多元统计分析方法
多元统计分析的基本方法及应用
多元统计分析的基本方法及应用多元统计分析是一种基于多个变量的统计分析方法。
它是对各个变量之间关系进行分析，并进行统计推断和验证的过程。
多元统计分析涉及到多种统计方法和技术，包括多元回归分析、因子分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、多维尺度分析等。
这些方法和技术可以用于数据挖掘、市场分析、信用风险评估、社会科学、心理学等领域的研究和应用。
一、多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计工具，它可以通过控制一些其他变量，来了解某个变量与另一个变量的关系。
多元回归分析可以用来解决预测问题、描述性问题和推理性问题。
多元回归分析可以针对具有多个解释变量和一个目标变量的情况进行分析。
在多元回归分析中，常用的方法包括线性回归、非线性回归、逻辑回归等。
二、因子分析因子分析是一种多元统计方法，它可以用来描述一组变量或观测数据中的共同性和特征。
因子分析的基本思想是将多个相关变量归纳为一个因子或因子组合。
因子分析可以用于数据压缩、变量筛选和维度识别等方面。
当研究者需要解释多个变量间的关系时，因子分析可以起到非常有效的作用。
三、聚类分析聚类分析是一种基于数据相似性的分析技术。
它通过对数据集进行分类，寻找数据集内的同类数据，以及不同类别之间的差异。
聚类分析可以用于寻找规律、发现规律、识别群体、分类分析等方面。
聚类分析常用的方法包括层次聚类和K均值聚类。
四、判别分析判别分析是一种多元统计方法，它可以用来判别不同群体之间的差异。
这种方法可以用于市场研究、医学研究、生物学研究、工业控制等方面。
判别分析可以通过寻找差异来帮助研究者识别一组变量或因素，以及预测这些结果的影响因素，从而帮助他们更好地理解数据和结果。
五、主成分分析主成分分析是一种多元统计分析方法，它可以用来简化一组变量或因子数据。
这种方法通过对数据进行降维操作，找出影响数据最大的因素和变量组合，从而达到简化数据的目的。
主成分分析可以用于数据可视化、数据分析、特征提取等方面。
多元统计分析的基本思想与方法
多元统计分析的基本思想与方法多元统计分析是一种应用数学和统计学的方法，用于研究多个变量之间的关系和模式。
它包括多个统计技术和方法，旨在从多个变量的角度解释数据，并揭示隐藏在数据背后的结构和规律。
本文将介绍多元统计分析的基本思想和常用方法，以及其在实际应用中的意义和局限性。
一、多元统计分析的基本思想多元统计分析的基本思想是将多个变量放在同一分析框架中，通过建立统计模型和运用统计方法来探索变量之间的关系。
它关注的是多个变量之间的相互作用和共同影响，以及这些变量对于所研究问题的解释力度。
其核心思想是综合多个变量的信息，从整体上理解数据的结构和规律。
二、多元统计分析的基本方法1. 方差分析（ANOVA）方差分析是一种多元统计分析方法，用于比较多个组别或处理之间的均值差异是否显著。
它的基本原理是通过分解总变异为组内变异和组间变异，从而确定组别之间是否存在显著差异。
方差分析可以用于研究不同处理对观测变量的影响，并进行比较和推断。
2. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种用于降维和数据压缩的多元统计方法。
它通过将原始变量线性组合，构造出一组新的无关变量，即主成分，用于解释数据的方差。
主成分分析可以减少变量维度，提取主要信息，并可用于数据可视化和模型构建。
3. 因子分析因子分析是一种用于探索变量之间潜在关系的多元统计方法。
它通过将一组相关变量归纳为相对独立的因子，揭示潜在的结构和维度。
因子分析可以帮助研究者理解变量之间的共性和差异，从而提取共同特征并简化数据分析。
4. 聚类分析聚类分析是一种用于将个体或变量划分为相似群体的多元统计方法。
它通过测量个体或变量之间的相似性，将其聚集成若干组别。
聚类分析可以帮助识别数据中的模式和群体结构，发现隐藏的规律，并为进一步研究和决策提供指导。
5. 判别分析判别分析是一种用于区分不同群体或类别的多元统计方法。
它通过构建分类函数，将个体划分到预定义的群体中。
判别分析常用于预测和识别问题，可以帮助识别关键影响因素和预测未来结果。
多元统计分析数据处理中常见的方法与原理
多元统计分析数据处理中常见的方法与原理多元统计分析是一种从多个变量间关系来进行数据分析的方法。
它可以帮助我们发现变量间的关联，并揭示隐藏在数据背后的模式和规律。
在实际应用中，我们常常需要采用一些常见的方法来处理多元统计分析数据。
本文将介绍几种常见的方法及其原理，包括因子分析、聚类分析、判别分析和回归分析。
一、因子分析因子分析是一种用于降低变量维度的方法。
它基于一个假设，即多个观测变量可以由少数几个因子来解释。
因子分析的目标是找出这些因子，并确定它们与观测变量之间的关系。
因子分析的原理是通过对变量之间的协方差矩阵进行特征分解来获得因子载荷矩阵。
在这个矩阵中，每个变量与每个因子之间都有一个因子载荷系数。
这些系数表示了变量与因子之间的相关程度，值越大表示相关性越高。
通过分析因子载荷矩阵，我们可以确定哪些变量与哪些因子相关性最强，从而得出变量的潜在因子。
二、聚类分析聚类分析是一种用于将观测对象或变量进行分类的方法。
它基于一个假设，即属于同一类别的对象或变量在某些方面上相似，而不同类别之间的对象或变量则在某些方面上不同。
聚类分析可以帮助我们发现数据集中的群组，并研究不同群组之间的差异。
聚类分析的原理是通过测量对象或变量之间的相异性来确定分类。
最常用的相异性度量是欧氏距离和相关系数。
通过计算每个对象或变量之间的相异性，并基于相异性矩阵进行聚类，我们可以将数据划分为不同的类别。
三、判别分析判别分析是一种用于预测或解释分类变量的方法。
它基于一个假设，即存在一些预测变量对于解释或预测分类变量的发生概率有重要影响。
判别分析可以帮助我们确定哪些预测变量对于分类变量的发生概率有重要影响，并建立分类模型。
判别分析的原理是通过计算不同分类组之间的差异来确定预测变量的重要性。
最常用的差异度量是F统计量和卡方统计量。
通过计算这些统计量，并建立判别方程，我们可以将预测变量与分类变量之间的关系进行建模。
进而，我们可以使用该模型来对新的预测变量进行分类。
多元统计分析方法的介绍与应用场景
多元统计分析方法的介绍与应用场景多元统计分析是指同时考察两个或两个以上变量之间关系的一种统计方法。
它可以帮助我们理解不同变量之间的关系，并从中获得有意义的结论。
在实际应用中，多元统计分析方法被广泛用于数据分析、预测、模型建立等领域。
本文将介绍几种常见的多元统计分析方法，并探讨它们的应用场景。
