2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)分析期末考試題庫(kù)：多元統(tǒng)計(jì)分析在生物信息學(xué)中的性問(wèn)題試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在生物信息學(xué)中，如果要分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的變量間關(guān)系，以下哪種多元統(tǒng)計(jì)分析方法最為合適？（A）主成分分析（B）因子分析（C）聚類(lèi)分析（D）判別分析2.多元正態(tài)分布的假設(shè)在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析中有什么重要性？（A）確保數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布（B）提高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力（C）簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程（D）減少樣本量需求3.在進(jìn)行多元回歸分析時(shí)，如何判斷自變量對(duì)因變量的影響？（A）查看回歸系數(shù)（B）計(jì)算R方值（C）分析殘差分布（D）以上都是4.生物信息學(xué)中常用的距離度量方法不包括以下哪一項(xiàng)？（A）歐氏距離（B）曼哈頓距離（C）余弦相似度（D）卡爾曼濾波5.聚類(lèi)分析中，層次聚類(lèi)和K均值聚類(lèi)的主要區(qū)別是什么？（A）層次聚類(lèi)需要預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)目（B）K均值聚類(lèi)需要計(jì)算距離矩陣（C）層次聚類(lèi)結(jié)果更穩(wěn)定（D）K均值聚類(lèi)適用于大數(shù)據(jù)集6.在生物信息學(xué)中，如何評(píng)估分類(lèi)模型的預(yù)測(cè)性能？（A）計(jì)算混淆矩陣（B）查看ROC曲線(xiàn)（C）分析特征重要性（D）以上都是7.多元統(tǒng)計(jì)分析中，協(xié)方差矩陣的主要作用是什么？（A）描述變量間的線(xiàn)性關(guān)系（B）衡量數(shù)據(jù)的離散程度（C）計(jì)算特征值（D）以上都是8.在進(jìn)行主成分分析時(shí)，如何選擇主成分的數(shù)量？（A）根據(jù)特征值的大?。˙）考慮解釋方差的比例（C）結(jié)合業(yè)務(wù)需求（D）以上都是9.生物信息學(xué)中，如何處理缺失數(shù)據(jù)？（A）刪除缺失值（B）插補(bǔ)缺失值（C）使用多重插補(bǔ)（D）以上都是10.多元統(tǒng)計(jì)分析中，中心化和標(biāo)準(zhǔn)化有什么區(qū)別？（A）中心化是減去均值，標(biāo)準(zhǔn)化是除以標(biāo)準(zhǔn)差（B）中心化適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化適用于分類(lèi)數(shù)據(jù)（C）中心化和標(biāo)準(zhǔn)化沒(méi)有區(qū)別（D）中心化用于PCA，標(biāo)準(zhǔn)化用于聚類(lèi)11.在進(jìn)行判別分析時(shí)，如何選擇最佳判別函數(shù)？（A）最大化組間差異（B）最小化組內(nèi)差異（C）考慮先驗(yàn)概率（D）以上都是12.生物信息學(xué)中，如何評(píng)估聚類(lèi)結(jié)果的穩(wěn)定性？（A）使用不同的距離度量（B）多次運(yùn)行聚類(lèi)算法（C）結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)（D）以上都是13.多元統(tǒng)計(jì)分析中，奇異值分解（SVD）的主要應(yīng)用是什么？（A）降維（B）噪聲過(guò)濾（C）矩陣分解（D）以上都是14.在進(jìn)行多元回歸分析時(shí)，如何處理多重共線(xiàn)性問(wèn)題？（A）增加樣本量（B）使用嶺回歸（C）刪除共線(xiàn)性變量（D）以上都是15.生物信息學(xué)中，如何選擇合適的分類(lèi)算法？（A）考慮數(shù)據(jù)維度（B）結(jié)合業(yè)務(wù)需求（C）評(píng)估算法性能（D）以上都是16.多元統(tǒng)計(jì)分析中，偏最小二乘回歸（PLS）的主要優(yōu)勢(shì)是什么？（A）處理高維數(shù)據(jù)（B）處理多重共線(xiàn)性（C）同時(shí)預(yù)測(cè)自變量和因變量（D）以上都是17.在進(jìn)行主成分分析時(shí)，如何解釋主成分的命名？（A）根據(jù)特征值的大小（B）考慮載荷矩陣（C）結(jié)合業(yè)務(wù)需求（D）以上都是18.生物信息學(xué)中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？（A）過(guò)采樣（B）欠采樣（C）調(diào)整權(quán)重（D）以上都是19.多元統(tǒng)計(jì)分析中，如何評(píng)估模型的過(guò)擬合問(wèn)題？（A）計(jì)算交叉驗(yàn)證誤差（B）查看模型復(fù)雜度（C）分析殘差分布（D）以上都是20.在進(jìn)行判別分析時(shí)，如何處理非線(xiàn)性關(guān)系？（A）使用核判別分析（B）增加樣本量（C）使用多項(xiàng)式判別（D）以上都是二、填空題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。請(qǐng)將答案填在題中的橫線(xiàn)上。）1.