统计学因素分析法范文第1篇

【中图分类号】R2-0【文献标识码】A【文章编号】1007-8517(2010)08-021-1

多元统计分析是数理统计学多年来迅速发展起来的一个分支,已广泛应用到各个领域。该方法能够在不损失信息的情况下,通过变换和构造模型,剔除指标间相互制约的成分,使复杂数据简单化[1-4]。在中药研究中,过去传统的鉴定技术有一定的局限性[5]。因此,为了更准确全面地反应出它的特征,就应考虑到与其有关的多方面的因素,进行综合分析和评价。

多元统计分析包括多元回归、主成分分析、因子分析和聚类分析等方法。利用这些方法可以进行中药材质量与生态环境的相关性分析、筛选影响中药材质量的生态主导因子和限制因子、研究影响中药材质量的综合作用及动态变化规律等方面的问题[4]。

多元回归分析已经被广泛地应用于研究环境因素对中药生长的影响及研究作物稳定性,对不同生境与银杏叶黄酮积累的关系的分析[6]以及对盾叶薯蓣皂素含量与气候生态因子的关系分析[7]就应用了这种分析方法。

主成分分析应用于南苍术挥发油[8]分析、山药的道地性分析[9]、不同种类石斛的相关性研究[10]等,为建立一种客观的中药质量评价手段提供参考。

应用因子分析对105味植物类中药所含有的15种稀土元素[11]进行研究,为正确收购及选拔优质药材提供资料,道地性鉴别提供新的思路和方法。

采用聚类分析方法进行枸杞[12]、关黄柏[13]、延胡索[14]、黄芪[15]等中药的研究,微量元素或特征性成分含量与中药药性的相关性研究[16],正品和非正品黄芩[17]、不同产地枸杞[18]、黄精属17种药用植物[19]等的对比研究,均表明聚类分析可用于辅助鉴别中药的正品和伪品,探讨中药各类群间的系统亲缘关系,评价中药材的来源等。

综上所述,多元回归、主成分分析、因子分析和聚类分析已经被广泛地应用于中药研究中。但中药资源种类多、基源复杂、分布广、成分变化,药材质量良莠不齐,导致中药研究受很多因素的影响,使用单一的某种数理统计方法难以对中药材做出合理的评价,必须根据需要,合理配合上述几种统计方法一起使用,对赤芍[20]、武汉市水生态系统[21]分析均是几种方法综合应用的结果。

多变量统计分析方法在鉴定中药的真伪和质量优劣、影响中药材生长发育和品质形成的生态主导因子、限制因子以及这些生态因子的动态变化规律等方面已经取得了可喜的进展。将多变量统计分析结合中药的特殊性和中药的特色[22],运用现代的spss等分析软件研究影响中药材的生态环境因素、对中药材复杂成分进行分析,将成为中药分析研究的发展趋势。

参考文献

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统计学因素分析法范文第2篇

[关键词] 因素分析；传统因素分析法；理想指数分析法；微积分因素分析法；影响系数分析法

[中图分类号] F239 [文献标识码] A [文章编号] 1006-5024(2007)11-0126-03

[作者简介] 杜家龙，荆楚理工学院教授，研究方向为统计学。(湖北 荆门 448000)

一、问题的提出

在统计学界，已提出的体系较为完整的因素分析方法主要有传统因素分析法(即拉氏指数与派氏指数所构成的指数体系)、理想指数分析法(费雪的理想指数公式)、微积分因素分析法(又称函数因素分析法)[2]和影响系数分析法[3]等方法。其中，后三种方法是为了弥补第一种方法的不足而提出来的。这些方法(以下称四种方法)各有特点，对于完善因素分析理论与方法，都起到了一定的作用。为了充分认识和合理运用这些方法，我认为有必要对它们的特点和问题，进行深入研究和探讨。