一、主成分分析主成分分析（PCA）是一种常见的降维技术，它通过线性变换将高维数据转化为低维表示，同时保留原始数据的关键信息。
主成分分析可以剔除数据中的冗余信息，减少数据维度，从而提高模型的拟合效果。
主成分分析的应用场景非常广泛，比如金融领域的投资组合优化、图像处理中的人脸识别等。
二、聚类分析聚类分析是一种将相似对象归类到同一个簇的方法。
它通过计算样本之间的相似性来确定彼此之间的关系。
聚类分析可以帮助我们理解数据中的内在结构，并发现其中的模式和规律。
聚类分析的应用场景包括市场细分、社交网络分析等。
三、判别分析判别分析是一种有监督学习方法，其目标是找到能够将不同类别样本尽可能分开的投影方向。
判别分析可以帮助我们研究不同类别之间的差异，识别出重要的特征变量，并用于分类和预测。
判别分析的应用场景包括医学诊断、客户流失预测等。
四、回归分析回归分析是一种研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
通过建立数学模型，回归分析可以预测因变量的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。
回归分析的应用场景非常广泛，比如经济学中的经济增长预测、市场调研中的销量预测等。
五、因子分析因子分析是一种探索性的数据降维方法，它可以帮助我们识别出隐藏在观测变量背后的潜在因子。
通过因子分析，我们可以压缩数据维度，提高模型拟合效果，并从中提取出对原始数据解释最好的因子。
因子分析的应用场景包括心理学中的人格分析、市场调研中的消费者偏好分析等。
综上所述，多元统计分析方法在实际应用中发挥着重要的作用。
通过合理地选择和应用这些方法，我们可以从数据中提取有意义的信息，解决实际问题，并做出科学的决策。
统计学中的多元统计分析方法
统计学中的多元统计分析方法多元统计分析是统计学的一个重要分支，用于处理多个变量之间的关系和相互作用。
它提供了一种全面理解和解释数据的方式，使我们能够更好地理解现象和预测未来趋势。
在本文中，我们将介绍几种常见的多元统计分析方法，并讨论它们的应用场景和计算步骤。
一、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析是一种无监督学习方法，用于降低数据维度并发现主要成分。
其目标是通过线性变换将高维数据转化为低维表示，以便更好地解释数据的方差。
主成分分析通过计算特征值和特征向量来确定主要成分，并将数据投影到这些主成分上。
主成分分析常用于数据降维和可视化。
二、因子分析（Factor Analysis）因子分析是一种用于统计数据降维和变量关系分析的方法。
它通过将一组观测变量解释为一组潜在因子来发现数据背后的结构。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的相关性，发现潜在的构成因素，并将多个变量归纳为更少的几个因子。
因子分析在市场研究、心理学和社会科学等领域得到广泛应用。
三、判别分析（Discriminant Analysis）判别分析是一种监督学习方法，用于寻找最佳分类边界，并将数据点分配到不同的类别中。
判别分析通过计算组间方差和组内方差来确定最优的分类边界。
它常用于模式识别、生物医学和金融领域等。
通过判别分析，我们可以了解变量对于区分不同类别的贡献程度，并进行有效的样本分类。
四、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点组合成不同的类别或群集。
聚类分析通过度量数据点之间的相似性来揭示数据的内在结构。
常见的聚类方法包括K均值聚类和层次聚类。
聚类分析在市场细分、图像分析和生物学分类等领域具有重要应用。
五、回归分析（Regression Analysis）回归分析是一种用于建立变量之间关系模型的方法。
它通过拟合一个数学模型来预测一个或多个自变量对应因变量的值。
多元统计分析方法的介绍
多元统计分析方法的介绍多元统计分析是一种数据分析方法，它可以同时考虑多个变量之间的相互关系，通过对大量数据进行分析和解释，揭示变量之间的潜在模式和结构。
本文将介绍几种常见的多元统计分析方法，包括主成分分析、因子分析和聚类分析。
一、主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的降维技术，通过将原始变量通过线性变换转化为一组新的无关变量，称为主成分，用于减少数据集中的冗余信息和噪声。
主成分分析可以帮助我们提取数据中的主要信息，并可视化数据在低维空间中的分布。
它广泛应用于数据可视化、特征提取和模式识别等领域。
二、因子分析因子分析（Factor Analysis）是一种用于探索多个观测变量之间的共同或潜在维度的统计技术。
它基于变量之间的协方差矩阵，将原始观测变量转化为一组潜在因子，每个因子代表了一种潜在的维度。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的内在结构，发现隐藏的变量和测量误差，并进行特征提取和变量间关系分析。
三、聚类分析聚类分析（Cluster Analysis）是一种将相似对象分组的数据分析方法，用于识别数据集中的类别或群集。
聚类分析基于样本之间的相似性度量，将样本划分为不同的群集，使得同一群集内的样本相似度较高，而不同群集之间的相似度较低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和模式，进行市场细分、用户分群和图像分析等任务。
四、判别分析判别分析（Discriminant Analysis）是一种用于分类和预测的统计技术，它通过建立一个分类或预测模型，将样本分配到已知类别或预测类别中。
判别分析可以利用多个自变量预测一个或多个因变量，找到最佳的判别函数，并用于分类和预测任务。
判别分析广泛应用于医学诊断、金融风险评估等领域。
总结多元统计分析方法是现代数据分析的重要工具，它们可以帮助我们从大量数据中提取有用信息，揭示变量之间的潜在模式和结构。
本文介绍了主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等多元统计分析方法，它们各自适用于不同的数据分析任务。
多元统计分析方法及其应用场景
多元统计分析方法及其应用场景多元统计分析是一种应用数学方法，用于研究多个变量之间的关系和模式。
它可以帮助我们理解和解释数据中的复杂关系，从而提供有关数据集的深入见解。
在各个领域，多元统计分析方法都得到了广泛的应用，包括社会科学、自然科学、医学和工程等。
一、主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据维度和提取主要特征。
