多元统计分析精选(九篇)

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第1篇：多元统计分析范文

［关键词］多元统计分析；经济；经济学角度

社会各组织机构离不开统计分析工作，其不仅能够让各个组织机构明确相关领域过去和现在的发展状况，更能对未来的发展趋势做出准确的预判，从而制定出科学的决策。经济领域是一个复杂、庞大的系统，国家在进行经济发展战略的制定时，往往以完整、准确的经济数据为基础，进行科学化的决策。而多元统计分析是统计分析方法的创新，对我国经济战略的制定和决策具有积极的作用。

1多元统计分析的概述

随着科技水平的不断提高，在互联网的发展背景下，多元统计分析方法与智能化分析逐渐融为一体，且在新媒体上进行数据处理与分析的过程中，从传统统计分析中衍生出来，并在大数据背景下继续发展，推动着统计分析工作迈向一个新的发展阶段。多元统计分析是利用数理统计的方法研究变量的问题和理论的，在经济领域中，经济统计所涉及的变量是多边的，而传统的统计分析是“一对一”的统计方式，这种统计分析方法不仅不能实现分析的时效性，更难以保证统计变量之间的关系，而多元统计分析便能弥补传统分析法的弊端，减少信息的流失，保证信息的准确性和完整性，进而全面反映出数据的情况。

2多元统计分析方法在经济中的应用

2.1多元回归分析的应用

为了能够客观地对经济规律进行分析，需要对经济变动形式进行计量模型的建立。多元回归法是通过经济计量模型分析经济走势的，目前比较常用的是通过数字方程进行模型的建立，通过模型进行数字方程的建立，且将模型中变量之间的关系进行梳理，并通过对经济计量数据进行预测，从而对经济的发展态势进行判定分析，进而全面的研究经济问题。例如，多元回归分析在我国通货膨胀问题中的应用。众所周知，通货膨胀最显著的特征就是整体的物价上涨，在这种情况下可以将已上涨的物价按照因变量进行统计分析，并将各种影响因素作为统计分析中的自变量，在此基础上研究影响各个物价上涨的因素。通过两种因素的结合制定相应的多元回归方程，进而让整个通货膨胀率能以经济模型的形式呈现，使引起通货膨胀的原因得以更系统的形式体现。

2.2聚类分析的应用

聚类分析法是多元统计分析方法中研究分类问题的一种方式，其所研究的领域较为宽泛，例如，在分类研究的问题上，从企业出发，可以将企业的发展类型进行分类、经营方式进行分类、收益模式进行分类。从国土资源出发，可以将国民的生活水平进行分类、土地资源类型进行分类、土地资源等级进行分类。例如，聚类分析法在企业经营效益分类的应用中，其能够通过对企业自身的指标进行整合，并以这些指标数据为基础进行统计量的整合。聚类分析法通过统计量的整合数据进行分类分析，将其他一些具有相似性的数据进行类比，以此将各个企业进行分类。最后，建立一个顺序排列系统，将不同类别的企业按实际情况从小到大进行排序。此外，还能以时间轴为基础，对不同的资料进行时间上的排列，这种有序聚类亦是经济学中经常应用的方式。

2.3主成分分析应用

在经济学数据分析中，各项经济指标和经济要素较多。此外，经济学指标相互之间多数会存在一定的相关性，这就导致部分数据与指标重复，通过主成分分析便能实现数据的“降维”，将主要数据进行提炼并加以整合，简化统计分析工作。例如，在评价经济效益的应用中，为了明确经济效益，就必须对相关数据进行统计分析，然而，经济指标的重叠让指标体系呈现多个指标。这给经济效益的评价带来了一定的困难，主成分分析能够将指标体系中的多个指标进行“降维”，将重叠指标信息进行重组，防止了数据的叠加统计，进而使经济的综合评价更加准确、客观。

2.4判别分析的应用

在多元统计分析中，判别分析旨在对不同经济数据与指标进行归类，这与文中的聚类分析不同，判别分析是在聚类分析基础下进行的，是将已知的数据进行合理归类，确定测试样品的属性范围。判别分析是通过分布函数进行统计分析，通过给定的多个个体数据和总体，对各个个体数据与指标相应所属的主题进行归类。例如，在经济指标归类中，可以依据判别分析法将我国企业的经济效益进行统计分析，将不同企业的经济效益进行聚类分析，形成优、良和差三个等级，当对一个新的企业进行等级分析时，可以通过其内部的经营数据与三个大类的企业数据进行对比，与之相似度最贴近的，即为同一类别企业。通过判别分析，能够明晰社会各个领域的经济发展情况，以此来有针对性的制定发展策略，实现科学化发展。判别分析法已成为我国经济发展中常用的一种多元统计分析法。

3结语

在多元统计分析中，任何分析法之间都存在着关联性。各种方式共同揭示着我国经济现象的发展形式和规律，所以，在利用多元统计分析时，若能充分进行定量与定性两种分析的结合，可以使统计分析工作更加全面、更加准确。

作者:程荣荣 单位:山西农业大学信息学院

参考文献

［1］刘君一.多元统计分析方法在宏观经济分析中的运用［J］.时代金融,2015(20).

第2篇：多元统计分析范文

1聚类分析在证券投资中的应用

（1）定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。（2）在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。1）弥补影响股票价格波动因素的不确定性证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的发展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础发展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。2）聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司发展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的发展历史和未来发展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，获取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。因此，再利用聚类分析法进行行业和公司分析和证券投资分析时要注重选取正确的、关键的指标进行检查，例如主营收入增长率、净利润增长率等指标，这样才有利于正确预测证券市场上股票的发展潜力。3）在实际操作中更加直观实用聚类分析是根据现代证券市场发展水平和特点发展出来的新的分析方法，这种分析方法的出现与现代的基本的投资组合理论形成了比较，突出了聚类分析方法更加贴近实际生活，更加直观、实用的特点，并且由于技术的发展，聚类分析方法在实际应用中所受到的局限较小，而且易操作，因此它的适用范围就比现资理论更加的广泛。

