多元统计分析考试答案

第一篇：多元统计分析考试答案

《多元统计分析》习题

《多元统计分析》习题分为三部分：思考题、验证题

和论文题

思 考 题

绪论

1﹑什么是多元统计分析?

2﹑多元统计分析能解决哪些类型的实际问题?

聚类分析

1﹑简述系统聚类法的基本思路。 2﹑写出样品间相关系数公式。

3﹑常用的距离及相似系数有哪些 ?它们各有什么特点? 4﹑利用谱系图分类应注意哪些问题?

5﹑在SAS和SPSS中如何实现系统聚类分析?

判别分析

1﹑简述距离判别法的基本思路，图示其几何意义。 2﹑判别分析与聚类分析有何异同? 3﹑简述贝叶斯判别的基本思路。 4﹑简述费歇判别的基本思路。 5﹑简述逐步判别法的基本思想。

6﹑在SAS和SPSS软件中如何实现判别分析?

主成分分析

1﹑主成分分析的几何意义是什么? 2﹑主成分分析的主要作用有那些?

3﹑什么是贡献率和累计贡献率，其意义何在?

4﹑为什么说贡献率和累计贡献率能反映主成分中所包含的原始变量的信息? 5﹑为什么要用标准化数据去估计V的特征向量与特征值? 6﹑证明：对于标准化数据有S=R。

7﹑主成分分析在SAS和SPSS中如何实现?

因子分析

1﹑因子得分模型与主成分分析模型有何不同? 2﹑因子载荷阵的统计意义是什么? 3﹑方差旋转的目的是什么? 4﹑因子分析有何作用?

5﹑因子模型与回归模型有何不同?

6﹑在SAS和SPSS中如何实现因子分析?

对应分析

1﹑简述对应分析的基本思想。 2﹑简述对应分析的基本原理。

3﹑简述因子分析中Q型与R 型的对应关系。 4﹑对应分析如何在SAS和SPSS中实现?

典型相关分析

1﹑典型相关分析适合分析何种类型的数据? 2﹑简述典型相关分析的基本思想。 3﹑典型变量有哪些性质?

4﹑典型相关系数和典型变量有何意义? 5﹑典型相关分析有何作用?

6 ﹑在SAS和SPSS中如何实现典型相关分析?

验 证 题

聚类分析

1、为了更深入了解我国人口的文化程度，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析选用了三个指标：(1)大学以上文化程度的人口占全部人口的比例(DXBZ);(2)初中文化程度的人都占全部人口的比例(CZBZ);(3)文盲半文盲人口占全部人口的比例(WMBZ)，分别用来反映较高、中等、较低文化程度人口的状况。计算样品之间的相似系数，使用最长距离法、重心法和Ward法，将上机结果按样品号画出聚类图，并根据聚类图将30个样品分为四类。

2、根据信息基础设施的发展状况，对世界20个国家和地区进行分类。只要采用6个指标：(1)Call—每千人拥有电话线数，(2)movecall—每千户居民蜂窝移动电话数，(3)fee—高峰时期每三分钟国际电话的成本，(4)Computer—每千人拥有的计算机数，(5)mips—每千人中计算机功率(每秒百万指令)，(6)net—每千人互联网络户主数。计算样本之间的距离采用欧式距离，用最长距离法、重心法、离差平方和法进行计算。

3、按照城乡居民消费水平，对我国30个省市自治区分类。

判别分析

1、从1995年世界各国人文发展指数的排序中，选取高发展水平、中等发展水平的国家各五个作为两组样本，另选四个国家作为待判样品做距离判别分析。

2、对全国30个省市自治区1994年影响各地区经济增长差异的制度变量： —经济增长率(%)、 —非国有化水平(%)、 —开放度(%)、

—市场化程度(%)作判别分析。

3、为了解全国各地职工生活费用上涨水平，对29个省市自治区九项指标作判别分析。

主成分分析

1、对全国30个省市自治区经济发展基本情况的八项指标作主成分分析。

2、对30个省市自治区工业企业经济效益作综合评价。

3、对我国城市居民生活费支出作主成分分析。

因子分析

1、利用1995年的数据对我国社会发展状况进行综合考察。

2、对我国30个省市自治区的农业生产情况作因子分析。从农业生产条件和生产结果济效益出发，选取六项指标分别为： —乡村劳动力人口(万人)，

—人均经营耕地面积(亩)， —户均生产性固定资产原值(元)， —家庭基本纯收入(元)， —人均农业总产值(千元/人)， —增加值占总产值比重(%)。

3、对1979-1988年中国人民银行资金来源的10项指标作因子分析。

对应分析

1、用对应分析研究我国部分省份的农村居民家庭人均消费支出结构。选取7个变量： —食品支出比重， —衣着支出比重， —居住支出比重， —家庭设备及服务支出比重，

—医疗保健支出比重， —交通和通讯支出比重， —文教娱乐、用品及服务支出比重。样品为10个：山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、海南、四川、贵州、甘肃、青海。

2、对全国31个省市自治区按各种经济类型资产占总资产比重(%)，利用1997年数据作对应分析。选取6个变量： —国有经济/总资产， —集体经济/总资产， —联营经济/总资产， —股份制经济/总资产， —外商投资经济/总资产， —港澳台经济/总资产

