统计分析方法学习总结
多元统计分析学习心得总结5则范文（二篇）
多元统计分析学习心得总结5则范文多元统计分析是一门数据分析的重要方法，通过对多个变量进行联合分析，可以揭示出变量之间的关系和趋势。
在学习过程中，我深感这门课程的重要性和复杂性。
下面是我对多元统计分析学习的心得总结。
第一则：多元统计分析的基础知识多元统计分析的基础知识包括线性回归分析、相关分析、主成分分析和因子分析等。
这些方法都是在已知的统计学基础上进行推导和发展的，因此理论上是可靠的。
通过学习这些基础知识，我对多元统计分析有了初步的了解，能够理解其背后的原理和应用。
第二则：多元统计分析的应用领域多元统计分析广泛应用于各个领域，如经济学、社会学、心理学等。
在实际应用中，多元统计分析可以帮助我们寻找变量之间的关系，预测未来的趋势和结果。
例如，在经济学中，多元统计分析可以帮助我们分析经济数据，预测未来的经济发展趋势；在社会学中，多元统计分析可以帮助我们分析社会调查数据，了解人们的行为和态度。
第三则：多元统计分析的数据处理多元统计分析需要处理大量的数据，因此数据处理是十分重要的一个环节。
在数据处理过程中，我们需要进行数据清洗、数据转换和数据归一化等操作，以保证数据的质量和准确性。
同时，我们还需要进行变量选择和模型建立，以选择最合适的变量和模型来进行分析。
第四则：多元统计分析的模型解读在多元统计分析中，我们通常使用的是线性模型和非线性模型。
这些模型可以帮助我们理解变量之间的关系和趋势。
在进行模型解读时，我们需要分析模型的系数和显著性检验，以确定变量之间的影响力和有效性。
通过模型解读，我们可以得出结论和推断，并作出相应的决策。
第五则：多元统计分析的局限和不确定性多元统计分析虽然是一种强大的工具，但也存在一些局限性和不确定性。
首先，多元统计分析的结果受到样本选择和样本数量的影响，因此结果可能存在一定的误差。
其次，多元统计分析只能从观测数据中找出变量之间的关系，但不能证明因果关系。
最后，多元统计分析只能提供定量分析的结果，而不能考虑到定性因素的影响。
统计分析实训课程学习总结运用统计方法解决实际问题
统计分析实训课程学习总结运用统计方法解决实际问题统计分析是一门运用数理统计和统计方法对现象进行数据分析和数值计算的学科。
统计方法在解决实际问题中有着广泛的应用，而统计分析实训课程则为我们提供了一个实践运用统计方法的平台。
通过这门课程的学习，我深入了解了统计分析方法，并在解决实际问题中充分应用了这些方法。
首先，在统计分析实训课程中，我学习了基本的统计学原理和方法。
我了解了数据的收集、整理和描述，学会了运用适当的统计指标来描述数据的特征。
同时，我学习了概率论和数理统计的基础知识，掌握了概率分布、假设检验等统计学方法。
这些理论知识的学习为我后续的实际问题解决提供了坚实的理论基础。
其次，统计分析实训课程注重实践操作。
在实验课上，我有机会运用统计软件进行数据处理和分析。
通过对真实数据的处理，我学会了数据的清洗、筛选和转换。
我运用统计软件生成了各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，从而更直观地展示数据的分布和变化。
同时，我学会了使用统计软件进行统计推断和假设检验，以解决实际问题。
在统计分析实训课程的实践中，我遇到了一个关于市场调研的问题。
我们需要通过问卷调查收集数据，并进行分析和解释。
首先，我们设计了合适的问卷，确保问题的准确性和可操作性。
然后，我们收集了大量的样本数据，并利用统计软件对数据进行了处理和分析。
通过统计指标的计算和图表的绘制，我们得出了关于市场需求和消费者偏好的结论。
最后，我们对结果进行了解释和总结，并提出了相应的建议。
通过统计分析实训课程的学习，我不仅掌握了统计学的基本原理和方法，还锻炼了数据处理和分析的能力。
我学会了如何应用统计方法解决实际问题，并且在解决市场调研问题的实践中获得了成果。
