多元统计分析期末题及解析(多元正态分布的概率密度函数)

主要包括以下几种方法：

1. 描述统计分析方法：用于对数据进行描述和总结，包括测量中心趋势和离散程度的方法，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。

2. 探索性统计分析方法：用于对数据进行初步的探索性分析，包括绘制图表、计算相关系数、回归分析等方法，以帮助理解数据的分布情况、变量之间的关系、影响因素等。

3. 推断统计分析方法：用于对数据进行推断性分析，包括参数估计、假设检验、置信区间、方差分析等方法，以求得样本数据对总体数据的推断性结论。

4. 非参数统计分析方法：用于对数据进行非参数性分析，包括秩和检验、符号检验、卡方检验等方法，适用于数据分布不满足正态分布等假设条件的情况下。

5. 时间序列分析方法：用于对时间序列数据进行分析和预测，包括平稳性检验、时间序列模型建立、滑动平均和指数平滑等方法。

6. 多元统计分析方法：用于分析多个自变量对因变量的影响，包括多元回归分析、主成分分析、判别分析等方法。

综上所述，统计学分析方法是一种基于统计学原理和方法的数据分析和处理方法，主要包括描述统计分析、探索性统计分析、推断统计分析、非参数统计分析、时间序列分析和多元统计分析等方法。这些方法可以帮助人们更加准确地理解数据的特征、变量之间的关系、影响因素等，为决策提供科学依据。

正态分布之所以被称为正态，是因为它的形态看起来合乎理性。在现实生活中，遇到测量值之类的大量连续数据时，正常情况下都会期望看到这种形态。正态分布的概率密度函数的计算公式如下：

其中μ＝均值，σ＝标准差，π＝3.14159，e＝2.71828。如果随机变量X符合上述概率密度函数的分布，则称X是服从参数为μ，σ2的正态分布，记为X～N(μ，σ2)。

我做了个调查，其中有A,B,C,D,E 5个大项，都是分类资料，其中B,C,D,E每个分为几个小问题。请问：1，B,C,D,E能做因子分析吗？我需要检验它的结构效度。2，做完因子分析后，A为因变量，B,C,D,E为自变量，选择多元回归分析合适吗？B,C,D,E的值该如何得到呢？
可以的，做完因子分析，会有因子得分的但是必须是李克勤5分量表才行可找我做数据