2主成分分析在证券投资中的应用

（1）定义：在统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。主成分分析由卡尔•皮尔逊于1901年发明，用于分析数据及建立数理模型。其方法主要是通过对协方差矩阵进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征矢量）与它们的权值。（2）主成分分析的应用非常广泛，判别分析的分析方法就是通过对各种分类数据的研究，分析出自变量各组间存在的差异，并总结出差异性，判断哪一个自变量对组间差异的贡献是否完全，根据这些数据将自变量的转变方法进行样本归类。1）降低影响证券投资市场变动的因素之间的互相影响在证券市场中有非常多的因素在影响着证券市场的稳定，这些因素之间有着非常多的关系，相互影响、相互关联，但相互之间的影响也存在着非常多的影响。而主成分分析方法就是在对影响证券投资相互关系的因素中进行分析，并对原始数据指标变量进行认真分析，将其中重要的主成分因素概括出来，并进行转换形成相互彼此相互独立的成分，而且经过实践证明在影响证券市场投资分析中的指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。2）通过主成分分析减少指标选择的工作量主成分分析的目的就是要通过对各种数据、因素的分析总结出相对各种因素的不同影响程度，总结总体因素中的主要影响成分，并总结出不同层次的影响因素梯度，在分析时采取逐级分析的方法，这样既可以抓住主要矛盾进行分析，也可以节省时间，并且提高分析的准确性，减少分析人员的工作量，因此，主成分分析法指标选择上的优势更加的突出。3）由主成分分析法构造回归模型更加的精确、节省时间在进行证券投资因素分析时，为了能够更加清晰准确的对模型中的相关数据进行分析，都要对各种数据进行模型处理，这样的处理方式可以提高整个证券投资分析的准确性，是模型更加易于做出结构分析、控制和进行证券市场变动的预报。

3因子分析

（1）定义：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。（2）应用因子分析最主要的作用是确定证券投资组合的模型。因子分析将影响股票价格的各种因素看成是不同的变量，建立股价因子模型，利用各因子不相关性确定股票的分类，再分析股票的发展潜力的基础上确定出合适的证券投资模型。

4总结

第3篇：多元统计分析范文

（一）主成分分析主成分分析的方法论就是数学降维方法的运用，其宗旨在通过新变量代替旧变量，同时新变量之间是独立的，同时使用者还可以自己决定是否进行分布统计，因此，主成分分析就是一种以多数相关的变量取代少数不相关变量的分析模式。主成分分析的基本特征就在于其可以避免设定参数与实际误差的影响到最后的统计分析结果，并且在统计的过程中该分析方法选取了较多的变量，提高了变量基数大小的准确性，同时在分析的过程中变量较少，而且较少的变量之间互相不影响，这样的一个过程可以使得统计分析结果与实际情况更加符合。

（二）因子分析因子分析方法是在主成分分析基础上发展出的分析方法，其主要研究的对象就是矩阵内部的联系程度，即以带有原始指标数据的矩阵为基础，研究该矩阵的内部结构，进而寻找对该结构具有支配作用的独立新的因子，从而定位那些能够影响变量的特殊因子。因子分析的目的不在于寻找主因子，而是要知道这些因子所代表的含义是什么，可是主成分分析方法寻找到的主因子的解初始载荷矩阵并不满足简单结构原则,各因子的典型代表变量不很突出,因而容易使因子的意义含糊不清,不便于以因子进行经济解释。为此可对因子进行旋转,以便得到满意效果。

（三）聚类分析聚类分析的基本定义是通过统计变量的分布情况，并在分析过程中将具有同类性质的变量予以归纳总结，从而实现减少系统变量的目的的一种统计学方法。实际上，聚类分析法就是一个寻找一种统计量，即可以客观反映变量之间密切联系程度的统计量，在此基础上对这些变量进行分类，目前常用的聚类统计量有距离系数和相似系数两类。但是聚类分析方法主要有三种：系统聚类法、调优法、图论法。

二、多元数据统计分析方法的意义

多元数据统计分析方法是随着计算机的迅速发展而兴起的数理统计学的分支，借助计算机对数据超强的处理能力而研发的统计分析软件已经使得统计分析变得更加简单，并且可以处理更大容量的数据，可以说大数据时代已然来临，而多元数据统计分析方法也被应用到经济发展的各个领域。多元数据统计分析主要是对数理统计方法的原理应用，进而对多变量问题进行研究的理论和方法，其可以将复杂的基尼指标变得简单化，更加清晰地反映经济指标的背后含义，这也是多元统计分析的最重要的作用，多元统计分析方法可以在不有损既有信息的前提下，进行变化和构造模型，使得复杂数据简单化。

三、多元统计分析方法在国民区域经济评价的应用

（一）武汉城市圈区域经济发展指标的选取与分析区域经济发展的状况是需要从整体上予以评估和考量的，而这种经济评价可以客观反映区域经济发的综合经济实力，展现与区域内的整体经济发展水平，综合经济实力就是区域内的具有的全部经济实力和发展潜力，以及经济地位和影响力。[4]本文所选取的分析对象是武汉市的区域城市圈的经济发展指标，其中的数据来源主要是湖北统计年鉴和湖北省统计局于2014年所公布的数据，通过这些数据我们可以大致了解武汉城市圈区域经济的基本综合经济实力。所以，我们主要选取了其中的15项经济指标，并标记为X1-X15，同时利用了SAS统计分析软件进行了分析，最后的统计分析结果如下表。

（二）聚类分析及其结果评价聚类分析主要是将需要分类的对象按照特定的规则和方法进行分类，我们主要是对这些数据的特征进行观察，然后确定这些分类的。在聚类之后，同一组内的对象应当具有相似性，而不同组的对象是不相同的。我们根据表3.1的原始数据，我们可以对武汉城市圈区域内的九个城市进行聚类，结果如图1和表2。

（三）结果评价根据以上的聚类结果的分析，我们基本上把武汉城市圈区域内的九个城市分为三类，通过表图1和表2可以看出，不同类别区域的指标分值的差异，由此也体现了其城市综合经济实力的差距。首先，区域内的经济实力最强的当属湖北省会城市武汉，因为武汉是该区域内的经济中心，基于其地理位置的优势，交通和基础设施完备，这些指标都是经济发展的重要影响因素，而且武汉作为该区域经济的中心，其领导地位是毋庸置疑的，武汉也需要充分利用自身的优势带动周边经济体的发展。其次，该区域内的综合经济实力第二类就是黄冈、咸宁和孝感了，该三个城市的相同点都在于地理位置的便利性，而且经济发展模式比较健康，在利用外资方面成绩显著，在武汉城市圈内整体实力较为强大，因此该类城市需要发挥自身的优势，协同武汉共同实现区域经济整体实力的提升。

第4篇：多元统计分析范文

随着我国证券市场不断的发展，人们的金融意识和投资理财意识也不断加强。证券业的发展吸引了投资者对证券市场进行投资，但是由于我国证券业起步晚，各项制度法规还不健全，人们的思想水平没有达到一定水平，面对证券市场如此快速的发展速度难免会出现一些问题。本文针对证券市场中出现的问题，研究分析了多元统计分析方法在证券投资中的应用，并对证券市场发展提出一些建议。

【关键词】

证券投资；多元统计分析；应用

证券市场的发展也反映出了我国经济的发展，中国证券业在短短十几年的所做出的成就是发达资本主义国家在历经百年的坎坷之后实现的，这样巨大的成就是中国经济发展的骄傲，但是这其中也存在的巨大的问题。近年来随着证券业的不断发展，这些问题不断暴露出来，对整个证券市场和经济市场的发展构成威胁。为了能够减少这些问题的出现人们也在积极地进行各方面方法的研究，其中多元统计分析法就是非常重要的方面。