它通过将原始数据转换为一组新的无关变量，称为主成分，来实现这一目标。
主成分是原始变量的线性组合，它们按照解释方差的大小排序。
主成分分析可以帮助我们理解数据中的主要变化模式，并且在数据可视化和特征选择方面非常有用。
主成分分析的应用场景非常广泛。
例如，在生物学研究中，主成分分析可以用于分析基因表达数据，帮助鉴别不同组织或疾病状态下的基因表达模式。
在金融领域，主成分分析可以用于分析股票组合的风险和收益，从而帮助投资者进行资产配置。
二、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的观测对象分成不同的组或簇。
聚类分析通过计算观测对象之间的相似性或距离来实现这一目标。
常用的聚类算法有层次聚类和k均值聚类。
层次聚类通过构建层次树来表示不同的聚类结构，而k均值聚类将数据分为k个簇，每个簇中的观测对象与该簇的质心最为相似。
聚类分析可以在很多领域中得到应用。
例如，在市场研究中，聚类分析可以用于对消费者进行分群，从而帮助企业制定针对不同群体的市场策略。
在医学领域，聚类分析可以用于对患者进行分类，从而帮助医生进行个体化治疗。
三、判别分析判别分析是一种监督学习方法，用于确定一组变量对于区分不同组别的观测对象是最有效的。
判别分析通过计算不同组别之间的差异性和相似性来实现这一目标。
它可以帮助我们理解和解释不同组别之间的差异，并且在分类和预测方面非常有用。
判别分析在许多领域中都有应用。
例如，在医学诊断中，判别分析可以用于根据一组生物标志物来区分健康和疾病状态。
在社会科学研究中，判别分析可以用于根据个人特征来预测其所属的社会经济阶层。
市场研究中的多元统计分析方法
市场研究中的多元统计分析方法市场研究中的多元统计分析方法是一种统计分析工具，广泛应用于市场研究中，用于研究市场上的人口统计学特征、购买行为、品牌偏好等各种因素之间的关系。
这些方法可以帮助市场研究人员深入了解消费者对产品或服务的态度和行为，为企业的市场决策提供有力的支持。
多元统计分析方法主要包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、聚类分析（Cluster Analysis）、判别分析（Discriminant Analysis）和因子分析（Factor Analysis）等。
以下将介绍其中的几种常用多元统计分析方法：1. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种降维技术，通过寻找原始数据中的主要信息，将大量变量转化为较少的几个主成分。
通过PCA分析，市场研究人员可以确定消费者行为中的主要因素，从而更好地理解市场细分和产品定位。
例如，PCA 可以将多个购买偏好变量转化为几个主成分，进一步揭示不同消费者群体之间的共同特征。
2. 聚类分析（Cluster Analysis）：聚类分析是将不同样本归类到相似的组中的一种方法。
通过计算各个样本之间的相似性，可以将市场中的消费者划分为不同的群体。
聚类分析可以帮助市场研究人员发现市场中的潜在市场细分，并对不同群体的特征和需求进行深入了解。
3. 判别分析（Discriminant Analysis）：判别分析是一种统计方法，用于确定哪些变量能够最好地区分不同的样本群体。
通过判别分析，市场研究人员可以了解哪些因素对于字经济特征或购买行为等方面有显著影响。
例如，判别分析可以帮助企业判断某一品牌在不同消费者群体中的影响力或市场份额。
4. 因子分析（Factor Analysis）：因子分析是一种可以揭示多个变量之间的隐藏关系的方法。
通过这种分析方法，市场研究人员可以辨别出共同维度，从而理解市场中的不同变量之间的关系。
例如，因子分析可以揭示购买行为中的主要因素，如产品价格、品牌认知、产品质量等。
多元统计分析方法的介绍与应用
多元统计分析方法的介绍与应用多元统计分析方法是指同时考虑多个变量之间关系的统计分析方法。
在现代科学和社会科学研究中，我们常常需要从多个角度对问题进行分析、探索变量之间的关系。
本文将介绍几种常见的多元统计分析方法以及它们在实际应用中的作用。
一、方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）方差分析主要用于比较两个或更多个组别之间的差异。
它基于对观察数据的方差进行分解，通过计算组内方差和组间方差来判断不同组别之间的差异是否显著。
方差分析可用于多个组别的均值比较、因素对结果的影响分析等。
在实际应用中，方差分析广泛用于医学研究、教育研究、工程实验等领域。
例如，我们可以利用方差分析比较不同药物对疾病治疗效果的差异，或者比较不同教学方法对学生考试成绩的影响。
二、回归分析（Regression Analysis）回归分析是一种用于探索和建立变量之间关系的统计分析方法。
它通过建立一个数学模型来描述自变量对因变量的影响，并利用样本数据来估计模型中的参数。
回归分析可用于预测、因果推断和变量影响分析等。
在实际应用中，回归分析被广泛用于经济学、金融学、市场营销等领域。
例如，我们可以利用回归分析建立股票价格与影响因素（如股市指数、公司盈利等）之间的关系模型，以便进行股票价格的预测。
三、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）主成分分析是一种用于数据降维和特征提取的统计分析方法。
它通过将原始数据转换为一组主成分，使得主成分之间相关性较低，从而达到数据压缩和简化的目的。
主成分分析可用于数据可视化、数据预处理和特征选择等。
在实际应用中，主成分分析被广泛用于图像处理、模式识别和生物信息学等领域。
例如，在图像处理中，我们可以利用主成分分析将高维图像数据降低到低维空间，以便进行图像分类和识别。
四、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析是一种用于将对象或样本按照某些相似性准则进行分组的统计分析方法。
多元统计分析方法的基本原理与应用
多元统计分析方法的基本原理与应用在现代社会，数据的产生和积累日益庞大，从而越来越需要一种科学有效的分析方法来提取其中的有用信息。
多元统计分析作为一种重要的数据分析方法，被广泛应用于各个领域，如社会科学、经济学、医学等。
本文将介绍多元统计分析方法的基本原理与应用。
一、多元统计分析方法的基本原理多元统计分析方法是一种通过对多个变量进行综合分析，揭示变量之间关系的统计学方法。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 变量间的相关性：多元统计分析通过计算不同变量之间的相关系数，来衡量它们之间的关联程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
