多元统计分析介绍及其在一些方面的应用
多元统计分析的基本方法及应用
多元统计分析的基本方法及应用多元统计分析是一种基于多个变量的统计分析方法。
它是对各个变量之间关系进行分析，并进行统计推断和验证的过程。
多元统计分析涉及到多种统计方法和技术，包括多元回归分析、因子分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、多维尺度分析等。
这些方法和技术可以用于数据挖掘、市场分析、信用风险评估、社会科学、心理学等领域的研究和应用。
一、多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计工具，它可以通过控制一些其他变量，来了解某个变量与另一个变量的关系。
多元回归分析可以用来解决预测问题、描述性问题和推理性问题。
多元回归分析可以针对具有多个解释变量和一个目标变量的情况进行分析。
在多元回归分析中，常用的方法包括线性回归、非线性回归、逻辑回归等。
二、因子分析因子分析是一种多元统计方法，它可以用来描述一组变量或观测数据中的共同性和特征。
因子分析的基本思想是将多个相关变量归纳为一个因子或因子组合。
因子分析可以用于数据压缩、变量筛选和维度识别等方面。
当研究者需要解释多个变量间的关系时，因子分析可以起到非常有效的作用。
三、聚类分析聚类分析是一种基于数据相似性的分析技术。
它通过对数据集进行分类，寻找数据集内的同类数据，以及不同类别之间的差异。
聚类分析可以用于寻找规律、发现规律、识别群体、分类分析等方面。
聚类分析常用的方法包括层次聚类和K均值聚类。
四、判别分析判别分析是一种多元统计方法，它可以用来判别不同群体之间的差异。
这种方法可以用于市场研究、医学研究、生物学研究、工业控制等方面。
判别分析可以通过寻找差异来帮助研究者识别一组变量或因素，以及预测这些结果的影响因素，从而帮助他们更好地理解数据和结果。
五、主成分分析主成分分析是一种多元统计分析方法，它可以用来简化一组变量或因子数据。
这种方法通过对数据进行降维操作，找出影响数据最大的因素和变量组合，从而达到简化数据的目的。
主成分分析可以用于数据可视化、数据分析、特征提取等方面。
统计学中的多元分析方法与应用
统计学中的多元分析方法与应用统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
在统计学中，多元分析是一种重要的方法，用于研究多个变量之间的关系。
本文将介绍多元分析的基本概念、常用方法和应用领域。
一、多元分析的基本概念多元分析是指同时研究多个变量之间的关系的统计方法。
它可以帮助我们理解多个变量之间的相互作用，揭示出变量之间的隐藏关系。
多元分析方法包括多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等。
二、多元分析的常用方法1. 多元方差分析：多元方差分析是用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。
它可以同时考虑多个因素对结果的影响，并判断这些因素是否显著影响结果。
多元方差分析常用于实验设计和社会科学研究中。
2. 主成分分析：主成分分析是一种降维技术，用于将多个相关变量转化为少数几个无关变量。
它可以帮助我们理解数据的结构和模式，发现变量之间的主要关系。
主成分分析常用于数据挖掘、模式识别和市场研究等领域。
3. 因子分析：因子分析是一种探索性分析方法，用于发现多个变量之间的潜在因素。
它可以帮助我们理解变量之间的共性和差异，并提取出影响变量的关键因素。
因子分析常用于心理学、教育学和市场调研等领域。
4. 聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的样本归为一类。
它可以帮助我们发现数据中的群组结构和模式，并进行分类和预测。
聚类分析常用于生物学、金融和社交网络分析等领域。
三、多元分析的应用领域多元分析方法在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 经济学：多元分析方法可以帮助经济学家研究经济变量之间的关系，如GDP、通货膨胀率和失业率等。
