多元正态分布的定义_多元统计分析经典例题

多元正态分布的定义_多元统计分析经典例题 关于本文多元正态分布推断（Inference for a Multivariate Normal Population）理论参见《Applied Multivariate Statistical Analysis and Related Topics with R》第五章内容，书中提供了相关示例的R代码，对于偏爱Python的我，希望通过Python得到同样的结果。

数据集的获取网址：www.stat.ubc.ca/~lang/text.示例用到的数据集分别为：class.dat2, consum2000.txt, consum2010.txt.进行Python编程分析前，先把数据集通过R软件转换下格式，虽然Python也可以读取txt文件，但我更喜欢读取csv格式，所以通过以下代码，将数据集转换为CSV格式并保存本地。

data = read.table('class.dat2', header = T)write.csv(data, 'class.csv')示例1需要用到class数据集，这个示例可以简单概括为期中考试前有两次测试quiz1和quiz2，期中考试后有两次测试quiz3和quiz4，比较quiz1和quiz2之间学生成绩有无进步，以及quiz3和quiz4之间学生成绩有无进步。

令μ1 = mean(quiz1 – quiz2)， μ2 = mean(quiz3 – quiz4)。

进行多元正态分布推断，编程思路为：1.导入数据 -> 2.求解样本均值和样本协方差阵 -> 3.计算Hotelling’s T 统计量 -> 4.计算p值，根据p值结合实例分析结果。

代码实现如下：# 引入第三方库import pandas as pdimport numpy as npfrom scipy import stats# 读取数据data = pd.read_csv("class.csv")df = pd.DataFrame(data)# 构建矩阵y = np.c_[df.quiz1-df.quiz2, df.quiz3-df.quiz4]print(y)# 计算样本数量nn = np.shape(y)[0]# 计算变量数目pp = np.shape(y)[1]# 计算样本均值y = pd.DataFrame(y)y_bar = y.mean()print(y_bar)# 计算样本协方差S_y = y.cov()print(S_y)# 计算 Hotelling's T statisticT_sq = n * np.dot(np.dot(y_bar.T, np.linalg.inv(S_y)), y_bar)T_sq2 = ((n - p)/(p * (n - 1))) * T_sqprint('T_sq2:', T_sq2)# 计算p值p_value = 1 - stats.f.cdf(T_sq2, p, n-p)print('p_value:', p_value)输出结果：p_value: 0.05442091231270707由p值可以看出quiz1和quiz2之间、quiz3和quiz4之间存在一些差异，但是这些差异在5%水平不是统计显著的。

示例2需要用到consum2000, consum2010两个数据集，这个示例可以简单概括为比较2000年和2010年在食品（Food）、衣物（Cloth）、居民数（Resid）、交通（TranC）以及教育（Educ）消费结构有无变化。

令μ1 = mean(Food.2010 – Food.2000);μ2 = mean(Cloth.2010 – Cloth.2000);μ3 = mean(Resid.2010 – Resid.2000);μ4 = mean(TranC.2010 – TranC.2000);μ5 = mean(Educ.2010 – Educ.2000).代码实现：# 引入第三方库import numpy as npimport pandas as pdfrom scipy import stats# 导入数据consum00 = pd.read_csv("consum2000.csv")consum10 = pd.read_csv("consum2010.csv")# 计算2010年支出份额data10 = consum10.iloc[:, 1:9]sum10 = data10.sum(axis=1)X = data10.div(sum10, axis='rows')print(X)# 计算2000年支出份额data00 = consum00.iloc[:, 1:9]sum00 = data00.sum(axis=1)Y = data00.div(sum00, axis='rows')print(Y)# 求X与Y之差XY_d = np.c_[X.iloc[:, 0:3]-Y.iloc[:, 0:3], X.iloc[:, 5:7]-Y.iloc[:, 5:7]]XY_d = pd.DataFrame(XY_d, columns=('Food', 'Cloth', 'Resid', 'TranC', 'Educ'))# 计算样本均值d_mean = XY_d.mean()print(d_mean)# 计算样本协方差阵d_S = XY_d.cov()# 计算样本大小n = np.shape(XY_d)[0]# 计算变量数p = np.shape(XY_d)[1]# 计算 Hotelling's T 统计量T2 = n * np.dot(np.dot(d_mean.T, np.linalg.inv(d_S)), d_mean)Tstar2 = ((n-p)/(p*(n-1)))*T2# 计算p值p_value = 1 - stats.f.cdf(Tstar2, p, n-p)print('p_value:', p_value)输出结果：p_value: 7.460698725481052e-14可见p值近似为0，拒绝原假设，说明2000年与2010年的消费结构发生了明显的变化。