2. 因子分析：通过因子分析，可以将多个变量通过主成分分析等方法进行综合，得到较少数量的综合变量，从而减少分析的复杂性，更好地理解变量之间的关系。
3. 多元回归分析：多元回归分析是一种用于解释一个因变量与多个自变量之间关系的方法。
通过建立回归方程并进行显著性检验，可以确定哪些自变量对因变量的解释具有显著影响。
二、多元统计分析方法的应用多元统计分析方法在实际应用中具有广泛的适用性，以下是几个典型的应用领域：1. 社会科学研究：在社会科学研究中，人们通常需要分析多个指标或变量对某一社会现象的影响。
例如，通过多元回归分析可以研究教育程度、收入水平、家庭背景等对人们的幸福感的影响。
2. 经济学研究：在经济学研究中，多元统计分析方法可以应用于宏观经济数据的分析，如GDP、通货膨胀率、失业率等指标之间的关系。
通过分析这些指标的相关性，可以预测经济走势及采取相应的调控措施。
3. 医学研究：多元统计分析方法在医学研究中有着重要的应用价值。
例如，在流行病学研究中，通过分析多个危险因素与疾病发生的关系，可以评估危险因素的重要性，并制定预防措施。
4. 数据挖掘与机器学习：多元统计分析方法广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。
通过分析大量的数据集，可以发现数据中隐藏的规律和信息，为决策提供支持。
市场研究中的多元统计分析方法概述
市场研究中的多元统计分析方法概述在市场研究中，多元统计分析方法是一种应用统计学原理的技术，以探索和解释变量之间的关系。
它可以用于分析市场数据，并从中获取有关市场趋势和消费者行为的洞察力。
多元统计分析方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等。
主成分分析（PCA）是一种用于处理大量变量的降维方法。
它通过将原始变量转换为少数几个主成分来解释数据的变异性。
主成分分析有助于发现数据集中的潜在结构，并减少数据的复杂性。
这有助于提取关键变量和减少冗余信息，进而更好地理解市场数据和消费者行为。
因子分析是一种用于发现隐藏于观测数据背后的共同因素的方法。
它可以帮助研究人员理解变量之间的相关性，并将它们归类为更少的几个潜在因素。
因子分析可以用于市场细分，以识别消费者群体之间的差异，并确定潜在因素对购买意愿和行为的影响。
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将具有相似特征的观测单位分组。
在市场研究中，聚类分析可以用于细分市场，以识别具有相似兴趣和偏好的消费者群体。
通过了解不同群体之间的差异，市场研究人员可以更好地定位和定制营销策略，以满足不同群体的需求。
判别分析是一种监督学习方法，用于预测和分类观测单位。
它可以帮助研究人员识别影响观测变量分类的最重要因素。
在市场研究中，判别分析可以用于预测消费者是否会购买某种产品或采取某种行为。
通过了解对分类结果的影响因素，市场研究人员可以制定精确的市场营销策略，以吸引和满足目标消费者。
综上所述，多元统计分析方法是市场研究中的重要技术工具，它能够帮助研究人员发现数据背后的潜在结构，理解变量之间的关系，并预测市场趋势和消费者行为。
这些方法的应用可以提供有关市场和消费者的深入洞察力，从而支持市场营销决策和战略规划。
多元统计分析方法在市场研究中具有广泛的应用。
这些方法不仅能够处理大量的市场数据，而且能够帮助研究人员理解市场的动态和消费者的行为。
以下将详细介绍主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析这些多元统计分析方法的原理、应用和优势。
多元统计分析的几种方法
1. 目的不同：因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成，因此就是要从数据中控查出对变量起解释作用的公共因子和特殊因子以及其组合系数；主成分分析只是从空间生成的角度寻找能解释诸多变量变异的绝大部分的几组彼此不相关的新变量（主成分）。
2. 线性表示方向不同：因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。
3. 假设条件不同：主成分分析中不需要有假设；因子分析的假设包括：各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间不相关。
4. 提取主因子的方法不同：因子分析抽取主因子不仅有主成分法，还有极大似然法，主轴因子法，基于这些方法得到的结果也不同；主成分只能用主成分法抽取。
5. 主成分与因子的变化：当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值唯一时，主成分一般是固定的；而因子分析中因子不是固定的，可以旋转得到不同的因子。
6. 因子数量与主成分的数量：在因子分析中，因子个数需要分析者指定（SPSS根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子主可进入分析），指定的因子数量不同而结果也不同；在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等）。
7. 功能：和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势；而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。
当然，这种情况也可以使用因子得分做到，所以这种区分不是绝对的。
1 、聚类分析基本原理：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。
目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。
常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。
数学中的多元统计分析
数学中的多元统计分析在数学领域中，多元统计分析被广泛运用于数据分析和模型建立。
它是通过研究多个变量之间的相互关系，来揭示变量之间的模式和结构。
在本文中，将介绍多元统计分析的基本概念、常用方法以及在实际问题中的应用。
一、多元统计分析的基本概念多元统计分析主要研究多个自变量与一个或多个因变量之间的关系。
它包括多元方差分析、协方差分析、回归分析、因子分析等方法。
在多元统计分析中，需要处理的数据通常是多个观测单位在多个变量上的测量结果。
二、常用的多元统计分析方法1. 多元方差分析多元方差分析是用于比较多个因变量在不同组别或处理间的差异性。
