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多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A 卷 1) 判别分析常用的判别方法有 距离判别法 、贝叶斯判别法 、费歇判别法 、逐步 判别法 。 2) Q型聚类分析是对 样品 的分类， R型聚类分析是对 变量 _的分类。 3) 主成分分析中可以利用协 方差矩阵 和相关矩阵 求解主成分。 4) 因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是 主成分法 、主轴因子法 、极 大似然法 5) 聚类分析包括 系统聚类法 、模糊聚类分析 、K-均值聚类分析 6) 分组数据的 Logistic 回归存在 异方差性 ，需要采用加权最小二乘估计 7) 误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 = 8) 最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于 椭圆形 的类。 9) 主成分分析是利用 降维 的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化 为几个综合指标的多元统计方法。 10) 在进行主成分分析时，我们认为所取的 m （mp,p 为所有的主成分）个主成 分的累积贡献率达到 85%以上比较合适。 11) 聚类分析的目的在于使类内对象的 同质性 最大化和类间对象的 异质性 最大 化 12) 是随机变量，并且有 ，那么 服从（ 卡方 ）分布。 13) 在 对 数 线 性 模 型 中 ， 要 先 将 概 率 取 对 数 ， 再 分 解 处 理 ， 公 式 ： 14) 将每个原始变量分解为两部分因素， 一部分是由所有变量共同具有的少数几 个 公共因子 组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即 特殊因 子 15) 判别分析的最基本要求是分组类型在两组之上， 每组案例的规模必须至少一 个以上， 解释变量 必须是可测量的 16) 当被解释变量是属性变量而解释变量是度量变量时 判别分析 是合适的统计 分析方法 17) 多元正态分布是 一元正态分布 的推广 18) 多元分析的主要理论都是建立在 多元正态总体 基础上的， 多元正态分布是多 元分析的基础 19) 因子分析中，把变量表示成 各因子的线性组合 ，而主成分分析中，把主成分 表示成 各变量的线性组合 。 20) 统计距离包括 欧氏距离 和马氏距离 两类 1) 因子负荷量是指因子结构中原始变量与因子分析时抽取出的公共因子的相 关程度。 （√） （p147） 2) 主成分分析是将原来较少的指标扩充为多个新的综合指标的多元统计方法。 （×）（p24） 3) 判别分析其被解释变量为属性变量，解释变量是度量变量。（√）（ p90） 4) Logistic 回归对于自变量有要求， 度量变量或者非度量变量都不可以进行回 归。 （×） (p220) 5) 在系统聚类过程中，聚合系数越大，合并的两类差异越小。（×） (P59) 6) spss 只能对单变量进行正态性检验。 （√） 7) Logistic 回归中的估计参数（ 反应优势比率的变化， 如果 是正的，它的反对数值（指数）一定小于 1。 （228） 8) 密度函数可以是负的。（×） (p3) 9) 计算