應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析章節(jié)練習(xí)(2020.06.09)

設(shè)有兩個(gè)二元總體G1和G2，從中分別抽取樣本計(jì)算得到假設(shè)Σ1=Σ2，試用距離判別法建立判別函數(shù)和判別規(guī)則。 樣品X=（6，0）’應(yīng)屬于哪個(gè)總體？

某高校教師隊(duì)伍可分為助教、講師、副教授、教授、流失及退休五個(gè)狀態(tài)。1998年有助教150人，講師280人，副教授130人，教授80人。根據(jù)歷史資料分析，可得各類職稱轉(zhuǎn)移概率矩陣如下：

要求分析三年后的教師結(jié)構(gòu)及三年內(nèi)為保持編制不變應(yīng)進(jìn)多少研究生充實(shí)教師隊(duì)伍。

銀行的貸款部門需要判別每個(gè)客戶的信用好壞（是否未履行還貸責(zé)任），以決定是否給予貸款。可以根據(jù)貸款申請(qǐng)人的年齡（X1）、受教育程度（X2）、現(xiàn)在所從事工作的年數(shù)（X3）、未變更住址的年數(shù)（X4）、收入（X5）、負(fù)債收入比例（X6）、信用卡債務(wù)（X7）、其它債務(wù)（X8）等來(lái)判斷其信用情況。
下表是從某銀行的客戶資料中抽取的部分?jǐn)?shù)據(jù)，
⑴根據(jù)樣本資料分別用距離判別法、Bayes判別法和Fisher判別法建立判別函數(shù)和判別規(guī)則。
⑵某客戶的如上情況資料為（53，1，9，18，50，11.20，2.02，3.58），對(duì)其進(jìn)行信用好壞的判別。