统计分析实训课程的学习为我今后从事相关工作提供了坚实的基础，我相信这门课程的学习将对我的职业发展产生积极的影响。
总而言之，统计分析实训课程的学习让我深入了解了统计分析的原理和方法，并在实践中充分应用了这些方法。
多元统计分析学习心得总结5则
多元统计分析学习心得总结5则学习多元统计分析是一项非常挑战性的任务，尤其对于我这样没有数学背景的学生来说。
在学习的过程中，我遇到了许多困难和挑战，但也从中获得了许多宝贵的经验和启示。
在以下的五个心得总结中，我将分享我在学习多元统计分析中所学到的重要教训和技巧。
心得总结1：打好数学基础多元统计分析需要一定的数学基础，例如线性代数、概率论和统计学等。
因此，在学习多元统计分析之前，我发现打好这些数学基础是非常重要的。
虽然我没有数学背景，但我努力找到了一些相关的学习资源，包括教科书、在线课程和视频教程等。
通过自学和练习，我逐渐理解了这些数学概念，并能够在实际的多元统计分析中应用它们。
心得总结2：熟悉统计软件多元统计分析通常需要使用统计软件进行数据处理和分析。
在我的学习过程中，我发现熟悉一种或多种统计软件是非常重要的。
我选择了主流的统计软件，如SPSS和R，通过在线教程和实践来熟悉它们的使用方法。
掌握统计软件的基本操作和常用功能，可以大大提高数据处理和分析的效率。
心得总结3：理解多元统计方法了解并理解多元统计方法是进行多元统计分析的核心。
在学习的过程中，我关注了一些重要的多元统计方法，如主成分分析、因子分析、聚类分析和回归分析等。
我阅读了相关的教科书和论文，也充分利用了网络上的学习资源。
通过对这些方法的学习和实践，我掌握了它们的原理和应用，并能够针对不同的问题选择合适的方法进行分析。
心得总结4：合理设计和执行研究多元统计分析需要建立在良好的研究设计和可靠的数据基础之上。
在我的学习过程中，我学会了如何设计和执行一个合理的研究。
这包括确定研究问题、选择合适的样本和测量工具、收集和处理数据等。
通过合理设计和执行研究，可以提高研究的可靠性和有效性，并确保多元统计分析的结果具有实际意义。
心得总结5：解释和应用多元统计分析结果多元统计分析的结果通常是复杂的，需要进行解释和应用。
在我的学习过程中，我发现解释和应用多元统计分析结果是非常具有挑战性的任务。
统计学实训课程学习总结数据分析与统计建模方法
统计学实训课程学习总结数据分析与统计建模方法在统计学实训课程的学习过程中，我接触到了许多数据分析与统计建模方法。
通过实际操作和学习理论知识，我对统计学的应用和数据分析的方法有了更深入的了解。
以下是我对统计学实训课程的学习总结。
一、数据的收集和整理数据是进行统计分析的基础，因此在数据分析之前，正确、准确地收集和整理数据非常重要。
在实训课程中，我们学习了不同的数据收集方法，如问卷调查和实地观察。
同时，我们也学习了数据的整理和处理方法，比如清理异常值、填补缺失值等。
通过实际操作，我体会到了数据质量对分析结果的影响。
二、描述性统计分析在数据收集和整理完成后，我们进行了描述性统计分析。
描述性统计分析旨在对数据进行汇总和描述，并通过图表的形式展示数据特征。
在实训课程中，我们学习了常用的描述性统计指标，如均值、中位数、众数、标准差等，并学习了如何使用软件工具进行描述性统计分析。
这些分析方法可以帮助我们对数据进行初步的探索和了解。
三、概率与统计推断概率与统计推断是统计学的重要内容，也是数据分析的核心方法。
在实训课程中，我们学习了基本的概率理论和统计推断方法，如参数估计和假设检验。
通过实际案例的分析和练习，我逐渐理解了概率与统计推断的原理和应用，能够运用这些方法进行实际问题的解决。
四、回归分析和预测建模回归分析是统计学中常用的分析方法之一，它用于研究两个或多个变量之间的关系。
在实训课程中，我们学习了回归分析的基本原理和方法，并进行了相关案例的分析和建模。
此外，我们还学习了预测建模方法，如时间序列分析和灰色预测模型。
这些方法可用于预测未来的趋势和进行决策支持。
五、实际案例的应用在实训课程中，老师还设计了一些实际案例，让我们将学到的统计方法应用于实际问题的解决。
