Riemann surface
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不必忧虑!我们的多元统计分析专家团队将以同样的方式为您解决问题。我们拥有广泛的专业知识和丰富的经验,可以帮助您应对在多元统计分析学习中遇到的各种困难。无论是复杂的作业还是论文,我们都有能力为您提供协助,确保您在学习过程中取得顺利的进展!
以下是一些我们可以帮助您解决的问题:
多元统计分析的基本概念:涵盖多元统计分析的基础知识,如多元正态分布、多元线性回归等。
多元数据的描述和推断:研究多元数据的描述性统计量,包括平均向量、协方差矩阵等,以及基于多元正态分布的推断方法。
多元线性回归分析:介绍多元线性回归分析的方法和应用,包括模型设定、参数估计和假设检验。
判别分析和聚类分析:探索判别分析和聚类分析的理论和方法,如线性判别分析、K-means聚类等。
主成分分析和因子分析:研究主成分分析和因子分析的理论和方法,如主成分的提取、因子旋转和因子得分的计算。
多维尺度分析和对应分析:介绍多维尺度分析和对应分析的理论和方法,如经典的多维尺度分析、对应分析的应用等。
多元方差分析:探讨多元方差分析的理论和方法,如模型设定、参数估计和假设检验。
无论您在多元统计分析方面遇到什么问题,我们都会全力为您提供专业的帮助,确保您的学习之路顺利无阻!

1.1.1 Example: Planets data
Six astronomical variables are given on each of the historical nine planets (or eight planets, plus Pluto). The variables are (average) distance in millions of miles from the Sun, length of day in Earth days, length of year in Earth days, diameter in miles, temperature in degrees Fahrenheit, and number of moons. The data matrix:
\begin{tabular}{lrrrrrr}
& Dist & Day & Year & Diam & Temp & Moons \
\hline Mercury & 35.96 & 59.00 & 88.00 & 3030 & 332 & 0 \
Venus & 67.20 & 243.00 & 224.70 & 7517 & 854 & 0 \
Earth & 92.90 & 1.00 & 365.26 & 7921 & 59 & 1 \
Mars & 141.50 & 1.00 & 687.00 & 4215 & -67 & 2 \
Jupiter & 483.30 & 0.41 & 4332.60 & 88803 & -162 & 16 \
Saturn & 886.70 & 0.44 & 10759.20 & 74520 & -208 & 18 \
Uranus & 1782.00 & 0.70 & 30685.40 & 31600 & -344 & 15 \
Neptune & 2793.00 & 0.67 & 60189.00 & 30200 & -261 & 8 \
Pluto & 3664.00 & 6.39 & 90465.00 & 1423 & -355 & 1
\end{tabular}
The data can be found in Wright [1997], for example.
Variance | Entropy | |||
---|---|---|---|---|
g_(1) | g_(2) | g_(1)^(**) | g_(2)^(**) | |
Sepal length | 0.63 | 0.43 | 0.08 | 0.74 |
Sepal width | -0.36 | 0.90 | 0.00 | -0.68 |
Petal length | 0.69 | 0.08 | -1.00 | 0.06 |
The first statement centers and scales the variables. The plot of the first two columns of pc is the first plot in Figure 1.7. The procedure we used for entropy is negent3D in Listing A.3, explained in Appendix A.1. The code is
$$
\begin{aligned}
& \text { gstar }<- \text { negent } 3 D(y \text {, nstart }=10) \text { Svectors } \
& \text { ent }<-y \% * \% \text { gstar }
\end{aligned}
$$
To create plots like the ones in Figure 1.7, use
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{par}(m f r o w=c(1,2)) \
& \text { sp }<-\operatorname{rep}\left(c\left(‘ s^{\prime}, ‘ v^{\prime}, ‘ g^{\prime}\right), c(50,50,50)\right) \
& \text { plot(pc[,1:2],pch=sp) # pch specifies the characters to plot. } \
& \text { plot(ent[,1:2],pch=sp) }
\end{aligned}
$$

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