多元正态分布.ppt

多元统计方法;目录;;;三、本课程主要内容;;主成分分析;1、多元正态分布; 统计方法很多都是建立在正态分布的假设之上的：如：t检验、方差分析、线性相关与回归。;1.1 多元分析常用统计量;例1.1 调查某地16岁中学生12名，测其身高，体重，胸围资料;;;;;;;;;;1.2 多元正态分布;;;例1.2（二元正态分布）;例1.2（二元正态分布）;若随机向量变量 服从二元正态分布，则记 图1.1-1.3示意了均向量为0，不同方差及相关时 二元正态分布的三维分布曲面，其中z表示 ;;;;;;判断多元变量的数据是否服从正态分布不易；;1.3 二元正态相关变量的参考值范围;;;;例1.3 测得我国20岁男子160人之身高（x,cm)、体重（y,kg)如表1.2。求其95%参考值范围。;; 根据原始资料，算得x的均数、方差分别为：165.8338和4.91552 ；y的均数、方差分别为：53.5694和4.89212 ；x与y的相关系数为0.5806；; 这是一个联合参考值范围，表示我国20岁男子的身高、 体重之测量值落在该范围内者约占95%。; 用多元正态分布确定的多元参考值范围，由于考虑了多个指标之间的相关性，比单独考虑单个变量的参考值范围，任何联合起来应用更合理。;