多元统计分析的简介 multivariate statistical analysis研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。又称多元分析。如果每个个体有多个观测数据，或者从数学上说，如果个体的观测数据能表为 P维欧几里得空间的点，那么这样的数据叫做多元数据，而分析多元数据的统计方法就叫做多元统计分析。它是数理统计学中的一个重要的分支学科。20世纪30年代，R.A.费希尔，H.霍特林，许宝碌以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到迅速发展。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及，多元统计分析在地质、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用，同时也促进了理论的发展。各种统计软件包如SAS，SPSS等，使实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。重要的多元统计分析方法有：多重回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。早在19世纪就出现了处理二维正态总体（见正态分布）的一些方法，但系统地处理多维概率分布总体的统计分析问题，则开始于20世纪。人们常把1928年维夏特分布的导出作为多元。
多元统计分析法主要包括 多元统计分析方法主要包括线性回归分析方法、判别分析方法、聚类分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、对应分析方法、典型相关分析方法以及片最小二乘回归分析方法等。
多元统计分析及R语言建模的介绍 《多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《多元统计分析及R语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。《多元统计分析及R语言建模》还可作为非统计学专业研究生的量化分析教材。
多元统计有哪些常见的分析方法 多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析
多元统计分析在处理数据什么方面有用 多元统计分析是针对复杂多变量 构建多元模型的，其中包括很多多元统计模型，比如多元回归、因子分析、logistic回归、对应分析等很多多元分析方法，以用来解决在实际当中的可能存在的不同的数据模型
多元统计分析方法
多元统计分析中如何剔除其中一些变量对数据的影响， 你可以同时移入进去 进行多元回归分析然后对应的每个自变量的回归系数 就是每个自变量对因变量的影响，其实每个变量的回归系数就属于控制了其他变量，单独改变这个自变量对因变量的影响
