多元统计分析基础

本文介绍了多元统计分析的基础概念,包括多元数据、随机向量的均值向量、协方差矩阵及其应用。讨论了随机向量X和Y的协方差矩阵以及相关阵,解释了相关性的度量。最后,阐述了样本数据阵的构造,它是进行多元统计分析的重要数据组织形式。

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 1.多元统计分析(Multivariate Statistical Analysis)

  多元统计分析研究的是客观事物中多个变量(多个因素)之间相互依赖的统计规律性。假如说一个数据它有n维特征,我们称它为多元数据,而分析多元数据的统计方法就叫做多元统计分析。重要的多元统计分析方法有:多重回归分析(简称回归分析)、判别分析、聚类分析、主成分分析、典型相关分析、多元方差分析等。


 2.统计分析的基本变量

  设X、Y是两个随机变量  \[X = {({X_1},...,{X_p})^T},Y = {({Y_1},...,{Y_q})^T}\]

  1)随机向量X的均值向量

若\[E({X_i}) = {\mu _i}\]存在,则称
\[E(X) = \left[ \begin{array}{l}
E({X_1})\\
 \vdots \\
E({X_p})
\end{arra

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