二、四种因素分析方法的运用比较

为了比较四种方法的特点和优劣，我们先观察四种方法在因素分析四个主要方面的具体运用，然后再比较、研究它们的特点和问题。

(一)在简单现象三因素分析中四种方法的运用

例1，某企业甲产品有关生产指标如表1所示，现用四种方法对甲产品利润变动情况进行因素分析。

根据表1资料可计算实际润额和相关的假定利润额如下(见表2)：

分析计算表明，该企业甲产品利润总额指数为123.75%，它表明利润总额增长了23.75%，增长的绝对额为47500元。这是由于产量、产品价格和利润水平(利润率)变动共同作用的结果。其中，产量增长是主要原因。三个因素的具体影响是：产量增长了24.861%，影响利润增加49722元；产品价格增长10.1584%，影响利润增加20317.4元；利润水平降低11.2699%，影响利润减少22539.8元。

四种方法计算结果的函义相同，其数量上的差异是它们对各因素交叉变动和同时变动所产生的影响额的分配方法不同所致。其中，影响系数分析法是将各因素交叉变动影响额、同时变动影响额区分开来，各部分影响额在相应影响因素间按影响大小(影响系数)进行分配，较其它方法科学、合理，对传统方法的修正最彻底，可以说它准确地反映了各因素的影响。

同时我们也可看出，在简单现象三因素分析中，理想指数分析法开始出现不稳定现象，即出现分析指标间的不协调和误差(在相对数体系中各相关指标间存在数量对等关系，但在绝对数体系中却出现了各因素影响绝对额的代数和不等于总指标变动的绝对额的现象)等情况。

(二)在复杂现象三因素分析中四种方法的运用

例2，已知某企业生产甲乙丙三种产品，其产量和原材料消耗资料如表2所示，现分别用上述四种方法，对该企业原材料消耗额变动进行因素分析。

1.用传统因素分析法分析

计算表明，三种产品原材料消耗总额增长了5.03%，增长的绝对额是24344元。其中，由于产量增长8.37%，使原材料消耗总额增加40515元；由于单位产品原材料消耗量下降6.83%，使原材料消耗总额减少33059元；由于原材料价格上涨3.49%，使原材料消耗总额增加16888元。

比较四种方法的计算过程，我们可以看到，在复杂现象多因素分析中，理想指数分析法和微积分因素分析法都表现出不稳定性。其中，微积分因素分析法的不稳定性特别明显，其相对数体系和绝对数体系都出现了2.5%的误差。

(三)四种因素分析方法的特点与问题

从以上分析算例和多种因素分析理论讨论情况看，上述四种方法的主要特点和问题可概述如下：

传统因素分析方法计算简便，并且与会计学中的连环替代法比较接近，易于掌握，且具有稳定性(即按其理论和方法计算的各种指标间的数量关系是协调平衡的，不存在误差)。同时由于它最先创立，长期作为教科书内容被广泛宣传和运用，十分深入人心，至今仍占据因素分析理论的主导地位，在科学研究和社会经济管理工作中发挥着十分重要的作用。但是，它的不真实性(不能真实地反映各因素单独变动影响)、不确定性(各因素指标计算顺序不同其计算结果不同)和不一致性(反映总指标变动的相对指标等于反映各因素变动的相对指标的乘积，而反映总指标变动的绝对指标则是反映各因素变动的绝对指标的代数和)缺陷也十分明显。[4]显然，作为一种科学理论与方法这些缺陷必须弥补和完善。

理想指数分析法是最早提出的修正传统因素分析法的一种理论，其特点是计算较为简便，且克服了传统方法的不确定性缺陷。但是，由于它实质上是传统方法在指数的权数上作折衷处理的结果，传统方法的不真实性和不一致性现象在此依然存在。同时，由于该方法采用几何平均数方法处理数据，增大了计算误差，由此产生了不稳定性(即有时出现总指标变动的程度或绝对数额与各因素指标变动的程度或绝对数额在数量上不协调或不对等现象)缺陷，这从以上的算例中就不难看出(见例1)。因此，所为理想指数，其实并不够理想。