3、用对应分析研究1991年全国各地区独立核算工业企业的经济效益情况。

典型相关分析

1、对某高中一年级男生38人进行体力测试(共有七项指标)及运动能力测试(共有五项指标)，试对两组指标作典型相关分析。体力测试指标： —反复横向跳(次)，

—纵跳(cm)， —背力(kg)， —握力(kg)， —台阶试验(指数)， —立定体前屈(cm)， —俯卧上体后仰(cm)。运动能力测试的指标为：

—50米跑(秒)， —跳远(cm)， —投球(m)， —引体向上(次)， —耐力跑(秒)。

2、全国30个省市自治区农村居民收入和支出的典型相关分析。反映农村居民收入的变量取4个： —劳动者报酬(元)， —家庭经营收入(元)， —转移性收入(元)，

—财产性收入(元)。反映农村居民生活费支出的变量取8个： —食品支出(元)， —衣着支出(元)， —居住支出(元)， —家庭设备及服务支出(元)，

—医疗保健支出(元)， —交通和通讯支出(元)， —文教、娱乐用品及服务支出(元)， —其它商品及服务支出(元)。

3、社会经济综合发展水平与邮电发展状况的典型相关分析。

论 文 题

通过论文题，可以让学生掌握如何在图书馆查阅数据，录入数据，并根据论文要求对数据进行预处理，使学生了解各分析方法适合解决的问题类型，能够运用所学的多元统计分析方法解决实际数据分析问题。

1、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用对应分析、典型相关分析中的一种。

2、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用主成分分析、因子分析中的一种。

3、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用聚类分析、判别分析中的一种。

第二篇：多元统计分析实验报告

多元统计分析得实验报告 院系:数学系 班级:13级 B 班 姓名:陈翔 学号:20131611233 实验目得:比较三大行业得优劣性 实验过程 有如下得内容:(1)正态性检验; (2)主体间因子,多变量检验 a; (3)主体间效应得检验; (4)对比结果(K 矩阵);

(5) 多变量检验结果;

(6) 单变量检验结果;

(7) 协方差矩阵等同性得 Box 检验a,误差方差等同性得 Levene 检验 a;

(8) 估计;

(9) 成对比较,多变量检验;(10)单变量检验。

实验结果:综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。

1。

正态性检验

Kolmogorov-Smirnova

Shapir o—Wilk 统计量 df Sig.统计量 df Sig、净资产收益率 。113 35 、200*

。978 35 。677 总资产报酬率 。121 35 、200*

。964 35 、298 资产负债率 。086 35 。200*

.962 35 、265 总资产周转率 .180 35 、006 。864 35 。000 流动资产周转率 、164 35 、018 .885 35 、002 已获利息倍数 、281 35 .000 。551 35 、000 销售增长率 .103 35 、200*

。949 35 、104 资本积累率 。251 35 。000 、655 35 。000 *。

这就是真实显著水平得下限。

a。

Lilliefors 显著水平修正 此表给出了对每一个变量进行正态性检验得结果,因为该例中样本中n=35<2000,所以此处选用 Shapiro—Wilk 统计量。由 Sig。值可以瞧到,总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布,因此,在下面得分析中,我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较,并认为这四个变量组成得向量遵从正态分布(尽管事实上并非如此)。这四个指标涉及公司得获利能力、资本结构及成长能力,我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似得度量。

2.

主体间因子

N 行业 电力、煤气及水得生产与供应业 11 房地行业 15 信息技术业 9 多变量检验a a

效应 值 F 假设 df 误差 df Sig。

截距 Pillai 得跟踪 .967 209。405b

4。000 29。000 。000 Wilks 得 Lambda 、033 209。405b

4.000 29、000 、000 Hotelling 得跟踪 28.883 209、405b

4.000 29。000 .000 Roy 得最大根 28。883 209。405b

4.000 29.000 、000 行业 Pillai 得跟踪 、481 2、373 8、000 60、000 、027 Wilks 得 Lambda 、563 2.411b

8、000 58。000 .025 Hotelling 得跟踪 .698 2。443 8.000 56、000 .024 Roy 得最大根 、559 4、193c

4、000 30、000 。008

a、设计 : 截距 + 行业 b、精确统计量 c、该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。

上面第一张表就是样本数据分别来自三个行业得个数。第二张表就是多变量检验表,该表给出了几个统计量,由Sig。值可以瞧到,无论从哪个统计量来瞧,三个行业得运营能力(从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标得整体来瞧)都就是有显著差别得。

3.主体间效应得检验 源 因变量 III 型平方与 df 均方 F Sig。

校正模型 净资产收益率 306、300a

2 153。150 4。000 、028 总资产报酬率 69.464b

2 34、732 3、320 .049 资产负债率 302。366c

2 151。183 、680 。514 销售增长率 2904.588d

2 1452。294 2、154 .133 截距 净资产收益率 615.338 1 615.338 16。073 .000 总资产报酬率 218、016 1 218。016 20。841 。000 资产负债率 105315。459 1 105315。459 473、833 、000 销售增长率 1.497 1 1。497 .002 。963 行业 净资产收益率 306、300 2 153.150 4.000 。028 总资产报酬率 69、464 2 34.732 3、320 、049 资产负债率 302。366 2 151。183 。680 .514 销售增长率 2904.588 2 1452、294 2.154 、133 误差 净资产收益率 1225、054 32 38、283

总资产报酬率 334。753 32 10、461

资产负债率 7112、406 32 222.263

销售增长率 21579、511 32 674、360

总计 净资产收益率 2238、216 35

总资产报酬率 641.598 35

资产负债率 117585、075 35

销售增长率 24585、045 35

校正得总计 净资产收益率 1531。354 34

总资产报酬率 404.217 34

资产负债率 7414。772 34

销售增长率 24484。099 34

a、R 方 = 。200(调整 R 方 = 、150) b.R 方 = .172(调整 R 方 = 、120) c.R 方 = 、041(调整 R 方 = -.019) d。

