第1个回答 2023-06-06
多元统计在数据分析中的应用如下：
1、回归分析
回归分析中的一元或多元线性回归可用于预测连续型数据，如股票预测和违约损失率预测等
2、判别分析
判别分析和回归分析中的Logistic回归（逻辑回归）可用于预测类别型数据，这些数据通常都是二元数据或者可以转换为二元数据，例如：欺诈与否、流失与否、信用好坏等。
3、聚类分析
聚类分析是在不知道类标签的情况下，将数据划分成有意义的类，如客户细分等。
4、主成分分析与因子分析
主成分分析与因子分析可用少量的变量（因子）来综合反映原始变量（因子）的主要信息，在大数据分析中常用于数据的降维。
5、典型相关分析
典型相关分析可以快捷、高效地发现事物间的内在联系，如某种传染病与自然环境、社会环境的相关性等。
扩展资料：
1、多元统计分析简称多元分析，是从经典统计学中发展起来的一个分支，是数理统计学中的一个重要分支学科，在地质、气象、生物、医学、图像处理及经济分析等领域都有着广泛应用的综合分析方法。
2、在研究经济社会现象时，会收集大量个体的多方面信息，特别是随着信息化发展，采集到个体数量和指标数量大为增加，比如网上商品交易系统采集到的信息涉及的用户数以亿计，指标数量成百上千，这些都增加了分析的难度。
3、对这些规模宏大、复杂难辨的信息进行提炼简化，提取重要信息辅助决策，是多元统计分析的重要应用领域。同时，经济社会现象间往往存在紧密的联系，表现为统计指标之间存在相关性、因果关系等，使用多元统计分析有助于研究统计指标间的内在联系，发现经济社会现象的内在规律性。