应用多元统计分析作业(15页)Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。 多元统计分析 实 验 报 告实验课程名称 多元统计分析 实验项目名称 多元统计理论的计算机实现 年 级 2025 专 业 应用统计学 学 生 姓 名 侯杰 成 绩 理 学 院实验时间： 2025 年 05 月 07 日学生所在学院：理学院 专业：应用统计学 班级：9131137001姓 名侯杰 学 号913113700124实验组 实 验 时 间 16.05.07指导老师李建军实验项目名称多元统计理论的计算机实现实验目的及要求： 目的：熟悉 R（或 SPSS）软件，掌握多元统计分析中多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容。 要求：程序要有注释，尽量体现多元统计分析多元正态分布均值向量和协差阵的检验，判别方法，聚类分析，主成分分析，因子分析，相应分析内容内容的基本原理。实验硬件及软件平台：计算机、 R、 网络实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）： 指导老师意见：签名： 年 月 日代码及运行结果分析1、均值检验问题重述：某医生观察了 16 名正常人的 24 小时动态心电图，分析出早晨 3 小时各小时的低频心电频谱值（LF）、高频心电频谱值（HF），数据见压缩包，试分析这两个指标的各次重复测定均值向量是否有显著差异。代码如下：Tsq.test<-function(data,alpha=0.05){ data<-as.matrix(read.table("ch37.csv",header=TRUE,sep=",")) #读取数据 xdat<-data[,2:4]; xbar<-apply(xdat,2,mean); #计算 LF 指标的均值 ydat<-data[,5:7]; ybar<-apply(ydat,2,mean); #计算 HF 指标数据 xcov<-cov(xdat); #计算 LF 样本协差阵 ycov<-cov(ydat); #计算 HF 样本协差阵 sinv<-solve(xcov+ycov);#求逆矩阵 Tsq<-(16+16-2)*t(sqrt(16*16/(16+16)*(xbar-ybar)))%*%sinv%*%sqrt(16*16/(16+16)*(xbar-ybar)); #计算 T 统计量 Fstat<-((16+16-2)-3+1)/((16+16-2)*3)*Tsq; #计算 F 统计量 pvalue<-as.numeric(1-pf(Fstat,3,16+16-3-1)); cat("p 值=",pvalue,"\n"); if(pvalue>0.05) #结果输出 cat('均值向量不存在差异') else cat('均值向量存在差异'); }运行结果及分析：通过运行程序，我们可以得到如下结果： > Tsq.test() p 值= 1.632028e-14 均值向量存在差异即 LF 与 HF 这两个指标的各次重复测定均值向量存在显著差异...