1 多元统计分析法的介绍

（1）概念：多元统计分析是从经典统计学中发展起来的重要分支，是一种综合性非常强的分析方法。多元统计分析方法，能够在多个对象和多个指标相互关联的情况下分析它们的统计规律，是数理统计学中的重要分支学科。

（2）内容

多元统计分析方法所包含的统计方法包括：多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。

（3）应用简介

多元统计分析方法主要研究的是某个客观事物中多个变量之间的相互依赖的统计规律性，并在R.A费希尔等多位统计学家的精心研究下得到了重大发展，到20世纪50年代，伴随着计算机科技的发展和普及，多种统计软件应运而生，多元统计分析方法在地质、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等领域得到了广泛的应用，这些实际应用的发展也再一次促进了多元统计分析法理论的发展，使人们在使用多元统计分析法时越开越方便。

2 多元统计分析方法在证券投资中的应用

多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法，它的理论内容包含了多个方面的理论方法，每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用，应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论，再应用到实际经济生活中。

2.1 聚类分析在证券投资中的应用

（1）定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。

（2）在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。

1）弥补影响股票价格波动因素的不确定性

证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的发展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础发展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。

2）聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性

聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司发展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的发展历史和未来发展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，获取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。因此，再利用聚类分析法进行行业和公司分析和证券投资分析时要注重选取正确的、关键的指标进行检查，例如主营收入增长率、净利润增长率等指标，这样才有利于正确预测证券市场上股票的发展潜力。

3）在实际操作中更加直观实用

聚类分析是根据现代证券市场发展水平和特点发展出来的新的分析方法，这种分析方法的出现与现代的基本的投资组合理论形成了比较，突出了聚类分析方法更加贴近实际生活，更加直观、实用的特点，并且由于技术的发展，聚类分析方法在实际应用中所受到的局限较小，而且易操作，因此它的适用范围就比现资理论更加的广泛。

2.2 主成分分析在证券投资中的应用

（1）定义：在统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。主成分分析由卡尔・皮尔逊于1901年发明，用于分析数据及建立数理模型。其方法主要是通过对协方差矩阵进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征矢量）与它们的权值。

（2）主成分分析的应用非常广泛，判别分析的分析方法就是通过对各种分类数据的研究，分析出自变量各组间存在的差异，并总结出差异性，判断哪一个自变量对组间差异的贡献是否完全，根据这些数据将自变量的转变方法进行样本归类。

1）降低影响证券投资市场变动的因素之间的互相影响

在证券市场中有非常多的因素在影响着证券市场的稳定，这些因素之间有着非常多的关系，相互影响、相互关联，但相互之间的影响也存在着非常多的影响。而主成分分析方法就是在对影响证券投资相互关系的因素中进行分析，并对原始数据指标变量进行认真分析，将其中重要的主成分因素概括出来，并进行转换形成相互彼此相互独立的成分，而且经过实践证明在影响证券市场投资分析中的指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。

2）通过主成分分析减少指标选择的工作量

主成分分析的目的就是要通过对各种数据、因素的分析总结出相对各种因素的不同影响程度，总结总体因素中的主要影响成分，并总结出不同层次的影响因素梯度，在分析时采取逐级分析的方法，这样既可以抓住主要矛盾进行分析，也可以节省时间，并且提高分析的准确性，减少分析人员的工作量，因此，主成分分析法指标选择上的优势更加的突出。

3）由主成分分析法构造回归模型更加的精确、节省时间

在进行证券投资因素分析时，为了能够更加清晰准确的对模型中的相关数据进行分析，都要对各种数据进行模型处理，这样的处理方式可以提高整个证券投资分析的准确性，是模型更加易于做出结构分析、控制和进行证券市场变动的预报。

2.3 因子分析

（1）定义：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。

（2）应用

因子分析最主要的作用是确定证券投资组合的模型。因子分析将影响股票价格的各种因素看成是不同的变量，建立股价因子模型，利用各因子不相关性确定股票的分类，再分析股票的发展潜力的基础上确定出合适的证券投资模型。

3 总结

随着经济发展的不断加快，金融证券市场的发展也达到了又一个高度。我国证券市场的发展还不完善，暴露出来的诸多经济问题必须引起政府和社会的广泛关注。证券市场研究着也要积极进行证券市场的各种理论对市场的发展做出合理的预测和控制。多元统计分析方法是近年来应用比较广泛、科学的方法，它为整个证券市场的健康发展做出了辅作用。为了证券市场能够更好发展，多元统计分析方法也要进行积极创新，为将来的发展做出贡献。

【参考文献】

[1]彭文浩.多元统计分析方法在证券投资中的应用[J].科技信息，2011（16）

[2]邓秀琴.聚类分析在股票市场板块分析中的应用[J].数理统计与管理，2010（05）

[3]蒋佳璐，杜春伟.关于证券投资基金制度的经济学分析探讨[J].商，2014（8）

[4]王艺钦.行为金融视野下的证券投资风险对策[J].中国管理信息化，2014（8）

第5篇：多元统计分析范文

【关键词】因子分析；聚类；旅游业发展

旅游业是新兴的第三产业，其产生和发展是人类物质、精神文明发展的必然趋势。“兴旅游、旺百业”，旅游业的发展可以带动相关产业发展，还能明显增加城镇居民的收入和就业机会。本文从五个方面选取了共14项指标对我国各省份2004年、2008年旅游业发展状况进行比较分析，着重分析4年来各地的变化特点。同时运用聚类分析，从整体上把握各省份旅游业发展状况，进而对我国旅游业的发展提出相应的建议。

一、指标选取及数据来源

黎洁等（1999）在研究旅游业国际竞争力时，根据波特的产业国际竞争力钻石模型，将旅游业竞争力的影响因素概括为旅游生产要素状况、国内旅游需求、旅游相关辅助产业的状况、旅游企业战略、结构与竞争、机遇以及政府六大方面。本文主要分析各省份旅游业的发展状况，在前人的基础上，依据影响旅游业发展状况的相关因素及其内在关系，同时考虑到数据选取的权威性、实用性数据获取的难易程度，从五个方面用14个指标构建各省份旅游业发展评价指标体系。（1）国际旅游竞争力：X1 国际外汇收入、X2 入境旅游人数、X3 入境旅游者人均消费；（2）星级饭店实力：X4 星级饭店数、X5 国有星级饭店全员劳动生产率、X6 人均占用固定资产原价、X7 百元固定资产创营业收入、X8 平均客房出租率；（3）旅行社规模与收益：X9 旅行社总数、X10 旅行社营业收入、X11 旅行社资产总额；（4）X12旅游业从业人数；（5）旅游技术人员培养：X13 旅游院校数、X14 旅游院校学生数。