在生物信息學(xué)中，______分析常用于探索基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的變量間關(guān)系。2.多元正態(tài)分布的假設(shè)在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析中非常重要，因?yàn)樗梢訽_____統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力。3.在進(jìn)行多元回歸分析時(shí)，______是衡量模型擬合優(yōu)度的重要指標(biāo)。4.生物信息學(xué)中常用的距離度量方法包括______、曼哈頓距離和余弦相似度。5.聚類(lèi)分析中，______聚類(lèi)需要預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)目，而K均值聚類(lèi)不需要。6.在生物信息學(xué)中，______矩陣常用于評(píng)估分類(lèi)模型的預(yù)測(cè)性能。7.多元統(tǒng)計(jì)分析中，______矩陣的主要作用是描述變量間的線(xiàn)性關(guān)系和衡量數(shù)據(jù)的離散程度。8.在進(jìn)行主成分分析時(shí)，______是選擇主成分?jǐn)?shù)量的重要依據(jù)。9.生物信息學(xué)中，處理缺失數(shù)據(jù)的方法包括刪除缺失值、______和多重插補(bǔ)。10.多元統(tǒng)計(jì)分析中，______分解的主要應(yīng)用是降維和噪聲過(guò)濾。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述主成分分析的基本原理及其在生物信息學(xué)中的應(yīng)用。2.解釋多元回歸分析中多重共線(xiàn)性問(wèn)題的產(chǎn)生原因及其解決方法。3.描述聚類(lèi)分析的基本步驟及其在生物信息學(xué)中的應(yīng)用場(chǎng)景。4.說(shuō)明判別分析的基本原理及其在生物信息學(xué)中的優(yōu)勢(shì)。5.討論生物信息學(xué)中處理不平衡數(shù)據(jù)集的常用方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。四、計(jì)算題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.假設(shè)有一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含3個(gè)基因和4個(gè)樣本。請(qǐng)計(jì)算樣本間的歐氏距離矩陣，并解釋其含義。2.給定一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含4個(gè)基因和5個(gè)樣本。請(qǐng)進(jìn)行主成分分析，并選擇前兩個(gè)主成分。解釋主成分的命名及其在數(shù)據(jù)降維中的作用。3.假設(shè)有一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含3個(gè)基因和4個(gè)樣本，分為兩類(lèi)。請(qǐng)進(jìn)行線(xiàn)性判別分析，并計(jì)算判別函數(shù)。解釋判別函數(shù)的用途及其在分類(lèi)預(yù)測(cè)中的作用。五、論述題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.討論多元統(tǒng)計(jì)分析在生物信息學(xué)中的重要性，并舉例說(shuō)明其在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2.分析生物信息學(xué)中處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法及其優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合實(shí)際案例說(shuō)明如何選擇合適的方法。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）6.描述因子分析的基本原理及其在生物信息學(xué)中的應(yīng)用場(chǎng)景。7.解釋多元統(tǒng)計(jì)分析中正交性的概念及其重要性。8.描述如何使用多元統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)估基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的時(shí)效性。9.說(shuō)明生物信息學(xué)中如何利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)。10.討論多元統(tǒng)計(jì)分析在生物信息學(xué)中面臨的挑戰(zhàn)及其應(yīng)對(duì)策略。四、計(jì)算題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）11.假設(shè)有一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含5個(gè)基因和6個(gè)樣本。請(qǐng)進(jìn)行因子分析，并解釋因子載荷矩陣的含義。12.給定一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含4個(gè)基因和7個(gè)樣本。請(qǐng)計(jì)算樣本間的馬氏距離矩陣，并解釋其含義。13.假設(shè)有一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含3個(gè)基因和5個(gè)樣本，分為三類(lèi)。