这些案例涵盖了多个领域，如金融、医疗、市场营销等。
通过实际操作和团队合作，我深刻体会到了统计方法在实际问题中的重要性和应用价值。
通过统计学实训课程的学习，我不仅掌握了一些基本的数据分析和统计建模方法，而且培养了自主学习和团队合作的能力。
2024年统计分析方法学习总结范本(三篇)
2024年统计分析方法学习总结范本自2024年开学以来，我在统计分析方法学课程中学习了许多有关统计分析和数据处理的知识和技能。
通过本学期的学习，我对统计学的基本概念和原理有了更深入的理解，并且能够灵活运用各种统计方法进行数据分析和模型建立。
在这篇总结中，我将回顾我在统计分析方法学习中的收获和成长，并列举几个重要的学习体会。
首先，我在课程中学习了统计学的基本原理和概念。
我重新理解了统计学作为一门科学的定义和目标，并深入研究了概率论、假设检验、置信区间等基本概念和技巧。
我了解了随机变量、概率分布、样本与总体的关系等重要概念，并学会了如何运用这些概念来理解和解释统计数据。
其次，我学习了多种统计分析方法，并学会了如何选择和运用适当的方法来解决具体问题。
在课程中，我们学习了描述统计、推断统计和预测模型等不同类型的统计方法。
我学习了如何对数据进行描述和总结，并掌握了一些基本的统计图表绘制方法。
同时，我学习了如何进行参数估计和假设检验，并学会了使用SPSS等统计软件进行数据分析。
此外，我还学习了线性回归、逻辑回归、方差分析等常用的预测模型建立方法，并了解了它们的原理和应用范围。
在这门课程中，我还学习了如何进行统计数据的质量控制和实验设计。
我们学习了如何收集和整理有效的统计数据，并学会了使用控制图、方差分析等方法来评估数据质量和处理异常值。
同时，我还学习了如何设计和实施实验，并了解了一些常用的实验设计原理和技巧。
这些知识和技能的学习对我今后在科研和实际工作中的数据处理和实验设计将有很大帮助。
通过本学期的学习，我不仅掌握了统计分析的基本理论和方法，还培养了解决实际问题的能力和思维方式。
在课程的实践环节中，我参与了一项小型研究项目，并负责数据收集和分析工作。
通过这个项目，我学会了如何从实际问题中提炼出可量化的变量，并学会了如何选择合适的统计方法来分析数据。
通过实际操作，我深刻体会到了统计方法的应用和局限性，并进一步了解到统计分析在科学研究和决策中的重要性。
统计学学习总结探索统计数据的分析方法
统计学学习总结探索统计数据的分析方法统计学是一门数据科学领域的重要学科，主要研究收集、整理、分析和解读各种类型数据的方法和原理。
通过统计学的学习，我们可以更好地理解和利用数据，为决策提供科学依据。
本文将对统计学的学习进行总结，并探索统计数据的分析方法。
一、简介统计学在现代社会中扮演着重要的角色，它能够通过对数据进行整理和分析，揭示出数据背后的规律和趋势。
统计学的学习涵盖了基本概念、方法和应用等方面的内容，为我们提供了解决实际问题的工具和思维方式。
二、基本概念1. 总体和样本：在统计学中，我们常常需要研究一个群体或整体，这个整体就被称为总体。
而从总体中选取的一部分作为研究对象的样本，则被称为样本。
样本在统计学中扮演着非常重要的角色，通过对样本的研究，我们可以推断出总体的一些特征。
2. 变量和数据类型：统计学研究的对象通常是变量，变量可以是数值型或分类型。
数值型变量可以进一步分为离散型和连续型，而分类型变量则表示不同的类别或属性。
3. 描述统计和推断统计：描述统计是对数据进行整理、总结和展示的过程，通过描述统计可以对数据的基本特征进行认识。
而推断统计则是利用样本对总体进行推断的过程，通过推断统计可以对总体的未知特征进行估计和判断。
三、方法和技巧1. 数据收集和整理：统计学的第一步是数据的收集和整理。
数据可以通过实地调查、问卷调查、实验设计等方式获得，然后通过整理和整合数据，将其转化为可分析的形式。
2. 描述统计方法：描述统计方法是对数据进行整理和总结的一种方法。