二、因子分析

1．基本思想。通过研究众多变量之间的内部依赖关系，寻求数据的基本结构，少数几个被称为公因子的不可观测变量，来表述基本数据结构。这些公因子能够反映原来众多变量所代表的主要信息，从而简化数据结构，方便研究。

2．实证分析。针对所要解决的问题，将2004年、2008年的有关数据用SPSS进行因子分析。从两年的输出结果来看，前五个主成分累计方差贡献率超过了85%，因此选取五个公因子。经过四次方最大法旋转后的因子载荷矩阵，从旋转因子载荷阵可以看出，第一公因子代表国际旅游和旅行社综合实力，第二公因子代表旅游业人员培养，第三公因子代表旅游企业经济效益，第四公因子代表资产使用收益，第五公因子代表旅游服务行业数量规模。为给出综合得分，以各因子贡献率占因子累计方差贡献率的比重作为权重对公因子得分进行加权计算。Wi=λi/∑λi(i=1、2、3、4、5)。得到各省综合实力排序结果。

表12004、2008年指标公因子权重表

（1）我国旅游业区域分布变化。从2004年、2008年的结果看，总体来说各省份旅游业发展水平相差较大。综合实力最高的是广东省，最差的是。江浙沪等这些东部沿海省份的旅游业发展综合水平也明显高于中西部省份。这种巨大差距可以从占权重最大的第一公因子所代表的各地区国际旅游综合实力指标来直观说明。从变化程度看，2004年到2008年各省份旅游业发展综合实力变化并不大，上下浮动的范围较小。随着社会发展的加速，各地区的发展意识也越来越强烈，各省份的发展犹如“溺水行舟，不进则退”。对比2004、2008年各省份的综合实力得分，可以看到，中部地区一些省份加快发展旅游业，整体实力上升较快，如安徽、河南。这两个城市均在第二公因子代表的旅游业人员培养方面得分上升明显，这足以说明当地政府对旅游业发展的重视。但也有例外，四川省旅游业的综合实力下降较多，这是因为2008年四川地区受到了严重自然灾害的影响，严重影响了旅游业发展。（2）我国旅游业重点区域分析。广东是我国旅游业规模最大、旅游经济最发达的省份，形成了广州、深圳为中心的珠三角至粤东、粤西、粤北三条各具特色的旅游干线。各指标在全国几乎都是名列前茅。北京旅游资源丰富，同时，北京旅游资源设施齐全，交通便利，是全国航空、铁路、公路中心。上海位于整个长三角中间位置，加上其便利的水路、陆路、铁路、航空优势，上海已经成为周围苏杭旅游区的集散地，旅游观光产发展迅速，成为上海经济发展的强大推动力。随着世博会的召开，上海以崭新的面貌、优良的基础设施、便利的交通、吸引着来自世界各地的游客。2004年江苏是唯一一个所有公因子标准化后均大于0的省份，说明江苏省旅游业的发展非常均衡“行、游、食、购、娱”这六大旅游要素较完善。2008年江苏、浙江省所有公因子数值都大于0，可见，浙江的旅游业发展有了全面的提高。这些年来，云南省完善旅游基础设施，并且加大旅游宣传力度，全省旅游收入快速增长，为中西部地区之首。中西部的青海是2008年想比于2004年综合实力增长最快的一个省份，虽然其综合实力得分仍为负数，这也足以见到了青海的旅游业的发展潜力。

3．聚类分析。通过分别对五个公因子和14个原变量进行系统聚类，并将多种结果进行比较，最终确定分为8组比较合适。2004年结果：（1）天津、新疆、青海、内蒙古、吉林、上海、甘肃、贵州、宁夏、广西、山东、湖北、福建、广西、浙江、河北、江苏、安徽、河南；（2）湖南、重庆、江西；（3）、山西、辽宁、四川、黑龙江；（4）云南；（5）北京；（6）山西；（7）广东。2008年结果：（1） 安徽、江西、湖南、广西、湖北、甘肃、河南、山东、内蒙古、陕西；（2）天津、青海、贵州、宁夏、山西；（3）吉林、黑龙江、辽宁、北京；（4）河北；（5）；（6）四川；（7）福建、云南；（8）江苏、广东、浙江、上海。2004年的结果看，旅游业发达的省份和发展水平低的省份差别很明显，从2008年的结果可以看到，区域性发展越来越显著。东北的吉林、黑龙江、辽宁以及北京因其北方特点被归为一类。江苏、广东、浙江、上海这些东部沿海地区旅游业的发展水平较高，这些地区无论在旅游服务行业数量规模还是旅游企业经济效益方面，都远高于其他省份，发展水平优势明显。

4．发展旅游业的建议。（1）有重点地开发旅游资源。我国是世界上经济、文化发展最早的国家之一。我国幅员辽阔，平原、山地、丘陵、高原等各种地貌都有，因此有着丰富的自然景观。随着旅游业的发展，各地区发掘和发展着各自独特的旅游资源，但真正具有令世人感叹的旅游资源为数不多。在旅游资源开发上，我们要有大旅游观，各地应有重点地开发当地最具有吸引力的核心旅游资源，而不是到处都全面开发旅游资源。国家需把全国旅游资源按区域重新整合，围绕开发核心旅游资源形成一系列旅游产品，游客才能在出行时思路清晰，重点选择。（2）旅游商品多样化。目前旅游商品品种单一、销售渠道狭窄、开发模式陈旧，而旅游购物多年来又一直是我国旅游“吃、住、行、游、购、娱”六大要素中极其重要同时也是最为薄弱的环节之一，所以发展多样化旅游商品是当务之急。比如，林区要挖掘林产品为旅游商品；沿海地区要挖掘海产品为旅游商品；经济发达地区要挖掘高新技术产品为旅游商品。在开发种类繁多的旅游商品上，思想要敢于创新，行动要更大胆，创造更好的旅游经济效益。（3）重视旅游人员培养工作。导游工作是以来旅游目的地的旅游者为直接工作对象，以指导参观游览为主要工作方式，以增进相互了解、友谊和为国家多创外汇和创收为主要目的的服务工作。合格的导游人员要有做好工作的愿望与能力。导游人员在具体工作中起着协调和沟通上下、内外的重要作用。通过导游人员的介绍，将旅游目的地的政治、经济、文化等各种信息传达给国内外游客。因此，导游业务是旅游接待工作中的中心环节。