通过多元分析，我们可以发现这些变量之间的主要因素和影响机制。
2. 医学：多元分析方法可以帮助医学研究人员研究疾病的发生和发展机制，如心脏病、癌症和糖尿病等。
通过多元分析，我们可以发现与疾病相关的主要风险因素和预测模型。
3. 市场研究：多元分析方法可以帮助市场研究人员研究消费者行为和市场趋势，如产品偏好、购买意向和市场细分等。
多元统计分析在医学领域中的应用
多元统计分析在医学领域中的应用多元统计分析是指通过同时考虑多个变量之间的关系，来进行数据分析和模式识别的一种统计方法。
在医学领域，多元统计分析被广泛应用于疾病预测、诊断、治疗和研究等方面，为医学研究工作者提供了新的洞察力和决策支持。
本文将介绍多元统计分析在医学领域中的应用，并探讨其优势和局限性。
多元统计分析在医学领域的应用可分为多个层面。
首先，多元统计分析可以用于疾病预测和风险评估。
通过分析多个相关变量之间的关系，研究者可以建立数学模型来预测人群中患病的可能性。
例如，在癌症研究中，统计学家和医生可以使用多元逻辑回归分析来评估各个风险因素对癌症发生的影响，从而确定高风险人群，并采取相应的预防措施。
其次，多元统计分析在疾病诊断中表现出强大的能力。
医学诊断常常涉及到众多的指标和变量，多元统计分析可以帮助医生从这些变量中提取关键信息。
例如，在心脏病诊断中，多元判别分析可以将多个心电图指标结合起来，建立一个分类模型，实现对心脏病的准确识别。
此外，多元统计分析还可以用于医学影像学数据的分析和图像识别，为医生提供更准确的诊断结果。
多元统计分析在治疗决策中也发挥着重要作用。
医学研究常常面临多个处理组或多个治疗方案的选择，多元统计分析可以帮助研究者找到最佳的治疗策略。
例如，在药物研发中，研究者可以使用多元统计方法对多个药物进行比较，评估其对疾病的疗效和副作用，从而选择出最佳的药物方案。
此外，多元统计分析还可以在个体化医疗中发挥作用，通过分析患者的个体特征和疾病的相关因素，为医生提供个性化的治疗建议。
多元统计分析在医学研究中的应用不仅仅局限于上述几个方面，还涵盖了生存分析、系统评价和实验设计等多个领域。
例如，生存分析可以帮助研究者估计患者的存活率和生存期，为医生制定治疗方案提供依据。
系统评价可以对多个研究的结果进行综合分析，评估治疗效果的可行性。
实验设计则可以帮助研究者设计科学合理的实验方案，减少实验误差和提高实验效率。
多元统计分析
多元统计分析在实际研究和应用中，我们经常需要处理多个变量之间的关系。
为了更好地理解变量之间的相互关系，以及变量对总体的影响程度，多元统计分析成为了一种重要的方法。
多元统计分析可以帮助我们更全面、准确地理解数据，进而得到更深入的结论。
一、多元统计分析的基本概念多元统计分析是一种研究多个变量之间关系的统计学方法。
它广泛应用于社会科学、医学、经济学等领域，帮助研究人员深入探究变量之间的相互作用。
在多元统计分析中，我们通常关注的是多个自变量对一个因变量的影响。
为了实现这一目标，我们需要构建统计模型，通过假设检验、回归分析等方法，来揭示自变量对因变量的解释程度。
二、多元统计分析的方法多元统计分析可以使用多个方法来揭示变量之间的关系。
下面介绍几种常见多元统计分析方法：1. 多元方差分析（MANOVA）：多元方差分析是一种广义的方差分析方法，用于比较两个或多个组别在多个因变量上的差异。
它可以同时分析多个因变量，并考虑它们的相互关系。
2. 因子分析：因子分析是一种用于研究变量之间潜在关系的分析方法。
它可以帮助我们简化数据结构、发现潜在变量，并解释这些潜在变量对原始变量的影响。
3. 聚类分析：聚类分析是一种将样本或变量分为不同组别的方法。
通过聚类分析，我们可以发现样本或变量之间的相似性和差异性，帮助我们更好地理解数据结构。
4. 判别分析：判别分析是一种有监督的多元统计分析方法，用于预测或分类。
它可以根据已知的类别信息，来预测新的样本所属类别。
以上只是多元统计分析的一部分方法，每种方法都有其特点和应用领域。
研究人员可以根据具体的问题和数据类型选择合适的方法。
