多变量统计

统计里的老炮工具——PC-ORD，用起来还挺顺手的。主打多变量统计，适合生态学、群落这类场景。你要是搞样本分类、排序或者聚类啥的，它就挺对口。界面不复杂，逻辑清晰，参数设置也直观，基本摸索几次就能上手。 PC-ORD 的最大亮点是多维尺度（NMDS）和聚类这些模块做得比较扎实，响应也快。像你平时用 Excel 或者 SPSS 觉得不够灵活，这时候就可以换 PC-ORD 上场，精细程度高不少。 不过初用的话，建议先看下教程，搞清楚每个流程是怎么走的。比如在做DCA（Detrended Correspondence Analysis）时，变量输入格式要注意，有些小坑别踩。 相关的统计工具也可以一并

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。

方开泰是统计领域的权威。多元统计分析在数据研究中扮演着重要角色。

多变量数据分析涵盖商业数据、生物数据等多个领域的数据处理方法。

多变量变结构控制系统 一般线性多变量系统的状态方程为： -611—

此代码示例展示了如何使用最速下降法求解多变量函数的最小值。代码中包含一个示例函数 -(3x1+x2+6x1x2-2(x1^2)+2*(x2^2))，并展示了如何计算其Hessian矩阵、梯度和特征值。代码还演示了如何迭代找到函数最小值，并在每次迭代中更新变量的值。

本工具是MPC系列第二部分，适用于处理多变量系统的状态空间模型。它提供了一种便捷的方式来设置基于状态空间模型的预测控制器，并返回在线MPC控制器的函数句柄。该控制器采用嵌套函数实现，将内部模型、状态和控制参数存储在设置程序的工作区中，从而简化了在线控制器的接口。工具包中包含一个2-CSTR示例，演示了如何使用该工具，同时还提供了一个使用嵌套函数替代持久变量的示例，方便初学者学习。

典型相关（CCA）是用来两个多变量数据集之间关系的统计方法。它通过找出具有最大相关性的线性组合，揭示两个数据集中的变量是如何互相影响的。这在数据融合、生物信息学、社会科学等领域都挺有用。比如，你可以用它来基因和蛋白质之间的关系，或者像图像与语音之间的关联。其实，它跟相关性类似，不过它的是多变量的数据，能揭示更加复杂的关联。你如果要在 Python 里实现，可以用scikit-learn库中的CCA类，使用起来方便，几行代码就能跑起来，像这样：from sklearn.cross_decomposition import CCA cca = CCA(n_components=2) cca.fit

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。