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尊敬的读者朋友们：
这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难的假设和H1;第二,给出检验的统计量及其服从的分布；第三，给定检验水平,查统计量的分布表，确定相应的临界值，从而得到否定域；第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。
2、简述一下聚类分析的思想答:聚类分析的基本思想，是根据一批样品的多个观测指标,具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,然后利用统计量将样品或指标进行归类。把相似的样品或指标归为一类，把不相似的归为其他类。直到把所有的样品（或指标）聚合完毕。
3、多元统计分析的内容和方法答：1、简化数据结构,将具有错综复杂关系的多个变量综合成数量较少且互不相关的变量，使研究问题得到简化但损失的信息又不太多。（1）主成分分析（2）因子分析（3）对应分析等2、分类与判别，对所考察的变量按相似程度进行分类。（1）聚类分析：根据分析样本的各研究变量，将性质相似的样本归为一类的方法.（2）判别分析：判别样本应属何种类型的统计方法.
4、系统聚类法基本原理和步骤答:
1）先计算n个样本两两间的距离
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2）构造n个类，每个类只包含一个样本
3）合并距离最近的两类为一新类
4）计算新类与当前各类的距离
5）类的个数是否等于1,如果不等于回到3在做
6）画出聚类图
7）决定分类个数和类
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5、聚类分析的类型有:
答：
（1）对样本分类，称为Q型聚类分析
（2）对变量分类，称为R型聚类分析#Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似性特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来.＃R型聚类是对变量进行聚类，它使具有相似性的变量聚集在一起,差异性大的变量分离开来,可在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数，达到变量降维的目的.
6、简述欧氏距离与马氏距离的区别和联系。
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答：=iXirX2-XPi;和巧儿卫•••*'□则取氏距离为莒风-片己欧氏距离的局限有①在多元数据分析中，亘度量不合理.②会受到实际间题中量纲的影响°
设暫Y是来自均值向量为卩，协方差为£的总体G中的P维样本°取马氏距离为
D（X,Y）=X-Y;Z~lX-Yn当2：t=】即单位阵时，D（M,Y）=X—Y'X-Y=角风―
Y=杠YJ唧欧氏距离°
因此，在一定程度上，欧氏距离是马氏距离的特殊情況，马氏距离是欧氏距离的推广-
7、试述系统聚类的基本思想。
答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。
8对样品和变量进行聚类分析时所构造的统计量分别是什么?简要说明为什么这样构造？答：对样品进行聚类分析时,。
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