R 方 = 。119(调整 R 方 = 、064) 此表给出了每个财务指标得分析结果,同时给出了每个财务指标得方差来源,包括

校正模型、截距、主效应(行业)、误差及总得方差来源,还给出了自由度、均方、F统计量及Sig。值 4、对比结果( ( K 矩阵) ) 行业 简单对比a

因变量 净资产收益率 总资产报酬率 资产负债率 销售增长率 级别 1 与级别 3 对比估算值 -5、649 —3、070 7。259 -13、223 假设值 0 0 0 0 差分(估计 - 假设) —5。649 -3.070 7.259 -13。223 标准 误差 2、781 1.454 6、701 11、672 Sig、。051 .043 、287 。266 差分得 95% 置信区间 下限 -11。313 -6。031 -6、390 -36、998 上限 。016 -、109 20。908 10、552 级别 2 与级别 3 对比估算值 1、054 —、057 1。791 -22。696 假设值 0 0 0 0 差分(估计 - 假设) 1、054 —。057 1、791 -22。696 标准 误差 2、609 1、364 6.286 10。949 Sig、、689 。967 .778 .046 差分得 95% 置信区间 下限 -4.260 -2.834 -11.013 -44。999 上限 6。368 2、721 14、595 -.394 a、参考类别 = 3 此表表示,在0.05得显著水平下,第一行业(电力、煤气及水得生产与供应业)与第三行业(信息技术业)得总资产报酬率指标存在显著差别,净资产收益率、资产负债率与销售增长率等财务指标无明显差别,但由第一栏可以瞧到,电力、煤气及水得生产与供应业得净资产收益率、总资产报酬率与销售增长率均低于信息技术业,资产负债率高于信息技术业,似乎说明信息技术业作为新兴行业,其成长能力要更高一些。第二行业(房地产业)与第三行业得销售增长率指标有明显得差别,第三行业大于第二行业,说明信息技术业得获利能力高于房地产业。净资产收益率、总资产报酬率与资产负债率等财务指标没有显著差别。

5、多变量检验结果

值 F 假设 df 误差 df Sig、Pillai 得跟踪 、481 2。373 8。000 60。000 、027 Wilks 得 lambda 、563 2、411a

8.000 58。000 .025 Hotelling 得跟踪 .698 2、443 8。000 56.000 。024 Roy 得最大根 。559 4。193b

4。000 30.000 .008

a。

精确统计量 b、该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。

此表就是上面多重比较可信性得度量,由Sig、值可以瞧到,比较检验就是可信得。

6。

单变量检验结果 源 因变量 平方与 df 均方 F Sig.对比 净资产收益率 306.300 2 153。150 4。000 、028 总资产报酬率 69、464 2 34、732 3。320 .049 资产负债率 302。366 2 151.183 。680 、514 销售增长率 2904。588 2 1452。294 2、154 .133 误差 净资产收益率 1225。054 32 38.283

总资产报酬率 334。753 32 10、461

资产负债率 7112.406 32 222、263

销售增长率 21579。511 32 674、360

此表就是对每一个指标在三个行业比较得结果、7。

协方差矩阵等同性得

B Box

检验a a

Box 得 M 29.207 F 1。172 df1 20 df2 2585。573 Sig、、269 检验零假设,即观测到得因变量得协方差矩阵在所有组中均相等、a.设计 : 截距 + 行业 误差方差等同性得

Lev en e 检验a a

F df1 df2 Sig。

净资产收益率 、500 2 32 、611 总资产报酬率 1.759 2 32 。188 资产负债率 4。537 2 32 、018 销售增长率 1、739 2 32 、192 检验零假设,即在所有组中因变量得误差方差均相等。

a。

设计 : 截距 + 行业 上面第一张表就是协方差阵相等得检验,检验统计量就是Box"s M,由Sig.值可以认为三个行业(总体)得协方差阵就是相等得、第二张表给出了各行业误差平方相等得检验,在0、05得显著性水平下,净资产收益率、总资产报酬率以及销售增长

率得误差平方在三个行业间没有显著差别。这似乎说明,除了行业因素,对资产负债率有显著影响得还有其她因素。这与此处均值比较没有太大得关系。

8。

估计 因变量 行业 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 净资产收益率 电力、煤气及水得生产与供应业 、169 1、866 —3、631 3、969 房地行业 6、871 1.598 3。617 10、125 信息技术业 5。818 2、062 1、617 10.019 总资产报酬率 电力、煤气及水得生产与供应业 、524 .975 —1、463 2、510 房地行业 3。537 。835 1.836 5.238 信息技术业 3。593 1.078 1.397 5、789 资产负债率 电力、煤气及水得生产与供应业 60、315 4、495 51、158 69.471 房地行业 54.847 3.849 47、006 62.688 信息技术业 53。056 4.969 42。933 63.178 销售增长率 电力、煤气及水得生产与供应业 -1.038 7.830 -16.987 14.911 房地行业 -10.512 6。705 -24。170 3、146 信息技术业 12、184 8.656 —5.448 29.816 此表给出了每一行业各财务指标描述统计量得估计、9、成对比较 因变量 (I) 行业 (J) 行业 均值差值 (I-J) 标准 误差 Sig.b

差分得 95% 置信区间b

下限 上限 净资产收益率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 —6.702*

2。456 。010 —11、705 -1、699 信息技术业 —5.649 2。781 。051 —11、313 。016 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 6、702*