常用的描述统计方法包括频数分布、平均值、中位数、方差、标准差等。
通过描述统计方法，我们可以对数据的基本特征进行认识和描述。
3. 推断统计方法：推断统计方法是利用样本对总体进行推断和判断的方法。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、回归分析等。
通过推断统计方法，我们可以利用样本数据推断总体的未知特征，并进行统计显著性检验。
四、实际应用统计学在各个学科领域都有着广泛的应用。
统计学学习总结数据分析与统计方法的应用
统计学学习总结数据分析与统计方法的应用统计学学习总结——数据分析与统计方法的应用统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，广泛应用于各个领域，从商业到科学研究，从医学到环境保护。
本文将就数据分析与统计方法的应用进行总结，并探讨其在实际问题中的重要性和效果。
一、数据收集与整理数据分析的第一步是进行数据收集与整理。
这个阶段的目标是收集和整理与问题研究相关的数据，并将其处理成适合分析的形式。
常见的数据收集方式包括实地调查、问卷调查、实验设计和文献研究等。
数据整理则是对原始数据进行清洗和转换，以便于后续的统计分析。
例如，如果原始数据中存在缺失值或异常值，需要进行相应的处理，以确保统计结果的准确性和可靠性。
二、描述统计分析描述统计分析是对数据的基本性质进行描述和总结，目的是通过数量化的方式给出对数据集的概括。
常见的描述统计指标包括中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如方差、标准差、百分位数）和分布形状（如偏度、峰度）。
通过对这些指标的计算和分析，我们可以了解数据的分布情况，从而对数据的特征有更深入的认识。
三、推断统计分析推断统计分析是根据样本数据进行推断，以得出总体特征的统计方法。
其中，假设检验是推断统计分析的核心内容之一，它用于对一个或多个总体参数的假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验、F 检验和卡方检验等。
除了假设检验，置信区间估计也是常用的推断统计方法，它能够以一定的置信水平给出总体参数的估计范围。
四、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，通过寻找自变量和因变量之间的函数关系，进行预测和解释。
简单线性回归分析适用于只有一个自变量和一个因变量的情况，而多元线性回归分析则适用于多个自变量和一个因变量的情况。
回归分析在实际问题中的应用非常广泛，如市场预测、销售预测和趋势分析等。
五、实例分析为了更好地理解数据分析与统计方法的应用，我们来举一个实例。
假设一个电子商务平台想要提高用户购买转化率，他们可以使用数据分析和统计方法来分析用户行为和购买模式。
2024年统计分析方法学习总结范文
2024年统计分析方法学习总结范文2024年是我学习统计分析方法的一年。
在这一年里，我通过系统学习和实践，掌握了统计分析方法的基本原理和应用技巧。
在学习过程中，我不仅加深了对统计学的理解，还提高了数据分析与解决问题的能力。
在本文中，我将对2024年的学习过程进行总结和回顾，并对未来学习和应用统计分析方法的方向进行思考。
一、学习过程回顾在2024年，我通过选择适合自己的学习方式，加强了对统计分析方法的学习。
首先，我参加了统计学基础课程，系统学习了统计学的基本概念、原理和方法。
通过掌握统计学的基本知识，我对数据的收集、整理和分析有了更深入的了解。
其次，我积极参与了实践项目和案例分析。
通过实际操作和解决实际问题，我更深入地理解了统计分析方法的应用。
在项目中，我学会了如何设计调查问卷、收集样本数据，并使用统计软件进行数据分析和结果呈现。
这些实践项目不仅提高了我的数据处理和分析能力，还锻炼了我的团队合作和沟通能力。
此外，我还通过阅读专业书籍、论文和参加学术会议等途径扩展了学习渠道。