三、多元统计分析的应用多元统计分析可以应用于各个领域的研究和实践中。
以下介绍几个常见的应用领域：1. 社会科学研究：在社会科学领域，多元统计分析可以帮助研究人员揭示不同自变量对社会现象的影响程度，进而深入理解社会现象的机制。
2. 医学研究：在医学研究中，多元统计分析可以帮助医生和研究人员探究不同变量对疾病的影响，寻找治疗方案或预测疾病风险。
多元统计分析方法的介绍与应用场景
多元统计分析方法的介绍与应用场景多元统计分析是指同时考察两个或两个以上变量之间关系的一种统计方法。
它可以帮助我们理解不同变量之间的关系，并从中获得有意义的结论。
在实际应用中，多元统计分析方法被广泛用于数据分析、预测、模型建立等领域。
本文将介绍几种常见的多元统计分析方法，并探讨它们的应用场景。
一、主成分分析主成分分析（PCA）是一种常见的降维技术，它通过线性变换将高维数据转化为低维表示，同时保留原始数据的关键信息。
主成分分析可以剔除数据中的冗余信息，减少数据维度，从而提高模型的拟合效果。
主成分分析的应用场景非常广泛，比如金融领域的投资组合优化、图像处理中的人脸识别等。
二、聚类分析聚类分析是一种将相似对象归类到同一个簇的方法。
它通过计算样本之间的相似性来确定彼此之间的关系。
聚类分析可以帮助我们理解数据中的内在结构，并发现其中的模式和规律。
聚类分析的应用场景包括市场细分、社交网络分析等。
三、判别分析判别分析是一种有监督学习方法，其目标是找到能够将不同类别样本尽可能分开的投影方向。
判别分析可以帮助我们研究不同类别之间的差异，识别出重要的特征变量，并用于分类和预测。
判别分析的应用场景包括医学诊断、客户流失预测等。
四、回归分析回归分析是一种研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
通过建立数学模型，回归分析可以预测因变量的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。
回归分析的应用场景非常广泛，比如经济学中的经济增长预测、市场调研中的销量预测等。
五、因子分析因子分析是一种探索性的数据降维方法，它可以帮助我们识别出隐藏在观测变量背后的潜在因子。
通过因子分析，我们可以压缩数据维度，提高模型拟合效果，并从中提取出对原始数据解释最好的因子。
因子分析的应用场景包括心理学中的人格分析、市场调研中的消费者偏好分析等。
综上所述，多元统计分析方法在实际应用中发挥着重要的作用。
通过合理地选择和应用这些方法，我们可以从数据中提取有意义的信息，解决实际问题，并做出科学的决策。
多元统计分析概述
多元统计分析概述多元统计分析是一种统计学方法，用于研究多个变量之间的关系和模式。
它可以帮助我们理解和解释数据中的复杂关系，从而提供有关变量之间相互作用的深入洞察。
在本文中，我们将概述多元统计分析的基本概念、常用方法和应用领域。
一、基本概念1. 变量：在多元统计分析中，我们研究的对象是多个变量。
变量可以是数值型（如年龄、收入）或分类型（如性别、教育程度）。
2. 样本和总体：多元统计分析通常基于样本数据进行推断。
样本是从总体中抽取的一部分观察值。
通过对样本数据进行分析，我们可以推断总体的特征和关系。
3. 相关性和相关系数：多元统计分析可以帮助我们研究变量之间的相关性。
相关性是指两个变量之间的关系程度。
相关系数是衡量相关性强度和方向的统计指标，常用的有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
4. 因果关系和回归分析：多元统计分析也可以用于研究变量之间的因果关系。
回归分析是一种常用的方法，用于建立变量之间的数学模型，从而预测一个变量对另一个变量的影响。
二、常用方法1. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种降维技术，用于将多个相关变量转化为少数几个无关的主成分。
它可以帮助我们发现数据中的主要模式和结构。
2. 因子分析：因子分析是一种用于探索变量之间潜在关系的方法。
它可以帮助我们理解变量背后的共同因素，并将多个变量归纳为几个潜在因子。
