目录
1. 多元回归分析
2. 主成分分析（PCA）
3. 因子分析
4. 判别分析
5. 聚类分析
6. 多维尺度分析（MDS）
结论
多元统计分析是一组用于分析多个变量之间关系的统计方法。它广泛应用于各个领域，如市场研究、生物医学、社会科学等。本文将介绍几种常见的多元统计分析方法，并通过图例说明每种方法的应用。
1. 多元回归分析
多元回归分析用于研究一个因变量（应变量）与多个自变量（预测变量）之间的关系。其目标是找到一个线性模型，通过自变量预测因变量。
示例： 假设我们有一个数据集，包含房屋价格、面积、卧室数量和地理位置。我们可以使用多元回归分析来预测房屋价格。
图例：
2. 主成分分析（PCA）
主成分分析是一种降维技术，通过将原始高维数据转换为较少的主成分来简化数据。这些主成分是原始变量的线性组合，能够解释数据的大部分变异。
示例： 在图像处理领域，PCA可以用于图像压缩，通过减少图像的维度来减少存储空间。
3. 因子分析
因子分析类似于主成分分析，但其目标是识别潜在的隐藏变量（因子），这些因子可以解释观察数据的相关性。
示例