2。456 。010 1.699 11.705 信息技术业 1、054 2。609 。689 —4.260 6。368 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 5.649 2、781 。051 —.016 11。313 房地行业 -1.054 2。609 、689 —6。368 4。260

总资产报酬率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 -3、013*

1、284 。025 —5.628 -.398 信息技术业 -3.070*

1、454 。043 —6、031 -、109 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 3。013*

1、284 。025 .398 5、628 信息技术业 —。057 1、364 。967 —2、834 2.721 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 3、070*

1。454 .043 .109 6。031 房地行业 。057 1.364 、967 —2、721 2。834 资产负债率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 5.468 5。918 、362 -6、587 17。523 信息技术业 7、259 6、701 .287 -6、390 20.908 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 -5。468 5、918 。362 -17。523 6。587 信息技术业 1。791 6.286 。778 -11。013 14、595 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 -7、259 6.701 .287 -20.908 6。390 房地行业 -1。791 6。286 、778 -14、595 11。013 销售增长率 电力、煤气及水得生产与供应业 房地行业 9。474 10.308 、365 —11.524 30。471 信息技术业 -13。223 11、672 、266 —36、998 10、552 房地行业 电力、煤气及水得生产与供应业 -9。474 10、308 、365 -30、471 11.524 信息技术业 —22、696*

10、949 。046 -44、999 -。394 信息技术业 电力、煤气及水得生产与供应业 13。223 11、672 、266 —10。552 36.998 房地行业 22。696*

10。949 。046 、394 44、999 基于估算边际均值 *、均值差值在 。05 级别上较显著、b。

对多个比较得调整: 最不显著差别(相当于未作调整)。

多变量检验

值 F 假设 df 误差 df Sig、Pillai 得跟踪 、481 2.373 8.000 60.000 。027 Wilks 得 lambda .563 2、411a

8、000 58、000 .025

Hotelling 得跟踪 。698 2、443 8、000 56、000 .024 Roy 得最大根 。559 4。193b

4、000 30。000 、008 每个 F 检验 行业 得多变量效应、这些检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。

a.精确统计量 b、该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。

此两张表给出了不同行业各财务指标得比较与检验及检验得可信性统计量。

10.单变量检验 因变量 平方与 df 均方 F Sig。

净资产收益率 对比 306。300 2 153。150 4、000 。028 误差 1225、054 32 38、283

总资产报酬率 对比 69、464 2 34.732 3。320 。049 误差 334。753 32 10、461

资产负债率 对比 302.366 2 151、183 。680 。514 误差 7112.406 32 222.263

销售增长率 对比 2904、588 2 1452。294 2、154 。133 误差 21579、511 32 674.360

F 检验 行业 得效应、该检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。

此表也就是对三个行业中各财务指标相等得假设得检验,可以瞧到在0.05得显著性水平下,净资产收益率与总资产报酬率在三个行业中有明显得差别。

综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。

第三篇：《多元统计分析思考题》

第一章 回归分析

1、回归分析是怎样的一种统计方法，用来解决什么问题?

2、线性回归模型中线性关系指的是什么变量之间的关系?自变量与因变量之间一定是线性关系形式才能做线性回归吗?为什么?

3、实际应用中，如何设定回归方程的形式?

4、多元线性回归理论模型中，每个系数(偏回归系数)的含义是什么?

5、经验回归模型中，参数是如何确定的?有哪些评判参数估计的统计标准?最小二乘估计两有哪些统计性质?要想获得理想的参数估计值，需要注意一些什么问题?

6、理论回归模型中的随机误差项的实际意义是什么?为什么要在回归模型中加入随机误差项?建立回归模型时，对随机误差项作了哪些假定?这些假定的实际意义是什么?

7、建立自变量与因变量的回归模型，是否意味着他们之间存在因果关系?为什么?

8、回归分析中，为什么要作假设检验?检验依据的统计原理是什么?检验的过程是怎样的?

9、回归诊断可以大致确定哪些问题?回归分析有哪些基本假定?如果实际应用中不满足这些假定，将可能引起怎样的后果?如何检验实际应用问题是否满足这些假定?对于各种不满足假定的情形，分别采用哪些改进方法?

10、回归分析中的R2有何意义?它能用来衡量模型优劣吗?

11、如何确定回归分析中变量之间的交互作用?存在交互作用时，偏回归系数的意义与不存在交互作用的情形下是否相同?为什么?

12、有哪些确定最优回归模型的准则?如何选择回归变量?

13、在怎样的情况下需要建立标准化的回归模型?标准化回归模型与非标准化模型有何关系?形式有否不同?

14、利用回归方法解决实际问题的大致步骤是怎样的?

15、你能够利用哪些软件实现进行回归分析?能否解释全部的软件输出结果?

第二章 判别分析

1、判别分析的目的是什么?

2、有哪些常用的判别分析方法?这些方法的基本原理或步骤是怎样的?它们各有什么特点或优劣之处?

3、判别分析与回归分析有何异同之处?

4、判别分析对变量与样本规模有何要求?

5、如何度量判别效果?有哪些影响判别效果的因素?

6、逐步判别是如何选择判别变量的?基本思想或步骤是什么?

7、判别分析有哪些现实应用?举例说明。

第三章 聚类分析

1、 聚类分析的目的是什么?与判别分析有何异同?这种方法有哪些局限或欠缺?

2、 有哪些常用的聚类统计量?

3、 系统(谱系)聚类法的基本思想是怎样的?它包含哪些具体方法?

4、 聚类分析对变量与样本规模有何要求?有哪些因素影响分类效果?要想减少不利因素的影响，可以采取哪些改进方法?

