益率 ２238、216 35

總資產(chǎn)報(bào)酬率 6４1.59８ ３5

資產(chǎn)負(fù)債率 1175８５、075 ３5

銷售增長(zhǎng)率 24585、045 3５

校正得總計(jì) 凈資產(chǎn)收益率 1531。3５４ 34

總資產(chǎn)報(bào)酬率 4０4.217 ３４

資產(chǎn)負(fù)債率 7４１４。772 34

銷售增長(zhǎng)率 24４84。099 ３4

a、R 方 =。2０0(調(diào)整 R 方 =、1５0)b.R 方 ＝.172(調(diào)整 R 方 =、１20)c.R 方 =、041(調(diào)整 Ｒ 方 ＝ －.0１9)d。

R 方 ＝。1１9(調(diào)整 R 方 ＝、064)此表給出了每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)得分析結(jié)果,同時(shí)給出了每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)得方差來源,包括

校正模型、截距、主效應(yīng)(行業(yè))、誤差及總得方差來源,還給出了自由度、均方、F統(tǒng)計(jì)量及Sｉg。值 4、對(duì)比結(jié)果((K 矩陣))行業(yè) 簡(jiǎn)單對(duì)比a

因變量 凈資產(chǎn)收益率 總資產(chǎn)報(bào)酬率 資產(chǎn)負(fù)債率 銷售增長(zhǎng)率 級(jí)別 1 與級(jí)別 3 對(duì)比估算值 －5、649 —3、０70 7。2５9 －13、２2３ 假設(shè)值 0 0 0 0 差分(估計(jì)-假設(shè))—５。649 －３.０70 ７.２5９-１3。22３ 標(biāo)準(zhǔn) 誤差 ２、78１ １.45４ ６、701 11、672 Sig、。０51.043、287。26６ 差分得 95％ 置信區(qū)間 下限-11。３13-6。０31 －6、390 －36、998 上限。0１6-、109 20。９08 1０、５5２ 級(jí)別 2 與級(jí)別 3 對(duì)比估算值 1、０54 —、057 1。791 －22。69６ 假設(shè)值 0 0 0 ０ 差分(估計(jì)-假設(shè))１、054 —。057 1、７91-22。６96 標(biāo)準(zhǔn) 誤差 2、60９ 1、３64 ６.28６ １0。９49 Sig、、689。９67.７7８.0４6 差分得 95% 置信區(qū)間 下限-4.２6０ －2.８34 －1１.013 －44。999 上限 6。36８ 2、7２1 14、5９5-.394 a、參考類別 = ３ 此表表示,在0.05得顯著水平下,第一行業(yè)(電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè))與第三行業(yè)(信息技術(shù)業(yè))得總資產(chǎn)報(bào)酬率指標(biāo)存在顯著差別,凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率與銷售增長(zhǎng)率等財(cái)務(wù)指標(biāo)無(wú)明顯差別,但由第一欄可以瞧到,電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)得凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率與銷售增長(zhǎng)率均低于信息技術(shù)業(yè),資產(chǎn)負(fù)債率高于信息技術(shù)業(yè),似乎說明信息技術(shù)業(yè)作為新興行業(yè),其成長(zhǎng)能力要更高一些。第二行業(yè)(房地產(chǎn)業(yè))與第三行業(yè)得銷售增長(zhǎng)率指標(biāo)有明顯得差別,第三行業(yè)大于第二行業(yè),說明信息技術(shù)業(yè)得獲利能力高于房地產(chǎn)業(yè)。凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率與資產(chǎn)負(fù)債率等財(cái)務(wù)指標(biāo)沒有顯著差別。

５、多變量檢驗(yàn)結(jié)果

值 F 假設(shè) df 誤差 df Sig、Pilｌaｉ 得跟蹤、481 2。373 ８。０00 60。00０、０２7 Ｗilｋs 得 lambｄａ、563 2、4１1a