請(qǐng)進(jìn)行非線(xiàn)性判別分析，并解釋其與傳統(tǒng)線(xiàn)性判別分析的區(qū)別。五、論述題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）14.討論多元統(tǒng)計(jì)分析在生物信息學(xué)中的發(fā)展趨勢(shì)，并舉例說(shuō)明其在基因組學(xué)中的應(yīng)用。15.分析生物信息學(xué)中如何利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行疾病診斷和預(yù)后評(píng)估，并結(jié)合實(shí)際案例說(shuō)明其應(yīng)用價(jià)值。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：A解析：主成分分析（PCA）通過(guò)正交變換將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線(xiàn)性不相關(guān)的變量，即主成分，主要目的是降維和提取數(shù)據(jù)的主要特征。在生物信息學(xué)中，基因表達(dá)數(shù)據(jù)集通常包含大量基因和樣本，PCA可以有效地減少變量維度，揭示基因間的共表達(dá)模式，因此最為合適。2.答案：B解析：多元正態(tài)分布假設(shè)是許多統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)，它確保了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力，即當(dāng)原假設(shè)不成立時(shí)，有較高的概率拒絕原假設(shè)。在生物信息學(xué)中，許多分析方法如多元回歸、判別分析等都需要數(shù)據(jù)符合多元正態(tài)分布，因此這個(gè)假設(shè)非常重要。3.答案：D解析：多元回歸分析中，回歸系數(shù)可以反映自變量對(duì)因變量的影響方向和程度，R方值可以衡量模型的擬合優(yōu)度，殘差分布可以判斷模型是否滿(mǎn)足假設(shè)。因此，以上都是判斷自變量對(duì)因變量影響的方法。4.答案：D解析：生物信息學(xué)中常用的距離度量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度，而卡爾曼濾波是一種用于估計(jì)線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的遞歸濾波方法，不屬于距離度量方法。5.答案：A解析：層次聚類(lèi)需要預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)目，而K均值聚類(lèi)不需要。層次聚類(lèi)通過(guò)構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)聚類(lèi)的，而K均值聚類(lèi)通過(guò)迭代優(yōu)化聚類(lèi)中心來(lái)聚類(lèi)的。6.答案：D解析：評(píng)估分類(lèi)模型的預(yù)測(cè)性能需要綜合考慮多個(gè)指標(biāo)，混淆矩陣可以反映模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率、召回率等，ROC曲線(xiàn)可以展示模型在不同閾值下的性能，特征重要性可以揭示哪些特征對(duì)分類(lèi)最有影響。7.答案：D解析：協(xié)方差矩陣可以描述變量間的線(xiàn)性關(guān)系，衡量數(shù)據(jù)的離散程度，計(jì)算特征值等，因此以上都是其作用。8.答案：D解析：選擇主成分?jǐn)?shù)量的依據(jù)包括特征值的大小、解釋方差的比例和業(yè)務(wù)需求。特征值越大，解釋方差越多，但需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求來(lái)選擇合適的主成分?jǐn)?shù)量。9.答案：D解析：處理缺失數(shù)據(jù)的方法包括刪除缺失值、插補(bǔ)缺失值和多重插補(bǔ)。每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。10.答案：A解析：中心化是減去均值，標(biāo)準(zhǔn)化是除以標(biāo)準(zhǔn)差。中心化和標(biāo)準(zhǔn)化都是數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，但作用不同。11.答案：D解析：選擇最佳判別函數(shù)需要綜合考慮組間差異、組內(nèi)差異和先驗(yàn)概率。最大化組間差異、最小化組內(nèi)差異和考慮先驗(yàn)概率都是選擇最佳判別函數(shù)的依據(jù)。12.答案：D解析：評(píng)估聚類(lèi)結(jié)果的穩(wěn)定性需要使用不同的距離度量、多次運(yùn)行聚類(lèi)算法和結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)。每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。13.答案：D解析：奇異值分解（SVD）的主要應(yīng)用是降維、噪聲過(guò)濾和矩陣分解。SVD是一種強(qiáng)大的矩陣分解方法，可以用于多種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。14.答案：D解析：處理多重共線(xiàn)性問(wèn)題的方法包括增加樣本量、使用嶺回歸和刪除共線(xiàn)性變量。每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。15.答案：D解析：選擇合適的分類(lèi)算法需要考慮數(shù)據(jù)維度、業(yè)務(wù)需求和算法性能。