它可以测试多个因素对多个因变量的影响，并判断这些因素是否显著。
通过多元方差分析，我们可以了解到不同因素对不同因变量的影响程度。
2. 协方差分析协方差分析是用于研究多个自变量和一个因变量之间的关系。
它可以通过计算变量之间的协方差矩阵，确定它们之间的线性关系。
通过协方差分析，我们可以了解到不同自变量对因变量的解释能力。
3. 回归分析回归分析是用于建立自变量与因变量之间的数学模型。
通过回归分析，可以预测因变量的数值，或者理解自变量对因变量的影响程度。
多元回归分析可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。
4. 因子分析因子分析是用于研究多个变量之间的共性和差异性。
它可以通过将变量进行降维，得到更少的无关变量（因子）来解释原始数据的变异。
因子分析可以帮助我们从复杂的数据中提取主要信息，简化研究模型。
三、多元统计分析的应用多元统计分析在许多领域都得到了广泛的应用，包括经济学、社会学、心理学等。
以下是其中一些应用示例：1. 金融风险管理多元统计分析可以用于评估金融资产的风险。
通过分析不同资产之间的相关性和协方差，可以建立风险投资组合，以降低投资风险。
2. 医学研究多元统计分析可以用于研究临床试验数据，分析不同治疗方法对疾病的影响。
它还可以帮助医生从大量的病人数据中发现疾病的风险因素和变异规律。
统计学中的多元统计分析方法
统计学中的多元统计分析方法统计学是一门研究数据的收集、处理和分析的学科，作为一种科学方法，统计学在各个领域都有广泛的应用。
在统计学中，多元统计分析方法被广泛使用来研究多个变量之间的关系。
本文将介绍多元统计分析的基本概念、常用方法以及在实际应用中的重要性。
一、多元统计分析的概述多元统计分析是指同时研究多个变量之间相互关系的一种统计方法。
它通过对多个变量的综合分析，揭示了变量之间的相互作用和整体特征，为数据分析提供了更全面的视角。
多元统计分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并帮助我们做出更准确的预测和决策。
二、常用的多元统计分析方法1. 相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间相关性的统计方法。
通过计算变量之间的相关系数，我们可以了解到它们之间的线性关系强弱和方向。
在实际应用中，相关分析可以帮助我们确定变量之间的相关性，从而找到可能对其他变量产生影响的主要因素。
2. 主成分分析主成分分析是一种降维技术，可以将多个相关变量转化为较少个数的无关变量，称为主成分。
主成分分析通过寻找变量之间的最大方差，将原始数据转化为一组新的主成分，这些主成分能够保留原始数据的大部分信息。
主成分分析在数据可视化和降维分析中得到了广泛的应用。
3. 判别分析判别分析是一种可以通过构建判别函数来预测分类变量的方法。
它通过分析自变量和因变量之间的关系，确定一个最佳判别函数，从而对未知样本进行分类。
判别分析在市场调研、社会科学、医学等领域都有广泛的应用。
4. 聚类分析聚类分析是一种将相似对象分组的方法，它通过计算不同对象之间的相似性，将它们归类到不同的群组中。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和群组结构，从而对数据进行更深入的理解和分析。
聚类分析在市场细分、推荐系统、生物学等领域中得到了广泛应用。
三、多元统计分析的重要性多元统计分析方法在现代科学研究中扮演着重要的角色。
它通过对多个变量之间的关系进行综合分析，可以帮助我们更全面地理解数据背后的规律和特征。
统计学中的多元统计分析方法
统计学中的多元统计分析方法多元统计分析方法是统计学中的一种重要研究方向，它致力于研究多个变量间的关系和影响。
多元统计分析方法可以帮助我们从大量的数据中提取信息，帮助决策者做出准确和有力的决策。
一、回归分析回归分析是多元统计分析方法中最常见和基础的一种方法。
它通过建立一个数学模型来描述一个或多个自变量和一个因变量之间的关系。
回归分析不仅可以进行预测，还可以揭示变量之间的因果关系。
在实际应用中，回归分析被广泛用于市场预测、经济分析等领域。
二、主成分分析主成分分析是一种降维分析方法，它可以将高维的数据转化为低维的数据，同时保留原始数据中的主要信息。
主成分分析通过计算各个主成分的重要性，帮助我们更好地理解数据。
这项统计方法广泛应用于数据降维、数据可视化、模式识别等领域。
三、因子分析因子分析是一种在多变量数据中寻找潜在因子的方法。
它将一组观测变量解释为少数几个潜在因子的线性组合。
因子分析可以帮助我们揭示数据背后的结构和模式，从而更好地理解数据。
因子分析常被应用于心理学、教育学等社科领域。
四、聚类分析聚类分析是一种将相似对象归类到同一组别的方法。
聚类分析通过计算数据间的相似性度量，将数据划分为不同的群组。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域有广泛应用。
通过聚类分析，我们可以发现潜在的市场细分，帮助企业更好地制定营销策略。
五、判别分析判别分析是一种通过建立分类模型来预测和分类未知样本的方法。
判别分析通过对已知样本的特征进行分析，找出不同类别的判别变量，从而帮助我们对新的样本进行分类预测。
判别分析在医学诊断、风险评估等领域有广泛应用。
总结起来，统计学中的多元统计分析方法包括回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等。
这些方法在解决实际问题时起着重要的作用。
通过这些方法，我们可以深入分析数据，揭示数据背后的规律和模式，从而帮助决策者做出准确和有力的决策。
在未来的研究中，随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，我们相信多元统计分析方法将发挥越来越重要的作用，并为解决现实生活中的问题带来更多的便利和效益。
多元统计分析大纲
多元统计分析大纲多元统计分析是指将多个自变量同时考虑进入统计模型中，以分析它们对因变量的联合影响。
多元统计分析旨在寻找多个自变量与因变量之间的关联关系，并通过建立合适的模型来解释这种关系。
在多元统计分析中，常用的方法包括多元方差分析、多元回归分析和主成分分析等。
一、多元方差分析多元方差分析是对多个自变量对因变量的影响进行分析的一种统计方法。
它可以同时考虑多个自变量之间的交互作用，并通过分析方差的差异来验证因变量的差异是否是由于自变量的不同水平而引起的。
在进行多元方差分析时，需要注意选择适当的方差分析模型、检验假设并进行方差分析表的解读。
二、多元回归分析多元回归分析是用于分析多个自变量对因变量的影响程度的一种统计方法。