8.0０0 58。０0０.025 Hotｅｌliｎg 得跟蹤.6９８ 2、443 8。０00 56.０00。024 Roy 得最大根。559 4。1９3b

4。000 30.０00.００８

a。

精確統(tǒng)計(jì)量 b、該統(tǒng)計(jì)量就是 Ｆ 得上限,它產(chǎn)生了一個(gè)關(guān)于顯著性級(jí)別得下限。

此表就是上面多重比較可信性得度量,由Siｇ、值可以瞧到,比較檢驗(yàn)就是可信得。

6。

單變量檢驗(yàn)結(jié)果 源 因變量平方與 ｄf 均方 F Sｉg.對(duì)比 凈資產(chǎn)收益率 ３０6.３00 2 153。1５0 4。000、028 總資產(chǎn)報(bào)酬率 ６9、464 ２ 34、７32 3。3２0.049 資產(chǎn)負(fù)債率 3０２。３66 2 15１.183。6８0、514 銷售增長(zhǎng)率 2９0４。588 ２ 145２。294 2、154.133 誤差 凈資產(chǎn)收益率 １２２5。0５４ 32 ３8.283

總資產(chǎn)報(bào)酬率 ３3４。753 3２ 1０、461

資產(chǎn)負(fù)債率 7112.40６ 32 2２2、２63

銷售增長(zhǎng)率 215７9。5１１ 32 674、360

此表就是對(duì)每一個(gè)指標(biāo)在三個(gè)行業(yè)比較得結(jié)果、7。

協(xié)方差矩陣等同性得

B Bｏｘ

檢驗(yàn)a a

Box 得 M 29.20７ F 1。172 df1 20 df2 2585。573 Sig、、2６9 檢驗(yàn)零假設(shè),即觀測(cè)到得因變量得協(xié)方差矩陣在所有組中均相等、a.設(shè)計(jì) : 截距 + 行業(yè) 誤差方差等同性得

Lev ｅｎ e 檢驗(yàn)a a

F ｄf1 ｄｆ2 Ｓiｇ。

凈資產(chǎn)收益率、500 2 3２、611 總資產(chǎn)報(bào)酬率 1.759 2 ３2。188 資產(chǎn)負(fù)債率 4。５3７ 2 32、０18 銷售增長(zhǎng)率 1、739 2 3２、192 檢驗(yàn)零假設(shè),即在所有組中因變量得誤差方差均相等。

a。

設(shè)計(jì) : 截距 ＋ 行業(yè) 上面第一張表就是協(xié)方差陣相等得檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量就是Box“ｓ Ｍ,由Sig.值可以認(rèn)為三個(gè)行業(yè)(總體)得協(xié)方差陣就是相等得、第二張表給出了各行業(yè)誤差平方相等得檢驗(yàn),在０、05得顯著性水平下,凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率以及銷售增長(zhǎng)

率得誤差平方在三個(gè)行業(yè)間沒有顯著差別。這似乎說明,除了行業(yè)因素,對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率有顯著影響得還有其她因素。這與此處均值比較沒有太大得關(guān)系。

8。

估計(jì) 因變量 行業(yè) 均值 標(biāo)準(zhǔn) 誤差 95％ 置信區(qū)間 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)、１６９ １、866 —3、631 ３、96９ 房地行業(yè) 6、871 1.5９8 3。617 １０、1２5 信息技術(shù)業(yè) 5。818 2、0６２ １、617 10.019 總資產(chǎn)報(bào)酬率 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)、５２4.975 —1、463 2、5１0 房地行業(yè) ３。537。835 1.8３6 5.238 信息技術(shù)業(yè) 3。59３ １.078 1.397 5、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 4、495 5１、158 69.471 房地行業(yè) 54.８47 3.849 47、0０６ ６2.６88 信息技術(shù)業(yè) ５3。056 4.９６9 4２。933 6３.178 銷售增長(zhǎng)率 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)-1.038 7.830-１6.９87 1４.９11 房地行業(yè)-１0.5１２ ６。705 －24。170 3、１46 信息技術(shù)業(yè) 12、184 8.６56 —5.4４８ ２9.８16 此表給出了每一行業(yè)各財(cái)務(wù)指標(biāo)描述統(tǒng)計(jì)量得估計(jì)、9、成對(duì)比較 因變量(I)行業(yè)(J)行業(yè) 均值差值(I-J)標(biāo)準(zhǔn) 誤差 Sig.b

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。456。０10 —11、70５-1、699 信息技術(shù)業(yè) —5.649 2。7８1。0５1 —11、313。0１6 房地行業(yè) 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) ６、70２＊