微积分因素分析法克服了传统方法的不确定性和不一致性缺陷，计算也较简便。同时，由于它导源于高等数学理论，因而增强了因素分析理论的科学性。但是，由于它对总指标的差异不区分构成情况，而用各因素指标变动率的对数占总指标变动率的对数的比重为尺度，在各因素指标间进行综合分配，因而不可能彻底克服不真实性缺陷。同时，由于它采用对数方法处理数据，增大了计算误差，因而与理想指数分析法一样，也存在不稳定性缺陷(见例3和例4)。

影响系数分析法既克服了传统因素分析法的不确定性、不真实性和不一致性缺陷，又具有很强的稳定性。即在因素分析研究的四个主要方面，其计算结果的各相关指标间都具有严格的数量依存关系，既平衡协调，又不存在误差。其不足之处是，在进行复杂现象多因素分析时，计算过程较其它方法复杂。

三、结论

通过上述分析研究我们可以看出，从计算结果的真实性、确定性、一致性和稳定性等方面考察，上述四种因素分析方法中，影响系数分析法最佳，所考察的四个方面全部符合要求。理想指数分析法和微积分因素分析法次之，它们虽然存在不稳定性缺陷，但在一定程度上弥补了传统方法的不足。传统因素分析方法最差，所考察的四个方面除了具有稳定性这一特点外，其它三个方面均不符合要求。在因素分析实践中，我们应根据研究目的和精度要求选择适当的方法。如果要求的指标精度较低，只判断各因素影响的大致方向和程度，可使用传统因素分析法、理想指数分析法或微积分因素分析法。如果对分析指标要求精度较高，就应当使用影响系数分析法。

参考文献：

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[3]杜家龙.关于因素分析新方法的构想[J].企业经济，2007，(6).

统计学因素分析法范文第3篇

关键词： Excel 生物统计学 方差分析 双因素 重复观测值

《生物统计学》是对数据资料进行收集、整理、分析、解释的科学[1]，在《生物统计学》教材中不仅提供了如何通过合理的试验设计获得理想的数据资料，还提供了各种数据资料分析方法，是所有高等学校本科生的必修课。《生物统计学》是畜牧、兽医、农学、林学、微生物、医学等生命科学领域不可缺少的统计工具，越来越多的数据分析离不开生物统计学原理与方法，随着计算机技术的发展，已有更多软件被应用于《生物统计学》，如SPSS[2-4]，Excel[5]，SAS[6]等，但是不同统计软件具有不同的统计特点，如Excel统计功能虽然简单，但是操作方便，分析出来的结果更为直观，更适合《生物统计学》初学者。《生物统计学》由于公式比较多，理论相对深奥，因此高等学校本科生对这门课程的学习兴趣相对不高。本文主要介绍如何利用Excel对双因素有重复观测值方差分析，以案例的形式详细阐述其分析过程，希望通过本文的应用与探讨提高学生学习《生物统计学》的兴趣，并增强学生分析数据能力。

1.分析工具库的安装

Excel一般并不直接带着“分析工具库”这一模块，需要在Excel的基础上自己安装，安装步骤：Excel的工具加载宏分析工具库确定。

2.双因素有重复的方差分析

双因素有重复观测值方差分析，一般适用于双因素试验设计的数据分析，而且是不同因素水平组合（处理）的观测值需要2个或2个以上才可以运用此分析模块。

2.1数据资料的建立

例1：为了从3种不同原料（A）和2种不同温度（B）中选择使酒精产量最高的水平组合，每一水平组合重复4次，试进行方差分析[1]。数据资料建立如图1，可以将原料（A）放在行上，温度放在列上。

2.2单因素方差分析过程

在Excel中：工具数据分析方差分析：可重复双因素分析，点击确定进行分析，输入区域：选择原始数据（包含行和列的标志在内）；每一样本的行数：4，也就是填写重复观测值的个数；a（显著水准）：0.05（或者0.01），输出选项：输出区域处选一空白处，单击确定按钮，具体选项见图2。

