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苏州大学《应用多元分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

课程名称：应用多元分析

专业：统计学

班级：统计学2021级

考试形式：闭卷考试

满分：100分

注意事项：

1.本试卷共四部分，总分100分。考试时间为120分钟。

2.请将答案写在答题纸上，写在试卷上的答案无效。

3.所有题目必须回答，选择题请将正确答案的字母填在答题纸上，其余题目请

将答案写清楚。

第一部分选择题（共20题，每题2分，共40分）

1.在多元线性回归模型中，回归系数的显著性检验通常使用（）

A.t检验

B.F检验

C.卡方检验

D.Z检验

2.主成分分析（PCA）的主要目的是（）

A.增加数据的维度

B.减少数据的噪声

C.降低数据的维度

D.增强数据的相关性

3.在多重共线性检测中，常用的指标是（）

A.相关系数

B.方差膨胀因子（VIF）

C.偏回归系数

D.残差平方和

4.聚类分析中的“层次聚类”方法主要依据（）

A.距离矩阵

B.方差分析

C.回归模型

D.残差分析

5.判别分析中，分类的依据是（）

A.聚类结果

B.方差分析

C.判别函数

D.主成分

6.在多元回归模型中，通常使用哪个检验来检查模型的整体显著性（）

A.t检验

B.F检验

C.相关系数检验

D.残差分析

7.在因子分析中，“因子载荷”是指（）

A.原始变量与因子之间的相关系数

B.因子与因子之间的相关系数

C.原始变量的方差

D.因子的方差

8.在主成分分析中，“解释的方差比例”是用来（）

A.衡量主成分的数量

B.选择主成分的数量

C.计算因子的载荷

D.测量原始数据的噪声

9.多元线性回归模型的残差应满足（）

A.线性关系

B.正态分布和同方差性

C.随机性和独立性

D.多重共线性

10.在聚类分析中，“K均值聚类”方法的关键是（）

A.计算各个聚类的中心

B.计算每个数据点的方差

C.计算回归系数

D.选择因子载荷

11.判别分析中的“贝叶斯分类器”假设（）

A.数据的分布是均匀的

B.类别之间是线性可分的

C.类别的条件概率是已知的

D.类别之间的条件概率是独立的

12.在主成分分析中，选择主成分的标准是（）

A.主成分的累计方差解释比例

B.主成分的个别方差

C.数据的原始方差

D.因子载荷的绝对值

13.在多元回归分析中，如何判断变量的重要性（）

A.通过回归系数的大小

B.通过主成分的个数

C.通过因子载荷的高低

D.通过聚类结果

14.“判别函数”的主要作用是在判别分析中（）

A.预测分类的准确性

B.选择最优主成分

C.计算因子的方差

D.聚合相似的数据点

15.多元线性回归模型中，“逐步回归”方法的目的是（）

A.最小化回归系数

B.选择最优的回归模型

C.增加模型的复杂性

D.计算残差平方和

16.在因子分析中，进行“旋转”的目的是（）

A.使因子的解释更加清晰

B.增加因子的数量

C.减少因子的数量

D.改变因子的方差

17.“主成分分析”中的“特征值”代表了（）

A.主成分的方差

B.主成分的解释能力

C.因子的载荷

D.因子的方差

18.多重共线性的存在会导致回归分析中（）

A.回归系数不显著

B.模型预测能力提高

C.残差平方和减少

D.数据的解释能力增加

19.聚类分析中，“欧氏距离”主要用于（）

A.测量数据点之间的相似性

B.测量数据点的分布情况

C.计算回归系数

D.测量因子的载荷

20.在多元回归分析中，如何解决异方差性问题（）

A.进行数据标准化

B.进行变量变换

C.增加样本量

D.使用主成分分析

第二部分填空题（共10题，每题2分，共20分）

1.