5、 实际应用问题，如何确定分类数目?

6、 快速聚类法(K—均值法)的基本思想或步骤是怎样的?

7、 有序样品的最优分别法的基本思想或步骤是怎样的?

8、 应用聚类分析解决实际问题的基本步骤是怎样的?应该注意哪些方面的问题?

第四章 主成分分析与典型相关分析

1、 主成分分析的基本思想是什么?在低维情况下，如何利用几何图形解释主成分的意义?

2、 什么是主成分的贡献率与累计贡献率?实际应用时，如何确定主成分的个数?

3、 主成分有哪些基本性质?

4、 对于任何情形的多个变量，都可以采取主成分方法降维吗?为什么?

5、 怎样的情况下需要计算标准化的主成分?

6、 主成分有哪些应用?

7、 如何解释主成分的实际含义?

8、 典型相关分析的基本思想是什么?有何实际用途?

9、 典型相关分析与回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析有何关联?试比较这些方法的异同之处。

10、典型相关分析有哪些基本假定?

11、如何解释典型相关函数的实际意义?

12、典型相关方法中冗余度分析的意义是什么?

第五章 因子分析与对应分析

1、 因子分析是怎样的一种统计方法?它的基本目的和用途是什么?

2、 因子分子中的KMO统计量与巴特莱特球形性检验的目的是什么?

3、 因子分析有哪些类型?它们有何区别?Q型因子分析与聚类分析有何异同?

4、 因子分析中的变量类型是怎样的?因子分析对变量数目有没有要求?对样本规模有没有要求?

5、 因子分析有怎样的基本假定?对样本特点(或性质)有何要求?

6、 因子分析模型中，因子载荷、变量共同度、方差贡献等统计量的统计意义是什么?

7、 因子分析与主成分分析有何区别与联系?它们分别适用于怎样的情况?

8、 如何确定公共因子数目?如何解释公共因子的实际意义?

9、 怎样的情况下，需要作因子旋转?

10、有哪些估计因子得分的方法?因子得分的估计是普通意义下的参数估计吗?为什么?

11、对应分析的基本思想或原理是什么?试举例说明它的应用。

12、对应分析中总惯量的意义是什么?

第四篇：多元统计实践题

应用统计分析实践测试题

以下5题任选一题作为实践测试题，并允许1-4个同学合作组成一小组，合作者可用同一答卷，但在答卷最后部分要注明各作者的分工。

1. (计算标准分)，利用此数据采用不同的方法计算各

个同学的单科成绩的标准分及综合成绩的标准分，以及由标准分转换的最终得分。并且评价各种方法的优缺点，并对各种方法的可行性进行检验。

2. (回归分析)某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场，有效地管理库

存，公司懂事会要求销售部门根据市场调查，找出公司生产的牙膏销售量和销售价格，广告投入之间的关系，建立相应的数学模型，从而预测出在不同价格和广告费用下的销售量。

为此销售部门的研究人员收集了过去30个周期公司生产牙膏的销售

量，销售价格，投入的广告费用，以及周期内其他厂家生产同类牙膏的市场平均价格，数据见DATA2牙膏销售量(回归).SAV

3.(主成分回归分析)法国1949-1959年共11年的经济数据，考虑进口总额Y与三个自变量国内总产值X1,储存量X2,总消费量X3之间的关系，试建立其线性回归模型，并对模型做出评价。DATA2法国经济分析.sav

4.(因子分析)假如你现在是某公司人事部经理，要招聘5名业务员，2名产品研发员，文秘1名。现有48名应聘者，公司根据简历及测试得到应聘者的15项指标的得分，得分数据见15项指标分别是：求职信的形式FL,外貌APP,专业能力AA,讨人喜欢LA，自信心SC,洞察力LC,诚信度HON,推销力SMS,经验EXP,驾驶水平DRV,事业心AMB,理解力GSP,潜在能力POT,团队合作能力GC,适应能力SUIT.DATA2应聘者得分.SAV

根据因子分析的结果招聘合适的人才。

5.对美国洛杉矶12个人口调查区的5个经济学变量的数据进行主成分分析和因子分析，,，

1)进行主成分分析，由主成分的方差累积比例选择主成分个数，并由因子载荷

矩阵(ComponentMatrix)写出选出的主成分的表达式。

2)进行旋转的因子分析，分析通过上述过程得到的因子荷载阵Rotated

Component Matrix和荷载图，对两因子进行命名。

3)Score中点选Save as variables ：是以新变量的形式将因子得分保存在数据文件中，使用method中默认的regression;若选择display factor score coefficient matrix,输出因子得分系数矩阵，旋转后的因子得分就由此两表达式算出。

4)画出数据窗口中的两旋转后的因子得分变量FAC1，FAC2的散点图，与旋转后的载荷图对照分析各个地区的人口和福利情况。

5)利用分层聚类法将12个地区按上述旋转后的两因子得分变量FAC1，FAC2分成3类，将各个地区所属类数保存在数据窗中;用同样的方法将12个地区按数据窗口中的5个原始变量分成3类，将各个地区所属类数保存在数据窗中。对比两种分类结果是否一致?并作出解释。

6)用判别分析法上述结果(将原数据已分为3类data12-01a)进行分析，要求得到分类散点图，3个分类判别函数，并通过分类判别函数计算第13个地区属于哪一类?(第13个地区的数据为5000，10，2000，200，15000)