2.3 结果分析

结果部分见图3，图3只是对数据进行了描述统计量分析，只是简单地列出了不同水平组合的样本大小、平均数、方差、总和等信息，从此结果可以初步看出，每个组合的样本大小均为4，A2B2组的酒精产量均值（15.5）是最小的，而A2B1的酒精产量均值（49）是最大的。

方差分析的最终结果见图4，针对所有数据资料的变异来源分为样本行（在此例中为不同原料）、列（本例中为不同温度）、交互（原料与温度的互作）、内部（随机误差），分别列出了平方和（SS），自由度（df），均方（MS），F值（F），相伴概率（显著性概率P-value），F的临界值（分位数，F crit）。根据图4的结果可以有2种方法判断结果，其一是直接根据显著性概率判断，也可以根据F值判断。由图4可以看出，利用相伴概率判定结果如下，不同原料（样本）：P=0.039486

如果根据F值判定，不同原料（样本）：F=3.888219>F临界值=3.554561，因此不同原料的酒精产量差异显著。不同温度（列）：F=44.66207>F临界值=4.413863，因此不同温度的酒精产量差异显著，如想看是否会差异极显著需要返回到图2，在a处输入0.01，然后重新判定结果。交互：F=1.582673

3. 讨论

在双因素方差分析中Excel数据资料的建立是十分方便的，基本按照将一个因素放在行上，另一因素放在列上建立数据资料就可以，而SPSS统计软件的数据建立[7]需要将同一因素的所有水平建立在同一列里。Excel在结果输出时候则给出了相伴概率P和F值这两种结果，可以以两种方式对结果进行分析，而SPSS只是以相伴概率P为依据判定结果相对单一[7]。可以看出，利用Excel进行双因素有重复观测值方差分析虽然从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看，操作相对比较方便适合初学者，但是也有不足之处，当方差分析结果是差异显著（或极显著）时，不能对数据资料进行进一步多重比较。

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统计学因素分析法范文第4篇

关键词：统计方法；经编产业；经济管理；分析

中图分类号：F272 文献标识码： A 文章编号：1001-828X（2015）010-000-02

近年来，我国经编产业在广泛引进国际先进技术及设备并加大自主创新力度的基础上，不断优化产业结构，提高产品质量，经编产业呈现出稳步高速成长的势态，不仅经编服装及面料品种更加丰富，而且开发出具有先进水平的经编产品，在复合材料等领域取得明显成绩。但是，由于我国经编产业的发展基础比较薄弱，产业发展资料比较缺乏、研究方法比较滞后，我国经编产业在产业发展规划、产业管理以及产业决策等方面受到明显制约。因此，必须要从产业统计的角度，把统计方法运用于经编产业经济管理中，不仅可以为社会提供经编产业的基本信息，而且有利于搜集积累国内外经编产业的数据资料，为建立我国的经编产业统计制度及经编产业统计方法，加强我国经编产业的研究、预测以及管理决策等提供科学依据等具有重要意义。

一般来说，经编产业统计分析指的是在运用一定的统计分析方法的基础上，对经编产业的发展情况进行分析与研究。通过对经编产业的统计资料的分析与研究，准确掌握经编产业的经济活动特征及运行规律。结合经编产业的经济管理实际，可以运用的统计方法主要有成本分析方法、趋势分析方法以及综合评定分析方法等。

一、成本分析方法在经编产业中的应用

在统计学中，成本分析指的是利用有关成本资料为依据，对生产经营过程中所反映出来的产品成本问题进行分析研究。通过对经编产业的成本进行分析，可以更好地挖掘我国经编产业的生产潜力，在有效利用资金的基础上，不断降低经编产业的生产成本，努力提高经编产业的经济效益。

