Presentation Outline本章要点 What is cluster analysis? Similarities measures Hierarchical cluster analysis Centroid method -Single linkage

Presentation Outline 1. What is discriminant analysis? 2 Two populations discriminant analysis 3, More than two populations discriminant analysis -distance discriminant analysis -Bayes discriminant analysis -Fisher discriminant analysis -variable selection discriminant analysis (forward discriminant analysis) (backward discriminant analysis) (stepwise discriminant analysis)

Presentation outline What is pCa? Geometrical approach to pca Analytical approach to PCa Properties of PCa how to determine the number of pc? How to interpret the pc? Use of pc scores

• 因素（factor）就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平（level），水平可以是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性的，如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计（factorial design），并根据各个因素的所有可能组合来设计组别，并同时考察所有因素对因变量的影响

+ 因素指自变量+ 随机化:用随机化方法分配被试到各个实验处理中+ 是在实验之中操纵一个自变量，并采用随机化原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计

首先感谢评审专家提出的宝贵意见,现答复如下: 《国际会计准则第25号一投资会计》将投资定义为“企业为通过分配(如利息、使用费、股利 和租金)来增加财富;为资本增值或通过贸易关系,而给投资企业带来其他利益而持有的资产。《国 际会计准则第2号一存货》中所定义的存货不是投资《国际会计准则第16号固定资产》中所定 义的固定资产(房地产投资除外)不是投资”。 然而,财务会计中的投资有广义和狭义之分,广义的投资包括权益性投资、债权性投资、期货 投资、房地产投资、固定资产投资、存货投资等等

假设检验的基本问题 1、假设检验的基本原理 小概率事件原理 小概率思想是指小概率事件(P<0.01或 P<0.05等)在一次试验中基本上不会发生。 反证法思想是先提出假设(检验假设H),再 用适当的统计方法确定假设成立的可能性大 小,如可能性小,则认为假设不成立;反之, 则认为假设成立

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

第一数据的来源 数据的来源主要有两种渠道: 一种是通过直接的调查获得的原始数据,一般称之为第一手或直接的统 计数据; 另一种是别人调查的数据,并将这些数据进行加工和汇总后公布的数 据,通常称之为第二手或间接的统计数据

判别分类的频次间是否有差异的方法称为计数统计方法，主要是用卡方检验。 1、配合度检验 单因素分类计数数的实际次数与理论次数是否相同。 用 Nonparametric tests 中的Chi-Square和binomial。 2、独立性检验 有多分类的两个或多个因素之间是否独立。 两个因素：Cosstabs--Chi-Square 多个因素： Loglinear(用层次对数线性模型)