对应分析的重点 1、什么是对应分析? 2、理解对应分析的基本思想 3、对应分析的基本步骤 4、结合SPSS软件进行案例分析

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

Univariate versus Multivariate Analysis Univariate analysis Solely interested in an isolated characteristic of a set of objects, irrespective of other variable characteristics possessed by the objects Examples the study of the achievement test scores of students X the salaries of workers

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

一、试验设计初步。 1、试验及其模型; 2、处理设计:单因素试验、多因素试验; 3、试验误差:系统误差、随机误差、错失误差; 4、试验的排列:设置重复、随机化、区组化、拉丁方试验

因子分析的重点 1、什么是因子分析? 2、理解因子分析的基本思想 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、因子载荷变量共同度的统计意义 4、因子旋转的意义 5、结合SPSS软件进行案例分析

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

所谓的多元方差分析,就是说存在着不止一个应变量,而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度,则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子,即都应作为应变量

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)