多元统计范文第1篇

M4层各指标对上一层的重要程度没有明显差异，故对该层采用主成分分析法，但若将M4层的19个指标进行整体主成分分析，则B1，B2，B3，B4所包含的子因素数量将对分析结果产生直接影响。因此本文对B1，B2，B3，B4分别进行主成分分析，抽取其主要信息，以各自标准化后的得分作为M3层对应的综合指标，然后对这4个重要性具有明显差异的综合指标按照层次分析法所确定的权重求和得到区域物资动员总体实力得分。然后将区域物资动员总体实力得分标准化，与标准化后的资产结构A2进行聚类分析，再对31个区域进行分类。文中初始数据来源于《中国统计年鉴2013》和《中国工业统计年鉴2013》，通过SPSS18软件对数据进行标准化处理和主成分、聚类分析。

1主成分分析法主成分分析法旨

在用降维的思想，将具有一定相关性的多指标转化为一组相互无关但包含原有绝大部分信息量的综合指标。采用主成分分析法对数据进行分析处理能够剔除指标间的重叠信息，同时有效减少人为主观因素的影响，客观反映数据间的内部结构关系。

2聚类分析法

聚类分析法是根据数据特征，将研究对象按照一定的规则进行比较，性质相近的归为一类，性质相差较大的归入不同类。其中系统聚类法最为常用，但系统聚类法也分为多种，其区别主要是计算类与类之间距离的方法不同。一般先把n个样本分别作为一类，计算样本之间的距离，然后将距离最小的一对合成一个新的类，进一步计算新的类和其他类的距离，再把距离最小的一对进行合并，直到把全部样本合成为一个新的类，再根据选取的分类数进行分类分析。本文采用系统聚类的离差平方和（Ward）法，其基本思想是对方差进行分析，原理为同类之间的离差平方和较小，而不同类间的离差平方和较大。Ward法使得距离小的类容易合并，距离较大的类则难以合并，这与本研究对聚类的实际需求比较一致。

3指标权重确定指标权重的确定采用层次分析法

其原理为按系统的隶属关系将复杂问题分解，对同一层次的各元素通过两两比较的方式确定其相对重要程度，构造判断矩阵，由判断矩阵计算得出各因素的权重集W=(w)1,w2,⋯,wpT，同时要求判断矩阵的一致性比率CR<0.1。一般而言，采用层次分析法须征集多名专家意见，而专家意见往往具有一定差异性，因此构造这类群决策的判断矩阵时，必须在充分考虑各专家意见的同时保持判断矩阵的一致性特性。本文采用几何平均法对各专家构建的判断矩阵进行综合分析，得到平均判断矩阵。

二主成分分析过程

对B1进行主成分分析，取主成分累计贡献率大于85%以保证不损失过多信息的同时实现较好的降维效果。特征值和方差贡献率，由表可知，提取3个主成分即可满足累计贡献率大于85%。为因子载荷，B1的8个指标中，C1，C2，C3相距较近，C5和C7相距较近，表明其在各区域具有较强的一致性，而C4，C6，C8与其他指标均相距较远，表现出一定的独立性。载荷矩阵和特征向量，在第1主成分上C1，C2，C3的载荷较大，可归类为综合生产力主成分；在第2主成分上C4和C8的载荷较大，可归类为能源基建主成分，其中C4为负，表明其与第2主成分呈负相关；在第3主成分上C5，C6和C7的载荷较大，可归类为轻工业主成分，其中C6为负，表明其与第3主成分呈负相关。