2。45６。01０ 1.69９ 11.705 信息技術(shù)業(yè) １、0５４ 2。6０９。6８9 —4.2６0 6。3６8 信息技術(shù)業(yè) 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 5.649 2、7８1。0５1 —.０16 １1。313 房地行業(yè)-１.0５４ 2。6０９、689 —6。368 4。２60

總資產(chǎn)報(bào)酬率 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 房地行業(yè) －３、013＊

1、28４ 。025 —5.628-.３9８ 信息技術(shù)業(yè)-3.０70*

1、454 。0４3 —6、0３1 －、109 房地行業(yè) 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) ３。０13＊

１、2８４ 。0２5.39８ 5、６2８ 信息技術(shù)業(yè) —。057 1、3６4。９67 —２、8３4 2.721 信息技術(shù)業(yè) 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 3、070*

1。454.043.1０９ 6。031 房地行業(yè)。05７ 1.3６４、９６７ —2、７2１ 2。８３4 資產(chǎn)負(fù)債率 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 房地行業(yè) 5.46８ 5。9１8、36２-６、58７ 17。523 信息技術(shù)業(yè) 7、259 ６、701.287-6、３90 2０.908 房地行業(yè) 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)-5。468 5、91８。36２-1７。５23 ６。５87 信息技術(shù)業(yè) 1。79１ 6.2８6。778-１1。0１3 14、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、2５9 6.7０1.２87-20.９０8 6。390 房地行業(yè)-1。791 6。２86、７７8-1４、5９5 11。013 銷售增長(zhǎng)率 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) 房地行業(yè) ９。47４ 10.30８、365 —11.524 3０。471 信息技術(shù)業(yè)-13。223 11、67２、2６6 —36、998 1０、552 房地行業(yè) 電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè) －9。４７4 1０、308、３6５-30、4７1 １1.524 信息技術(shù)業(yè) —22、696*

1０、９４9 。046 －４4、９9９ －。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。22３ 11、6７２、２66 —1０。５５2 3６.998 房地行業(yè) 22。696＊

１0。949。０46、394 ４４、999 基于估算邊際均值 ＊、均值差值在。05 級(jí)別上較顯著、b。

對(duì)多個(gè)比較得調(diào)整: 最不顯著差別(相當(dāng)于未作調(diào)整)。

多變量檢驗(yàn)

值 F 假設(shè) df 誤差 df Sig、Pilｌaｉ 得跟蹤、481 2.3７3 8.00０ 60.000。027 Wｉlkｓ 得 lambｄａ.5６3 2、４11a

8、０００ 58、000.０２5

Hotelｌiｎｇ 得跟蹤。698 2、４43 8、0００ ５6、000.024 Roy 得最大根。559 4。193b

4、000 30。０0０、０08 每個(gè) F 檢驗(yàn) 行業(yè) 得多變量效應(yīng)、這些檢驗(yàn)基于估算邊際均值間得線性獨(dú)立成對(duì)比較。

a.精確統(tǒng)計(jì)量 b、該統(tǒng)計(jì)量就是 F 得上限,它產(chǎn)生了一個(gè)關(guān)于顯著性級(jí)別得下限。

此兩張表給出了不同行業(yè)各財(cái)務(wù)指標(biāo)得比較與檢驗(yàn)及檢驗(yàn)得可信性統(tǒng)計(jì)量。

1０.單變量檢驗(yàn) 因變量平方與 df 均方 F Sig。

凈資產(chǎn)收益率 對(duì)比 306。300 2 １５3。15０ ４、00０。０28 誤差 １22５、０54 32 ３８、283

總資產(chǎn)報(bào)酬率 對(duì)比 ６９、464 2 34.7３2 3。３20。0４9 誤差 334。753 32 １0、46１

資產(chǎn)負(fù)債率 對(duì)比 302.366 2 15１、183。6８0。51４ 誤差 7１12.406 32 2２２.２63

銷售增長(zhǎng)率 對(duì)比 ２9０4、58８ ２ 1４5２。2９4 2、154。1３３ 誤差 2１5７9、５1１ ３2 ６7４.３60

F 檢驗(yàn) 行業(yè) 得效應(yīng)、該檢驗(yàn)基于估算邊際均值間得線性獨(dú)立成對(duì)比較。

此表也就是對(duì)三個(gè)行業(yè)中各財(cái)務(wù)指標(biāo)相等得假設(shè)得檢驗(yàn),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(bào)酬率在三個(gè)行業(yè)中有明顯得差別。

