多元统计分析与多变量统计分析的应用

多变量统计分析方法 兰州大学流行病与卫生统计研究所 申希平 E-mail: shenxp@lzu.edu.cn 2007.12

T. W. Anderson的经典外文教材，介绍了多变量统计分析的基本概念和应用。

而a2=D(x)=σ2, 所以当k为偶数时：由此推递关系，所以X的k阶中心矩为。特别地，若X~N(0,1)，则

我们运用多元统计方法：1、以各科成绩总和作为综合指标，评估学生学习表现。2、依据各科成绩相似性对学生进行分类（包括成绩优良与较差者，以及文理科成绩优秀者）。3、分析各科成绩间的关联，例如物理与数学成绩之间的关系，以及文理科成绩的相关性。

本书涵盖多元统计学的核心概念与方法，并结合SPSS软件进行实际案例分析，适合统计学专业学生自学，也适合相关领域专业人士进阶学习。

利用多元统计分析技术，可对各地区经济效益指标进行分析，包括数据标准化、相关性分析等步骤，以深入了解地区间经济效益的差异和关联性。

多元统计分析在实际应用中具有重要意义，特别是在高惠璇的著作中有详细论述。

本书涵盖了多元统计分析的基本概念、方法以及在Excel中的实际应用。随书附有实用的计算机程序，帮助读者轻松上手，提高数据分析效率。

变量之间关系的挺讲究方式方法的，尤其做多元统计时，选对工具能省不少事。像回归主要看一个变量是不是受另一些变量影响，适合搞预测模型的；而典型相关更偏重于两组变量间的整体联系，常用于模式识别或社会科学研究那块。 资源方面，有几个我觉得还不错。比如这篇《多元统计回归解析》，讲得比较基础，适合入门。用SPSS也能做回归，这篇就了怎么选自变量，蛮实用的。 要是你偏向动手，Matlab和Python都有现成代码。像Matlab 实现典型相关、Python 实现，还有优化版的MATLAB 代码优化，都能直接上手跑。代码也挺清晰，适合直接改造用。 嗯，如果你是做深度学习或信号的，深度规范相关那篇也可以看看，思