三聚类过程和结果分析

通过SPSS18软件，结合数据对研究样本进行聚类分析，采用Ward系统聚类法，量度标准取平方Euclidean距离。为与国家常规区域分类数相对应，便于统筹协调，同时考虑动员层级需求，聚类数设为单一方案6，得到聚类树状图。，工业产能高、科技先进、交通发达，总体实力很强，而产值结构方面由于经济多元化程度高，国有产值比重很低，为充分调动物资动员力量，须制定相应法规政策，扩大动员计划范围，完善补偿激励机制，同时注意避免虚设过高动员目标；Ⅱ类地区总体实力中等，产值结构偏低，需要有选择性的提高可动员比例结构，能够较好的提升动员效果，充实动员力量；Ⅲ类地区总体实力较弱，而产值结构较高，动员相对容易，但动员扩展空间有限，对于区域内可动员的力量要加以选择，减少因动员产生的经济社会影响；Ⅳ类地区总体实力偏低，产值也偏低，扩大动员范围对于提升整体动员力量效果有限，应以区域内可靠性高的企业为重点开展动员；Ⅴ类地区总体水平很低而产值结构中等，进行动员扩展对整体动员力量贡献不大，且可能严重影响区域正常生产生活秩序，应尽可能减少在本区域内的物资动员；Ⅵ类地区总体实力很弱，而产值比重非常高，动员比较容易，但动员范围扩展空间小，且由于总体实力限制，为保证区域内经济和社会的稳定应采取限制性动员。

四结语

多元统计范文第2篇

在人口研究中的应用现状在20世纪80年代，我国的人口研究中很少使用多元统计分析技术。进入90年代后，随着各种多元统计分析方法的引入和统计分析软件的使用，统计分析技术在人口研究中得到了广泛的应用。多元统计分析技术能够定量分析经济因素、社会因素和人口因素之间的关系，从而更好地解释人口现象。

1.我国人口研究中多元统计分析的特点

我国人口研究问题中多元统计分析技术的应用呈现出多样化的特点，主要表现在统计方法的多样性和统计分析内容的多样性。前面提到的多元线性回归方法、logistic回归分析方法以及聚类分析等多元统计分析方法在我国人口研究中都有应用。统计分析内容更是涉及生殖健康、居住类型以及人均收入水平等生活的各个方面。

2.我国人口研究中多元统计分析数据特点

我国在人口研究中的多元统计分析数据主要来源于抽样调查和典型调查等，统计分析的单位主要是以个人和家庭等个体单位为主。在数据类型方面，我国人口问题研究中的多元分析数据以横截面数据为主，时间序列数据极少用到。

二、我国人口研究中多元统计分析技术存在的主要问题

由于多元统计分析技术在我国人口研究中的应用时间比较短，很多人口研究人员对多元统计分析技术也没有经过系统的学习，在实际应用中难免会出现一些问题。

1.人口研究中多元统计分析方法

使用错误统计方法主要由研究目的和研究数据决定。但在实际应用中，由于研究人员难以正确区分各个统计方法，从而出现随意选择的现象。通过查阅用多元统计方法研究人口问题的相关文献我们发现，在进行人口问题研究时使用最多的就是多元线性回归模型。虽然多元线性回归模型具有易于理解和分析简便的特点，但它主要是研究一个目标受多个因素影响时的情形。很多文献没有注意到这个问题，从而错误地使用了该方法。

2.多元统计分析

中缺乏评价和检验评价和检验是多元统计分析的一个重要内容，因为很多统计方法只有结合实际，才能更好地确定自己的模型建立是否恰当，才能更好地解释模型中各个变量的实际意义。但在人口研究的实际应用中，很多研究人员只是注重对统计结果的分析，而忽略了模型的检验和评价。对模型的评价主要是指模型对观测数据的拟合程度，每一种多元统计方法都有相应的模型评价方法和指标。对模型的检验主要是指显著性检验，从而判断该模型中各变量之间的关系是否存在。因此，模型评价和检验是多元统计分析不可分割的一部分，读者也只有通过这些内容才能更好地理解人口研究报告中所描述的现象。然而通过统计可以发现，很多有关人口研究的统计报告都缺乏模型评价和检验者方面的内容。

三、结束语

多元统计范文第3篇

多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法，它的理论内容包含了多个方面的理论方法，每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用，应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论，再应用到实际经济生活中。

1.1聚类分析在证券投资中的应用

（1）定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。

（2）在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。

1）弥补影响股票价格波动因素的不确定性证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的发展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础发展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。

2）聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司发展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的发展历史和未来发展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，获取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。因此，再利用聚类分析法进行行业和公司分析和证券投资分析时要注重选取正确的、关键的指标进行检查，例如主营收入增长率、净利润增长率等指标，这样才有利于正确预测证券市场上股票的发展潜力。