通过阅读，我了解到了统计分析方法的最新研究进展和应用案例，从中获得了启发和借鉴。
同时，我还参加了一些统计学和数据分析的学术会议，与专家学者进行学术交流，拓宽了专业视野，让我对统计分析方法有了更深入的理解。
总的来说，2024年是我学习统计分析方法的一年，通过理论学习、实践项目和阅读扩展等多种途径，我全面提高了统计分析的能力和水平。
二、学习成果和收获通过2024年的学习，我取得了一些重要的成果和收获。
首先，我掌握了统计分析方法的基本原理和应用技巧。
我学会了如何选择合适的统计方法进行数据分析，如何使用统计软件进行计算和结果呈现，如何对分析结果进行解读和结论推断。
这些方法和技巧在实际问题中发挥了很大的作用。
其次，我提高了数据处理和分析的能力。
通过实践项目和案例分析，我锻炼了数据清洗、整理和分析的技巧。
我学会了如何处理缺失值、异常值和离群点，如何对数据进行可视化处理，如何进行多元分析和回归分析等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
统计分析方法学习总结S201505158 陈丹妮一、统计的描述一般采用以下几种图形描述数据：直方图：表示几个变量的数据，使人们能够看出这些数目的大体分布或“形状”；盒形图：比直方图简单一些的是盒形图(boxplot，又称箱图、箱线图、盒子图)；茎叶图：既展示了数据的分布形状又有原始数据。
它象一片带有茎的叶子。
茎为较大位数的数字，叶为较小位数的数字；散点图：描述的数据有两对连续变量；定型变量的图：定性变量（或属性变量，分类变量）不能点出直方图、散点图或茎叶图，但可以描绘出它们各类的比例，如：饼图、条形图。
二、汇总统计量表示位置的汇总统计量：均值(mean)：样本值的算术平均值；中位数(median)：中间大小的数（一半样本点小于中位数）；(第一或第三)（下、上）四分位数(点) (first quantile, third quantile )（分别有1/4或3/4的数目小于它们）；k-百分位数(k-percentile)；a分位数(a centile)：k-百分位数=k%分位数：有k%的数目小于它；众数(mode)：样本中出现最多的数。
表示尺度的汇总统计量：极差（range)：极端值之差；四分位间距(四分位极差) (interquantile range) 四分位数之差；标准差(standard deviation) 方差平方根；方差(variance) 各点到均值距离平方的平均。
三、相关的分布相关的分布包括：离散分布、连续分布、抽样分布：我们能够利用样本统计量中的（描述样本的）信息, 比如样本均值和样本标准差中的信息，来对（描述总体的）总体参数（比如总体均值和总体标准差）进行推断（估计、检验等）。
大数定律：阐述大量随机变量的平均结果具有稳定性的一系列定律的总称。
其中又分为独立同分布大数定律（提供了用样本平均数估计总体平均数的理论依据）和贝努力大数定律（提供了频率代替概率的理论依据）。
中心极限定理：阐述大量随机变量之和的极限分布是正态分布的一系列定理的总称。
独立同分布中心极限定理（不论总体服从何种分布，只要它的数学期望和方差存在，从中抽取容量为n的样本，当n充分大时，则这个样本的总和或平均数是服从正态分布的随机变量）和德莫佛－拉普拉斯中心极限定理（提供了用正态分布近似计算二项分布概率的方法）。
均值的假设检验包括对于正态总体均值的检验、对于比例的检验四、各种分析方法1.列联表分析列联表变量中每个都有两个或更多的可能取值，称为水平，比如收入有三个水平，观点有两个水平，性别有两个水平等。
列联表的中间各个变量不同水平的交汇处，就是这种水平组合出现的频数或计数（count）。
二维的列联表又称为交叉表（cross table）。
列联表可以有很多维。
维数多的叫做高维列联表。
注意前面这个列联表的变量都是定性变量;但列联表也会带有定量变量作为协变量。
2.方差分析方差分析（analysis of variance，ANOVA）是分析各个自变量对因变量影响的一种方法。
