多变量分析

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。

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

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp

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—

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

多步预测的 LSTM 模型用起来真的还不错，尤其是你手上有一堆带时间标签的数据时，比如气象、股票、交通这些场景，简直太对口了。它能一次性搞定多个特征的多步预测，省心不少。时间序列的LSTM网络，厉害的地方在于它的“记忆力”——专治普通RNN容易忘事的问题。核心就三个门：输入门、遗忘门、输出门，分别决定保留什么、丢掉什么、输出什么，用起来有点像开关逻辑，挺巧妙。在多变量预测这块，它表现得还蛮稳定的。比如你要预测未来一周的温度、湿度、风速这些多维数据，只要喂给它过去一段时间的情况，基本都能给出一组还行的结果。你只要把数据整理成“输入序列”+“输出序列”的结构就行。，数据预也是个大头。什么归一化、缺

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。

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。