参考文献

[1]高扬等．全国各省旅游业的多元统计分析[J]．科技资讯．2009（24）：207～208

[2]汪德根．我国各省份国际旅游竞争力比较研究[J]．经济管理．2004（21）

第6篇：多元统计分析范文

企业的经济效益评价是指把反映企业经济效益的多项指标信息进行汇总，从整体上分析对象的好坏。其基本思想是将多个单项指标组合起来以便能够反映一个对象的整体，反映到数学统计分析的理论层面，就是把多维空间的样本投影并拟合到一维直线上，借助投影点研究样本的规律。本文对这种方法进行了一定的优化，使用主成分分析的方法以实现对企业经济效益的综合评价，既保留了原始变量的信息，又使得各主成分之间互不干扰，确保了企业经济效益评价的真实性。

一、多元统计分析在企业经济效益中的应用

综合评价企业经济效益的工具有很多，多元统计分析作为重要工具，可以把多维度的复杂问题映射到单一维度，再通过加权平均、模糊决策综合评价法等技术方法反映企业经济效益，得到综合性的评价结果。多元统计方法常见的有四种：1.聚类分析。聚类分析也称为群分析，是一种基于数据分类的分析方法，它的核心是将相似元素集合为一类，然后根据样本间的相似程度合并，依次合并减少分类，直到所有样本都合并为一类为止；2.判别分析。判别分析也是一种分类分析，与聚类分析不同，判别分析是已知样本类型和判别规则，然后对未知类型的样本进行判别分析的多元分析方法；3.主成分分析。主成分分析是将具有一定相关性的原指标重新组合、分解，形成一组新的无关联的综合指标，以尽可能小的数据损失，反映尽可能多的指标信息；4.因子分析。它是主成分分析的推广，区别在于它能够将随机的错综复杂的变量综合为主要的少数几个变量， 并以有限数量的变量（或因子）反映出原始数据的内在结构，减少了数据丢失，使评价分析更接近数据本身。本文主要运用的是主成分分析以及因子分析的多元统计分析方法，对企业进行经济效益评价，以体现多元统计分析在企业经济效益评价中的实际应用。

二、应用分析

（一）企业经济效益评价的指标分析

经济效益是企业在定量劳动消耗中产生的劳动成果。由于企业投入生产要素和劳动成果的不同形态，企业经济效益的评价指标有四个，分别是：周转性、报酬性、效果性和效率性。企业的周转性指标反映的是企业资金活动的效率，包含了流动资产和固定资产周转率。报酬性指标对应的是企业的资本收益能力，包括资产报酬率和所有者权益报酬率。效果性指标是企业在一定时间内设计生产的收益水平，有销售收入、产值、成本费用、人均利税率；效率性指标反映企业生产要素的利用效率，有人均产值、固定资产产值率和资金产值率。以上这11个指标共同构成企业经济效益评价体系，分别设定为x1，x2 ，...， x11。

（二）构建评价体系

为更好地构建企业的经济效益评价体系，把企业作为综合经济效益的评价对象，可以把其上一年的截面数据作为数据样本，通过计算机统计软件对这些数据进行标准化处理，求其相关矩阵R，再求R的特征根及特征向量。同时，依据统计分析理论得出主成分及贡献率，并选择贡献率最高的四个作为主成分因子来构成企业经济效益评价的组合指标。这四个因子包含了所有指标最多的信息量，分别设为F1、F2、F3、F4。第1主因子F1直接反映了企业的效果性和效率性，设置为企业的要素效益系数；F2能够反映出企业的要素效率，设置为企业的要素效率系数；F3能够反映企业的报酬率，设置为企业的资产报酬系数；F4能够反映企业的所有者权益报酬率，设置为所有者报酬系数。经过以上分析，四个主因子便构成了企业综合评价体系。

（三）企业经济效益的因子评价方法

因子分析是多元统计分析中的重要方法，在主成分因子分析的基础上，可以得出因子的得分模型，即将通过正交因子解转置矩阵乘以R系数矩阵得出原始变量的线性组合系数矩阵，进而得出因子得分模型和该分析样本的主因子得分结果，并对其结果进行了排列。根据各个因子的得分结果，可以得出以下结论：要素效益因子F1可以用来衡量企业投人生产要素的获利能力，从主因子分析得知在技术条件一定的情况下，扩大生产规模和增加市场销售份额可以影响企业的收益水平；要素效率因子F2反映企业资本和人力运用的效果和协调程度，通过主因子反映可以知道，通过资源配置的优化、运行等手段能够较好的提高企业的运营效率；资产报酬因子F3越高，说明资源配置和占用比较合理；所有者权益因子F4得分越高说明企业资产构成比例合理。

三、企业效益的综合评价

为此，我们可以把以上四个主成分因子特征值及贡献率作为权重来计算一个企业经济效益的总得分。经过计算和分析，将企业的综合得分进行排序。综合得分较高、排名靠前的公司的主因子单项得分基本也是较高的，说明这些公司在资产运用、市场营销和经营管理等方面做得较好，企业综合经济效益也较好。主因子得分较低的企业，说明它们的综合管理水平和资源利用较低，企业的市场竞争力不足。另外，从因子特征值、贡献率来分析经济效益的综合得分，可以根据主因子的单项得分来分析企业经济效益中的优势和劣势。

第7篇：多元统计分析范文

关键词：葡萄酒评价 多元配对比较检验 聚类分析 复相关回归分析 逐步回归分析

1、引言

在我们日常的生活中，对葡萄酒的分析一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评，从而确定葡萄酒的质量。根据每位评酒员品尝葡萄酒后对其分类指标的打分，求其总和作为该类酒的总分，以此来确定不同葡萄酒样本的质量。酿酒葡萄的好坏一般与所酿葡萄酒的质量有直接的关联，葡萄酒的理化指标和酿酒葡萄检测的理化指标均会在一定程度上反映出葡萄酒的优劣和葡萄的质量。2012年全国大学生数学建模竞赛A题中给出了一批评酒员对某一年份多种葡萄酒的评价结果，该年份这些葡萄酒的理化指标和酿酒葡萄的成分数据，以及酿酒葡萄和葡萄酒中含有的芳香物质数据，本文以此为基础，利用多元统计分析方法解决下列问题：

（1）分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异；

（2）根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级；

（3）分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系；

（4）分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。

2、基本假设

（1）建模仅依据赛题提供数据，不考虑其他信息；

（2）不考虑葡萄酒酿酒工艺的差异，即可认为选取的葡萄酒样本产自相同水平葡萄酒加工工艺的厂商；

（3）评酒员对选取的各葡萄酒样本的打分相互独立，不受他人影响及外界因素的干扰。

3、数据的预处理

（1）第一组红葡萄酒中的数据F76缺失，我们采用其他剩余九名评酒员评分的平均值代替该缺失数据；

（2）第一组白葡萄酒中数据J233的异常值为77（因该类评分最高分为8分），我们认为其为输入错误，所以把该数据定为7；

（3）酿酒葡萄工作表中的数据DD34，考察其它两组样本数据，我们认为其为输入错误，因此可将其定为226.1；

（4）因为问题2-4都涉及到理化指标数据的运用，又因为各种指标的量纲不同，所以必须先对附件2、3中的数据进行标准化处理，标准化处理的公式为：

再运用SPSS按以上公式对数据进行标准化处理。

4、模型的建立与求解

4.1 问题1的模型建立与求解

Ⅰ、多元配对分析的基本理论

配对样本是指同一样本进行测试所获得的两组数据，或对两个完全相同的样本在不同条件下进行测试所得的两组数据，分为自身配对和同源配对[1]。自身配对指同一试验单位在二个不同时间上分别接受前后两次处理，用其前后两次的观测值进行自身对照比较；或同一试验单位的不同部位的观测值或不同方法的观测值进行自身对照比较。同源配对指将来源相同、性质相同的两个个体配成一对，然后对配对的两个个体随机地实施不同处理，显然本题为同源配对问题。两配对样本t检验就是根据样本数据对两个配对样本来自的两配对总体的均值是否有显著差异进行推断。