綜上所述,我們對(duì)三個(gè)行業(yè)得運(yùn)營(yíng)能力進(jìn)行了具體得比較分析,所得數(shù)據(jù)表明,從總體來瞧,信息技術(shù)業(yè)要稍好于電力、煤氣及水得生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)。

第三篇：多元統(tǒng)計(jì)分析思考題

《多元統(tǒng)計(jì)分析思考題》

第一章 回歸分析

1、回歸分析是怎樣的一種統(tǒng)計(jì)方法，用來解決什么問題？

2、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？

3、實(shí)際應(yīng)用中，如何設(shè)定回歸方程的形式？

4、多元線性回歸理論模型中，每個(gè)系數(shù)（偏回歸系數(shù)）的含義是什么？

5、經(jīng)驗(yàn)回歸模型中，參數(shù)是如何確定的？有哪些評(píng)判參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)？最小二乘估計(jì)兩有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)？要想獲得理想的參數(shù)估計(jì)值，需要注意一些什么問題？

6、理論回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)的實(shí)際意義是什么？為什么要在回歸模型中加入隨機(jī)誤差項(xiàng)？建立回歸模型時(shí)，對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)作了哪些假定？這些假定的實(shí)際意義是什么？

7、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？

8、回歸分析中，為什么要作假設(shè)檢驗(yàn)？檢驗(yàn)依據(jù)的統(tǒng)計(jì)原理是什么？檢驗(yàn)的過程是怎樣的？

9、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(shí)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(yàn)實(shí)際應(yīng)用問題是否滿足這些假定？對(duì)于各種不滿足假定的情形，分別采用哪些改進(jìn)方法？

10、回歸分析中的R2有何意義？它能用來衡量模型優(yōu)劣嗎？

11、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(shí)，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？

12、有哪些確定最優(yōu)回歸模型的準(zhǔn)則？如何選擇回歸變量？

13、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？

14、利用回歸方法解決實(shí)際問題的大致步驟是怎樣的？

15、你能夠利用哪些軟件實(shí)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

1、判別分析的目的是什么？

2、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(diǎn)或優(yōu)劣之處？

3、判別分析與回歸分析有何異同之處？

4、判別分析對(duì)變量與樣本規(guī)模有何要求？

5、如何度量判別效果？有哪些影響判別效果的因素？

6、逐步判別是如何選擇判別變量的？基本思想或步驟是什么？

7、判別分析有哪些現(xiàn)實(shí)應(yīng)用？舉例說明。

第三章 聚類分析

1、聚類分析的目的是什么？與判別分析有何異同？這種方法有哪些局限或欠缺？

2、有哪些常用的聚類統(tǒng)計(jì)量？

3、系統(tǒng)（譜系）聚類法的基本思想是怎樣的？它包含哪些具體方法？

4、聚類分析對(duì)變量與樣本規(guī)模有何要求?有哪些因素影響分類效果？要想減少不利因素的影響，可以采取哪些改進(jìn)方法？

5、實(shí)際應(yīng)用問題，如何確定分類數(shù)目？

6、快速聚類法（K—均值法）的基本思想或步驟是怎樣的？

7、有序樣品的最優(yōu)分別法的基本思想或步驟是怎樣的？

8、應(yīng)用聚類分析解決實(shí)際問題的基本步驟是怎樣的？應(yīng)該注意哪些方面的問題？

第四章 主成分分析與典型相關(guān)分析

1、主成分分析的基本思想是什么？在低維情況下，如何利用幾何圖形解釋主成分的意義？

2、什么是主成分的貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率？實(shí)際應(yīng)用時(shí)，如何確定主成分的個(gè)數(shù)？

3、主成分有哪些基本性質(zhì)？

4、對(duì)于任何情形的多個(gè)變量，都可以采取主成分方法降維嗎？為什么？

5、怎樣的情況下需要計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化的主成分？

6、主成分有哪些應(yīng)用?

