若一个随机向量的任何边缘分布均为正态，则它是多元正态分布。

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• 对应分析反应的是列变量与行变量的交叉关系。
• 标准化随机变量的协方差阵与原变量的相关系数相同。
• 随机向量的协方差阵一定是对称的半正定阵。
• 一个未知参数可以由显变量的协方差矩阵的一个或多个元素的代数函数来表达，就称这个为参数可识别。
• 分组数据的Logistic回归不仅适用于大样本的分组数据，对小样本的未分组数据也适用。
• 每个典型函数都包括一对变量，通常一个代表自变量，另一个代表因变量。
• 进行主成分分析的目的之一是减少变量的个数，所以一般不会去p个主成分，而是取m(m<p)个主成分。
• 当总体G1和G2为正态总体且协方差相等时，选用马氏距离。
• 最长距离法中，选择最小的距离作为新类与其他类之间的距离，然后将类间距离最小的两类进行合并，一直合并到只有一类为止。
• 能够体现各个变量在变差大小上的不同，以及有时存在的相关性还要求距离与各变量所用的单位无关，这种距离是欧式距离。