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多元统计分析

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無編輯摘要
研究客观事物中多个变量(或多个因素)之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。又称多元分析 。 如果每个个体有多个观测数据,或者从数学上说, 如果个体的观测数据能表为 P维欧几里得空间的点,那么这样的数据叫做多元数据,而分析多元数据的统计方法就叫做多元统计分析 。<ref>[http://office.iask.com.cn/node/s/XMajkeiLoX.html?utm_source=360onebox&utm_medium=360onebox&utm_content=360onebox&utm_campaign=360onebox&utm_term=508505 多元统计分析]</ref>
它是数理统计学中的一个重要的分支学科。20世纪30年代,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,使多元统计分析在理论上得到迅速发展。50年代中期,随着电子计算机的发展和普及 ,多元统计分析在地质 、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用 ,同时也促进了理论的发展。各种统计软件包如SAS,SPSS等,使实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。重要的多元统计分析方法有: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、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。
[[File:多元统计分析1.jpg|缩略图]]
 
早在19世纪就出现了处理二维正态总体(见正态分布)的一些方法,但系统地处理多维概率分布总体的统计分析问题,则开始于20世纪。人们常把1928年维夏特分布的导出作为多元分析成为一个独立学科的标志。20世纪30年代,R.A.费希尔、H.霍特林、许宝禄以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作,使多元统计分析在理论上得到了迅速的进展。
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