7、如何解釋主成分的實(shí)際含義？

8、典型相關(guān)分析的基本思想是什么？有何實(shí)際用途？

9、典型相關(guān)分析與回歸分析、判別分析、主成分分析、因子分析有何關(guān)聯(lián)？試比較這些方法的異同之處。

10、典型相關(guān)分析有哪些基本假定？

11、如何解釋典型相關(guān)函數(shù)的實(shí)際意義？

12、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(duì)應(yīng)分析

1、因子分析是怎樣的一種統(tǒng)計(jì)方法？它的基本目的和用途是什么？

2、因子分子中的KMO統(tǒng)計(jì)量與巴特萊特球形性檢驗(yàn)的目的是什么？

3、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？

4、因子分析中的變量類型是怎樣的？因子分析對(duì)變量數(shù)目有沒有要求？對(duì)樣本規(guī)模有沒有要求？

5、因子分析有怎樣的基本假定？對(duì)樣本特點(diǎn)（或性質(zhì)）有何要求？

6、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(jì)量的統(tǒng)計(jì)意義是什么？

7、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？

8、如何確定公共因子數(shù)目？如何解釋公共因子的實(shí)際意義?

9、怎樣的情況下，需要作因子旋轉(zhuǎn)？

10、有哪些估計(jì)因子得分的方法？因子得分的估計(jì)是普通意義下的參數(shù)估計(jì)嗎？為什么？

11、對(duì)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。

12、對(duì)應(yīng)分析中總慣量的意義是什么？

第四篇：多元統(tǒng)計(jì)分析選擇題

選擇題 下面哪一項(xiàng)不是判別分析的方法（C）

A.距離判別 B.貝葉斯判別 C.協(xié)方差陣判別 D.費(fèi)歇判別 2 式子cov（AX,BY）=（C）

A.cov（X,Y）B B.cov（X,Y）C.Acov（X,Y）D.Acov（X,Y）B 3 如果正態(tài)隨機(jī)向量X=(1，2，……)的各分量是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,那么隨機(jī)變量X的協(xié)方差陣是（B）。A.零矩陣 B.對(duì)角陣 C.對(duì)稱陣 D.單位陣 4 利用主成分分析得到的各個(gè)主成分之間（D）

A.相互獨(dú)立 B.線性相關(guān) C.不完全相關(guān) D.互不相關(guān) 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(jì)方法。

A.一組 B.兩組 C.大于兩組 D.大于一組 6 典型相關(guān)分析的步驟不包括（C）

A.設(shè)計(jì)典型相關(guān)分析 B.確定典型相關(guān)分析的目標(biāo) C.給出典型相關(guān)分析方案 D.驗(yàn)證模型 7 對(duì)數(shù)線性模型中表示兩個(gè)因素的交互效應(yīng)，此模型為非飽和模型的條件是（C）

A.>0 B.<0 C.=0 D.=1 8 貝葉斯判別法中的判別規(guī)則所帶來的平均損失ECM達(dá)到（D）

A.0 B.1 C.一定數(shù)值 D.最小 9 一個(gè)p維變量的函數(shù)f(?)能作為中某個(gè)隨機(jī)向量的分布函數(shù)，當(dāng)且僅當(dāng)（B）

A.f x <0 B.f x >0 C.>0 D.<0 10 馬氏距離不需要符合下面哪一條基本公理（A）

A.d x,y ≤0 B.d x,y =d(y,x)C.d x,y ≤d x,z +d(z,y)D.d x,y =0，當(dāng)且僅當(dāng)x=y。

第五篇：《多元統(tǒng)計(jì)分析》習(xí)題

《多元統(tǒng)計(jì)分析》習(xí)題分為三部分：思考題、驗(yàn)證題

和論文題

思 考 題

緒論

1﹑什么是多元統(tǒng)計(jì)分析？

2﹑多元統(tǒng)計(jì)分析能解決哪些類型的實(shí)際問題？

聚類分析

1﹑簡(jiǎn)述系統(tǒng)聚類法的基本思路。2﹑寫出樣品間相關(guān)系數(shù)公式。

3﹑常用的距離及相似系數(shù)有哪些 ？它們各有什么特點(diǎn)？ 4﹑利用譜系圖分類應(yīng)注意哪些問題？

5﹑在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚類分析？

判別分析

1﹑簡(jiǎn)述距離判別法的基本思路，圖示其幾何意義。2﹑判別分析與聚類分析有何異同？ 3﹑簡(jiǎn)述貝葉斯判別的基本思路。4﹑簡(jiǎn)述費(fèi)歇判別的基本思路。5﹑簡(jiǎn)述逐步判別法的基本思想。

