一：多元统计有哪些常见的分析方法
多元统计有哪些常见的分析方法
数学地质是近30年间发展起来的运用数学理论和方法研究各种地质现象的数量关系和空间形式的新兴地质学分支。数学地质以计算机为工具，用数学的方法从量的方面来研究地质学基本理论，解决地质学中的实际问题，近年来已广泛应用于地质学的各个领域，在数学地质中，多元统计分析方法占重的地位。
二：2 应用多元统计分析主要包括哪些分析方法
控制图，用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。
直方图，是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。
排列图，又叫帕累托图，它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题，找出影响产品质量的主要因素，识别进行质量改进的机会。
散布图，以点的分布反映变量之间相关情况，是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。
过程能力指数（Cpk），分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。
频数分析，形成观测量中变量不同水平的分布情况表。
描述统计量分析，如平均值、最大值、最小值、范围、方差等，了解过程的一些总体特征。
相关分析，研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动的，不分主次，处于同等地位。
回归分析，分析变量之间的相互关系。
当然，在质量管理中，还有很多常用的统计分析方法，在此不一一列举。
（盈飞无限）
三：多元线性回归中自变量筛选常用的方法有哪些
筛选变量法, 岭回归分析法, 主成分回归法和偏最小二乘回归法。关键词: 回归、SASSTAT、共线性、筛选变量、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。中图分类号: 0212; C8 文献标识码: A 回归分析方法是处理多变量间相依关系的统计方法。它是数理统计中应用最为广泛的方法之一。在长期的大量的实际应用中人们也发现: 建立回归方程后, 因为自变量存在相关性, 将会增加参数估计的方差, 使得回归方程变得不稳定; 有些自变量对因变量(指标) 影响的显著性被隐蔽起来; 某些回归系数的符号与实际意义不符合等等不正常的现象。这些问题的出现原因就在于自变量的共线性。本文通过例子来介绍自变量共线性的诊断方法以及使用SA SSTA T 软件6. 12 版本中REG 等过程的增强功能处理回归变量共线性的一些方法。一、共线性诊断共线性问题是指拟合多元线性回归时, 自变量之间存在线性关系或近似线性关系。共线性诊断的方法是基于对自变量的观测数据构成的矩阵X′X 进行分析, 使用各种反映自变量间相关性的指标。共线性诊断常用统计量有方差膨胀因子V IF (或容限TOL )、条件指数和方差比例等。方差膨胀因子V IF 是指回归系数的估计量由于自变量共线性使得其方差增加的一个相对度量。对第i 个回归系数, 它的方差膨胀因子定义为 V I F i = 第i 个回归系数的方差自变量不相关时第i 个回归系数的方差 = 1 1 - R 2 i = 1 TOL i 其中R 2 i 是自变量xi 对模型中其余自变量线性回归模型的R 平方。V IFi 的倒数TOL i 也称为容限( To lerance )。一般建议, 若V IF> 10, 表明模型中有很强的共线性问题。若矩阵X′X 的特征值为d 2 1 ≥d 2 2 ≥…≥d 2 k, 则X 的条件数 d1 dk 就是刻划它的奇性的一个指标。故称 d1 dj (j= 1, …, k) 为条件指数。一般认为, 若条件指数值在10 与30 间为弱相关; 在30 与100 间为中等相关; 大于100 表明有强相关。对于大的条件指数, 还需要找出哪些变量间存在强的线性关系。因为每个条件指数对应一 9 4 处理多元线性回归中自变量共线- 性的几种方法个特征向量, 而大的条件指数相应的特征值较小, 故构成这一特征向量的变量间有近似的线性关系。在统计中用方差比例来说明各个自变量在构成这个特征向量中的贡献。一般建议, 在大的条件指数中由方差比例超过0. 5 的自变量构成的变量子集就认为是相关变量集。
四：下列不属于多元统计方法的是。
