多變量分析(MVA)涉及對多個變量(兩個以上)進行評估，以確定它們之間可能存在的關聯。這篇文章為大家帶來UNSW 多元分析難點解析。

一、關于這門課程

進行多元統計分析的目的是將有關所有變量的數據納入一項分析。與對部分數據進行零散分析相比，這種方法能更好、更深入地研究變量之間的關系。

與單變量分析相比，它還需要更先進的數學和計算技術，但付出的努力在很多方面都能得到回報，因為它能提高統計分析的質量。在數據的多元正態分布假設下，大多數多元方法更容易描述和討論，這將是本課程的起點。我們將討論多元均值、協方差矩陣和協方差結構的似然比檢驗。

然后將研究相關性、部分相關性和多重相關性的估計和檢驗問題。還將詳細討論重要的實際應用，如判別分析、聚類分析、主成分分析、典型分析、因子分析和潛變量。基于 SAS 的計算在課程中占有突出地位。

二、多元分析有哪些不同類型?

要對不同類型的多元分析進行分類，首先必須了解所涉及的變量是自變量還是因變量。

數據科學家專門針對因變量使用某些技術，而針對自變量則使用其他技術。確定您要測試的變量是自變量還是因變量。然后，你就會發現有兩類技術。

一個是依賴性方法系列，包括預測分析模型。另一種方法是基于相互依賴的方法。

對于每一種技術，你都要預先對自變量和因變量做出強有力的假設。

三、企業為什么要使用多元分析?

進行多元分析可以幫助企業預測未來的機遇、風險和產品需求。這有助于制定投資戰略、業務決策和設定預期。

從多元分析中獲得的信息還可以支持數據驅動決策(DDDM)，消除企業政策和流程方面的投機行為。企業通常擁有大量的財務、運營、客戶和采購數據，這些數據有助于根據統計意義而非直覺做出業務決策。依靠這類分析，可以降低整體風險和失敗幾率。

公司還可以利用 MVA 獲得新的洞察力。這可能包括發現新的客戶目標，或識別一年中某些時間或一天中某些時段存在的市場模式。如果沒有 MVA，機會可能會被埋沒在大量雜亂無章的數據中。

四、利用回歸模型進行多元分析

數據科學家可以使用回歸模型來證明日常事實。

例如，分析呼叫者等待時間與呼叫中心投訴數量之間的關系。

回歸模型有助于支持管理決策，但也有助于識別判斷錯誤。零售店經理可能認為延長營業時間會增加銷售額，但回歸模型可能表明，增加的收入可能不足以支持因延長工作時間而增加的運營費用。

五、多元分析有哪些優勢?

多元分析的主要優勢在于，它在數據分析中考慮的因素不止一個。它研究影響因變量的各種自變量。

通過多變量分析得出的結論也更有可能是準確的。錯誤總是會有的，但通過考慮可能影響數據的所有可能變量，您就不太可能遺漏某些東西和做出錯誤的假設。

海馬課堂專業課程輔導，2100+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。