它可以通过建立线性回归方程来描述自变量与因变量之间的关系，并通过回归系数的显著性检验来判断自变量对因变量的影响是否显著。
在进行多元回归分析时，需要注意自变量间的相关性、模型的拟合度以及假设的验证等问题。
三、主成分分析主成分分析是一种用于降维和提取主要信息的多元分析方法。
它通过线性变换将多个相关的自变量转化为少数几个无关的主成分，并根据主成分的方差大小来解释原始数据的方差贡献。
主成分分析可以帮助研究者分析多个自变量之间的关系、减少冗余信息和简化模型等方面。
在进行主成分分析时，需要注意选择适当的主成分数量、解读主成分的含义和解释数据的方差贡献等问题。
四、多元判别分析多元判别分析是一种用于分类和判别的多元分析方法。
它通过建立判别函数来将多个自变量分为不同的类别，并根据自变量的线性组合确定每个类别的特征。
多元判别分析可以帮助研究者预测新观测值的类别、区分不同群体之间的差异和评估判别函数的准确性等。
在进行多元判别分析时，需要注意选择适当的判别函数、评估模型的准确性和解读变量的判别效果等问题。
总结：多元统计分析是研究多个自变量对因变量关系的重要方法。
在进行多元统计分析时，需要注意选择适当的统计方法、控制变量的选择和方差分析的假设检验等问题。
多元统计分析方法
<多元统计分析方法> Ch1 基本概念1.多元总体：该总体有多个属性，可表示为X=x 1…x p ，考察一个P 元总体即是考察这个总体中每个对象的P 个属性。
2.多元样本数据：X=[x 1,x 2…x n ]=x 11,x 12,…,x 1n…x p1,x p2,…,x pn3.多元总体的样本统计参数： 3.1 单总体3.1.1 分属性行样本统计参数 样本平均值向量：中心化数据：原始数据-平均数标准化数据=中心化数据/该行样本标准差样本离差矩阵Q ：Q=XX ’,即两两中心化属性行乘积和，q αβ=∑(x αi −x α̅̅̅)(x βi −x β̅̅̅)(1≤n 1α,β≤p)样本协方差矩阵S ：S=Q/n=XX ’/n(n 为样本数)样本相关矩阵R ：用X 中的两行计算两属性间的相关，r αβ=√s s =√q q3.1.2 样本间统计参数各种距离：欧氏距离，马氏距离，B 模距离，绝对距离，切比雪夫距离 相似系数：定量：用X 中的两列算出的相关系数；夹角余弦c αβ=i ′j|x ||x |αi αjp 1√∑x αi 21∑x αj21定性：首先转化为0,1型定性数据；对于p 元总体的变量α，两样本单元i,j 配对情况有四种(1,1),(1,0),(0,1),(0,0)，分别用a,b,c,d 表示所有变量中这四种情况出现的次数。
显然a,d 出现的次数越多，两样本越接近。
由此定义匹配系数：f ij =a+d p=1−绝对距离p；修正的夹角余弦f ij =√(a+b )(a+c )(b+d )(c+d)3.2 两总体(样本数均为n)两组样本的协方差矩阵：Y p×n ,X q×n ,Y 与X 的协方差矩阵cov ̂(y,x )=c 11,c 12,…,c 1q…c p1,c p2,…,c pq =YX ′(Y,X 分别表示Y,X 中心化数据)，其中c αβ=1n ∑(y αi −y α̅̅̅)(x βi −x β̅̅̅)(α≤p,β≤q)n 1,注意两个样本的协方差一般不对称，即c αβ≠c βα。
多元统计分析方法
多元统计分析方法多元统计分析是指同时考虑多个自变量与一个因变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们更全面深入地分析、理解和解释数据，揭示出变量之间的相互关系和影响，并基于这些关系提供对因变量的预测和解释。
以下将介绍多元统计分析的常见方法。
一、回归分析回归分析是通过建立一个数学模型，研究自变量与因变量之间的关系。
它可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度和方向，并进行预测和解释。
回归分析包括简单线性回归、多元线性回归、逐步回归、Logistic回归等方法。
1.简单线性回归分析：研究一个自变量对因变量的影响。
2.多元线性回归分析：研究多个自变量对因变量的共同影响。
3.逐步回归分析：逐步选择和删除自变量，建立较为准确的回归模型。
4. Logistic回归分析：适用于因变量为二分类变量的情况，研究自变量对因变量的影响。
二、方差分析方差分析用于比较两个或多个组别之间的平均差异是否显著。
它可以帮助我们了解不同组别之间的差异和相关因素。
1.单因素方差分析：比较一个自变量对因变量的影响。
2.双因素方差分析：比较两个自变量对因变量的影响，同时考虑两个自变量以及它们之间的交互作用。
3.多因素方差分析：比较多个自变量对因变量的影响，并可以考虑它们的交互作用。
三、协方差分析协方差分析是一种特殊的方差分析方法，用于比较两个或多个组别之间的平均差异，并控制其他因素对该差异的影响。
它可以帮助我们研究特定因素对组别间差异的贡献程度。
四、主成分分析主成分分析是一种降维方法，用于将原始的高维数据降低到更低维度的数据。
它可以帮助我们发现数据中的主要组成部分，提高数据的解释性和处理效率。
五、因子分析因子分析是一种降维方法，用于发现数据中的潜在变量并对其进行解释。
它可以帮助我们理解数据背后隐藏的结构和关系。
六、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，将样本分为不同的组别或类别。
它可以帮助我们发现数据内在的结构和相似性。
七、判别分析判别分析是一种有监督学习方法，用于将样本分为两个或多个已知类别。
数据分析中的多元统计分析方法
数据分析中的多元统计分析方法数据分析是现代社会中非常重要的一项技术。
随着数据量的不断增长，传统的统计方法已经无法满足对大规模数据的分析需求。
为了更好地理解数据背后的规律和趋势，多元统计分析方法应运而生。
多元统计分析方法是指通过对多个变量之间的关系进行分析，来揭示数据背后的隐藏信息和结构。
本文将介绍几种常见的多元统计分析方法。
一、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析是一种常用的降维技术。
它通过线性变换将原始数据转化为一组线性无关的主成分，从而减少数据的维度。
主成分分析的目标是尽可能保留原始数据的信息，同时降低维度。
主成分分析可以帮助我们发现数据中的主要变量，并可用于数据可视化、特征选择等领域。
二、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析是一种将相似样本归类到同一类别的方法。
它通过计算样本之间的相似性或距离来确定样本的分组。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，从而更好地理解数据。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