3）在实际操作中更加直观实用聚类分析是根据现代证券市场发展水平和特点发展出来的新的分析方法，这种分析方法的出现与现代的基本的投资组合理论形成了比较，突出了聚类分析方法更加贴近实际生活，更加直观、实用的特点，并且由于技术的发展，聚类分析方法在实际应用中所受到的局限较小，而且易操作，因此它的适用范围就比现资理论更加的广泛。

1.2主成分分析在证券投资中的应用

（1）定义：在统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。主成分分析由卡尔•皮尔逊于1901年发明，用于分析数据及建立数理模型。其方法主要是通过对协方差矩阵进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征矢量）与它们的权值。

（2）主成分分析的应用非常广泛，判别分析的分析方法就是通过对各种分类数据的研究，分析出自变量各组间存在的差异，并总结出差异性，判断哪一个自变量对组间差异的贡献是否完全，根据这些数据将自变量的转变方法进行样本归类。

1）降低影响证券投资市场变动的因素之间的互相影响在证券市场中有非常多的因素在影响着证券市场的稳定，这些因素之间有着非常多的关系，相互影响、相互关联，但相互之间的影响也存在着非常多的影响。而主成分分析方法就是在对影响证券投资相互关系的因素中进行分析，并对原始数据指标变量进行认真分析，将其中重要的主成分因素概括出来，并进行转换形成相互彼此相互独立的成分，而且经过实践证明在影响证券市场投资分析中的指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。

2）通过主成分分析减少指标选择的工作量主成分分析的目的就是要通过对各种数据、因素的分析总结出相对各种因素的不同影响程度，总结总体因素中的主要影响成分，并总结出不同层次的影响因素梯度，在分析时采取逐级分析的方法，这样既可以抓住主要矛盾进行分析，也可以节省时间，并且提高分析的准确性，减少分析人员的工作量，因此，主成分分析法指标选择上的优势更加的突出。

3）由主成分分析法构造回归模型更加的精确、节省时间在进行证券投资因素分析时，为了能够更加清晰准确的对模型中的相关数据进行分析，都要对各种数据进行模型处理，这样的处理方式可以提高整个证券投资分析的准确性，是模型更加易于做出结构分析、控制和进行证券市场变动的预报。

1.3因子分析

（1）定义：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。

（2）应用因子分析最主要的作用是确定证券投资组合的模型。因子分析将影响股票价格的各种因素看成是不同的变量，建立股价因子模型，利用各因子不相关性确定股票的分类，再分析股票的发展潜力的基础上确定出合适的证券投资模型。

2总结

多元统计范文第4篇

医用多元统计分析属于应用性的方法学科，课程性质要求学生在学习多元统计方法之后，要具备将各种多元统计分析方法应用到医疗卫生领域数据中的能力。培养学生的实践能力，仅从理论授课上下功夫提高学生实践能力是远远不够的，必须在理论授课、实验教学和课程考核等各个教学环节中都不脱离实践能力培养的主线。在理论课上讲授的内容一般包括原理方面的知识和如何分析实际数据两个方面。提高学生实践能力要求教学过程中淡化数学原理方面的知识，而将重点放置在如何分析实际数据上，即该多元统计分析方法使用的前提条件是什么，如何使用该方法以及分析结果如何解读，在具体研究的医学问题中此结果具有什么样的意义。尽管在现代教学方法中有体验式教学的渗入，但相对于实验课的实际体验来讲，学生对于数据何时采用、如何采用某种多元统计分析方法，还是保持在似乎知道，但又不完全明确的模糊阶段。很多原理方面的知识，尽管不是重点，但也需要学生了解一下，才能有助于把握整体脉络、合理应用，通过实验课的亲身体验，能直观观察到相对模糊的原理知识得到验证的过程，从而心服口服地从心底接受没有经过手工计算而呈现的分析结果。并且多元统计分析的实验课本身就是让学生去体验各多元统计分析方法怎样应用于实际数据的过程，从而使学生实践能力大大提高。一般课程考试比较侧重理论原理的考核，而医用多元统计分析授课的目的就是给学生讲授多元统计方法应用于医药卫生领域数据的实践过程，学习课程之后学生必须具备这种实践能力，否则就根本没有实现开设这门课程的初衷，没有达到教学目的。因此，课程考试也应侧重在学生实践能力的考核上。课程考核一般有试卷考核、平时实验成绩和上机考核三种形式，而以试卷考核的形式居多。对于医用多元统计分析课程，平时实验成绩考核和上机考核也应该是必须选择的考核形式，除此以外，在试卷考核中也可通过适当的题型体现对学生实践能力的考查。比如，将多元数据分析的结果展示在试卷上，让学生回答此分析结果对于研究目的反映出什么；或者指出研究目的，让学生回答选用何种多元统计分析方法，为何选用这种方法；或者从展现的结果让学生判断是否适用某种多元统计分析方法等多种题型来考查学生的实践能力。通过考核反馈出实践能力欠缺的部分，从而给予相应的应对措施。

