学会多元统计分析，你也是IT大神！

多元统计分析如果不是做IT或者技术行业的听起来确实让人很难理解它的真正含义，小编最开始听到这个名词的时候也是一头雾水，就看字面的含义感觉本能的理解成了好多种元素一起统计分析，之前也从来没有听过这个名词，更没有接触过，于是小编抱着强烈的好奇心和求知欲望在此搜索出了好多关于多元统计分析的相关信息，关于多元统计分析的含义、多元统计分析的背景来源、多元统计分析都包括哪些分析模式和分析类别，小编会在这里一一的为大家进行详细的讲解，下面就让小编带着我们的好奇宝宝们一起走向学习的殿堂吧，你准备好了么？

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  多元统计分析的含义

  多元统计分析它是数理统计学的一门重要的学科，是一种基础的多元正态分析，又称多元分析，它是带有规律的，研究客观事物中存在着多少个变量或多个因素之间相互依赖的一种统计。打个比方如果每个个体有多种观测数据，从数学的角度来讲，如果个体的观测数据能表为P维欧几里得空间（简称为欧式空间，在数学中研究二维和三维空间的一般化）的点，这种观测数据被人们成为多元数据，而能够分析多元数据的统计方法就被人们称为多元统计分析。

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  多元统计分析的背景来源

  早在19世纪就出现了处理二维正态总体的一些方法，但真正系统化的处理多维概率的分布总体的统计问题其实准确的来说还是在二十世纪。在20世纪30年代的时候，R.A.费希尔，H.霍特林，许宝碌以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，这才使得多元统计分析从理论上开始得到迅速发展。随着互联网的普及，在五十年代中期，开始了理论的发展，在地质 、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等多种行业领域被人们广泛的使用。

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  多元统计分析方法-主成分分析

  多元统计分析方法有几个比较重要的小编给大家介绍一下，分别是多元方差分析、因子分析、聚类分析、多重回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、典型相关分析等。重点说一下什么是主成分分析，主成分分析是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分经常减少数据集的维数，它是对方差贡献最大的，它可以保持对方数据集中，对数据分析的准确性结果影响很大。

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  多元统计分析方法-多重回归分析

  多重回归分析简称回归分析。多重回归分析的特点就是可以同时处理很多的因变量。那么因变量是什么呢？它是函数中的专业名词，是函数关系式某一个特定的数会随另一个数的变动而变动，就叫做因变量。回归系数的计算公式与通常的情况比较相同，因为因变量不止一个，所以在原先的每一个回归系数都会变成为一个向量，所以当一个回归系数的检验就要用T2作为统计量，如果对多重回归分析不是特别理解，建议再去网上搜一些资料。

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  多元统计分析方法-聚类分析

  聚类分析又称数值分类，数值分类顾名思义就是我们平常所常见的一些分类标准，将每个观测值Xi看成p维空间的一个点,在p维空间中引入“距离”，在按各点间距离的远近将各点（观测值）归类。举个例子，比如说测量人体的身高、体重、胸围、腰围、上身长度、手臂长度、臀围、腿的长度大小等进行测量分类，同时要把每一个测量的数据用号型所替代，为了更准确的测量出数值。这就是聚类分析。