3. 聚类分析：聚类分析是一种将样本分组为相似类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的群组结构，并识别相似的观察值。
4. 判别分析：判别分析是一种用于分类的方法，它可以帮助我们预测样本所属的类别。
它常用于研究变量对于分类的重要性和区分度。
5. 多元方差分析（MANOVA）：多元方差分析是一种用于比较多个组别之间差异的方法。
它可以同时考虑多个因变量，并检验组别之间的显著性差异。
三、应用领域多元统计分析在各个领域都有广泛的应用，包括社会科学、生物医学、市场研究等。
以下是一些常见的应用领域：1. 社会科学：多元统计分析可以帮助研究人类行为和社会现象。
报告中的多元统计分析与分类方法应用
报告中的多元统计分析与分类方法应用一、多元统计分析的介绍及应用领域多元统计分析是一种处理多个变量之间相互关系的统计方法。
它通过对大量数据进行收集、整理和分析，可以揭示出变量之间的相互关系，帮助研究者发现其中的规律和趋势。
多元统计分析广泛应用于各个领域，如教育、医学、社会科学、市场研究等，下面将介绍其中的几个典型应用领域。
1. 教育领域在教育领域，多元统计分析被广泛应用于学生绩效评估和学校质量监测等方面。
通过收集学生的各类数据，如学习成绩、家庭背景、兴趣爱好等，可以使用多元统计分析方法对学生进行分类，了解不同群体的特点和发展趋势，为学校制定相应的教育策略提供依据。
2. 医学领域在医学领域，多元统计分析被广泛应用于临床研究和流行病学调查等方面。
例如，在一项对某种疾病进行研究时，研究者可以收集患者的性别、年龄、病史等数据，然后使用多元统计分析方法对患者进行分类，进一步探索疾病的发病机制和治疗方法。
3. 社会科学领域在社会科学领域，多元统计分析被广泛应用于人群调查和行为研究等方面。
例如，在一项关于消费者行为的研究中，研究者可以收集消费者的购买记录、消费习惯等数据，然后使用多元统计分析方法对消费者进行分类，了解不同群体的购买偏好和行为习惯，为企业制定市场营销策略提供依据。
二、多元统计分析的常见方法及其应用多元统计分析涉及的方法繁多，下面将介绍其中的几个常见方法及其应用。
1. 主成分分析主成分分析是一种减少数据维度、提取主要信息的方法。
它通过将原始变量进行线性组合，得到一组新的综合变量，用于解释原始数据的变异程度。
主成分分析常用于降维处理和数据可视化，如在市场调研中，研究者可以使用主成分分析方法将大量的市场数据降维，将多个指标综合为几个维度，并进行可视化展示，帮助企业了解市场需求和竞争态势。
2. 聚类分析聚类分析是一种将个体或变量根据其相似性进行分类的方法。
它通过计算个体或变量之间的距离或相似度，将相似的个体或变量聚集到一起。
多元统计分析在统计学中的应用
多元统计分析在统计学中的应用统计学是研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，多元统计分析是一种重要的分析方法，用于探索和解释多个变量之间的关系。
本文将介绍多元统计分析在统计学中的应用，并探讨其重要性和局限性。
一、多元统计分析的概念多元统计分析是指研究多个变量之间关系的统计学方法。
它涉及到多个自变量和一个或多个因变量。
多元统计分析的目标是通过对多变量数据进行整理、分析和解释，揭示变量之间的关联与差异。
多元统计分析包括多元方差分析、聚类分析、主成分分析、因子分析等方法。
二、多元统计分析的应用领域1. 社会科学研究：多元统计分析在社会科学研究中被广泛应用。
例如，研究人口分布与经济发展之间的关系，可以利用多元回归分析来分析多个自变量（如人口密度、教育水平、人均收入等）对经济发展的影响。
2. 金融与经济学：多元统计分析在金融与经济学研究中起着重要的作用。
例如，在投资组合分析中，可以利用主成分分析来降低维度并确定最佳的投资组合。
3. 医学研究：多元统计分析在医学研究中被广泛使用。
例如，研究一种新药物对多种病症的疗效，可以通过多元方差分析来分析不同病症在不同药物治疗下的差异。
4. 生态学研究：多元统计分析在生态学研究中也有重要的应用。