2通过教学软件提高教学效率多元统计分析

建模一般都要经过逆矩阵、相关系数矩阵的计算，求解特征根与特征向量等过程，这些过程没有扎实的数学功底是根本不可能完成的。即便能完成这些运算，但也是相当耗时的过程。就运算相对简单的多元统计分析方法而言，如果采用人工计算器计算的话，也需要大约五个学时的时间才能完成，复杂的多元统计方法需要学时数就更多了。假定学校能够安排充分的学时数，学生也必须有足够的能力和耐心去完成这些运算。可见，统计软件和多元统计分析方法教学的结合是非常必要的。目前，常用的统计分析软件有SAS、SPSS和STATA。对于医学专业本科生和研究生的统计分析要求来讲，简单掌握每个软件基本功能就可以满足数据分析的需求，但对统计学专业的研究生而言，一般需要用到可编写程序的SAS软件，并且要深入学习，进行数据的模型拟合分析。各医学院校可根据自己的办学条件、师资力量、教材的情况、授课对象等因素综合考虑本院校采用医用多元统计分析的软件。借助软件在很短的时间能完成模型的建立、模型拟合检验等分析过程，通过分析结果中呈现的模型建立中间步骤，了解矩阵运算，求解特征根与特征向量的信息，把握前因后果、各步骤间的相互关系，大量时间的节余可用在多元统计分析方法的专业应用上。

3通过适宜教材激发学习兴趣多元统计分析

原理部分的繁琐复杂性对该课程的学习形成很大阻碍，且原理部分又不是医学专业学生学习的重点，这提示了教材选择的重要性。合适的教材不应该花费很大的篇幅在理论推导和模型建立的过程上，否则只会增加学生对该课程的畏惧心理。教材应当侧重于多元统计方法的应用部分，应用部分和学生专业的相关性越强，就越容易激发学生学习兴趣。上文中提到学习医用多元统计分析教学要结合统计分析软件，因此，教材中最好在每个多元统计方法的介绍之后都安排一个章节，说明这种多元统计方法通过统计分析软件如何实现，以及软件运行结果如何解读。医学各专业学生一般都未经过系统的统计软件的学习，因此，教材中软件相关内容的安排就尤其重要，不仅要有这样的章节，而且要通俗易懂，适合医学专业学生的初次统计软件学习，在每一种多元分析方法数据集的录入、软件实现的步骤、一些常用选择项的介绍、软件运行结果的每个部分的解读以及结合专业知识后的结论等各个方面都要有详尽的解释。医学可以划分成很多不同的专业，如公共卫生、医药和临床专业等，就公共卫生专业又可以进一步详细划分成劳动卫生、儿少卫生和营养等专业。目前的医用多元统计分析教材没有具体针对各个专业的多元统计分析教材，能选择到和医学专业接近的教材充其量也就是医用多元分析的教材了，因此，通过教材提高学习的积极性还是存在一定的局限性，但这种局限可以通过案例教学来弥补。在授课过程中，授课教师可能通过案例式教学，选择和授课学生专业休戚相关的例子来进行讲解，就格外能吸引学生的注意力。