（一）经编产业成本分析的内容

经编产业的成本分析主要围绕以下内容进行：1.深入研究并分析成本计划的执行以及变动情况的主要原因。2.比较不同的经编企业之间的经编产业成本差异，并研究出现这些差异的内在原因。3.研究单位经编产业的成本变动情况、单位生产费用以及单位产品成本等影响产品成本变动的主要因素。4.分析经编产品的成本项目，深入分析构成经编产业产品成本项目的结构及其特征，全面把握经编产业产品的各个成本项目对经编产业成本变动的影响情况及其程度。5.还要对经编产业的盈利情况进行分析，把握经编产品的盈利或者亏损状况以及影响因素。

（二）经编产业成本分析的主要方法

根据经编产业的特点以及成本分析内容的相关要求，经编产业成本分析可以采用比较分析法、因素分析法以及保本分析法等进行。

1.比较分析法

比较分析法是一种相对简便而且应用广泛的经济统计及分析方法。在一般的成本分析活动中，通过对性质相同的指标进行比较，就可以基本分辨出成本水平等情况以及成本管理状况。把比较分析法运用于经编产业中，其主要内容包括：

（1）检查经编产业的成本计划执行情况

在检查成本计划执行情况过程中，要把实际成本指标与计划成本指标进行比较，就可以分析出经编产业的成本变动状况及其程度，并且可以采用百分比法等来计算出成本计划完成情况。

（2）判断本企业与其他企业之间在生产成本方面的差距

经编产业的企业要了解本企业与其他经编企业之间在生产成本水平上的差距，也可以采用对比分析法进行分析，并得出结论。

（3）了解经编产业的成本变动状况

了解经编生产企业的成本变动情况时，可以将某一个时期的实际成本与历史同期的实际成本进行比较。

2.因素分析法

在进行经编产业的成本分析过程中，如果有多种因素会影响到经编产业的成本变动，并且要分析各个因素在成本变动中的作用时，就应当采用因素分析法。因素分析法不仅可以分析各种因素在经编产业成本变动中的作用及其影，而且能够分析各因素之间的相互关系。

3.保本分析法

在经编产业的生经营产中，由于很多因素的变动会对经编产业相关的企业出现亏损等问题。因此，要推动经编产业的发展，使经编企业获取经济效益，防止由于经济形势等的变动而出现亏损等局面，就应当认真做好包括生产成本核算在内的经济管理工作，并在此基础上开展经济分析等工作，以科学的方法指导经编产业的发展。而保本分析就是其中的一项重要工作内容。

由于我国经编产业基础薄弱，对于成本计算以及分析等管理工作不够重视。因此，在把成本分析方法应用于经编产业的经济管理工作中时，应当要做好以下工作：1.提高经编产业生产管理人员的综合素质，提高他们在成本分析以及管理等方面的意识。2.重视并加强成本核算等基础性工作，根据经编产业的生产特点及管理要求，选择科学的成本计算方法。3.对于成本分析结果以及发现的问题，应当根据不同实际情况进行分析总结，采取针对性措施妥善解决并进行有效控制。

二、趋势统计方法在经编产业中的应用

一般来说，趋势统计方法指的是在对财务报表中相关指标或者数字资料进行分析的过程中，把两期或者多期连续的相同指标、比率等进行定基对比以及环比对比，就可以了解它们的变动情况、变动方向以及变动幅等，在此基础上，揭示出企业的财务状况以及经营情况等。就经编产业来说，可以采用的趋势统计分析方法主要包括动态分析法以及统计预测法等。

（一）动态分析法

动态分析法指的是分析经编产业的经济状况及其发展变化规律，并预测其未来演变规律。动态分析法的研究内容包括：1.借助于相关数据指标等分析经编产业的发展变化特征。例如，使用平均速度以及平均增长量等数据揭示经编产业的发展水平等。2.借助特定的数据模型等描述经编产业的变动规律。3.对经济现象的发展变动状况进行预测。