例如，研究环境因素对物种多样性的影响，可以利用聚类分析来将物种划分为不同的生态群落。
5. 人力资源管理：多元统计分析在人力资源管理中被广泛应用。
例如，分析员工满意度与绩效之间的关系，可以利用因子分析来揭示不同因素对员工满意度的影响。
三、多元统计分析的重要性1. 揭示变量之间的关系：多元统计分析可以帮助研究人员在多个变量之间建立模型，从而揭示变量之间的关系和内在的模式。
2. 减少信息丢失：通过多元统计分析，可以降低数据维度，并提取出较少数量的主要特征，从而减少信息丢失。
3. 辅助决策：多元统计分析可以提供对决策的支持。
通过对多个变量的分析，可以找出对决策结果影响最大的变量，并帮助做出正确的决策。
多元统计分析方法及其应用场景
多元统计分析方法及其应用场景多元统计分析是一种应用数学方法，用于研究多个变量之间的关系和模式。
它可以帮助我们理解和解释数据中的复杂关系，从而提供有关数据集的深入见解。
在各个领域，多元统计分析方法都得到了广泛的应用，包括社会科学、自然科学、医学和工程等。
一、主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据维度和提取主要特征。
它通过将原始数据转换为一组新的无关变量，称为主成分，来实现这一目标。
主成分是原始变量的线性组合，它们按照解释方差的大小排序。
主成分分析可以帮助我们理解数据中的主要变化模式，并且在数据可视化和特征选择方面非常有用。
主成分分析的应用场景非常广泛。
例如，在生物学研究中，主成分分析可以用于分析基因表达数据，帮助鉴别不同组织或疾病状态下的基因表达模式。
在金融领域，主成分分析可以用于分析股票组合的风险和收益，从而帮助投资者进行资产配置。
二、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的观测对象分成不同的组或簇。
聚类分析通过计算观测对象之间的相似性或距离来实现这一目标。
常用的聚类算法有层次聚类和k均值聚类。
层次聚类通过构建层次树来表示不同的聚类结构，而k均值聚类将数据分为k个簇，每个簇中的观测对象与该簇的质心最为相似。
聚类分析可以在很多领域中得到应用。
例如，在市场研究中，聚类分析可以用于对消费者进行分群，从而帮助企业制定针对不同群体的市场策略。
在医学领域，聚类分析可以用于对患者进行分类，从而帮助医生进行个体化治疗。
三、判别分析判别分析是一种监督学习方法，用于确定一组变量对于区分不同组别的观测对象是最有效的。
判别分析通过计算不同组别之间的差异性和相似性来实现这一目标。
它可以帮助我们理解和解释不同组别之间的差异，并且在分类和预测方面非常有用。
判别分析在许多领域中都有应用。
例如，在医学诊断中，判别分析可以用于根据一组生物标志物来区分健康和疾病状态。
在社会科学研究中，判别分析可以用于根据个人特征来预测其所属的社会经济阶层。
多元统计分析技术的研究与应用
多元统计分析技术的研究与应用随着信息时代的发展和数据积累的不断增加，如何从海量的数据中挖掘出有用的信息，成为了当今研究的热点和难点。
其中多元统计分析技术成为了研究人员必须掌握的技能之一。
本文将从多元统计分析技术的定义、相关方法和应用举例等方面进行论述。
一、多元统计分析技术的定义多元统计分析是指对于两个及以上随机变量之间的相互关系进行定量研究的一种方法。
与单变量分析相比，多元统计分析可以更全面地描述数据之间的联系和区别，并能够利用更有效的方法识别数据中的模式。
多元统计分析技术主要包括线性回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析等。
二、多元统计分析技术的相关方法1.线性回归分析线性回归分析是多元分析中应用最为广泛的方法之一。
它适用于模型变量间为线性关系的情况。
线性回归分析的核心思想是找到一个可以用来预测因变量的线性方程，使得方程中的系数最小化预测误差。
该方法既可以用于描述因变量与一个自变量间的关系，也可以用于描述因变量与多个自变量间的关系。
2.主成分分析主成分分析是多元分析中常用的数据降维方法。
它将多维数据转化为少数几个主成分，从而减少变量维度和数据冗余，提高模型的精确性。