每種算法都有其適用場(chǎng)景，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。16.答案：D解析：偏最小二乘回歸（PLS）的主要優(yōu)勢(shì)是處理高維數(shù)據(jù)、處理多重共線(xiàn)性并同時(shí)預(yù)測(cè)自變量和因變量。PLS是一種強(qiáng)大的回歸方法，可以用于多種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。17.答案：D解析：解釋主成分的命名需要考慮載荷矩陣和業(yè)務(wù)需求。載荷矩陣可以揭示主成分與原始變量的關(guān)系，但需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求來(lái)解釋主成分的命名。18.答案：D解析：處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法包括過(guò)采樣、欠采樣和調(diào)整權(quán)重。每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。19.答案：D解析：評(píng)估模型的過(guò)擬合問(wèn)題需要計(jì)算交叉驗(yàn)證誤差、查看模型復(fù)雜度和分析殘差分布。每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。20.答案：A解析：處理非線(xiàn)性關(guān)系的方法包括使用核判別分析、增加樣本量和使用多項(xiàng)式判別。核判別分析可以有效地處理非線(xiàn)性關(guān)系，因此最為合適。二、填空題答案及解析1.答案：主成分解析：主成分分析（PCA）常用于探索基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的變量間關(guān)系。PCA通過(guò)正交變換將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線(xiàn)性不相關(guān)的變量，主要目的是降維和提取數(shù)據(jù)的主要特征。2.答案：提高解析：多元正態(tài)分布的假設(shè)在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析中非常重要，因?yàn)樗梢蕴岣呓y(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力。當(dāng)數(shù)據(jù)符合多元正態(tài)分布時(shí)，許多統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力會(huì)更高，即當(dāng)原假設(shè)不成立時(shí)，有較高的概率拒絕原假設(shè)。3.答案：R方值解析：在進(jìn)行多元回歸分析時(shí)，R方值是衡量模型擬合優(yōu)度的重要指標(biāo)。R方值越接近1，說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度越好，即模型能夠解釋的因變量變異越多。4.答案：歐氏距離解析：生物信息學(xué)中常用的距離度量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度。歐氏距離是最常用的距離度量方法，可以衡量樣本間的直線(xiàn)距離。5.答案：層次解析：聚類(lèi)分析中，層次聚類(lèi)需要預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)目，而K均值聚類(lèi)不需要。層次聚類(lèi)通過(guò)構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)聚類(lèi)的，而K均值聚類(lèi)通過(guò)迭代優(yōu)化聚類(lèi)中心來(lái)聚類(lèi)的。6.答案：混淆解析：在生物信息學(xué)中，混淆矩陣常用于評(píng)估分類(lèi)模型的預(yù)測(cè)性能?；煜仃嚳梢苑从衬Ｐ偷姆诸?lèi)準(zhǔn)確率、召回率等。7.答案：協(xié)方差解析：多元統(tǒng)計(jì)分析中，協(xié)方差矩陣的主要作用是描述變量間的線(xiàn)性關(guān)系和衡量數(shù)據(jù)的離散程度。協(xié)方差矩陣可以揭示變量間的相關(guān)性，并用于多種統(tǒng)計(jì)分析任務(wù)。8.答案：特征值解析：在進(jìn)行主成分分析時(shí)，特征值是選擇主成分?jǐn)?shù)量的重要依據(jù)。特征值越大，說(shuō)明該主成分解釋的方差越多，因此需要結(jié)合特征值的大小來(lái)選擇合適的主成分?jǐn)?shù)量。9.答案：插補(bǔ)解析：生物信息學(xué)中，處理缺失數(shù)據(jù)的方法包括刪除缺失值、插補(bǔ)缺失值和多重插補(bǔ)。插補(bǔ)缺失值可以有效地利用數(shù)據(jù)，但需要選擇合適的方法來(lái)插補(bǔ)缺失值。10.答案：奇異值分解解析：多元統(tǒng)計(jì)分析中，奇異值分解（SVD）的主要應(yīng)用是降維和噪聲過(guò)濾。SVD是一種強(qiáng)大的矩陣分解方法，可以用于多種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。三、簡(jiǎn)答題答案及解析6.答案：因子分析的基本原理是通過(guò)降維將多個(gè)觀測(cè)變量組合成少數(shù)幾個(gè)不可觀測(cè)的潛在因子，這些因子可以解釋原始變量的大部分方差。在生物信息學(xué)中，因子分析可以用于探索基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的變量間關(guān)系，揭示潛在的生物學(xué)過(guò)程。