（1）两配对样本t检验的前提条件：

1、两配对应该是配对的。（两样本的观测值数目相同，两样本的观测值的顺序不能随意更改）

2、样本来自的两个总体应该服从正态分布。

（2）两配对样本t检验的基本实现思路：

设X1服从正态分布其中，

这样，检验的问题就转化为单样本t检验问题，即转化为检验Y的均值是否与0有显著差异。

第二步，建立零假设

第三步：构造t统计量

第四步，利用SPSS自动计算出t值和对应的P值

第五步，作出判断：

若P值小于显著性水平α，则拒绝零假设，即认为总体存在显著差异

若P值大于显著性水平α，则接受原假设，即认为两总体不存在显著差异。

先对两组白葡萄酒评分进行样本检验， 得配对变量的相关系数为r=0.245，对应答概率P值为0.28>0.05，可以认为两配对变量无相关关系。两配对样本的配对差的均值为-2.48929，T统计量的值为-2.602，对应的概率P值为P=0.015

表4-1白葡萄酒两组评分配对样本检验结果

同理，对两队红葡萄酒评分也进行二元配对分析，可以得到如表4-1所示的成对样本分析数据，分析可知：两组间的相关系数，即配对变量的相关系数为，对应答概率值为，可以认为两配对变量有相关关系。两配对样本的配对差的均值为，统计量的值为，对应的概率值为，故拒绝原假设，认为两组评酒员对红葡萄酒的评价结果有差异性。 由此可以得出对于红白两种葡萄酒，两组评酒员的评价结果都有显著性差异的结论。然后再分别对两类葡萄酒分别做组内方差，可得如下结果：

表 4-2各组葡萄酒得分方差

则有，说明第二组评分员所得评分数据波动性更小，数据更稳定，即第二组结果更可信。

Ⅱ、单因素方差分析

根据附件一中各个评酒员分别对各种葡萄酒样品各种指标的分析评价打分，通过求和可以分别得到各类葡萄酒组内各名评酒员对各种葡萄酒样品的整体评分。

先对两组白葡萄酒的评分进行单因素方差分析可得如表1-1所示的单因素方差分析表。从表中可以看出，第五列是统计量F值，计算得1.313；表中第二行、第三行给出了方差的两个来源，即“组间”和“组内”；第三列是检验统计量的自由度，组间自由度为27，组内为28；总自由度为55。

第二列表示偏差平方和，其中组间偏差平方和为547.266，组内偏差平方和为432.375，总偏差平方和为979.641。均方为偏差平方和和自由度的商，分别为20.269和15.442，两者之比为F分布的观测值1.313。针对假设Ho，组间均值存在显著性差异，计算F分布观测值为1.313，而对应的概率P值为0.239。在默认显著性水平为0.05的前提下，由于F统计量的观测值对应的概率P值大于0.05，则应接受原假设，即认为两组评酒员对白葡萄酒的评价结果无显著性差异。

再对两组红葡萄酒的评分进行单因素方差分析，经分析，在默认显著性水平为0.05的前提下，由于F统计量的观测值对应的概率P值0.002

1.样本要独立；

2.各样本符合正态分布；

3.各个总体方差是否齐性，要先进行方差齐性检验。

然而在该种情况下，不能够完全符合上述条件，所以在本题中进行单因素方差分析所得到的结果不可靠，而实际上，根据以上实验计算，进行单因素方差分析所得到的结果与多元配对分析的结果不太一样，因此接受多元配对分析的结果。

4.2 问题2的模型建立与求解

聚类分析法的原理是将参与聚类的每个个体（或变量）视为一类，根据各个个体之间的距离或相似性，逐步合并，直到合并为一个大类为止。根据分层聚类分析原理，对于任何数据都没有唯一正确的分类标准。不同的聚类方法得到的结果或多或少都有一定的差别。一般情况下，我们可以根据以下几个原则确定分类数[2]：

1.各类重心之间的距离必须很大；

2.确定的类中，各类中包含的元素一般都不要太多；

3.类的个数必须符合实用的目的；

4.若采用几种不同的聚类方法处理，则在各自的聚类途中应发现相同的类

由前面得到的红白葡萄理化指标的标准值矩阵分别对红白葡萄进行聚类。对于白葡萄，使用ward联接对其聚类可得图4-1、图4-2所示的聚类分析图。

图4-2 白葡萄分层聚类分析树形图

图4-2中所示的白葡萄分层聚类分析树形图显示了分层聚类过程中，从每个个体为单独的一类，逐次合并，一直到全部合并成一大类，整个过程都在树形图中得到体现。

图4-1是一幅纵向显示的冰挂图。从该图中可以很轻易地看出任何类数时的分类结果。对于白葡萄，根据分类原则，我们选取聚类类数为6时，根据图4-1可以将葡萄样品分为下列五类A

图4-3中所示的红葡萄分层聚类分析树形图显示了分层聚类过程中，从每个红葡萄个体为单独的一类，逐次合并，一直到全部合并成一大类，整个过程都在树形图中得到体现。图4-4是一幅纵向显示的冰挂图。从该图中可以很轻易地看出任何类数时的分类结果。对于红葡萄，根据分类原则，当我们选取聚类类数为5时，根据图4-4可以将葡萄样品分为下列五类A对上述五类葡萄进行标准差和均值计算，由各分类的均值大小可以对其分类级别高低有个客观的判断，即：E>B>C>D>A（Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ>Ⅳ>Ⅴ），分类结果如下表4-4