主成分分析的基本思想是通过线性组合变量的方式，将原始变量转化为新的不相关的主成分变量，并消除变量之间的相关性。
主成分分析适用于数据维度高、数据结构复杂的情况。
3.聚类分析聚类分析是多元分析中的一种无监督学习方法。
它可以将一组对象划分为不同的类别，同时使得同一类别的对象之间相似度最高，不同类别的对象之间相似度最低。
聚类分析在模式识别和客户分类等领域有着广泛的应用，可以对不同类别的研究对象进行精细的刻画。
4.判别分析判别分析是一种多元统计分析方法，它也是一种有监督学习算法。
判别分析的主要目标是将某一个待分类的样本集合规划为已经确定的几个类别之一，从而实现分类目的。
判别分析可以通过构建判别函数来进行分类，并通过交叉验证等方法对模型进行评估。
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百科论丛
在某个 NPO 的项目中， 为提高当地艾滋病临床医疗特聘请专家临床指 CD4 值明显上升， 导， 在近一年的多次会诊后， 此病人病情逐渐好转， 体 重稳步上升， 病人情绪稳定并积极配合治疗 。 病人曾脑部水肿情况较 严重， 口齿不清且面部抽筋倍感麻木， 左半身瘫痪， 只能靠拐杖 行走。 经过 NPO 的多方帮助， 病人现已可以伸直左腿， 但左手依然没有知觉。 在和专家亲切的交流中， 通过专家的知道要求病人进行功能性恢复运 动， 并鼓励同伴帮助其做恢复训练 。 这样， 拉近了病人与家属的关系， 给病人树立了自信心， 相信自己能恢复并大大改善了病人的自卑心理， 为抗击艾滋重树信念 。 2. 满足艾滋病病人爱与归属的需要 。 著名的马斯洛需求层次理论 在艾滋病病人的治疗中应用效果显著 。 根据此理论， 人不仅有安全的 需要， 而且有爱与归属的需要 。艾滋病病人大多病程时间较长， 长期在 外就医诊治开销较大， 大多又失去劳动能力， 到病发时期住院经济困难 “四免一关怀 ” 大。因此， 国家对于艾滋病病人及其感染者实施了 的关 怀救助政策， 以提高医疗水平及其效果 。 NPO 也积极地参与到艾滋病的防治及其预防工作中， 它开创了许 多项目来扶助艾滋病病人 。例如， 中澳新疆艾滋病预防与关怀项目， 其 多部门合作的预防和关怀而提高新疆应对艾 目标是通过实施此项目， “多方 滋病疫情的能力 。此项在众多方面取得了可喜的成绩， 在开展的 资助的社会关怀项目 ” 给 450 多名艾滋病病人和艾滋病感染提供了家 。“社区关怀项目 ” 让他们感受到自己被大家所关爱 的 庭关怀小药箱， 80% 符合抗病毒治疗标准的艾滋病 实施有利于工作人员更好的服务， 这样有利于他们对于病情的控 病人和病毒感染者接受了抗病毒治疗， 制从而延长其寿命 。有针对性地进行治疗能最大限度地满足艾滋病病 “中澳 人的需要， 让他们感受到关怀有益于恢复身体处于最佳状态 。 在 新疆艾滋病预防与关怀项目 ” 中， 社会帮教网络想监管场所释放的人员 提供了支持， 树立了他们重新回归社会的信心 。 社会帮教中心还与当 地职业培训机构合作向女性会员组织了缝纫和烘焙训练， 并向男性会 ， “贝利 · 马丁基金会 ” 员组织了汽车和手机培训等 。 另有 向医院无偿 援助资金用于儿童营养支持和交通费， 增加患儿的生活积极性和服药 （下接 349 页）阶测试成绩 = 01764 ， r 总成绩· 立定跳远成绩 = 01630， r 总成绩 · 肺活量体重指数 = 01583 ，r 总成绩 · 握力成绩 = 01231. 其排列顺序为： r 总成绩· 台阶测试成绩 > r 总成绩· 立定跳远成绩 > r 总成绩· 肺活量体重指数 > r 总成绩· 握力成绩 为了进一步确定总成绩与身高 、体重、肺活量总成绩与握力成绩、 立定跳远成绩和台阶测试成绩的相关性 ， 笔者利用灰色系统学中灰色 关联度分析方法 ， 分析了总成绩与上述 6 项指标的灰色关联度. 身高、体重、肺活量分别为子因素 X1 、X2 、X3. 经计算 ， 各子因素分别与母因素的灰色关联度为： R1 = 01723 ， R2 = 01841 ， R3 = 018941 说明总成绩与肺活量的关联程度最大 ， 其次为体重 ， 最后为身高. 