6﹑在SAS和SPSS軟件中如何實(shí)現(xiàn)判別分析？

主成分分析

1﹑主成分分析的幾何意義是什么？ 2﹑主成分分析的主要作用有那些？

3﹑什么是貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，其意義何在？

4﹑為什么說貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率能反映主成分中所包含的原始變量的信息？ 5﹑為什么要用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)去估計(jì)V的特征向量與特征值？ 6﹑證明：對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)有S=R。

7﹑主成分分析在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)？

因子分析

1﹑因子得分模型與主成分分析模型有何不同？ 2﹑因子載荷陣的統(tǒng)計(jì)意義是什么？ 3﹑方差旋轉(zhuǎn)的目的是什么？ 4﹑因子分析有何作用？

5﹑因子模型與回歸模型有何不同？

6﹑在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)因子分析？

對(duì)應(yīng)分析

1﹑簡(jiǎn)述對(duì)應(yīng)分析的基本思想。2﹑簡(jiǎn)述對(duì)應(yīng)分析的基本原理。

3﹑簡(jiǎn)述因子分析中Q型與R 型的對(duì)應(yīng)關(guān)系。4﹑對(duì)應(yīng)分析如何在SAS和SPSS中實(shí)現(xiàn)？

典型相關(guān)分析

1﹑典型相關(guān)分析適合分析何種類型的數(shù)據(jù)？ 2﹑簡(jiǎn)述典型相關(guān)分析的基本思想。3﹑典型變量有哪些性質(zhì)？

4﹑典型相關(guān)系數(shù)和典型變量有何意義？ 5﹑典型相關(guān)分析有何作用？ ﹑在SAS和SPSS中如何實(shí)現(xiàn)典型相關(guān)分析？

驗(yàn) 證 題

聚類分析

1、為了更深入了解我國(guó)人口的文化程度，現(xiàn)利用1990年全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)對(duì)全國(guó)30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)進(jìn)行聚類分析。分析選用了三個(gè)指標(biāo)：(1)大學(xué)以上文化程度的人口占全部人口的比例(DXBZ)；(2)初中文化程度的人都占全部人口的比例(CZBZ)；(3)文盲半文盲人口占全部人口的比例(WMBZ)，分別用來反映較高、中等、較低文化程度人口的狀況。計(jì)算樣品之間的相似系數(shù)，使用最長(zhǎng)距離法、重心法和Ward法，將上機(jī)結(jié)果按樣品號(hào)畫出聚類圖，并根據(jù)聚類圖將30個(gè)樣品分為四類。

2、根據(jù)信息基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)世界20個(gè)國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行分類。只要采用6個(gè)指標(biāo)：(1)Call—每千人擁有電話線數(shù)，(2)movecall—每千戶居民蜂窩移動(dòng)電話數(shù)，(3)fee—高峰時(shí)期每三分鐘國(guó)際電話的成本，(4)Computer—每千人擁有的計(jì)算機(jī)數(shù)，(5)mips—每千人中計(jì)算機(jī)功率(每秒百萬(wàn)指令)，(6)net—每千人互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)戶主數(shù)。計(jì)算樣本之間的距離采用歐式距離，用最長(zhǎng)距離法、重心法、離差平方和法進(jìn)行計(jì)算。

3、按照城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平，對(duì)我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)分類。

判別分析

1、從1995年世界各國(guó)人文發(fā)展指數(shù)的排序中，選取高發(fā)展水平、中等發(fā)展水平的國(guó)家各五個(gè)作為兩組樣本，另選四個(gè)國(guó)家作為待判樣品做距離判別分析。

2、對(duì)全國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)1994年影響各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的制度變量： —經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率(%)、—非國(guó)有化水平(%)、—開放度(%)、—市場(chǎng)化程度(%)作判別分析。

3、為了解全國(guó)各地職工生活費(fèi)用上漲水平，對(duì)29個(gè)省市自治區(qū)九項(xiàng)指標(biāo)作判別分析。

主成分分析

1、對(duì)全國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本情況的八項(xiàng)指標(biāo)作主成分分析。