表4-4 红葡萄聚类分级

4.3 问题3的建模与求解

对于负相关系数的求解，首先要建立葡萄酒的各项理化指标分别对酿酒葡萄的所有理化指标回归方程，然后测定系数，再计算其复相关系数，并由此说明变量之间的相关程度的高低，当相关系数计算出来后，还必须判断其是否有意义和使用价值，因此必须进行复相关系数的显著性检验。先利用SPSS做复相关回归分析得到复相关分析表和回归分析表，将复相关分析表转移至EXCEL，然后利用EXCEL相关性排序，但是因为考虑到有负相关的影响，因此要首先先加绝对值再由大到小进行排序。相关性排序后发现Pearson相关系数与显著性单侧检验有高度的一致性，所以通过EXCEL自动筛选功能，选出单侧检验值小于等于0.05的自变量即为与因变量相关的自变量 。由此可以得出红、白葡萄酒的理化指标与红、白酿酒葡萄的理化指标的定量关系。再通过回归分析表即可得到模型的结果，将两复相关分析表和回归分析表结合可得到：

1. 红葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：

2. 白葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：

由回归方程式可以看出：

1. 对于红酿酒葡萄的理化指标x4（花色苷）、x6（苹果酸）、x9（褐变度）、x10（DPPH自由基）、x12（单宁）与红葡萄酒的理化指标y1（花色苷）呈显著正相关，而x7（柠檬酸）、x8（多酚氧化酶活力）、x13（葡萄总黄酮）、x25（果梗比）、x26（出汁率）与红葡萄酒的理化指标y1（花色苷）呈显著负相关。

2. 对于白酿酒葡萄的理化指标x12（单宁）、x15（黄酮醇）、x18（可溶性固形物）与白葡萄酒的理化指标y1（单宁）呈显著正相关，而x1（氨基酸总量）、x2（蛋白质）、x10（DPPH自由基）、x11（总酚）、x13（葡萄总黄酮）、x16（总糖）、x25（果梗比）、x27（果皮质量）与白葡萄酒的理化指标y1（单宁）呈显著负相关。

同样的可以得到以下红葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：

以及白葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的模型为：

4.4 问题的模型建立与求解

（1）逐步回归分析

逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程[4] 。

回归方程包含的自变量越多，回归平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也随之较小，预测值的误差也愈小，模拟的效果愈好。但是方程中的变量过多，预报工作量就会越大，其中有些相关性不显著的预报因子会影响预测的效果。

以红葡萄为例进行逐步回归分析，使用F的概率进入0.10删除0.15，当预测变量数为7个时，R 方值大于85%，说明此时模型的拟合程度比较高，继续对红葡萄进行分析，方差分析知：统计量为19.831，系统自动检验的显著性水平为0.0000（非常小），因此回归方程相关非常显著。

再对红葡萄建立逐步回归模型。

由 “非标准化回归系数”可得出多元回归模型预报方程为：

由回归方程式可以看出，红葡萄酒的质量（x）与y11（总酚） 、y23（果穗质量）、y21（固酸比）、y15（黄酮醇）呈显著正相关，而与y6（苹果酸）、y8（多酚氧化酶活性）、y14（白藜芦醇） 呈显著负相关。由此看出，总酚、果穗质量、固酸比、黄酮醇，苹果酸、多酚氧化酶活性、白藜芦醇是影响红葡萄酒质量的主要原因。

（2）论证

Ⅰ 对（1）分析

由（1）可知：逐步回归分析模型的R2=0.88，p=0.0000（非常小），即回归方程相关非常显著，说明得到的模型是一个乐观结论。然而，红葡萄酒的样本容量N1=27，白葡萄酒的样本容量N2=28，均为小容量样本，所以模型稳定性较差，且参数β的标准差较大，因此，完全用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标判断葡萄酒的质量不科学。

Ⅱ 相关分析

先利用SPSS做芳香物质和香气打分的相关分析得到相关分析表，将相关分析表转移至EXCEL，然后利用EXCEL相关性排序，但是因为考虑到有负相关的影响，因此要首先先加绝对值再由大到小进行排序。相关性排序后发现Pearson相关系数与显著性双侧检验有高度的一致性，所以通过EXCEL自动筛选功能，选出单侧检验值小于等于0.05的自变量即为与因变量相关的自变量，分析结果可知，香气打分与芳香物质x14（柠檬烯）、x31（乙酸辛酯）、x32（2-乙基-1-己醇）、x34（辛酸丙酯）、x37（3，7-二甲基-1，6-辛二烯-3-醇）、x41（3，7-二甲基-1，5，7-辛三烯-3-醇）、x45（辛酸3-甲基丁酯）、x47（丁二酸二乙酯）、x52（十二酸乙酯）、x56（2-吡咯烷酮）、x75（丙酮）、x90（á-蒎烯）、x113（1-辛醇）、x119（（Z）-3，7-二甲基-2，6-辛二烯醛）、x123（（R）-3，7-二甲基-6-辛烯醇）、x127（（E）-3，7-二甲基-2，6-辛二烯-1-醇）有显著关系。

5、结论

本文以酿酒葡萄和葡萄酒为研究对象，建立多元统计模型，对评酒员对酒的评价之间存在的显著性差异情况进行研究，同时研究了酿酒葡萄的分级、酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，论证了葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒的质量评价情况。

参考文献：

[1]周凯，宋军全，邬学军，数学建模竞赛入门与提高，杭州，浙江大学出版社，2012。

[2]张庆利，SPSS宝典，北京：电子工业出版社，2011.2。

[3]黄贤玲，粮食征超购量与产量、农村留用量复相关分析，山西财经大学学报，1985.2。

第8篇：多元统计分析范文

农业在我国经济发展中起到非常重要的作用，受到自然条件的影响，全国各个地区的经济发展水平存在很大的差异性，当地政府对农业的重视程度和政策帮助力度不同，也影响到了各个地区农业的发展。基于多元统计分析，可以分析出各个地区农业生产条件的优势和不足，制定出相应的农业发展策略，进而提高农业经济发展水平。

1 多元统计分析

多元统计分析属于数理统计中非常重要的一部分，在进行多个分析指标的统计时，往往需要用到数理统计分析来进行多个统计指标之间的理论和实践研究。多元统计分析有多种分析方法，比如说主成分分析、聚类分析等。在进行多元统计分析时，往往需要结合多个统计指标来进行，将多元统计分析应用到农业生产条件中，可以充分掌握气候、农药、化肥等多个方面的因素，寻找各个指标之间的联系性，再进行数学模型的建立，结合当地实际情况，对农业经济发展有清晰的了解，再制定出相应的政策制度，合理地对现有农业资源进行分配，最终实现促进农业经济发展的目的。

2 多元统计分析的应用和实践

在探究农业生产条件对农业经济发展的影响时，选择多元统计分析的方式，可以最大化运用农业生产条件，科学的分配农业资源，提高农业经济效益。在实际的分析时，可以先对当地的农业生产条件进行统计，比如说劳动力情况、机械化水平、气候条件、耕地面积等。因为每个地区的实际农业生产条件都不相同，比如说西南地区，影响农业经济发展最主要的因素是农村劳动力，耕地面积、机械化水平等远没有劳动力重要。其主要的原因是因为西南地区的地形情况比较复杂，没有大面积的耕地，严重限制了农业机械的应用，往往需要采取人工的方式来完成耕种，因此需要大量的劳动力。