三、判别分析（Discriminant Analysis）判别分析是一种通过建立分类模型来预测样本所属类别的方法。
它通过计算样本在不同类别下的条件概率来确定样本的类别。
判别分析可以帮助我们解决分类问题，例如将患者分为疾病和健康两类，或将客户分为购买和不购买两类。
判别分析在医学诊断、市场营销等领域有着广泛的应用。
四、因子分析（Factor Analysis）因子分析是一种通过寻找潜在变量（因子）来解释变量之间的关系的方法。
它可以帮助我们理解数据背后的结构和维度。
因子分析可以用于降维、变量选择、问卷设计等领域。
例如，在心理学研究中，因子分析可以帮助我们发现人格特征的维度结构。
五、回归分析（Regression Analysis）回归分析是一种通过建立数学模型来预测因变量与自变量之间关系的方法。
它可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测和解释。
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多元统计分析概述目录一、引言 (3)二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (3)1.多元统计分析方法的研究对象 (3)2.多元统计分析方法的主要内容 (3)三、各种多元统计分析方法………………………………… 3 1.回归分析………………………………………………… 3 2.判别分析 (6)3.聚类分析 (8)4.主成分分析 (10)5.因子分析 (10)6.对应分析方法 (11)7.典型相关分析 (11)四、多元统计分析方法的一般步骤 (12)五、多元统计分析方法在各个自然领域中的应用 (12)六、总结.................................................................. 13 参考文献.................................................................. 14 谢辞 (15)一、引言统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。
多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。
在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。
二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容（一）多元统计分析方法的研究对象由于大量实际问题都涉及到多个变量，这些变量又是随机变量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。
多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。
其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。
现实生活中，受多个随机变量共同作用和影响的现象大量存在。
统计分析中，有两种方法可同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和研究。
一种方法是把多个随机变量分开分析，一次处理一个随机变量，分别进行研究。
但是，这样处理忽略了变量之间可能存在的相关性，因此，一般丢失的信息太多，分析的结果不能客观全面的反映整个问题，而且往往也不容易取得好的研究结论。
另一种方法是同时对多个随机变量进行研究分析，此即多元统计方法。
通过对多个随即便量观测数据的分析，来研究随机变量总的特征、规律以及随机变量之间的相互关系。
所以，多元统计分析是研究多个随机变量之间相互依赖关系及内在统计规律的一门统计学科。
（二）多元统计分析方法的主要内容近年来，随着统计理论研究的不断深入，多元统计分析方法的内容一直在丰富。
其中，主要内容包括多元正态总体参数估计、假设检验和常用的多元统计方法。
多元正态总体参数估计、假设检验是多元统计推断的核心和基础，而常用的多元统计分析方法则是具体应用。
从形式上，常用多元统计分析方法可划分为两类：一类属于单变量常用的统计方法在多元随机变量情况下的推广和应用，如多元回归分析，典型相关分析等；另一类是对多元变量本身进行研究所形成的一些特殊方法。
如主成分分析，因子分析，聚类分析，判别分析，对应分析等。
三、各种多元统计分析方法具体来说，常用的多元统计分析方法主要包括：多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等。
下面我们对各种多元统计分析方法就行分别描述，（一）回归分析回归分析是最灵活最常用的统计分析方法之一，它用于分析一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。
特别是用于：（1）定量的描述和解释相互关系；（2）估测或预测因变量的值。
回归分析方法是在众多的相关变量中，根据实际问题考察其中一个或多个变量与其余变量的依赖关系。
如果只要考察一个变量与其余多个变量之间的相互依赖关系，我们称为多元回归问题。
若要同时考察多个因变量与多个自变量之间的 相互依赖关系，我们称为多因变量的多元回归问题。
多元回归分析是研究因变量 Y 与 m 个自变量 x 1，x 2，·，x m 的相关关系 ，而且总是假设因变量 Y 为随机变量，而 x 1，x 2，·，x m 为一般变量。
下面我们来看一下多元线性回归模型的建立。
假定因变量Y 与 x 1，x 2，·，x m 线性相关。
收集到的n 组数据 ( y t , x t 1, x t 2,L ，x tm )( t=1,2,··· n )满足以下回归模型： y t =+1x t 1 + ·+m x tm +t (t =1,2,L ,n )E (t )=0,Var (t )=2,Cov (i ,j )=0(i j )或t ~N (0,2),相互独立(t=1,2,Ln). 记1 x 11 K x 1mC=M O M =(1 M X ) 1 x n 1L x nmY = y1y 2 ,= 010,= 12则所建回归模型的矩阵形式为Y =C+,E()=0n ,D () =I n ,或Y =C +,~N n (0,2I n ), 并称它们为经典多元回归模型，其中 Y 是可观测的随机向量，是不可观测的随 机向量，C 是已知矩阵， ，2是未知参数，并设 n>m ，且 rank(C)=m+1。