这里的自变量就是定性变量的因子及可能出现的称为协变量（covariate）的定量变量。
分析结果是由一个方差分析表表示的。
原理为：把因变量的值随着自变量的不同取值而得到的变化进行分解，使得每一个自变量都有一份贡献，最后剩下无法用已知的原因解释的则看成随机误差的贡献。
然后用各自变量的贡献和随机误差的贡献进行比较（F检验），以判断该自变量的不同水平是否对因变量的变化有显著贡献。
输出就是F-值和检验的一些p-值。
3.相关和回归分析发现变量之间的统计关系，并且用此规律来帮助我们进行决策才是统计实践的最终目的。
一般来说，统计可以根据目前所拥有的信息（数据）来建立人们所关心的变量和其他有关变量的关系。
这种关系一般称为模型（model）。
假如用Y表示感兴趣的变量，用X表示其他可能与Y有关的变量（X也可能是若干变量组成的向量）。
则所需要的是建立一个函数关系Y=f(X)。
这里Y称为因变量或响应变量(dependent variable, response variable)，而X称为自变量，也称为解释变量或协变量(independent variable, explanatory variable, covariate)。
建立这种关系的过程就叫做回归(regression)。
一旦建立了回归模型，除了对变量的关系有了进一步的定量理解之外，还可以利用该模型（函数）通过自变量对因变量做预测（prediction）。
这里所说的预测，是用已知的自变量的值通过模型对未知的因变量值进行估计；它并不一定涉及时间先后。
4.主成分分析和因子分析主成分分析从原理上是寻找椭球的所有主轴。
原先有几个变量，就有几个主成分。
而因子分析是事先确定要找几个成分，这里叫因子（factor）（比如两个），那就找两个。
这使得在数学模型上，因子分析和主成分分析有不少区别。
而且因子分析的计算也复杂得多。
根据因子分析模型的特点，它还多一道工序：因子旋转（factor rotation）；这个步骤可以使结果更好。
对于计算机，因子分析并不费事。
从输出的结果来看，因子分析也有因子载荷（factor loading）的概念，代表了因子和原先变量的相关系数。
但是在因子分析公式中的因子载荷位置和主成分分析不同。
因子分析也给出了二维图；其解释和主成分分析的载荷图类似。
可以看出，因子分析和主成分分析都依赖于原始变量，也只能反映原始变量的信息。
所以原始变量的选择很重要。
另外，如果原始变量都本质上独立，那么降维就可能失败，这是因为很难把很多独立变量用少数综合的变量概括。
数据越相关，降维效果就越好。
在得到分析的结果时，并不一定会都得到如我们例子那样清楚的结果。
这与问题的性质，选取的原始变量以及数据的质量等都有关系。
5.聚类分析物以类聚、人以群分；但根据什么分类呢？如要想把中国的县分类，就有多种方法可以按照自然条件来分，比如考虑降水、土地、日照、湿度等，也可考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标；既可以用某一项来分类，也可以同时考虑多项指标来分类。
对一个数据，既可以对变量(指标)进行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测值(事件，样品)来分类(相当于对数据中的行分类)。
当然，不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本身的规律来分类。
对变量的聚类称为R型聚类，而对观测值聚类称为Q型聚类。
它们在数学上是无区别的。
k-均值聚类（k-means cluster，也叫快速聚类，quick cluster）却要求先说好要分多少类。
然后，根据和这三个点的距离远近，把所有点分成三类。
再把这三类的中心(均值)作为新的基石或种子(原来“种子”就没用了)，再重新按照距离分类。
如此叠代下去，直到达到停止叠代的要求（比如，各类最后变化不大了，或者叠代次数太多了）。