以总成绩为母因素 Y， 以握力成绩、立定跳远成绩 、台阶测试成绩为子 因素 X4 、X5 、X6 、X7. 经计算 ， 各子因素与母因素的灰色关联度为： R4 = 0168 ， R5 = 0186 ， R6 = 0189 ， X7 = 0179. 说明总成绩与台阶测试成绩关联最大 ， 其次为立定跳远 ， 再次为 肺活量 ， 最后为握力成绩. 2. 2 距离相关分析结论。 从以上的分析结果我们可以得出相应的 分析结论： 以该群学生体质健康程度而言 ， 对测试的总成绩影响最大的是肺 活量 ， 其次是身高 ， 最后才是体重 . 这说明在总成绩当中占有权重最大
企业在年末实现利润， 并按股东大会或类似机构审议批准的利润 “利润分配 ”科目， “应 分配方案中应分配给股东的现金股利， 借记 贷记 付股利”科目。 2. 于多元统计分析方法对大学生身体素质的动态分析 。 本例的数 据处理是从所研究的对象中随机抽取 100 名男同学， 整理 3 年来按照 新标准对他们所进行的各项测试的数据 ， 将他们的身高、体重、肺活 量、 测试总成绩、台阶测试成绩、立定跳远成绩、肺活量体重指数成绩 及握力成绩作为统计分析的数据源 ， 运用 SPSS 统计软件对测试结果进 行相关分析与回归分析。 2. 1 应用多元统计分析方法中的相关分析对此例进行分析 。 根据 数据 ， 利用相关分析的方法对总成绩与体重、肺活量和身高 总成绩与 各分项测试成绩之间的相关程度进行了分析. 得到结果如下： 临近矩阵 1
二、多元统计分析在各个方面的应用
1. 多元统计分析在经济中的应用。 ［ 1］ 例 1 ：沿用上例 1 ，2006 年 6 月 1 日， 公司办理了相关过户手 此时该股票的市场价格是每股 6 . 5 元。会计处理为： 续， 100000 借：生产成本 管理费用 资本公积 贷：股本 资本公积 － 股本溢价 25000 1500000 250000 1375000
临近矩阵 2
这个结果是一个相似性矩阵， 即皮尔逊相关系数矩阵. 其数值越大 。 者距离越近 从邻近矩阵 1 结果可看出：相关系数 r 总成绩 · 身高 = 01163 ，r 总成绩·体重 － 01379 ，r 总成绩·肺活量 = 01305. 其排列顺序为： r 总成绩·肺活量 > r 总成绩·身高 > r 总成绩· 体重 . 从邻近矩阵 2 结果可看出：相关系数 r 总成绩· 台（ 上转 343 页） 349
的主动性。 3. 推动社会公益、 实现公平。NPO 作为公益事业重要的组成部分， 是公益事业迅速发展的内在推动力。 NPO 提供扶助艾滋病病人的服 务， 以帮助艾滋病病人定期的复查和定时的服药已延长他们的寿命， 进 而推动公益事业的发展。NPO 推动和开展公益活动主要体现在社会教 育、 社会扶助、 扶贫等领域。NPO 在扶助艾滋病病人的过程中发挥了积 “中澳新疆艾滋病预防与关怀项目” 极的作用， 以 为例， 此项目大大提高 新疆艾滋病病人约 20000 例， 属 了社会公益事业的发展。截止 2008 年， 于中国个省份中的艾滋病疫情高发区， 超过 77% 的感染者有静脉吸毒 的经历。此项目针对艾滋病疫情较严重的地区开展工作以满足当地日 益迫切的疫情应对需求， 进而促进高危人群、 一般人群和职业暴露者的 。“中澳新疆艾滋病预防与关怀 行为方式的改变并提高疫情应对能力 项目” 通过各种干预获得了较显著的成绩， 为我国的公益事业增砖添 瓦。 NPO 在艾滋病病人的扶助工作中起到了拾漏补遗的作用， 公益事 社会中的弱势群体更需要大家的 业的发展需要社会各界的共同努力， ， “不是大家不人道， 。 艾滋 帮助。正如一位学者所说 而是大家不知道 ” NPO 扶助艾滋病 病病人作为社会的弱势群体需要社会的关爱和扶助， 病人能进一步减轻社会、 家庭和个人的压力， 同时通过宣传和引导更是 提高了民众对艾滋病的知晓率， 使民众逐渐转变了对艾滋病病人的观 NPO 更是要做好持久地宣传和教育工作为公益事业做更 念。基于此， 多的贡献， 更好的服务于社会， 为人类造福。 参考文献： ［ 1］ ［ . 