4通过教学设计引导学生主动学习多媒体技术

在教学中的应用极大优化了教学过程。随着多媒体技术的发展，教学过程中“传统的PPT教学”逐渐形成新的多媒体教学形式——微课件。微课件是指使用多媒体技术在五分钟内就一个知识点进行针对性讲解的一段视频或音频。基于教学设计，微课件可用于难点讲解、内容小结等各个环节。如在教学导入阶段，教师根据新课知识点设计新颖的问题，通过简短的视频的形式展现。微课件以视频的形式吸引学生的注意力的同时，将教学问题引入，让学生带着问题去听完一堂课，从而起到引导学生主动学习、增强听课效果的作用。布置课后作业也是一种很好的引导学生主动学习的途径。以往教学中教师一般也布置作业，但布置的作业大多是多元分析方法基本思想和原则之类的思考题。笔者在教学实践中，将课后布置作业题目设定为“收集适用本次理论课医用多元分析方法的自己专业相关数据，并预计数据分析后可能的结果”。学生在收集数据的过程中，就必须去主动思考这种多元统计分析方法的基本思想、适用原则等问题，并且会进一步产生通过软件分析此数据的欲望。在实习课上，除了教师规定的实习题目之外，学生一般都会主动完成自己专业数据的分析，和教师探讨此数据分析的结果和对专业的指导意义。

5总结

多元统计范文第5篇

多元统计分析，是指一种综合性质的分析方法，通过对不同研究对象和目标关联性的分析，统计出之间的规律，在现代统计学中被广泛的运用．多元统计分析被分为很多种，包括了多重回归分析、聚类分析、对应分析等等，本文中详细列举的是其中较为重要的几类．MATLAB软件是一种高科技高效能的计算系统，由MATHWORKS公司研制开发，自诞生以来便在众多领域得到广泛运用，它具有丰富的功能，除了最基本的数值分析和计算外，还有绘图和图像处理、仿真与通信等，当然其最大的特点是简单快捷易操作，这就使得其在多元统计分析教学中的应用成为必然．

二、MATLAB软件的应用意义

MATLAB是一款功能十分强大的软件系统，它在多元统计分析中的运用具有十分重要的意义，首先因为其效率极高的计算能力，能够处理海量且关系复杂的数字信息，所以提高了多元统计分析的工作效率，能够更快的完成任务;其次因为其具备图形处理能力，可以实现可视的编程与计算，并通过交互界面使得使用者更容易操作;最后是丰富的辅助工具使得多元系统分析更加快捷方便．

三、具体应用

(一)判别分析教学中的应用判别分析，顾名思义就是对研究目标的类型归属的一种分析法．因为在实际的经济科研活动和日常生产生活中，要根据信息资料分析一种现象或行为的种类问题十分普遍，所以这种分析方法是被广泛运用的，比如在医学领域，要根据身体指标传达的信息来分析是否患病以及患的是什么病;比如在经济领域，地区发展要根据当地的人口、土地和资源等信息来分析发展方向．MATLAB软件在其中的应用，是通过使用命令classify来实现的，其软件调用的格式是classify(sample，group，training)=［err．class］，其中输入参数sample为待判样品，training为训练样品;group为训练样本的分类变量，输出参数class为待判样品的分类结果，err为误判率的估计．

(二)聚类分析教学中的应用聚类分析，可以从其字面意思看出，就是对研究目标进行归类集合的一种分析方法，所以这种分析方法又叫作群分析．它通过对信息资料的分析，对各个对象的内在含义和外部联系作出判断，将相似的对象集合为群．在实际生活中，这也是一种常见的分析方法，比如在生物科学中，常常通过对动植物的外部共同特征和内部基因进行分析，划分出物种．在MATLAB软件中，要实现聚类分析，可以采用两种方法，一种是动态聚类，一种是系统聚类．

(三)主成分分析教学中的应用在实际问题研究中，为了全面系统地分析问题，通常需要考虑大量的影响因素．这些因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量．因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且彼此之间有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠，这会增加分析问题的复杂性和计算量．主成分分析是将多个相关变量综合成几个不相关变量的一种多元统计分析方法．其目的在于简化数据结构，并揭示变量间的关系．每个主成分都是初始变量的线性组合，所有的主成分间相互正交，因而没有冗余信息，可以有效地来处理变量间的相关关系，为解决多指标的综合评价提供了一种有效的手段．

四、结语