多元統(tǒng)計(jì)分析方法概述

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1、多元統(tǒng)計(jì)分析方法概述目錄引言………………………………………………………………第四頁多元線性回歸方法原理簡介……………………………………第四頁多元線性回歸案例敘述分析……………………………………第四頁多元線性回歸分析方法在社會的應(yīng)用…………………………第八頁聚類分析方法原理簡介…………………………………………第八頁聚類分析案例敘述分析…………………………………………第八頁聚類分析方法在社會的應(yīng)用……………………………………第十頁主成份分析方法原理簡介………………………………………第十頁主成份分析案例敘述分析……………………………………第十一頁主成份分析方法在社會的應(yīng)用

2、………………………………第十四頁因子分析方法原理簡述………………………………………第十四頁因子分析案例敘述分析………………………………………第十四頁因子分析方法在社會的應(yīng)用…………………………………第十七頁偏最小二乘回歸分析方法原理簡介…………………………第十八頁偏最小二乘回歸分析案例敘述分析…………………………第十九頁偏最小二乘回歸分析方法在社會的應(yīng)用…………………第二十一頁總結(jié)…………………………………………………………第二十一頁參考文獻(xiàn)……………………………………………………第二十二頁謝辭…………………………………………………………第二十三頁23摘要本文主要概

3、述了多元統(tǒng)計(jì)分析的各個方法，然后在后面介紹了多元統(tǒng)計(jì)分析方法在社會生活等方面的實(shí)際案例以及分析。并由案例分析找出各個統(tǒng)計(jì)分析方法的對應(yīng)使用領(lǐng)域。關(guān)鍵詞多元統(tǒng)計(jì)分方法回歸分析聚類分析因子分析主成份分析偏最小二乘回歸分析因素股市模型財(cái)務(wù)SummaryTheChemometricsincludeschemicalexperimentaldesignandoptimization(suchasorthogonaldesign,simplexmethodandvarianceanalysis),chemicalpatternrecognition(suchasclusters

4、,PCA,k-nearestneighbouranalysis,SIMCAandANN),multi-variancecalibration(suchasMLR,CLS,PCRandPLS)andspectrumanalysis(SuchasITTFA,EFAandFSWEFA),signalprocessing(suchasfiltering,smoothing,derivationandconvolution).keywordmultivariatestatisticalanalysismethodregressionanalysisclusteranalysi

5、sfactoranalysisprincipalcomponentanalysislinearleastsquaresestimate?complicationequitymarketmodelfinance23一、引言多元統(tǒng)計(jì)分析的基本方法。多元統(tǒng)計(jì)分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)30多年來迅速發(fā)展起來的一個分支隨著計(jì)算機(jī)的普及，各種統(tǒng)計(jì)軟件不斷推出，多元統(tǒng)計(jì)分析方法已廣泛應(yīng)用到教育管理的各個領(lǐng)域。多元統(tǒng)計(jì)分析是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來研究多變量問題的理論和方法，它是一元統(tǒng)計(jì)學(xué)的推廣在許多教育問題中，教育現(xiàn)象涉及到的變量不是一個，而是多個變量，且這些變量間又存在一定的聯(lián)系，需要處理多

6、個變量的觀測數(shù)據(jù)，如果用一元統(tǒng)計(jì)方法就要對多方面分別進(jìn)行分析，而一次分析一個方面，同時忽視了各方面之間存在的相關(guān)性，這樣會丟失很多信息，分析的結(jié)果不能客觀全面地反映情況。多元統(tǒng)計(jì)分析方法主要包括線性回歸分析方法、判別分析方法、聚類分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、對應(yīng)分析方法、典型相關(guān)分析方法以及片最小二乘回歸分析方法等。在這里我們主要針對了最常用的回歸分析方法、聚類分析方法、主成份分析方法、因子分析方法以及偏最小二乘回歸分析方法結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行分析總結(jié)。最終總結(jié)出各個方法所使用的領(lǐng)域。二、多元線性回歸分析方法（一）多元線性回歸分析方法原理簡介根據(jù)相關(guān)性的大小

7、把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高，但不同組的變量相關(guān)性較低各個因子間互不相關(guān)。所有變量都可以表示成公因子的線性組合。因子分析的目的就是減少變量的數(shù)目，用少數(shù)因子代替所有變量去分析整個問題。（二）多元線性回歸案例敘述分析公路客貨運(yùn)輸量多元線性回歸預(yù)測方法探討1.背景公路客、貨運(yùn)輸量的定量預(yù)測，近幾年來在我國公路運(yùn)輸領(lǐng)域大面積廣泛地開展起來，并有效的促進(jìn)了公路運(yùn)輸經(jīng)營決策的科學(xué)化和現(xiàn)代化。關(guān)于公路客、貨運(yùn)輸量的定量預(yù)測方法很多，本文主要介紹多元線性回歸方法在公路客貨運(yùn)輸量預(yù)測中的具體操作。根據(jù)筆者先后參加的部、省、市的科研課題的實(shí)踐，證明了多元線性回歸方