运用关联分析在进行农业生产条件的分析时，绝大多数地区的耕地面积与农村劳动力关联不是很紧密，与物质生产条件的关联程度在逐年加大。造成这种现象的原因是，受到科学技术的发展影响，对传统的种植方式带来了很大的改变，提高了农作物的产量，农业生产机械化程度越来越高，进而耕地面积以及农村劳动力的重要性已经没有之前那么重要。对于农业生产工具、化肥农药等的使用不断加大，再加上各个地区的实际生产条件有所不同，导致了农业生产条件重要性的改变，需要结合实际情况对农业生产条件进行调整，最终促进农业经济的发展。

3 改善农业生产条件，促进农业经济发展

农业生产条件直接影响到农业经济的发展，一定要做好农业生产条件的利用工作，促进农业经济的发展。在??际的生产过程中，随着耕地面积以及劳动力在生产条件中的地位逐渐降低，但是耕地面积以及劳动力又是农业生产中的必要条件。因此，在进行农业生产条件的改善时，要加大对种植技术的研究力度，提高单位耕地面积的产量；要增强农村劳动力对科技的运用能力，提高农村劳动力的文化水平，结合先进的科学技术来开展农业生产，提高农业生产的产值，促进经济发展。

在对农业生产条件进行改善时，不仅要从传统生产方式上进行改善，还需要从本质上进行变革，比如说病虫害的防治、栽培技术、育种方式等。在病虫害的防治方面，科学合理地选择防治农药，可以减少病虫害对农作物的损失，提高农业生产产量，在使用农药时，要注意农药的更换使用，避免长期使用1种农药，进而使得病虫害产生抗药性失去防治作用。在进行化肥的使用时，一定要注意化肥的选择和化肥的搭配，农作物不同的生长时期要选择不同类型的化肥，化肥的搭配一定要合理，这样才能促进农作物的全面生长，化肥之间不要存在一些酸碱性的冲突，要牢牢把握好化肥的用量，过多造成浪费，过少达不到增长目的。育种方式以及栽培方式在农作物的生产中也非常重要，好的育种方式和栽培方式可以增强农作物的成活率，提高产量。结合先进的科学技术改善农业生产条件，能够发挥出现代科学技术的价值和作业，促进农业经济的发展。

第9篇：多元统计分析范文

关键词：多信息管理；计算机；远程集中控制；系统研究

远程集中控制系统是计算机发展的趋势，尤其是一些新技术的不断增加，例如音视频和多媒体等，更是要求计算机需要有着极高的统一控制效果。但目前我国计算机远程集中控制技术以及多信息的管理系统仍然无法全面并高效地使用，例如在灾情监测和天气预测方面，仍无法使用全新的计算机远程集中控制系统，仍是使用原有的操作方式[1]。这种情况的出现一方面会导致计算机应用效率的降低，同时错误率也较高。在本次研究中，提出了一种的计算机远程集中控制系统，通过这种手段能够明显地提升计算机应用效果，并能够实现资源配置的高效性以及准确性。

1系统概念

从字面上讲，多信息管理计算机远程集中控制系统是一种计算机在实际应用过程中的远程控制系统。这种系统也有着较高的应用需求。多信息管理计算机远程集中控制系统需要综合性的应用到计算机图像处理技术、计算机信息管理技术、嵌入式自动化控制技术、移动通信技术以及数字音视频处理技术[2]。通过这些技术，能够实现远程性控制计算机的效果。而为了让多信息管理计算机远程集中控制系统能够取得更好的使用，也需要注意到系统在兼容性方面能够兼容较多的计算机软硬件，并且界面友好，能够在多种情况之下得到较好的使用。尤为重要的是，多信息管理计算机远程集中控制系统也需要有着多控制、多信息以及多功能等特点。而有着这些特点，才能够让多信息管理计算机远程集中控制系统得到较好的应用。

2特点分析

通过上面的分析可以发现，多信息管理计算机远程集中控制系统在实际的应用过程中，需要有着多控制、多信息以及多功能的特点。而这也是多信息管理计算机远程集中控制系统能够得到较好使用的必备条件。对于多信息特点而言，需要保证到系统能够实施音视频传输、数据分析、传感信号分析传输等诸多功能，同时也需要对这些数据进行管理优化的处理。在多控制方面，需要保证到多信息管理计算机远程集中控制系统能够使用有线网、无线网、公网、专网等诸多的网络技术结合的控制手段，保证到在何时何地均能够使用网络对多信息管理计算机远程集中控制系统进行控制，拓展集中控制的全面性以及灵活性[3]。在多功能的特点方面，首先在远程控制多个设备运行的基础之上，需要进一步地增强远程音视频监控传输、数据通信以及信息显示等诸多功能。这一方面能够对于计算机进行控制，同时也能够对诸多的信息进行显示和传输。

3结构分析

研究中分析的多信息管理计算机远程集中控制系统主要包括了有线和无线控制方式的兼容技术、互联技术、音视频传输技术、信息处理技术、数据加密技术等。通过这些技术进行综合性的合成，就能够完成对系统的有效运作。系统基于计算机的多网互联以及远程控制的相关要求。首先需要使用无线集群、有线专线、有线宽带等诸多的网络途径进行组网处理，在组网完成后可以实现对于图像、信号、音视频以及数据等信息的有效传输以及处理，最终实现对于系统中设备的检测和控制。在有线控制上，主要是使用光纤等有线宽带网络，满足远程控制的要求[4]。另外也需要使用通信公网进行处理，例如可以使用2G网络或是3G网络等。重点选择超短波无线控制以及光纤专线控制。通过这种手段进行组网后能够保证到系统的安全性和效率。而研究中的系统使用模块化的设计，设置多种专用模块及其专用接口。

4结语

计算机技术的发展方向为小而精，目前计算机的应用在日常生活中也越来越便携。尤其是随着上个世纪九十年代，信息技术和网络技术的高速发展，多媒体信息开始在计算机上得到了较好的使用，这也让计算机集中统一控制趋于完善。在研究中，从多信息管理计算机远程集中控制系统的概念以及组成入手，分析了一种实际的多信息管理计算机远程集中控制系统及其组成，为目前计算机远程集中控制系统的实现以及应用提供了可参考资料。

参考文献

[1]杭小虎.浅谈计算机网络技术中的远程控制系统分析[J].无线互联科技,2015,(17):34-35,44

[2]李大伟,李大志,董立岩，等.用Winsock在Internet上实现计算机远程控制[J].气象水文海洋仪器,2010,27(3):38-42,45.

[3]陈世军.基于SOCKET技术的计算机远程控制实现[J].计算机光盘软件与应用,2012,(2):124-124,126.