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。

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。

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。

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

多元统计里的关系公式挺实用，尤其是在多个变量之间的关系时。像D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)这个公式，帮你快速判断变量之间的波动叠加。协方差跟数学期望那一组公式也蛮常用，基本上是做协方差的起点。平时在数据或者金融建模里，经常要用到这些关系，熟练掌握挺省事儿的。

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。

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。

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。

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