单变量统计

阶乘质量单变量ERP工具箱（FMUT）版本0.5.1，由埃里克·菲尔德编写，扩展了David Groppe的质量单变量ERP工具箱。 FMUT实现了基于置换和错误发现率的质量单变量统计，适用于ANOVA和事件相关电位（ERP）数据的析因设计。 FMUT的下载和安装说明可以在FMUT文档中找到。

SPSS连续变量统计量设置 选中目标变量图标（例如，Horsepower）后，Summary Statistics按钮将被激活。 点击 Summary Statistics 按钮，弹出统计量设置对话框。 通过对话框右侧的上下移动按钮，可以调整统计量的计算顺序。例如，若要优先计算频数，可将其移动至均数上方。

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。

变量共同度是指因子载荷矩阵中每个变量所对应的平方和，反映了变量在因子分析中的解释力度。为了阐明其统计意义，可以通过求方差的方式进行解释。

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。

介绍了如何使用LSTM模型处理多步单变量输入和输出的数据。实验证明，该方法在实际应用中非常有效。

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

在SPSS统计分析基础教程中，设置连续变量的统计量十分关键。首先，选中画布上的Horsepower图标，然后在界面左下方Define框组中找到Summary Statistics浮动钮，点击后即可弹出连续变量汇总统计量设定对话框。如果需要计算特定的统计量，使用连接两框的统计按钮将其移入右侧。例如，如果首先希望计算频数，只需将其移动到均数上方即可。

多元统计分析中的变量可分为定量变量和定性变量。 定量变量以数值形式描述研究单位的特征，如年龄、身高、体重等。 定性变量以类别形式描述研究单位的特征，分为二分类变量（如性别）和多分类变量（如血型）。