第五篇：海尔多元化战略分析11111

以海尔多元化失败分析

从1992年开始，海尔从一种产品开始向多种产品扩张，全面实施多元化战略。通过兼并、收购、合资、合作等手段，迅速由单一的冰箱产品进入冷柜、空调、洗衣机等白色家电领域;1997年，以生产数字彩电为标志，海尔又从白色家电领域进入黑色家电领域;1998年，海尔又涉足国外称之为米色家电领域的电脑行业。在进行扩张时，海尔以吃"休克鱼"的方式进行资本运营.坚持以无形资产盘活有形资产，即以经过实践检验的具有海尔特色的先进管理理念、管理方法盘活被兼并企业的资源，既保证了资本运营的成功率.又实现了低成本扩张。达到了在最短的时间内把海尔的规模做大，把企业做强的目的。海尔主业仍然是家电行业，销售额约占海尔总销售额的40～70%。 2001年，海尔通过在产业领域创出的品牌的信誉进入金融业，搭建了海尔的金融框架，包括入主青岛商业银行、长江证券、成立保险代理公司，人寿保险合资公司，财务公司，为进入国际资本市场奠定基础,为集团今后的发展搭建了更为广阔的舞台。从相关多元化到不相关多元化。从制造业向服务业发展。发展纽带从类似的产业模式到服务品牌转变。在多元化发展方式上从以强扶弱的合并方式到强强联合的合资方式转变，在地域上从青岛到山东到全国到东南亚到欧洲到美日。纵观海尔集团的多元化战略阶段可以大致的分为5个阶段：

一、单一产品——电冰箱

二、制冷家电——电冰箱、电冰柜、空调

三、白色家电——制冷家电、洗衣机、微波沪、热水器等

四、全部家电——白色家电、黑色家电

五、进军知识产业

可是最近几年，却是中国企业展开多元化反思最多的时期。在主业利润越来越薄的今天，海尔全力推进的多元化战略，也正在面临自2001年以来最严峻的时刻 。

07年10月23日上午，海尔电器股份有限公司(以下简称海尔电器，1169.HK)在此举行的股东特别大会通过一项惊人的决议——以9亿港元的总价，收购包括部分洗衣机和热水器在内的母公司资产。交易完成后，海尔电器的业务将从目前的波轮式洗衣机业务，扩大至滚桶式洗衣机及热水器业务。受此影响，当日海尔电器的股价出现小幅上扬，为0.27港元。毫无疑问，资产的注入，自然将有助于提升公司销售收入和净利润。然而，在这次股东特别大会上，一个本应引起投资者关注的细节多少被低调处理了——海尔电器一年多前还引以为豪的手机业务以4亿元的价格卖给母公司海尔集团。一买一卖之间，绝不仅仅意味着海尔电器简单的“吐故纳新”。今年上半年，海尔电器手机业务亏损3.97亿，加上去年造成上市公司的亏损数字，海尔一年多来一共海尔今日之多元化局面，但回头看看海尔2005年和2006上半年的业绩，保持亏损近8亿港元。自从2001年进入金融以来，张瑞敏以大开大阖的手法开创了盈利的仍然是近20年的传统业务——冰箱、洗水机、空调等白色家电业务。 在主业利润越来越薄的今天，海尔全力推进的多元化战略，正在面临自2001年以来最严峻的时刻。不仅仅是手机业务，海尔几年来苦心经营的金融、电脑、药业、家居等多项业务均出现不同程度的亏损。这某种程度上意味着，多年来海尔集团投资和进入的新业务几乎毫无建树，手机的巨亏只不过是海尔多元化面临严酷“大考”的开始。

业界不乏前车之鉴。自上个世纪90年代尤其是末期以来，国内IT和家电业

集体崛起了一批以“并购”为旗帜的整合者。它们在主业之外的领域里东奔西突，在金融、网络、通讯甚至药业等多个行业无不有其身影闪现。但是几年下来，这些多元化整合者们遇到的麻烦和困扰似乎大过他们享受到的果实，无一例外地表现出高负债率，以及并不乐观的赢利能力。

两年前，一度被视为中国高科技业代表的联想宣布在多元化方面的尝试全线失败，并于最近回归到联想专注PC的老路上来。接下来，在多元化战局中迷失了自我的澳柯玛陷入破产边缘，目前正在 “卖身”自救。即使是与海尔背景、身份相似的家电巨头——TCL，也由于整合面涉及四大产业，过于庞杂，现在也表现出了收缩和调整的迹象。

海尔目前在通讯业的局面，已经是秋后黄花，或可用“危险”来形容，海尔在信息产业包括海尔手机、海尔电脑、集成电路和海尔软件，但客观而言，除PC还在苦苦坚持外，海尔在信息产业其它领域的铺设均显现出疲态，有的眼看就要坚持不下去。以手机为例，海尔目前在通讯业的局面，已经是秋后黄花，积重难返。据来自诺盛电信咨询的调查报告显示，2005年海尔手机在GSM市场的排名位列于波导、夏新、联想、TCL、康佳等国产手机厂商之后，居第10位，市场份额仅占2.5%;而易观国际发布的《中国移动终端和渠道年度综合报告2005-2006》显示，海尔GSM手机2005年的市场占有率仅为1%左右。 海尔数年前重兵进入的手机业缘何一蹶不振?某知名咨询公司一位不愿透露姓名的电信分析师表示，海尔手机销售不好，从自身来说，是产品、渠道、公司管理都有问题;从客观环境来说，现在竞争程度加剧，是所有的国产厂商都要面对的，海尔手机也不例外。不过，该分析人士认为，导致海尔手机销量不佳的主要原因还是其产品的质量问题，因为技术不成熟，软件硬件和做工的问题都很大，返修率居高不下，这些问题造海尔手机不断降价，不仅严重削弱了利润率，还导致库存产品的积压。1999年9月，海尔集团首款手机——H6988型新品在青岛上市。该型号手机宣称“拥有强大的功能，玲珑纤巧，是目前国内最轻的便携式移动电话之