显然，前面的聚类种子的选择并不必太认真，它们很可能最后还会分到同一类中呢。
另一种聚类称为分层聚类或系统聚类（hierarchical cluster）。
开始时，有多少点就是多少类。
它第一步先把最近的两类（点）合并成一类，然后再把剩下的最近的两类合并成一类；这样下去，每次都少一类，直到最后只有一大类为止。
越是后来合并的类，距离就越远。
6.判别分析在聚类分析中，人们一般事先并不知道应该分成几类及哪几类，全根据数据确定。
在判别分析中，至少有一个已经明确知道类别的“训练样本”，并利用该样本来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别了。
训练样本中必须包含所有要判别的类型，分类必须清楚，不能有混杂。
要选择好可能用于判别的预测变量。
这是最重要的。
当然，在应用中，选择余地不见得有多大。
要注意数据是否有不寻常的点或者模式存在。
还要看预测变量中是否有些不适宜的；这可以用单变量方差分析（ANOVA）和相关分析来验证。
判别分析是为了正确地分类，但同时也要注意使用尽可能少的预测变量来达到这个目的。
使用较少的变量意味着节省资源和易于对结果作解释。
在计算中需要看关于各个类的有关变量的均值是否显著不同的。
7.典型相关分析由于一组变量可以有无数种线性组合（线性组合由相应的系数确定），因此必须找到既有意义又可以确定的线性组合。
典型相关分析(canonical correlation analysis)就是要找到这两组变量线性组合的系数使得这两个由线性组合生成的变量（和其他线性组合相比）之间的相关系数最大。
目的：研究多个变量之间的相关性。
方法：利用主成分思想,可以把多个变量与多个变量之间的相关化为两个变量之间的相关. 即找一组系数(向量)l和m, 使新变量U=l`X(1)和V=m`X(2)有最大可能的相关关系。
8.对应分析在因子分析中，或者只对变量（列中的变量）进行分析，或者只对样品（观测值或行中的变量）进行分析；而且利用载荷图来描述各个变量之间的接近程度。
典型相关分析也只研究列中两组变量之间的关系。
然而，在很多情况下，所关心的不仅仅是行或列本身变量之间的关系，而是行变量和列变量的相互关系；对应分析方法被普遍认为是探索性数据分析的内容，处理列联表的问题仅仅是对应分析的一个特例。
一般地，对应分析常规地处理连续变量的数据矩阵；这些数据具有如在主成分分析、因子分析、聚类分析等时所处理的数据形式。
在对应分析中，根据各行变量的因子载荷和各列变量的因子载荷之间的关系，行因子载荷和列因子载荷之间可以两两配对。
如果对每组变量选择前两列因子载荷，则两组变量就可画出两因子载荷的散点图。
由于这两个图所表示的载荷可以配对，于是就可以把这两个因子载荷的两个散点图画到同一张图中，并以此来直观地显示各行变量和各列变量之间的关系。
由于列联表数据形式和一般的连续变量的数据形式类似，所以也可以用对应分析的数学方法来研究行变量各个水平和列变量各个水平之间的关系。
9.时间序列分析人们对统计数据往往可以根据其特点从两个方面来切入，以简化分析过程。
一个是研究所谓横截面(cross section)数据，也就是对大体上同时，或者和时间无关的不同对象的观测值组成的数据。
另一个称为时间序列(time series)，也就是由对象在不同时间的观测值形成的数据。
时间序列分析也是一种回归。
回归分析的目的是建立因变量和自变量之间关系的模型；并且可以用自变量来对因变量进行预测。
通常线性回归分析因变量的观测值假定是互相独立并且有同样分布。
而时间序列的最大特点是观测值并不独立。
时间序列的一个目的是用变量过去的观测值来预测同一变量的未来值。
也就是说，时间序列的因变量为变量未来的可能值，而用来预测的自变量中就包含该变量的一系列历史观测值。
当然时间序列的自变量也可能包含随着时间度量的独立变量。
一个时间序列可能有趋势、季节、循环这三个成分中的某些或全部再加上随机成分。