解析：因子分析的基本原理是通過(guò)降維將多個(gè)觀測(cè)變量組合成少數(shù)幾個(gè)不可觀測(cè)的潛在因子。這些因子可以解釋原始變量的大部分方差，從而揭示變量間的潛在關(guān)系。在生物信息學(xué)中，因子分析可以用于探索基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的變量間關(guān)系，揭示潛在的生物學(xué)過(guò)程。7.答案：正交性是指變量之間不相關(guān)，即協(xié)方差矩陣的對(duì)角線(xiàn)元素不為零，非對(duì)角線(xiàn)元素為零。在多元統(tǒng)計(jì)分析中，正交性非常重要，因?yàn)樗梢院?jiǎn)化計(jì)算過(guò)程，提高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力。解析：正交性是指變量之間不相關(guān)，即協(xié)方差矩陣的對(duì)角線(xiàn)元素不為零，非對(duì)角線(xiàn)元素為零。在多元統(tǒng)計(jì)分析中，正交性非常重要，因?yàn)樗梢院?jiǎn)化計(jì)算過(guò)程，提高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的效力。許多統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)如多元回歸、主成分分析等都需要數(shù)據(jù)滿(mǎn)足正交性假設(shè)。8.答案：使用多元統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)估基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的時(shí)效性可以通過(guò)比較不同時(shí)間點(diǎn)的基因表達(dá)模式來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，可以使用時(shí)間序列分析或重復(fù)測(cè)量方差分析來(lái)評(píng)估基因表達(dá)隨時(shí)間的變化。解析：使用多元統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)估基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的時(shí)效性可以通過(guò)比較不同時(shí)間點(diǎn)的基因表達(dá)模式來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，可以使用時(shí)間序列分析或重復(fù)測(cè)量方差分析來(lái)評(píng)估基因表達(dá)隨時(shí)間的變化。這些方法可以幫助我們理解基因表達(dá)隨時(shí)間的變化規(guī)律，揭示潛在的生物學(xué)過(guò)程。9.答案：利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)可以通過(guò)分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)集來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，可以使用差異表達(dá)分析或共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析來(lái)識(shí)別潛在的藥物靶點(diǎn)。解析：利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)可以通過(guò)分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)集來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，可以使用差異表達(dá)分析或共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析來(lái)識(shí)別潛在的藥物靶點(diǎn)。這些方法可以幫助我們發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)，開(kāi)發(fā)新的藥物。10.答案：多元統(tǒng)計(jì)分析在生物信息學(xué)中面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)的高維度、不平衡數(shù)據(jù)集和缺失數(shù)據(jù)。應(yīng)對(duì)策略包括使用降維方法、過(guò)采樣或欠采樣、插補(bǔ)缺失值等。解析：多元統(tǒng)計(jì)分析在生物信息學(xué)中面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)的高維度、不平衡數(shù)據(jù)集和缺失數(shù)據(jù)。應(yīng)對(duì)策略包括使用降維方法、過(guò)采樣或欠采樣、插補(bǔ)缺失值等。這些方法可以幫助我們克服挑戰(zhàn)，提高分析結(jié)果的可靠性。四、計(jì)算題答案及解析11.答案：因子分析的基本步驟包括計(jì)算協(xié)方差矩陣、進(jìn)行特征值分解、選擇主因子、計(jì)算因子載荷矩陣和解釋因子。因子載荷矩陣可以揭示主因子與原始變量的關(guān)系。解析：因子分析的基本步驟包括計(jì)算協(xié)方差矩陣、進(jìn)行特征值分解、選擇主因子、計(jì)算因子載荷矩陣和解釋因子。因子載荷矩陣可以揭示主因子與原始變量的關(guān)系，幫助我們理解主因子的生物學(xué)意義。12.答案：馬氏距離是衡量樣本間差異的一種距離度量，可以克服歐氏距離在高維度數(shù)據(jù)中的不足