多元统计分析及R语言建模考试试卷
教 课程名称：_____多元统计分析 ______________ 课程类别 必修[ ? ] 选修[ ] 考试方式 开卷[ ] 闭卷[ ? ] 试卷类别(A、B) [ A ] 共 8 页 学院(校) 专业 班(级) 学号 师 授课教师姓名：________王斌会______________ 填 考试时间:_ _年_____月______日 写 考 生 填 写 题 号 得 分 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总 分 得分 评阅人 一、简答题（共5小题，每小题6分，共30分）
1. 常用的多元统计分析方法有哪些？ （1）多元正态分布检验
（2）多元方差-协方差分析
（3）聚类分析
（4）判别分析
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（5）主成分分析
（6）因子分析
（7）对应分析
（8）典型相关性分析
（ 9）定性数据建模分析
（10）路径分析（又称多重回归、联立方程）
（11）结构方程模型
（12）联合分析
（13）多变量图表示法
（14）多维标度法
2. 简单相关分析、复相关分析和典型相关分析有何不同？并举例说明之。
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简单相关分析：简单相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。例如，以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩，感兴趣的是二者的关系如何，而不在于由X去预测Y。
复相关分析；研究一个变量 x0与另一组变量 (x1,x2,…，xn)之间的相关程度。例如,职业声望同时受到一系列因素（收入、文化、权力……）的影响，那么这一系列因素的总和与职业声望之间的关系，就是复相关。复相关系数R0.12…n的测定，可先求出 x0对一组变量x1，x2，…，xn的回归直线，再计算x0与用回归直线估计值悯之间的简单直线回归。复相关系数为R0.12…n的取值范围为0≤R0.12…n≤1。复相关系数值愈大，变量间的关系愈密切。
典型相关分析就是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。
3. 试说明主成分分析和因子分析不同点和相同之处。
主成分分析和因子分析的相同之处
1.都可以降维、分析多个变量的基本结构
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