（二）统计预测法

根据统计学的基本观点，统计预测法指的是在运用有关统计方法的基础上，根据数据信息等，对经编产业的经济发展状况进行测算或推断。统计预测主要包括定性预测与定量预测。借助于统计预测方法对经编产业进行研究，不仅可以对经编产业的服务需求量进行预判，而且可以对经编产业的市场状况进行预测及决策。

三、综合评价分析法在经编产业中的应用

综合评价分析方法的主要目的在于帮助经编产业的相关企业准确把握经编产业经济发展现状、变化趋势以及存在问题等，在此基础上，找出产生问题的根源，进而制定出更加科学有效的管理方案。在经编产业的经济管理中，单一指标的评价分析总是具有一定的片面性。因此，综合评价分析方法是一种更加科学的统计分析方法，不仅可以避免某些分析方法的局限性与片面性，提高管理的科学性，而且具有计算方便、实用性强等优势。综合评价分析方法主要包括层次分析以及模糊综合评判等。

（一）层次分析法

层次分析法就是在定性分析与定量分析相结合的基础上，把复杂的经编产业现象分解成各种要素，通过分析或比较，选择出最优的方案。借助于层次分析法，可以准确把握经编产业的经济状况，并提出针对性的措施。但是，由于受到很多因素的影响，层次分析法在经济产业管理中的应用也有其明显的局限性。主要有：1.因素的设置非常重要，但是没有统一的法则。2.层次分析法中所建立起来的指标体系必须合理。3.层次分析法中在进行多层比较时，应当符合一致性指标的要求。4.层次分析法中需要求矩阵的特征值，否则容易出现误差。

（二）模糊综合评价法

在统计学中，模糊综合评价法指的是将模糊评判法以及层次分析法等结合起来，是对多重属性、多个因素进行综合评价的方法。这一方法有助于将定性指标数量化及各项指标的无量纲化，从而把定性指标与定量指标结合起来，以综合反映经编产业在社会、经济、环境以及资源等各方面的状况。把模糊综合评价法运用于经编产业的经济管理评价中，首先要建立各子系统运行状况的综合结构模型，其次利用层次分析法对各评价指标的权重进行分析，同时运用模糊数学的相关理论与方法建立起隶属函数以及评判矩阵，最后经过一系列矩阵运算，分析出不同水平年经编产业的运行状况以及得分情况，在分析比较的基础上，得出评价结果。

四、结语

随着经编产业的应用领域不断扩大，经编行业的地位显著提升，经编服装以及产品的消费量呈现快速增长的趋势。但是，由于经编产业资料缺乏以及经编产业研究方法的滞后，我国经编产业的经济管理活动还存在着很多问题。因此，必须要重视统计方法在经编产业中的应用，采用科学的合理的统计方法，对经编产业的发展状况进行深入分析，指出经编产业发展中存在的问题，并提出针对性措施，推动经编行业快速、协调以及可持续发展。

参考文献：

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统计学因素分析法范文第5篇

【关键词】多元统计分析方法；股票投资状况；综合评价研究

一、前言

对于我国的经济发展状况，可以从股票市场的发展中得到体现，在短短十几年的时间里，就实现了资本主义国家百年的发展成果。由此也能够体现出我国经济迅猛的发展态势。而在近几年当中，随着股票市场的不断发展，也逐渐暴露出了很多问题，对于经济市场、股票市场的发展，产生了很大的威胁。因此，基于多元统计分析方法，对股票投资状况进行综合评价，更加充分的理解和认识其中存在的问题，从而更好的存进股票投资市场的发展。