一。这种手机具有接通提示功能和快捷操作模式，采用大屏幕 4行汉字显示。” 两个月后，海尔集团与摩托罗拉结成联盟，联手开发手机产品，根据意向书, 摩托罗拉承诺执行生产技术转让计划及手机芯片和软件技术转让计划,提供最先进技术与海尔在移动通信生产制造及科研开发方面合作。然而，这项合作并没有坚持多久就流产，虽然拥有GSM和CDMA的两项生产牌照，但由于与联通的关系不佳，海尔后来数年中一直只生产GSM。早期，海尔的手机均来自台湾手机代工厂，2002年以后，为了减缩成本，海尔将手机外包全部交给国内的几个手机代工厂。2003年是国产手机最辉煌的一年，凭借渠道、价格和熟悉本土市场的优势，所占的市场份额甚至超出了国外厂商，海尔手机也是在2003年那一次市场井喷中成长起来的企业，而正是由于当时市场情形一片大好，让其对市场盲目乐观，从而将自身的年生产能力提高到1000万台。2005年，海尔一共生产了360多万台手机，其中出口了约56万台，2005年新增库存14万多台。至今，加上以前的数量，一共积压了近100万台。诺盛咨询一位分析师认为，随着国外厂商加大了对渠道的改革，在产品技术上推陈出新并进攻低端手机市场之后，市场竞争便异常激烈。在这种情况下，海尔手机与其他部分国产手机一样，原有的竞争优势丧失，结果之前推出来的产品由于跟不上市场及技术的变化，而积压了大量的库存。另一方面，由于对通讯行业本身不是特别了解，也没有技术积累，仅仅是看到短期前景，也想在通讯行业分的一杯羹就盲目上马，是造成海尔陷入如今困境的主要原因。

而就世界上顶级企业成功的完成多元化战略化转型的例子来说一般都会遵从以下六项法则：

1企业应不断根据市场技术变化调整产品结构和行业结构

2重视资源的共享，追求协同优势

3不断调整自身的组织结构，形成企业整体战略

4在主要领域有效部署，发挥核心能力

5从战略高度重视企业文化的融合

6重视品牌延伸的有效范围

选择相关多元化，即与主业类似或相关的产业，而跨度太大的行业则被视为禁区。海尔除了家电主业外，先后涉足IT、医药、通讯、金融、餐饮等行业。多数观点认为，海尔在多元化上遭遇困局，最根本的原因就在于此，海尔的确是不折不扣的第一家电品牌，不过，怎么能将海尔与餐饮联系起来呢?也很难将它与药品联系起来。目前，海尔的多元化的“菜园子”里并非只有金融和电脑。海尔对外公开的产业还包括：通信、药业、物流、生物工程、家居集成等等，甚至还经营着餐饮业、旅游、烟酒糖茶等“小生意”。现在海尔几乎制造“一切用电的东西”，而且还制造机器人、芯片、特种钢、药品以及电动剃须刀。正是因为制造这么多的产品，海尔设立了数十家公司。这些公司在海尔集团内部进行复杂的关联交易，而且彼此参股。众多分散且又彼此交错的产业汇聚在海尔大旗下，但无论在投资关系还是投资收益上，连海尔自己都很难以看出端倪。在飞速发展的的步伐下，海尔没能有效地控制自己的品牌延伸的范围，不论是什么方面，都想理所当然的分一杯羹，导致自己的企业文化与核心竞争力发生冲突，使期望达到的协同作用吧、变成了相互抵制，相互阻碍发展。

从国内市场上看，手机和电脑利润也日渐稀薄，竞争日益激烈;海尔看好的药业和软件虽然目前利润可观，但由于缺乏核心技术，短期内就可能遭遇一哄而上的竞争威胁;至于家居业，在缺乏上下游配套优势的海尔，从事这样的项目更是举步艰难„„海尔的药品、电脑、软件等业务单元的研发平台及销售渠道无法与其原有的冰箱、空调共享，这样就会导致资源的利用率不高，效率低下。熟悉中国家电业的人都知道，多元化在家电业已屡见不鲜，春兰、美的、长虹„„几乎每家重要的家电厂商都有过多元化的尝试，但其中的大部分最后莫不是以失败而结束。从战术而言，海尔在多元化战略中的人才选择不能说是成功的，甚至是拖累多元化发展的败因之一。在人才的选拔上，海尔坚持自己培养人才而很少外聘的原则，所以导致这样一个结果：非相关多元化领域的决策者仍然由家电领域的决策者担任。因而，手机、电脑、药业等的决策模式仍然沿袭家电的决策模式。而这直接影响到决策质量的高低，进而影响到新行业战略拓展的成败。而这也反映出企业更深层次的机制和文化方面的问题。而与其它公司相比，海尔从2001年正式开始的多元化，规模更大，布局更大，而投资路径则更让人感觉眼花缭乱。对于海尔来说，多年来大力铺陈的多元化格局能否走出华而不实的困境，进入有充沛盈利能力的良性循环?目前尚难断言。

影响多元化经营成败的因素有哪些呢?

