UNSW 多元分析难点解析

多变量分析(MVA)涉及对多个变量(两个以上)进行评估，以确定它们之间可能存在的关联。这篇文章为大家带来UNSW 多元分析难点解析。

一、关于这门课程

进行多元统计分析的目的是将有关所有变量的数据纳入一项分析。与对部分数据进行零散分析相比，这种方法能更好、更深入地研究变量之间的关系。

与单变量分析相比，它还需要更先进的数学和计算技术，但付出的努力在很多方面都能得到回报，因为它能提高统计分析的质量。在数据的多元正态分布假设下，大多数多元方法更容易描述和讨论，这将是本课程的起点。我们将讨论多元均值、协方差矩阵和协方差结构的似然比检验。

然后将研究相关性、部分相关性和多重相关性的估计和检验问题。还将详细讨论重要的实际应用，如判别分析、聚类分析、主成分分析、典型分析、因子分析和潜变量。基于 SAS 的计算在课程中占有突出地位。

二、多元分析有哪些不同类型?

要对不同类型的多元分析进行分类，首先必须了解所涉及的变量是自变量还是因变量。

数据科学家专门针对因变量使用某些技术，而针对自变量则使用其他技术。确定您要测试的变量是自变量还是因变量。然后，你就会发现有两类技术。

一个是依赖性方法系列，包括预测分析模型。另一种方法是基于相互依赖的方法。

对于每一种技术，你都要预先对自变量和因变量做出强有力的假设。

三、企业为什么要使用多元分析?

进行多元分析可以帮助企业预测未来的机遇、风险和产品需求。这有助于制定投资战略、业务决策和设定预期。

从多元分析中获得的信息还可以支持数据驱动决策(DDDM)，消除企业政策和流程方面的投机行为。企业通常拥有大量的财务、运营、客户和采购数据，这些数据有助于根据统计意义而非直觉做出业务决策。依靠这类分析，可以降低整体风险和失败几率。

公司还可以利用 MVA 获得新的洞察力。这可能包括发现新的客户目标，或识别一年中某些时间或一天中某些时段存在的市场模式。如果没有 MVA，机会可能会被埋没在大量杂乱无章的数据中。

四、利用回归模型进行多元分析

数据科学家可以使用回归模型来证明日常事实。

例如，分析呼叫者等待时间与呼叫中心投诉数量之间的关系。

回归模型有助于支持管理决策，但也有助于识别判断错误。零售店经理可能认为延长营业时间会增加销售额，但回归模型可能表明，增加的收入可能不足以支持因延长工作时间而增加的运营费用。

五、多元分析有哪些优势?

多元分析的主要优势在于，它在数据分析中考虑的因素不止一个。它研究影响因变量的各种自变量。

通过多变量分析得出的结论也更有可能是准确的。错误总是会有的，但通过考虑可能影响数据的所有可能变量，您就不太可能遗漏某些东西和做出错误的假设。

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