在经典回归分析中，我们讨论模型中参数= (,1,L ,m )和2的估计和检 验问题。
近代回归分析中讨论变量筛选、估计的改进，以及对模型中的一些假设 进行诊断等问题。
我国国内生产总值与基本建设投资额的大小有密切关系，研究发现两变量之间存在线性关系。
根据甘肃省1990-2003 年的国内生产总值与基本建设投资额数据，研究它们的数量规律性，探讨甘肃省基本建设投资额与国内生产总值的数量关系，原始数据见下表。
年份GDP（亿元）基本建设投资（亿元）1990242.829.041991271.3933.961992317.7939.221993372.2442.891994451.6658.191995553.3562.621996714.18101.421997781.34121.741998869.75157.141999931.98187.492000983.36208.2820011072.51228.6320021161.43263.061304.6307.32003利用excel 进行分具体输出以下数平方和自由度方差 F 检验值回归1553189.711553189.7残差59475.667124956.3056313.3765001离差1612665.413复相关系数R =.981386594345333剩余标准差SY =70.4010340269248 回归方差与剩余方差之比 F =313.376500123223 各个自变量的t 检验值17.70244334t 检验的自由度N-P-1 =12F 检验的自由度第一自由度=1,第二自由度=12各个自变量的偏回归平方和1553189.7 各个自变量的偏相关系数0.981386594 由输出结果，得以下结论：回归方程为y=232.70+3.68 x其中，负相关系数为R2＝0.9814,说明回归方程拟合优度较高。
而回归系数的t=17.7024,查 t 分布表t 0.025(12) = 2.1788 ，小于 t 值，因此回归系数显著。
查 F 分平方和自由度 方 差 F 检验值 回归 1553189.7 1 1553189.7 313.3765001残差 59475.667 12 4956.3056离差1612665.413(二)判别分析一种在已知研究对象用某种方法已经分成与若干类的情况下，确定新的样品属于 哪一类的多元统计分析方法。
判别方法处理问题时，通常通常要给出用来衡量新样品与各已知组别的接近 程度的指数，即判别函数，同时也指定一种判别准则，借以判别新样品的归属。
所谓判别准则是用于衡量新样品与各已知组别接近程度的理论依据和方法准则。
常用的有，距离准则、Fisher 准则、贝叶斯准则等。
距离判别的基本思想是：样 品和那个总体距离最近，就判断它属于哪个总体。
距离判别也称直观判别。
已知有两个类G 1和G 2，比如G 1是设备 A 生产的产品，G 2是设备 B 生产的 同类产品。
设备A 的产品质量高(如考察指标为耐磨度X )，其平均耐磨度(1)=80， 反映设备精度的方差12 =0.25；设备 B 的产品质量稍差，其平均耐磨度 2 =75， 反映设备精度的方差22=4。
今有一产品 X 0，测得耐磨度x 0=78，试判断该产品 是哪一台设备生产的？下面考虑一种相对于分散性的距离。
记X 0 与G 1或G 2的相对平均距离为 d 12(x 0)或d 22(x 0)，则有：d 12(x 0)=(x0-2 )= (78-80) =16，0.25因为d 2(x 0)=1.5<4=d 1(x 0)，按这种距离准则应判X 0为设备B 生产的。
一般的，我们假设总体G 1的分布为 N ((1),12)，总体G 2的分布为N ((2),22)，则利用相对距离的定义，可以找出分界点和(不妨设 (2)<(1),1<2 )， 令(x -(1))2= (x -(2))2x =(1)2+(2)1d =ef，和x=(1)2-(2)1d =ef 121+2 2-1d 22(x 0)=(x 0-2(2))22(78-75)24.00=2.25。
此例中，=79，=81.6667。
而按这种距离最近法则的判别法为：1222判X G 2，当(x -2(1))2(x -2(22))2(即x或x)为了区分小麦品种的两种不同的分蘖类型，用 x 1,x 2,x 3三个指标求其判别函 数。
经验样品中，第一类取11(主茎型)个样品，第二类(分蘖型)取12 个样 品，X (1)－X (2)=(-0.2742，-0.882，-4.7096)T ,0.5624 0.1821 0.8355 0.2821 15.5160 32.3014 0.8355 32.3014 126.23741.7978 -0.0169 -0.0076S -1 = 21L -1 = 21 -0.0169 0.1381 -0.0076 -0.0352 0.0170(X )= 1(X (1)-X (2))T S -1(X -X )(x -(1))2 (x -(2))2判X G 1，当(x -)(x -)(即x )12x1x 2 x 3 判别归类1 0.71 3.80 12.00 1 第2 0.78 3.86 12.17 1 一3 1.00 2.10 5.70 1 类4 0.70 1.70 5.90 1 (5 0.30 1.80 6.10 1 主6 0.60 3.40 10.20 1 茎7 1.00 3.60 10.20 1 型8 0.50 3.50 10.50 1 )9 0.50 5.00 11.50 1 10 0.714.00 11.25 1111.00 4.5012.002(1)xi0.7091 3.3873 9.7746x1x 2x 3 判别归类1 1.00 4.25 15.162 第 2 1.00 3.43 16.25 2 二 3 1.00 3.70 11.40 2 类4 1.00 3.80 12.40 2 (5 1.00 4.00 13.60 2 分6 1.00 4.00 12.80 2 蘖7 1.00 4.20 13.40 2 型8 1.00 4.30 14.00 2 )9 1.00 5.70 15.80 2 10 1.00 4.70 20.40 2 11 1.00 4..60 14.00 212 1.00 4.56 14.60 2(2)xi0.98 4.27 14.4842X =X (1) + X (2)2= (0.8462,3.8287,12.1293) L = L(1)+ L (2)xx xx xx-0.0352= 21(-0.4425,0.0486, -0.0468)用( X )对经验样本的 23个样品进行判别有如下结果：第一类的11 个样本中有10 个判别为第一类，一个判别为第二类；第二类的12 个样品全部判别为第二类， 符合率为 22/23=96%。