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多變量統計分析(英語:Multivariate Statistical Analysis),簡稱多變量分析,又称多元统计分析,為統計學的一支,常用於管理科學、社會科學和生命科學等领域。
多變量分析的基礎是多變量統計,也就是同時/一次觀察與分析超過一個變數。多變量分析一般用於一個實驗中有多個測量結果時,探討資料彼此之間的關聯性或是釐清資料的結構。分類大致如下:
- 常態多變量分布理論與模型
- 研究與測量變數之間的關係
- 多維度機率計算
- 探討資料構造與模式
常見分析方法
- (主成分分析)(Principal Component Analysis, PCA)
- 因素分析(Factor Analysis)
- (判別分析)(Discriminant Analysis)
- (聚类分析)(Cluster Analysis)
- (典型相關分析)(Canonical Correlation Analysis, CCA)
- (Structural Equation Model, SEM)
- (Linear Structure Relation, LISREL)- 為SEM成員
- Multivariate hypothesis testing
- (降維)(Dimensionality reduction)
- 結構發現(Latent structure discovery)
- 多變量回歸分析(Multivariate regression analysis)
- (統計分類)(Classification and discrimination analysis)
- (變量選擇)(Variable selection)
- (多維標度縮放)(Multidimensional Scaling)
- (資料挖掘)(Data mining)
常用工具
由於多變量分析方法需要複雜且大量的計算,常須借助電腦,常用的軟體或程式語言如下:
參考資料
- Olkin, I.; Sampson, A. R., Multivariate Analysis: Overview, Smelser, Neil J.; Baltes, Paul B. (编), International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, Pergamon: 10240–10247, 2001-01-01 [2019-09-02], , (原始内容于2020-05-03)
參見
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