多变量分析可让您找到变量之间的模式

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具体来说，它将解释： 什么是多变量分析 多元线性回归 多元逻辑回归 美籍华人电话号码表 多元方差分析 (MANOVA) 因子分析 聚类分析 判别分析 联合分析 相关性分析 什么是多变量分析？ 多变量分析用于通过同时分析两个或多个变量来查找多个因素之间的模式和相关性。专家通常将多变量分析的各种方法分为两个阵营：当概述的变量相互依赖时，使用相关技术；当概述的变量彼此不依赖时，使用独立技术。 进行多变量分析的方法有很多。下面我们将探讨一些最常见的方法。 多元线性回归 多元线性回归是因变量技术的一个示例，它着眼于一个因变量与两个或多个自变量之间的关系。例如，假设一对夫妇决定出售他们的房屋。他们可以获得的价格取决于许多独立因素，包括位置、一年中的时间、利率以及该地区是否存在类似的房源。 让我们考虑另一个例子。





您想了解跨多个平台的社交媒体支出可能如何影响您网站的未来流量。在这种情况下，支出的金额和类型以及平台类型都是自变量，网络流量是因变量。 多元逻辑回归 同时，多重逻辑回归检查两个事件之一发生的概率。伴侣会接受求婚吗？孩子会大学毕业吗？在这两种情况下，无数因素可能会影响最终结果——伴侣之前是否表达过对婚姻的兴趣？孩子学习努力吗？最终，两者都归结为简单的是或否。 对于试图确定某种类型的客户与拆除公司签订工作合同的可能性的企业主来说，多元逻辑回归是最佳选择。 多元方差分析 (MANOVA) 多元方差分析 (MANOVA) 检验多个自变量对多个因变量的影响差异。例如，营销人员想要研究降价与活动预算增加（这两个自变量）对某种面霜销售的影响。 然而，库存转移并不是她唯一关心的问题。