二、多元统计分析方法的基本概述

在经典统计学当中，多元统计是一个重要的发展分支，作为一种分析方法来说，多元统计分析具有很强的综合性。应用该方法，能够在相互关联的多个指标、对象之间，对其统计规律进行分析，在数理统计学当中，也是一个非常重要的分支学科。在多元统计分析方法中，包括了很多不同的统计方法，例如多重回归分析、多元方差分析、判别分析、典型相关分析、聚类分析、因子分析、对应分析、主成分分析等方法。在实际应用中，多元统计分析方法主要是在一个客观事物当中，研究多个不同变量之间相互依赖的统计性规律。基于费希尔等统计学专家的研究，得到了十分良好的进展。随着计算机技术的发展和应用，也随之出现了很多统计软件，因而在医学、生物、气象、地质、图形处理、经济分析等诸多领域当中，多元统计分析方法都得到了广泛的应用。而随着应用领域的不断拓宽，多元统计方法的理论也得到了进一步的发展，因而为人们的实际应用提供了更大的便利。

三、多元统计分析方法在股票投资状况综合评价中的应用

1.因子分析法的应用

因子分析法指的是将共性因子从变量群当中进行提取，从而进行相应的统计。这种方法最早是由英国心理学家斯皮尔曼所提出。在多个变量当中，可以利用因子分析法，对隐藏的具有代表性的因子进行找出，并且在一个因子当中，对本质相同的变量进行纳入，从而使变量的数目得以减少，此外，对于变量之间关系的假设，也能够进行有效的检验。在股票投资方面，因子分析法主要是用于对股票投资组合模型进行确定。在分析当中，利用不同的变量来替代对股票价格产生影响的因素，从而对股价因子模型进行建立。通过确定各个因子的不相关性，对股票进行分类，然后基于对股票发展潜力的研究，对最为适当的股票投资模型进行确定。

2.聚类分析法的应用

在聚类分析法当中，主要是对研究对象的特征进行分析，从而进行分类和数目的减少，是统计分析技术中的集中。在股票投资状况的综合评价当中，聚类分析法能够对股票投资的特种特点加以利用。由于在股票投资当中，具有很多动态变化因素。因此，对于这些因素应当进行恰当的分析，从而寻找有效的方法，来规范治理这种动态情况，从而更加精确和准确的进行投资分析。在实际应用中，由于股票价格会受到很多因素的影响，因而具有不稳定性和波动性的特点，进而也引发了股票投资不理想的情况。而应用聚类分析法，能够对这种不确定性进行有效的弥补。作为一种专业的投资分析方法，聚类分析法能够对与股票市场相关联的企业、行业等进行深层次的分析，从而对具有潜力的股票进行正确的预测。此外，在实际应用中，聚类分析法的实用性和直观性更强，因而具有很广泛的适用范围。

3.主成分分析法的应用

主成分分析法是多元统计分析方法中一种对数据集进行简化和分析的方法，该方法在20世纪初由皮尔逊所发明，在数理模型的建立、以及数据分析当中，能够发挥良好的作用。在实际应用中，通过分解协方差矩阵的特征，对数据的特征矢量和权值进行获取。在实际应用中，主成分分析具有十分广泛的应用，通过研究各种分类数据，对自变量各组之间的差异进行分析和总结，从而对组件差异中不同自变量的完全贡献进行判断，最终利用这些数据，样本归类自变量的转变方法。在股票投资状况的综合评价当中，对于各种对股票市场产生影响因素来说，相互之间往往存在着较大的关联和影响，同时影响因素也非常复杂。利用主成分分析法，能够将这些因素之间的影响进行降低。通过对各种因素和数据的总结分析，得出不同因素的影响程度，从而对指标选择的工作量进行降低。此外，相比于传统的构造回归模型方法，利用主成分分析法，能够更有效的节约时间，同时提高分析的精确度，为股票投资提供更加良好的依据和参考。

四、结论

随着我国经济的快速发展，作为一种重要的经济形式，股票市场也得到了极大的进步。而由于股票市场的发展时间较短，各方面都还不够成熟，因此在股票投资中难免会出现一些问题。对此，应用多元统计分析方法，能够对股票投资状况进行综合评价，从而为更加理性、科学地进行股票投资提供依据。

参考文献：

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[2]韩燕，崔鑫，郭艳. 中国上市公司股票投资的动机研究[J]. 管理科学，2015，04：120-131.