多变量分析 - 测验
A) 两个变量的分析 B) 仅分析连续变量 C) 单一变量分析 D) 同时分析多个变量
A) T 检验 B) 主成分分析 C) 卡方检验 D) 方差分析
A) 聚类分析 B) 方差分析 C) 相关性分析 D) 回归分析
A) 确定相关系数 B) 确定描述性统计 C) 确定异常值 D) 确定哪些变量能区分两个或多个组别
A) 绘制数据点 B) 显示相关系数 C) 识别异常值 D) 确定因子分析中需要保留的因子数量
A) 确定哪些变量最能预测群体成员身份 B) 进行因子分析 C) 相关性测试 D) 识别数据中的异常值
A) 确定两组变量之间的关系 B) 进行假设检验 C) 确定异常值 D) 确定因子载荷
A) 进行回归分析 B) 研究两组变量之间的关系 C) 检验假设 D) 找出变量与自身的相关性
A) 确定样本量 B) 了解多个变量之间的关系和差异 C) 检测异常值 D) 进行因子分析
A) 根据预测变量预测群体成员 B) 确定相关性 C) 进行聚类分析 D) 查找异常值
A) 出现离群值时 B) 变量独立时 C) 仅处理分类数据时 D) 当变量高度相关时
A) 变量的标准偏差 B) 变量之间的相关性 C) 需要保留的因素数量 D) 变量的重要性
A) MANOVA 同时考虑多个因变量，而 ANOVA 只关注单一因变量 B) 方差分析适用于小样本量，而 MANOVA 适用于大样本量 C) 方差分析使用混合效应模型，而 MANOVA 使用固定效应模型 D) MANOVA 用于分类数据分析，而 ANOVA 用于连续数据分析
A) 将相似的观测结果归为一组 B) 绘制二元数据图 C) 进行因子分析 D) 测试组间差异
A) 曼哈顿距离。 B) 马哈拉诺比斯距离。 C) 欧几里得距离。 D) 卡方差异。
A) 创建合成变量。 B) 将对象分配到不同的组别。 C) 发现变量之间的线性关系。 D) 探索多变量数据。
A) 填补法 B) 外推法 C) 插值法 D) 回归分析
A) 多元正态分布 B) 逆Wishart分布 C) Wishart分布 D) Hotelling's T平方分布
A) Anderson B) R.A. Fisher C) C.R. Rao D) Karl Pearson
A) 单变量分析 B) 降维 C) 简单线性回归 D) 描述性统计
A) SPSS B) DataPandit C) JMP D) MiniTab
A) 维希特分布 (Wishart distribution) B) 多元正态分布 (Multivariate normal distribution) C) 霍特林T平方分布 (Hotelling's T-squared distribution) D) 逆维希特分布 (Inverse-Wishart distribution)
A) 描述性统计 B) 潜在结构发现 C) 单变量分析 D) 简单线性回归
A) JMP B) SciPy C) SPSS D) MiniTab
A) 贝叶斯推断 B) 预测性推断 C) 频率学派推断 D) 描述性推断
A) MiniTab B) SPSS C) R D) JMP
A) 单变量分析 B) 聚类 C) 描述性统计 D) 简单线性回归
A) JMP B) SPSS C) MiniTab D) SAS
A) MATLAB B) SPSS C) MiniTab D) JMP
A) 多元正态分布 B) 多元t分布 C) Wishart分布 D) 逆Wishart分布
A) SPSS B) MiniTab C) JMP D) Eviews
A) SPSS B) MiniTab C) NCSS D) JMP
A) JMP B) Stata C) SPSS D) MiniTab
A) STATISTICA B) MiniTab C) SPSS D) JMP
A) SIMCA B) SPSS C) MiniTab D) JMP |
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