多元统计分析技术是用原始的光谱反射率或经过微分变换、对数变换、植被指数变换或其他教学变换后的数据作为自变量,以叶面积指数、生物量、叶绿素含量等作为因变量，建立多元回归预测模型来估计或预测生物物理和生物化学参数。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。...
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。 在实际观测和...
多元统计分析可以使用多个方法来揭示变量之间的关系。下面介绍几种常见多元统计分析方法: 1.多元方差分析(MANOVA):多元方差分析是一种广义的方差分析方法,用于比较两个或多个组别在多个因变量上的差异。它可以同时分析多个因变量,并考虑它们的相互关系。 2.因子分析:因子分析是一种用于研究变量之间潜在关系的分析方法...
(1)聚类分析:根据分析样本的各研究变量,将性质相似的样本归为一类的方法。 (2)判别分析:判别样本应属何种类型的统计方法。 3、变量间的相互联系 一是:分析一个或几个变量的变化是否依赖另一些变量的变化。(回归分析) 二是:两组变量间的相互关系(典型相关分析) 多元统计分析的理论基础 1、矩阵 2、多元正态分布...
② 《多元统计分析》(何晓群 人民大学出版社)③ 《多元统计分析》(杜子芳 清华大学出版社) 第一章 多元正态分布 1 随机向量 多元统计分析数据阵 1.1 对同一个体观测的 p 个变量: X=(X1,X2,...,Xp)′ ,称为随机向量 1.2 样本资料矩阵: Xn×p=[x11x12...x1px21x22...x2p⋮⋮⋮xn1xn2......
多元统计分析(5)|典型相关分析(CCA)/判别分析(DA) ts2m 1 人赞同了该文章 目录 收起 典型相关分析(CCA) 从总体水平:模型的假设与求解 解释 实际含义 从几何直观理解模型 两种变体:标准化和样本水平 判别分析(DA) 非参:Fisher's Approach 参数:最小ECM(平均错判成本)算法 应用:结合MVN假设 与CCA的...
多元统计分析是使用多个变量进行数据分析的一种统计学技术,可以连接各个领域的研究成果和应用。 多元统计分析技术通常被用于研究多个变量之间的关系或变异性质。它可以在大量的样本中进行高效的数据采集和信息整合,使研究者可以清晰地理解各变量之间的关系,进而提高研究和实践的效率。下面我们主要介绍多元统计分析中最常见...
下面将介绍几种常见的多元统计分析方法: 1.主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 主成分分析是一种降维技术,它通过将原始变量转换为一组新的无关变量,这些新的变量被称为主成分。主成分分析可以帮助我们简化数据集,减少冗余信息,并从中获取最重要的特征。通过主成分分析,我们可以发现数据内在的模式和结构。
《多元统计分析》是2002年科学出版社出版的图书，作者是袁志发、周静芋。内容简介 本书阐述了多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关等内容。图书目录 前言 第一章 多元正态分布及其抽样分布 §1.1 多元指标统计数据及其图示 §1...