2、對(duì)30個(gè)省市自治區(qū)工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益作綜合評(píng)價(jià)。

3、對(duì)我國(guó)城市居民生活費(fèi)支出作主成分分析。

因子分析

1、利用1995年的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行綜合考察。

2、對(duì)我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況作因子分析。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和生產(chǎn)結(jié)果濟(jì)效益出發(fā)，選取六項(xiàng)指標(biāo)分別為： —鄉(xiāng)村勞動(dòng)力人口(萬(wàn)人)，—人均經(jīng)營(yíng)耕地面積(畝)，—戶均生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值(元)，—家庭基本純收入(元)，—人均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(千元/人)，—增加值占總產(chǎn)值比重(%)。

3、對(duì)1979-1988年中國(guó)人民銀行資金來源的10項(xiàng)指標(biāo)作因子分析。

對(duì)應(yīng)分析

1、用對(duì)應(yīng)分析研究我國(guó)部分省份的農(nóng)村居民家庭人均消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)。選取7個(gè)變量： —食品支出比重，—衣著支出比重，—居住支出比重，—家庭設(shè)備及服務(wù)支出比重，—醫(yī)療保健支出比重，—交通和通訊支出比重，—文教娛樂、用品及服務(wù)支出比重。樣品為10個(gè)：山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、海南、四川、貴州、甘肅、青海。

2、對(duì)全國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)按各種經(jīng)濟(jì)類型資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重(%)，利用1997年數(shù)據(jù)作對(duì)應(yīng)分析。選取6個(gè)變量： —國(guó)有經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，—集體經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，—聯(lián)營(yíng)經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，—股份制經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，—外商投資經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)，—港澳臺(tái)經(jīng)濟(jì)/總資產(chǎn)

3、用對(duì)應(yīng)分析研究1991年全國(guó)各地區(qū)獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益情況。

典型相關(guān)分析

1、對(duì)某高中一年級(jí)男生38人進(jìn)行體力測(cè)試(共有七項(xiàng)指標(biāo))及運(yùn)動(dòng)能力測(cè)試(共有五項(xiàng)指標(biāo))，試對(duì)兩組指標(biāo)作典型相關(guān)分析。體力測(cè)試指標(biāo)： —反復(fù)橫向跳(次)，—縱跳(cm)，—背力(kg)，—握力(kg)，—臺(tái)階試驗(yàn)(指數(shù))，—立定體前屈(cm)，—俯臥上體后仰(cm)。運(yùn)動(dòng)能力測(cè)試的指標(biāo)為：

—50米跑(秒)，—跳遠(yuǎn)(cm)，—投球(m)，—引體向上(次)，—耐力跑(秒)。

2、全國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)農(nóng)村居民收入和支出的典型相關(guān)分析。反映農(nóng)村居民收入的變量取4個(gè)： —?jiǎng)趧?dòng)者報(bào)酬(元)，—家庭經(jīng)營(yíng)收入(元)，—轉(zhuǎn)移性收入(元)，—財(cái)產(chǎn)性收入(元)。反映農(nóng)村居民生活費(fèi)支出的變量取8個(gè)： —食品支出(元)，—衣著支出(元)，—居住支出(元)，—家庭設(shè)備及服務(wù)支出(元)，—醫(yī)療保健支出(元)，—交通和通訊支出(元)，—文教、娛樂用品及服務(wù)支出(元)，—其它商品及服務(wù)支出(元)。

3、社會(huì)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平與郵電發(fā)展?fàn)顩r的典型相關(guān)分析。

論 文 題

通過論文題，可以讓學(xué)生掌握如何在圖書館查閱數(shù)據(jù)，錄入數(shù)據(jù)，并根據(jù)論文要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使學(xué)生了解各分析方法適合解決的問題類型，能夠運(yùn)用所學(xué)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問題。

1、自擬題目，論文中的數(shù)據(jù)處理方法至少選用對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析中的一種。

2、自擬題目，論文中的數(shù)據(jù)處理方法至少選用主成分分析、因子分析中的一種。

3、自擬題目，論文中的數(shù)據(jù)處理方法至少選用聚類分析、判別分析中的一種。