协方差矩阵相同设有k 个总体X1，X2，…，μk，它们有相同的协方差矩阵Σ．对于任意一个样本观测指标x＝（x1，x2，…，μk 和Σ1，Σ2，…，Σk 未知时，同样可用样本来估计（同前）．在R 软件中，函数“lda（ ）”和函数“qda（ ）”提供了对于数据进行线性判别分析和二次判别分析的工具．这两种函数的使用方法如下：ldaldaqdaqda在以上函数中，参数formula是因子或分组形如～x1＋x2＋…......
2023-11-18
如何在应用多元统计分析中选择变量？
【摘要】：，Xp 之间并不是完全独立的，而是有一定的相关性存在的．如果回归模型中有某两个自变量Xi 和Xj 的相关系数比较大，就可使正规方程组的系数矩阵出现病态，也就是所谓的多重共线性的问题，将导致回归系数的估计值的精度不高．因此，适当地选择变量以建立一个“最优”的回归方程是十分重要的．那么什么是“最优”回归方程呢？
在实际问题中，影响因变量Y 的因素有很多，我们只能挑选若干个变量建立回归方程，这就涉及变量的选择问题．
一般来说，如果在一个回归方程中忽略了对因变量Y 有显著影响的自变量，那么所建立的回归方程必与实际有较大的偏离，但变量选得过多，使用就不方便．
在前面我们讨论一般多元线性回归方程的求法中，细心的读者也许会注意到，在那里不管自变量Xi 对因变量Y 的影响是否显著，均可进入回归方程．特别地，当回归方程中含有对因变量Y 影响不大的变量时，可能因为SSE 的自由度变小，而使误差的方差增大，就会导致估计的精度变低．另外，在许多实际问题中，往往自变量X1，X2，…，Xp 之间并不是完全独立的，而是有一定的相关性存在的．如果回归模型中有某两个自变量Xi 和Xj 的相关系数比较大，就可使正规方程组的系数矩阵出现病态，也就是所谓的多重共线性的问题，将导致回归系数的估计值的精度不高．因此，适当地选择变量以建立一个“最优”的回归方程是十分重要的．(www.chuimin.cn)
那么什么是“最优”回归方程呢？对这个问题有许多不同的准则，在不同准则下“最优”回归方程也可能不同．这里的“最优”是指从可供选择的所有变量中选出对因变量Y 有显著影响的自变量建立方程，并且在方程中不含对Y 无显著影响的自变量．
在上述意义下，可以有多种方法来获得“最优”回归方程，如前进法、后退法、逐步回归法等．其中逐步回归法使用较为普遍．
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应用多元统计分析中对应分析的计算步骤详细阅读
对应分析的具体计算步骤如下：由原始数据矩阵A 出发计算对应矩阵P 和对应变换后的新数据矩阵B，计算公式见式和式．计算行轮廓分布，记R 矩阵由A 矩阵的每一行除以行和得到，其目的在于消除行点出现“概率”不同的影响．记N＝{Ri，i＝1，2，…，m）是B 的奇异值．式给出Q 的分解式，第i个因子（i＝1，2，…......
2023-11-18
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应用多元统计分析：对应分析简介详细阅读
因子分析是用少数几个公共因子去提取研究对象的绝大部分信息，既减少了因子的数目，又把握住了研究对象的相互关系．在因子分析中根据研究对象的不同，分为R 型和Q 型，如果研究变量的相互关系时则采用R 型因子分析；如果研究样品间相互关系时则采用Q 型因子分析．但无论是R 型或Q 型都未能很好地揭示变量和样品间的双重关系，另一方面当样品容量n 很大（如n＞1 000），进行Q型因子分析时，计算n 阶方阵的特......
2023-11-18
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应用多元统计分析：数据可视化与表示详细阅读
，xn 是从一元总体中抽取的．一元数据的数字特征主要有：均值，方差s2＝，标准差s＝，等等．对于多元数据，除分析各分量的取值特征外，还要分析各分量之间的相关关系．由于多元统计分析中的符号多而杂，因此需要说明：在一元统计学中一般用大写和小写字母分别来区分随机变量及其观测值，在本书后面的章节里，由于其他复杂的符号，我们可能不再遵守此约定，请读者注意一个符号在每一章中的意义．......
2023-11-18
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多元统计分析：对数线性模型的应用详细阅读
对于广义线性模型，除了以上介绍的Logistic回归模型外，还有其他的模型，如Poisson模型，这里就不作详细介绍．以下简要介绍R 软件中“glm（ ）”关于这些模型的使用方法．Poisson分布族模型和拟Poisson分布族模型的使用方法如下：fm＜－glmfm＜－glm其直观意义是ln[E]＝β0＋β1x1＋β2x2＋…＋βp xp,即E＝exp(β0＋β1 x1＋β2 x2＋…......
2023-11-18
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如何在人生中做出正确选择详细阅读
第一节单项与多项选择所谓“单项与多项选择”是指对某件事、某件物品或某个人进行选择的结果。“单项选择题”人们每天都会碰到许许多多，需要逐一做出答案才行。其他工作和生活中的各种“单项选择题”，应当总体上有一个时序和时间长短上的安排。......
2024-08-19
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基于R的应用多元统计分析成果详细阅读
，F5 的线性组合表示出来Xi＝μi＋ai1 F1＋ai2 F2＋…，F5 的值却是未知的，有关参数的意义也有很大的差异．因子分析的首要任务就是估计因子载荷aij 和方差σ2i，然后给因子Fi 一个合理的解释，若难以进行合理的解释，则需要进一步作因子旋转，希望旋转后能发现比较合理的解释．特别需要说明的是这里的因子和试验设计里的因子（或因素）是不同的，它比较抽象和概括，往往是不可以单独测量的．......
2023-11-18
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应用多元统计分析方法：基于R实验详细阅读
多元统计分析是统计学中应用性很强的一个分支，它的应用范围十分广泛．多元统计分析可以应用于几乎所有的领域，主要包括经济学、农业、地质学、医学、工业、气象学、金融、精算、物理学、地理学、军事科学、文学、法律、环境科学、考古学、体育科学、遗传学、教育学、生物学、管理科学、水文学等，还有一些交叉学科或方向等．多元统计分析的应用实在是难以一一罗列，以下简要地介绍一下多元统计分析在文学、数据挖掘（作为交叉学科......
2023-11-18
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