北京： 美］ 詹姆斯·P·盖拉特：21 世纪非营利组织管理［M ］ 2003. 中国人民大学出版社， ［ 2］ M］ . 北京：中国人民大学出版社， 2003. 王名：非营利组织概论［ ［ 3］ M］ . 北京：时事出版社， 2004. 王名， 刘培峰：民间组织通论［ ［ 4］ M］ . 北京：时事出版社， 2004. 王名， 刘培峰：民间组织通论［ ［ 5］ 中国性病艾滋病防治协会： 咀嚼食物喂婴儿可能传染艾滋病 ［ M］ . 的应为与肺活量关系非常大的测试项目 ， 即台阶测试、立定跳远和肺 活量 3 项。 以单项测试成绩而言 ， 对总成绩影响最大的是台阶测试成绩 ， 第 二是跳远成绩 ， 第三是肺活量体重指数 ， 最后是握力成绩；这个结论与 上面的结论不谋而合 ， 在对总成绩影响最大的前 3 项项目当中就有两 项与肺活量有关（ 台阶测试） ， 也是对上面结论的进一步说明. 所以在 ， 实际的体育教学过程当中 我们应当对此加以重视。
一、多元统计分析方法的理论介绍
1. 多元统计分析的基本方法 。 多元统计分析是数理统计学 30 多 各种统计软件不断 年来迅速发展起来的一个分支随着计算机的普及， 推出， 多元统计分析方法已广泛应用到教育管理的各个领域 。 多元统 计分析是运用数理统计的方法来研究多变量问题的理论和方法， 它是 一元统计学的推广在许多教育问题中， 教育现象涉及到的变量不是一 而是多个变量， 且这些变量间又存在一定的联系， 需要处理多个变 个， 量的观测数据， 如果用一元统计方法就要对多方面分别进行分析， 而一 同时忽视了各方面之间存在的相关性， 这样会丢失很 次分析一个方面， 多信息， 分析的结果不能客观全面地反映情况 。 2. 多元统计分析的主要内容 。 2. 1 多元回归分析。根据相关性的大小把变量分组， 使得同组内的 但不同组的变量相关性较低各个因子间互不 变量之间的相关性较高， 相关， 所有变量都可以表示成公因子的线性组合 。 因子分析的目的就 用少数因子代替所有变量去分析整个问题 。 是减少变量的数目， 主成分分析和因子分析都是用于将多个相关变量简化为少数几个 综合指标的多元统计分析方法 . 主成分分析法可以看作是对原始数据 不要求数据矩阵有特定的结构形式。 的协方差阵或相关阵变换而来， 而因子分析假定数据阵有特定的模型， 且满足特定的条件， 否则因 子分析就可能是虚假的对于每一个原始数据矩阵而言， 其主成分系数 矩阵是唯一的， 也不要求各主成分具有实际含义 。 因子分析可以看作 是主成分分析法的扩展， 但因子载荷中包含特殊因子的影响， 同时因子 载荷不是唯一的， 这种不唯一有利于对因子载荷进一步简化， 使得各公 因子具有明确的实际意义 。 为了探求客观过程的数量规律， 把所要研究的对象用数学方程表 达， 即建立计量模型， 这是定量分析中最常用的方法 。 计量经济模型实 质上是回归分析应用的发展， 特别是建立预测模型， 即建立起因变量与 自变量之间的数量关系， 然后利用此模型对所研究的经济问题进行预 测和控制， 一个因变量、多个自变量是最常见的多元回归分析 。 2. 2 主成分分析。主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标 使 的一种统计方法主成分分析是从原始变量中导出少数几个主分量， 他们尽可能多地保留原始变量的信息， 且彼此互不相关主成分分析的 应用目的是数据的压缩、数据的解释. 它常被用来寻找判断某种事物或 现象的综合指标， 并且给综合指标所包含的信息以适当的解释 . 从而更 加深刻地揭示事物的内在规律 。 2. 3 因子分析。因子分析在某种程度上可以被看成是主成分分析 的推广和发展， 它对问题的研究更加深入， 研究相关阵或协方差阵的内 它将多个变量综合为少数几个因子， 以再现原始变量与因 部依赖关系， 子之间的相关关系， 也是多元统计分析中降维的一种方法。 因子分析 找出能综合所 是通过研究多个变量间相关系数矩阵的内部依赖关系， 有变量的少数几个随机变量， 这几个随机变量是不可测量的， 通常称为 因子。然它们在性质上的亲疏程度加以分类 . 实质是按照距离的远近