學會多元統計分析，你也是IT大神！

多元統計分析如果不是做IT或者技術行業的聽起來確實讓人很難理解它的真正含義，小編最開始聽到這個名詞的時候也是一頭霧水，就看字面的含義感覺本能的理解成了好多種元素一起統計分析，之前也從來沒有聽過這個名詞，更沒有接觸過，于是小編抱著強烈的好奇心和求知欲望在此搜索出了好多關于多元統計分析的相關信息，關于多元統計分析的含義、多元統計分析的背景來源、多元統計分析都包括哪些分析模式和分析類別，小編會在這里一一的為大家進行詳細的講解，下面就讓小編帶著我們的好奇寶寶們一起走向學習的殿堂吧，你準備好了么？

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  多元統計分析的含義

  多元統計分析它是數理統計學的一門重要的學科，是一種基礎的多元正態分析，又稱多元分析，它是帶有規律的，研究客觀事物中存在著多少個變量或多個因素之間相互依賴的一種統計。打個比方如果每個個體有多種觀測數據，從數學的角度來講，如果個體的觀測數據能表為P維歐幾里得空間（簡稱為歐式空間，在數學中研究二維和三維空間的一般化）的點，這種觀測數據被人們成為多元數據，而能夠分析多元數據的統計方法就被人們稱為多元統計分析。

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  多元統計分析的背景來源

  早在19世紀就出現了處理二維正態總體的一些方法，但真正系統化的處理多維概率的分布總體的統計問題其實準確的來說還是在二十世紀。在20世紀30年代的時候，R.A.費希爾，H.霍特林，許寶碌以及S.N.羅伊等人作出了一系列奠基性的工作，這才使得多元統計分析從理論上開始得到迅速發展。隨著互聯網的普及，在五十年代中期，開始了理論的發展，在地質 、氣象、生物、醫學、圖像處理、經濟分析等多種行業領域被人們廣泛的使用。

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  多元統計分析方法-主成分分析

  多元統計分析方法有幾個比較重要的小編給大家介紹一下，分別是多元方差分析、因子分析、聚類分析、多重回歸分析（簡稱回歸分析）、判別分析、聚類分析、主成分分析、對應分析、典型相關分析等。重點說一下什么是主成分分析，主成分分析是通過保留低階主成分，忽略高階主成分經常減少數據集的維數，它是對方差貢獻最大的，它可以保持對方數據集中，對數據分析的準確性結果影響很大。

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  多元統計分析方法-多重回歸分析

  多重回歸分析簡稱回歸分析。多重回歸分析的特點就是可以同時處理很多的因變量。那么因變量是什么呢？它是函數中的專業名詞，是函數關系式某一個特定的數會隨另一個數的變動而變動，就叫做因變量。回歸系數的計算公式與通常的情況比較相同，因為因變量不止一個，所以在原先的每一個回歸系數都會變成為一個向量，所以當一個回歸系數的檢驗就要用T2作為統計量，如果對多重回歸分析不是特別理解，建議再去網上搜一些資料。

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  多元統計分析方法-聚類分析

  聚類分析又稱數值分類，數值分類顧名思義就是我們平常所常見的一些分類標準，將每個觀測值Xi看成p維空間的一個點,在p維空間中引入“距離”，在按各點間距離的遠近將各點（觀測值）歸類。舉個例子，比如說測量人體的身高、體重、胸圍、腰圍、上身長度、手臂長度、臀圍、腿的長度大小等進行測量分類，同時要把每一個測量的數據用號型所替代，為了更準確的測量出數值。這就是聚類分析。