·数据缺失问题： 一测量很多变量时，常遇到其中一些变量观测值缺失的情况 一一种做法：完全数据分析一删除观测变量中具有缺失值的 个体，使用没有缺失值的个体观测进行推断 一问题：可能会导致许多观测被删除，从而大大减少了样本 量 -问题：可以导致有偏估计，除非缺失数据为MCAR(missing completely at random)的（缺失是完全随机的，与观测到 的变量和感兴趣的参数等独立) 更佳的解决方法：使用多重插值(multiple imputation), 对缺失值进行补缺 ·维数灾难问题：p大于n.大部分经典方法不能使用. Previous Next First Last Back Forward 6
• 数据缺失问题: – 测量很多变量时, 常遇到其中一些变量观测值缺失的情况 – 一种做法: 完全数据分析—删除观测变量中具有缺失值的 个体, 使用没有缺失值的个体观测进行推断 – 问题: 可能会导致许多观测被删除, 从而大大减少了样本 量 – 问题: 可以导致有偏估计, 除非缺失数据为 MCAR(missing completely at random) 的 (缺失是完全随机的, 与观测到 的变量和感兴趣的参数等独立) – 更佳的解决方法: 使用多重插值 (multiple imputation), 对缺失值进行补缺. • 维数灾难问题：p 大于 n. 大部分经典方法不能使用. Previous Next First Last Back Forward 6
1.2 多元方法的应用 例1：瓷器化学成分 三个不同地区出土的若千瓷器测量9种不同的化学成分(A12O3,F2O3 等)，部分瓷器(10件)数据如下 IDA1203 Fe203 Mgo Ca0 Na20 K20 Ti02 Mn0 Ba0 Region 118.89.5220.790.43.21.010.0770.015 1 216.97.331.650.840.43.050.990.0670.018 1 318.27.641.820.770.43.070.980.0870.014 1 416.97.291.560.760.43.0510.0630.019 1 514.474.30.150.514.250.790.160.019 2 613.87.065.340.20.24.310.710.1010.021 2 714.67.093.880.130.24.360.810.1240.019 2 815.82.390.630.010.041.941.290.0010.014 3 9181.50.670.010.062.110.920.0010.016 3 10 181.880.680.010.0421.110.0060.022 3 感兴趣的问题包括： Previous Next First Last Back Forward
1.2 多元方法的应用 例 1：瓷器化学成分 三个不同地区出土的若干瓷器测量 9 种不同的化学成分 (Al2O3,Fe2O3 等), 部分瓷器（10 件）数据如下 感兴趣的问题包括： Previous Next First Last Back Forward 7
(1)三个地区的化学成分测量值是否不同？统计检验 (2)能否用少数几个指标代替原来的9个指标（降维）？如何画图展 示数据？降维、可视化 (3)如何根据化学成分测量值判别瓷器的产地？判别分类、预测 (4)假如没有最后一列Region,能否发现这些样本来自于三个地 方？是否有某几个指标测量的是同一种属性？聚类分析 Previous Next First Last Back Forward F
(1) 三个地区的化学成分测量值是否不同？统计检验 (2) 能否用少数几个指标代替原来的 9 个指标 (降维)？如何画图展 示数据？降维、可视化 (3) 如何根据化学成分测量值判别瓷器的产地？判别分类、预测 (4) 假如没有最后一列 Region，能否发现这些样本来自于三个地 方？是否有某几个指标测量的是同一种属性？聚类分析 Previous Next First Last Back Forward 8
例2：基因组数据 2504个人的基因组数据，每个人在9932个位点上的基因值为0， 1,2.每个人的种族为：AFR(African),AMR(American),EAS(East Asian),EUR(European),SAS(South Asian)。部分数据如下： Race V1V2V3V4V5V6V78V9V10V11V12V13V14V15V16V17V18V19V20 AFR 20012021120012122 200 AMR 20002 0 200000020211 0 AFR 2101202101001 212220 0 SAS 2000201011 000 20 20 2 0 EAS 2 0 01212012000 20 0 1 2 0 0 EAS 0 00201000000 2 1 2 0 EUR 2 0020211100 0 0 0 0 EUR 2 0 0122200100 0 2 2 2 0 AMR 20 00 20210100 0 2 0 2 0 0 SAS 2 0 0120200100121222 0 数据为2504x9933矩阵（第一列为Race) 各种族的基因是否有差异？如何直观视图展示各种族的差异？ Previous Next First Last Back Forward
例 2: 基因组数据 2504 个人的基因组数据，每个人在 9932 个位点上的基因值为 0, 1, 2. 每个人的种族为：AFR (African), AMR(American), EAS (East Asian), EUR (European), SAS (South Asian)。部分数据如下： 数据为 2504 x 9933 矩阵（第一列为 Race） 各种族的基因是否有差异？如何直观视图展示各种族的差异？ Previous Next First Last Back Forward 9
主成分分析将原始数据从9932个变量压缩为2个新的变量（称 为主成分PC): First 2 PCs:the 5 continental populations are clustered 8 欧洲 .AFR (Afican) ◆AMR(merican) EAS (East Asian) ◆EUR (Eucpean) 东 SAS (South Asian 洲 非洲 东亚 20 10 10 20 30 1仗PC南北 But SAS (south Asian)and AMR (American)are not separatable 除了南亚与美洲，各个地区/种族能较好地区分 Previous Next First Last Back Forward 10
主成分分析将原始数据从 9932 个变量压缩为 2 个新的变量 (称 为主成分 PC): 除了南亚与美洲，各个地区/种族能较好地区分 Previous Next First Last Back Forward 10