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1、1. 检验的显著性水平：在假设检因素，并可以帮助我们找到最佳组变量间的相互依赖关系,把两变化。其主要内容和步骤是：首验中，若小概率事件的概率不超因素水平组合。组变量之间的相互关系变为研究先根据理论和对问题的分析判过a,则称a为检验水平或显著方差分析的目的:方差分析的两个新的变量之间的相关而且断，将变量分为自变量和因变量;性水平。检验曲值：拒绝原假目的是通过分析，判定某一因又不抛弃原来变量的信息这两其次，设法找出合适的数学方程设的最小显著水平称为假设检验是否显著，当因子显著时，我们个新的变量分别由第一组变量和式（即回归模型）描述变量间的中的P值。还可以给出每一水平下指标均僅二组变量的线性组合构成
2、并关系；由于涉及到的变量具有不2. 参数估计的类型点估计；的估计，以便找出最好的水平且两组变量的个数可以是不同确定性，接着还要对回归模型进 区间估计；参数的点估计的方差分析是对多个总体均值是两组变量所代表的内容也可以行统计检验；统计检验通过后，方法：矩估计法基本思想：相等这一假设进行检验思想：不同的。最后是利用回归模型，根据自变由于样本来源于总体，样本矩脸验U1=U2=UY是通过8.贝叶斯判别法:如果对多个总量去估计、预测因变量。回归有一定程度上反映了总体矩，而且方差的比较来确定的，即：要考体的判别考虑的不是建立判别不同种类，按照自变量的个数分，由大数定律可知，样本矩依概率虑均值（观测值）之间
3、的差异，式，而是计算新给样品属于各总有一元回归和多元回归。只有一收敛于总体矩。因此，只要总1差异的产生来自两个方面，一体的条件概率（门，1=1，k。个自变量的叫一元回归，有两个X的k阶原点矩存在，就可以腼是由因素中的不同水平造成比较这k个概率的大小，然后将或两个以上自变量的叫多元回样本矩作为相应总体矩的估计的，称为系统性差异；另一方面新样品判归为来自各概率最大的归；按照回归曲线的形态分，有量，用样本矩的函数作为总体堆由随机性而产生的差异。两方、体，这种判别法称为ayes判线性（直线）回归和非线性（曲的函数的估计量极大似然估面的差异用两个方差来计量，别法oBayes判别法的基本思想线）回归。实际
4、分析时应根据客计法基本思想：设总体分布的个称为水平之间的方差（既包括总是假定对所研究的对象已有一观现象的性质、特点、研究目的函数形式已知，但有未知参数系统性因素，也包括随机性因定的认识，常用先验概率来描述和任务选取回归分析的方法。9，0可以取很多值，有9的素）；一个称为水平内部的方差这种认识。11.系统聚类法的基本思想是一切可能取值中选一个使样本观仅包括随机性因素如果不同9.聚类：聚类分析的职能是建首先是n个样本各自成一类，然察值出现的概率为最大的值作为的水平对结果没有影响，两个方立一种分类方法，它是将一批样后规定类与类之间的距离，选择9的估计值，记作令，并称为差的比值会接近于1（即H。为品或
5、变量，按照它们在性质上距离最小的两类合并成一个新9的极大似然估计值这。种求估真）；反之，如果不同水平对结果亲疏程度进行分类。距离的种类，计算新类与其它类的距离，计值的方法称为极大似然估计产生影响，两个方差的比值会显很多，其中欧式距离在聚类分析再将距离最小的两类进行合并，法。参数的点估计的评价方法:著地大于1许多，认为H不真，中用得最广，它的表达式中这样每次减少一类，直到达到所0ik无偏性;有效性;一致性。可作出判断，说明不同水平之I表示第i个样品的徹个指标的需的分类数或所有的样本都归为3假设检验的思想:先假设总体存在着显著性差异。如果方差观测值，Xjk表示第j个样品的一类为止。系统聚类法的步骤
6、如具有某种特征，然后再通过对析只对一个因素进行称为单因第k个指标的观测值,为第i下：用数字描述样本的特征。ij本的加工，即构造统计量推断方差分析。单因素方差分析所个样品与第个样品之间的欧氏规定样本之间的相似系数假设的结论是否合理。假设检论的是在个总体标准差皆相等距离。若d越小，那么第i与jr（OWrW1；i,j=1,，n）。ijijij是带有概率性质的反证法。条件下，解决个总体平均数是两个样品之间的性质就越接近运用合成运算2=R.R（或R4推理依据:第一，假设检验所采相等的问题。性质接近的样品就可以划为一=R2R等）求出最接近相似关系用的逻辑推理方法是反证法。第主成分分析答:主成分分析法类。分
7、类的方法很多，系统聚的模糊等价关系S=R2（或R4二，合理与否，所依据的是“是一种数学变换的方法它把给类法是聚类分析中应用最广泛等）o选取适当水平（OWa概率事件实际不可能发生的原定的一组相关变量通过线性变一种方法。首先将个样品每个W1），得到X的一种聚类。理”。参数假设检验步骤：提转成另一组不相关的变量，这贈成一类，然后每次将具有最小2如何看待多元统计方法在出原假设和备择假设;2选择适新的变量按照方差依次递减的丿距离的两类合并成一类，合并实际数据处理中的作用与地位。当的统计量并确定其分布形式;序排列。在数学变换中保持变重新计算类与类之间的距离，答:多元统计方法起源于0世纪 选择显著性水平a，
8、确定临的总方差不变，使第一变量具个过程一直持续到所有样品归为0年代,50年代后随着计算机和界值；作出结论。最大的方差，称为第一主成分，一类为止。分类结果可以画成统计分析软件的发展，得到广泛5.正交试验数据分析方法直第二变量的方差次大，并且和张直观的聚类谱系图。应用，逐步渗透到自然科学和社接对比法就是对试验结果进行简一变量不相关称，为第二主成分。10.线性回归分析的主要内容及会科学的各个领域。多元统计是单的直接对比。直观分析法是依次类推,I个变量就有I个主应用中注意的问题答：回归分研究多个变量之间相互依赖关系通过对每一因素的平均极差来分成分。析主要用于回答一些定义明确的以及内在统计规律性的一门统计析问题。所谓极差就是平均效果7.典型相关分析：的基本思想度量单位的数值变量之间的关系学科，其技术可以分为非对称性中最大值和最小值的差。有了极典型相关分析是主成分分析和因问题。回归分析通过一个变量或技术和对称性技术。利用多元分差，就可以找到影响指标的主要子分析的进一步发展，是研究两一些变量的变化解释另一变量的析中不同的方法可以对研究对象进行分类和简化。在当前科技和经济迅速发展的今天，在国民经济许多领域中特别对社会经济现象的分析，只停留在定性分析上往往是不够的。为提高科学性，可靠性，通常需要定性与定量分析相结合。实践证明，多元分析是实现定量分析的有效工具。2
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