1、供求矛盾及市场竞争的程度

供求矛盾与市场竞争程度是企业外部环境的重要方面，也是企业制定和实施经营战略的基础。 改革开放之初，部分具有超前意识的企业家推行多元化战略，把经营范围逐步扩展到其他领域，并且几乎无一例外地取得了成功。殊不知，当时企业的多元化经营成功是因为具备了良好的外部环境：首先，当时是短缺经济

时代 市场空间很大;其次，企业的生产经营以扩大规模，提高产能为核心，市场竞争体系尚未真正建立起来，绝大多数行业竞争疲软，行业壁垒尚未形成，这些都为新成员或新产品的进入提供了契机。因此，在这特定的外部环境下企业的多元化经营的成功也就顺理成章。对于今天的企业而言，外部环境已经发生了巨大变化。短缺经济在绝大多数领域基本结束，部分行业生产相对过剩。在此情况下，绝大多数企业处于微利甚至无利、亏损经营。企业如果无视环境的变化，一味追求多元化，不但达不到目的，反而会给企业带来更大风险。近些年，多元化经营所导致企业失败率的大幅度提高，就证明了这个道理。早期的上市公司在上市之初，多元化经营的理念甚为流行。但这些企业由于长期处于计划经济体制下，对市场化的资本运作缺乏经验。同时，由于治理结构上的缺陷，在投资决策方面往往缺乏应有的谨慎和制约，造成许多企业盲目投资扩张，其结果是战线拉得过长，主业模糊，各项业务间的协调不够，最终导致企业的失败。著名经济学家斯蒂格利茨说“某种制度在经济发展的某个阶段可能运行的非常有效，但在另一阶段则可能变得有问题了”。这对于企业多元化经营的失败无疑是一种注释。

2、行业或产品所处生命周期中的位置

按照市场营销学的观点，任何产品都要经历投入期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。在行业或产品生命周期的不同阶段，企业经营的难易程度是不同的，企业所采取策略也要有所区别。企业开拓新领域要力争进入到处于投入期或成长期的行业或产品中去，避免进入成熟期或衰退期行业或产品中，这是由于竞争能力、发展潜力和行业壁垒所决定的。因此，公司进入新的行业和新产品中，有时不但不能降低风险，反而会带来更大的风险。

3、新进入行业与主业的相关性对多元化经营的成败起关键作用

相关性可分有形关联和无形关联。有形关联是建立在共同的市场、渠道、生产、技术、采购、信息、人才等方面，相关业务之间的价值活动能够共享。无形关联则指建立在管理、品牌、商誉等方面的共享。当企业将多元化经营建立有形关联而不是无形关联时，其多元化的成功机会较大些。有形关联之所以成功，主要同是企业的竞争优势可以扩展到新领域，实现资源转移和共享，在新行业容易站稳脚跟，发展壮大。因此，企业决策要以自身优势为基础，多元化经营也应以新的行业或产品能否使自己充分发挥并增强优势为标准，判断自身现有优势能否延伸到目标行业或产品中。

有人提出，多元化经营相关性强不利于分散经营风险，因为同类行业或产品往往一荣俱荣，一损俱损。这种看法有一定道理，但要辩证分析。商界有一条很重要的法则，那就是“不熟不做”，只有最熟悉的事情做起来风险最小。

4、企业多元化经营的根本依托核心竞争力

企业的多元化经营，必须涉及到企业核心竞争力问题。为什么我们有些企业能够保持业绩稳定增长的发展势头，而有些企业是昙花一现呢?关键就是看企业有没有核心竞争力。国外成功的企业，大多数只投资一个行业，在这行业里逐步培步培养自身的核心竞争力，再以此为基础逐步考虑多元化经营。不管企业实施何种形式的多元化，培养和壮大核心竞争力都至关重要。稳定而具有相当竞争优势的主营业务，是企业利润的主要源泉和生存基础。企业应该通过保持和扩大自己熟悉与擅长的主营业务，尽力扩展市场占有率以求规模经济效益，把增强企业的核心竞争力作为第一目标，在此基础上兼顾多元化。成功的企业在经营领域的选择上，都是首先确定自己的主营业务，积极培养核心竞争力，再以此为基础，考虑多元化经营。

现实中，部分企业盲目追求多元化经营，搞过度的多元化，这种做法不妥。因为，企业的战线拉得越长，力量就越分散，控制力就越弱。亚洲金融危机中，韩国部分大企业破产倒闭，过度多元化经营是重要原因。近几年，西方国家兴起主业集中，回归主业的潮流，昭示着企业对过渡多元化的反省。企业开展多元化经营，科学的思路是在突出核心竞争力的基础上，重点发展2-3个具有一定规模和相当实力的项目，形成对主业的强大支持，主业与多元化经营协调发展才是正确的发展思路。

经验和教训

1 在经营战略选择的过程中，应该有先做实后做大的思想。否则盲目的多元化，资金技术和管理跟不上，新发展的业务会成为企业的包袱和累赘甚至会产生多米诺骨牌效应而危机企业的发展与生存。

2 实施多元化经营需要四个条件即资金、技术、人才和管理。一般而言，除非现有产品出现市场饱合和需求下降或者竞争对手太强而难以维持销量，不要进行盲目的多元化。

3 在从事新的业务之前一定要进行内外环境的分析，做好充足的准备，特别要注意到国家的产业政策，宏观经济环境，竞争环境和未来业务前景的分析决策要慎重。

4 金井多元化经营的时候要考虑到现有资源与新业务是否匹配，是否拥有技术、人才和管理等方面的积累，不但要考虑多元化之间的协同作用，分担风险，获得规模优势，利用闲置资源等方面的优势，还要充分预算经营风险以及企业资金分散后产生的机会成本。