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何晓群版—多元统计分析课后练习答案.pdf
第1 章 多元正态分布
1、在数据处理时,为什么通常要进行标准化处理?
数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比
较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的
纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是
0-1 标准化和Z 标准化。
2、欧氏距离与马氏距离的优缺点是什么?
欧氏距离也称欧几里得度量、欧几里得度量,是一个通常采用的距离定义,
它是在m 维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就
是两点之间的距离。
缺点:就大部分统计问题而言,欧氏距离
2018-10-06 约1.74万字 11页 立即下载
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何晓群版多元统计分析数据.doc
第二章数据
例2-1
行业 公司简称 净资产收益率% 总资产报酬率% 资产负债率% 总资产周转率 流动资产周转率 已获利息倍数 销售增长率% 资本积累率% 电力、煤气及水的生产和供应业 深能源A 16.85 12.35 42.32 0.37 1.78 7.18 45.73 54.54 深南电A 22 15.30 46.51 0.76 1.77 15.67 48.11 19.41 富龙热力 8.97 7.98 30.56 0.17 0.58 10.43 17.80 9.44 穗恒运A 10.25 8.99 40.44 0.46
2016-04-01 约2.51万字 18页 立即下载
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何晓群多元统计分析(数据).doc
第二章数据
例2-1
行业 公司简称 净资产收益率% 总资产报酬率% 资产负债率% 总资产周转率 流动资产周转率 已获利息倍数 销售增长率% 资本积累率% 电力、煤气及水的生产和供应业 深能源A 16.85 12.35 42.32 0.37 1.78 7.18 45.73 54.54 深南电A 22 15.30 46.51 0.76 1.77 15.67 48.11 19.41 富龙热力 8.97 7.98 30.56 0.17 0.58 10.43 17.80 9.44 穗恒运A 10.25 8.99 40.44 0.46
2016-04-02 约2.43万字 17页 立即下载
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第1 章 多元正态分布
1、在数据处理时,为什么通常要进行标准化处理?
数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比
较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的
纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是
0-1 标准化和Z 标准化。
2、欧氏距离与马氏距离的优缺点是什么?
欧氏距离也称欧几里得度量、欧几里得度量,是一个通常采用的距离定义,
它是在m 维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就
是两点之间的距离。
缺点:就大部分统计问题而言,欧氏距离
2018-10-18 约1.74万字 11页 立即下载
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应用多元统计分析课后习题答案高惠璇习题解答.pptx
应用多元统计分析;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15;16;17;18;19;20;21;22;23;24;25;26;27;28;29;30;31;32;33;34;35;36;37;38
2020-02-20 约小于1千字 38页 立即下载
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应用多元统计分析;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15;16;17;18;19;20;21;22;23;24;25;26;27;28;29;30;31;32;33;34;35;36;37;38
2020-02-21 约小于1千字 38页 立即下载
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应用多元统计分析课后答案 暴强整理 .pdf
应用多元统计分析课后答案暴强整理--第1页
第二章
2.1试述多元联合分布和边缘分布之间的关系。
′
设ᵁ=(X,X,⋯X)是p维随机向量,称由它的q(p)个分
12p
′
(i)=(X,X)
量组成的子向量ᵁ,⋯X的分布为ᵁ的边缘分布,相对
i1i2iq
地把ᵁ的分布称为联合分布。
(1)
当ᵁ的分布函数为F(x,x,⋯x)时,ᵁ的分布函数即边缘分布函
12p
数为F(x,x,⋯x)=P(ᵁ≤x,⋯ᵁ≤x,ᵁ≤∞,⋯ᵁ≤∞)
12p11qqq+1p
=F(x,x,⋯x,∞,⋯∞)
12q
,x(1)
当X有分布密度f(x,⋯x)则ᵁ也有分布密度,即边缘密度
12p
,x+∞+∞f(x,x⋯d
2025-03-21 约15.53万字 62页 立即下载
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应用多元统计分析课后答案解析_朱建平版.doc
第二章
2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。