正确答案:D,E 解析：本题考查加德纳的多元智力理论，属于识记型题目。加德纳认为，智力的内涵是多元的，由八种相对独立的智力成分构成。每种智力都是一个单独的功能系统，这些系统可以相互作用，产生外显的智力行为，包括语文智力、数学智力、空间智力、音乐智力、运动智力、人际交往智力、内省智力和自然智力。
五：用多元统计的方法分析居民收入与消费，用多元统计方法中哪些方法比较合适呢？
分析方法要根据分析目的来确定
不要本末倒置
我经常帮别人做这类的数据分析的
六：用spss怎样做多元线性相关分析的步骤
多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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七：多元线性回归分析中筛选自变量的方法有哪些①所有集合挑眩前进法③
包括筛选变量法, 岭回归分析法, 主成分回归法和偏最小二乘回归法。关键词: 回归、SASSTAT、共线性、筛选变量、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。中图分类号: 0212; C8 文献标识码: A 回归分析方法是处理多变量间相依关系的统计方法。它是数理统计中应用最为广泛的方法之一。在长期的大量的实际应用中人们也发现: 建立回归方程后, 因为自变量存在相关性, 将会增加参数估计的方差, 使得回归方程变得不稳定; 有些自变量对因变量(指标) 影响的显著性被隐蔽起来; 某些回归系数的符号与实际意义不符合等等不正常的现象。这些问题的出现原因就在于自变量的共线性。本文通过例子来介绍自变量共线性的诊断方法以及使用SA SSTA T 软件6. 12 版本中REG 等过程的增强功能处理回归变量共线性的一些方法。一、共线性诊断共线性问题是指拟合多元线性回归时, 自变量之间存在线性关系或近似线性关系。共线性诊断的方法是基于对自变量的观测数据构成的矩阵X′X 进行分析, 使用各种反映自变量间相关性的指标。共线性诊断常用统计量有方差膨胀因子V IF (或容限TOL )、条件指数和方差比例等。方差膨胀因子V IF 是指回归系数的估计量由于自变量共线性使得其方差增加的一个相对度量。对第i 个回归系数, 它的方差膨胀因子定义为 V I F i = 第i 个回归系数的方差自变量不相关时第i 个回归系数的方差 = 1 1 - R 2 i = 1 TOL i 其中R 2 i 是自变量xi 对模型中其余自变量线性回归模型的R 平方。V IFi 的倒数TOL i 也称为容限( To lerance )。一般建议, 若V IF> 10, 表明模型中有很强的共线性问题。若矩阵X′X 的特征值为d 2 1 ≥d 2 2 ≥…≥d 2 k, 则X 的条件数 d1 dk 就是刻划它的奇性的一个指标。故称 d1 dj (j= 1, …, k) 为条件指数。一般认为, 若条件指数值在10 与30 间为弱相关; 在30 与100 间为中等相关; 大于100 表明有强相关。对于大的条件指数, 还需要找出哪些变量间存在强的线性关系。因为每个条件指数对应一 9 4 处理多元线性回归中自变量共线- 性的几种方法个特征向量, 而大的条件指数相应的特征值较小, 故构成这一特征向量的变量间有近似的线性关系。在统计中用方差比例来说明各个自变量在构成这个特征向量中的贡献。一般建议, 在大的条件指数中由方差比例超过0. 5 的自变量构成的变量子集就认为是相关变量集。二、筛选变量的方法变量筛选的一些方法除了把对因变量Y 影响不显著的自变量删除之外, 还可以从有共线关系的变量组中筛选出对因变量Y 影响显著的少数几个变量。例 1 (水泥数据) 某种水泥在凝固时放出的热量Y (卡克) 与水泥中下列四种化学成份有关: x1 ( 3CaO. A l2O3 的成份)、x2 (3CaO. SiO2 的成份)、x3 (4CaO. A l2O3. Fe 2 O3 的成份) 和x4 (2CaO. SiO2 的成份)。共观测了13 组数据(见表1) , 试用REG 过程分析水泥数据, 求出Y 与 x1, x2, x3, x4 的最优回归式。 表1 水泥数据序号 x1 x2 x3 x4 Y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10 26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68 6 15 8 8 6 9 1......余下全文>>
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