解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,的联合分布密度函数是一个p维的函数,而边际分布讨论是的子向量的概率分布,其概率密度函数的维数小于p。
2.2设二维随机向量服从二元正态分布,写出其联合分布。
解:设的均值向量为,协方差矩阵为,则其联合分布密度函数为
。
2.3已知随机向量的联合密度函数为
其中,。求
(1)随机变量和的边缘密度函数、均值和方差;
(2)随机变量和的协方差和相关系数;
(3)判断和是否相互独立。
(1)解:随机变量和的边缘密度函数、均值和方差;
所以
由于服从均匀分布,则均值为,方差
2017-08-24 约3.81万字 66页 立即下载
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应用多元统计分析_课后答案解析.pdf
第二章
2.1 试述多元联合分布和边缘分布之间的关系。
′
设 = (X1, X2 ,⋯ Xp) 是 p 维随机向量,称由它的 q (p )个分
′
量组成的子向量 (i) = (Xi1, Xi2 ,⋯ Xiq) 的分布为 的边缘分布,相对
地把 的分布
2017-08-24 约12.88万字 62页 立即下载
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第二章
2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。
解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,的联合分布密度函数是一个p维的函数,而边际分布讨论是的子向量的概率分布,其概率密度函数的维数小于p。
2.2设二维随机向量服从二元正态分布,写出其联合分布。
解:设的均值向量为,协方差矩阵为,则其联合分布密度函数为
。
2.3已知随机向量的联合密度函数为
其中,。求
(1)随机变量和的边缘密度函数、均值和方差;
(2)随机变量和的协方差和相关系数;
(3)判断和是否相互独立。
(1)解:随机变量和的边缘密度函数、均值和方差;
所以
由于服从均匀分布,则均值为,方差
2018-12-27 约3.7万字 66页 立即下载
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应用多元统计分析课后答案
第五章聚类分析
5.1判别分析和聚类分析有何区别?
答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有n个样本,对每
个样本测得p项指标(变量)的数据,已知每个样本属于k个类别(或总体)中的某一类,
通过找出一个最优的划分,使得不同类别的样本尽可能地区别开,并判别该样本属于哪个总
体。聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。在聚类之前,我们并不知
道总体
2024-01-28 约1.48万字 9页 立即下载
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第1章 多元正态分布
1、在数据处理时,为什么通常要进行标准化处理?
数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是0-1标准化和Z标准化。
2、欧氏距离与马氏距离的优缺点是什么?
欧氏距离也称欧几里得度量、欧几里得度量,是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。
缺点:就大部分统计问题而言,欧氏距离是不能令人满意的。每个坐标对欧氏距离的贡
2016-09-30 约9.3千字 11页 立即下载
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第二章
2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。
解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,X (X , X , X )的
1 2
2018-10-28 约14.01万字 68页 立即下载
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第 1 章多元正态分布
1、在数据处理时,为什么通常要进展标准化处理
数据 的标准化是将数据按 比 缩放 ,使之落入一个小的特定区间。在某些比
照和评价 的指标处理 中经常会用到,去除数据 的单位 限制 ,将其转化为无量纲的
纯数值 ,便于不 同单位或量级 的指标能够进展 比照和加权 。其 中最典型的就是
0 - 1 标 准化 和Z 标准化 。
2 、欧 氏距离与马 氏距离的优缺点是什么
欧 氏距离也称欧几里得度量、欧几里得度量 ,是一个通常采用 的距离定义 ,
它 是在 m维空间中两个点之间的真实距离 。在二维和三维空间中的欧
2023-10-26 约1.33万字 9页 立即下载
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第二章
2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。
解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,的联合分布密度函数是一个p维的函数,而边际分布讨论是的子向量的概率分布,其概率密度函数的维数小于p。
2.2设二维随机向量服从二元正态分布,写出其联合分布。
解:设的均值向量为,协方差矩阵为,则其联合分布密度函数为
。
2.3已知随机向量的联合密度函数为
其中,。求
(1)随机变量和的边缘密度函数、均值和方差;
(2)随机变量和的协方差和相关系数;
(3)判断和是否相互独立。
(1)解:随机变量和的边缘密度函数、均值和方差;
所以
由于服从均匀分布,则均值为,方差
2018-12-30 约3.73万字 66页 立即下载