多元統計分析精選(九篇)

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第1篇：多元統計分析范文

［關鍵詞］多元統計分析；經濟；經濟學角度

社會各組織機構離不開統計分析工作，其不僅能夠讓各個組織機構明確相關領域過去和現在的發展狀況，更能對未來的發展趨勢做出準確的預判，從而制定出科學的決策。經濟領域是一個復雜、龐大的系統，國家在進行經濟發展戰略的制定時，往往以完整、準確的經濟數據為基礎，進行科學化的決策。而多元統計分析是統計分析方法的創新，對我國經濟戰略的制定和決策具有積極的作用。

1多元統計分析的概述

隨著科技水平的不斷提高，在互聯網的發展背景下，多元統計分析方法與智能化分析逐漸融為一體，且在新媒體上進行數據處理與分析的過程中，從傳統統計分析中衍生出來，并在大數據背景下繼續發展，推動著統計分析工作邁向一個新的發展階段。多元統計分析是利用數理統計的方法研究變量的問題和理論的，在經濟領域中，經濟統計所涉及的變量是多邊的，而傳統的統計分析是“一對一”的統計方式，這種統計分析方法不僅不能實現分析的時效性，更難以保證統計變量之間的關系，而多元統計分析便能彌補傳統分析法的弊端，減少信息的流失，保證信息的準確性和完整性，進而全面反映出數據的情況。

2多元統計分析方法在經濟中的應用

2.1多元回歸分析的應用

為了能夠客觀地對經濟規律進行分析，需要對經濟變動形式進行計量模型的建立。多元回歸法是通過經濟計量模型分析經濟走勢的，目前比較常用的是通過數字方程進行模型的建立，通過模型進行數字方程的建立，且將模型中變量之間的關系進行梳理，并通過對經濟計量數據進行預測，從而對經濟的發展態勢進行判定分析，進而全面的研究經濟問題。例如，多元回歸分析在我國通貨膨脹問題中的應用。眾所周知，通貨膨脹最顯著的特征就是整體的物價上漲，在這種情況下可以將已上漲的物價按照因變量進行統計分析，并將各種影響因素作為統計分析中的自變量，在此基礎上研究影響各個物價上漲的因素。通過兩種因素的結合制定相應的多元回歸方程，進而讓整個通貨膨脹率能以經濟模型的形式呈現，使引起通貨膨脹的原因得以更系統的形式體現。

2.2聚類分析的應用

聚類分析法是多元統計分析方法中研究分類問題的一種方式，其所研究的領域較為寬泛，例如，在分類研究的問題上，從企業出發，可以將企業的發展類型進行分類、經營方式進行分類、收益模式進行分類。從國土資源出發，可以將國民的生活水平進行分類、土地資源類型進行分類、土地資源等級進行分類。例如，聚類分析法在企業經營效益分類的應用中，其能夠通過對企業自身的指標進行整合，并以這些指標數據為基礎進行統計量的整合。聚類分析法通過統計量的整合數據進行分類分析，將其他一些具有相似性的數據進行類比，以此將各個企業進行分類。最后，建立一個順序排列系統，將不同類別的企業按實際情況從小到大進行排序。此外，還能以時間軸為基礎，對不同的資料進行時間上的排列，這種有序聚類亦是經濟學中經常應用的方式。

2.3主成分分析應用

在經濟學數據分析中，各項經濟指標和經濟要素較多。此外，經濟學指標相互之間多數會存在一定的相關性，這就導致部分數據與指標重復，通過主成分分析便能實現數據的“降維”，將主要數據進行提煉并加以整合，簡化統計分析工作。例如，在評價經濟效益的應用中，為了明確經濟效益，就必須對相關數據進行統計分析，然而，經濟指標的重疊讓指標體系呈現多個指標。這給經濟效益的評價帶來了一定的困難，主成分分析能夠將指標體系中的多個指標進行“降維”，將重疊指標信息進行重組，防止了數據的疊加統計，進而使經濟的綜合評價更加準確、客觀。

2.4判別分析的應用

在多元統計分析中，判別分析旨在對不同經濟數據與指標進行歸類，這與文中的聚類分析不同，判別分析是在聚類分析基礎下進行的，是將已知的數據進行合理歸類，確定測試樣品的屬性范圍。判別分析是通過分布函數進行統計分析，通過給定的多個個體數據和總體，對各個個體數據與指標相應所屬的主題進行歸類。例如，在經濟指標歸類中，可以依據判別分析法將我國企業的經濟效益進行統計分析，將不同企業的經濟效益進行聚類分析，形成優、良和差三個等級，當對一個新的企業進行等級分析時，可以通過其內部的經營數據與三個大類的企業數據進行對比，與之相似度最貼近的，即為同一類別企業。通過判別分析，能夠明晰社會各個領域的經濟發展情況，以此來有針對性的制定發展策略，實現科學化發展。判別分析法已成為我國經濟發展中常用的一種多元統計分析法。

3結語

在多元統計分析中，任何分析法之間都存在著關聯性。各種方式共同揭示著我國經濟現象的發展形式和規律，所以，在利用多元統計分析時，若能充分進行定量與定性兩種分析的結合，可以使統計分析工作更加全面、更加準確。

作者:程榮榮 單位:山西農業大學信息學院

參考文獻

［1］劉君一.多元統計分析方法在宏觀經濟分析中的運用［J］.時代金融,2015(20).

第2篇：多元統計分析范文

1聚類分析在證券投資中的應用

（1）定義：聚類分析是依據研究對象的特征對其進行分類、減少研究對象的數目，也叫分類分析和數值分析，是一種統計分析技術。（2）在證券投資中應用聚類分析，是基于證券投資的各種基本特點而決定的。證券投資中包含著非常多的動態的變化因素，要認真分析證券投資中各種因素的動態變化情況，找出合適的方法對這種動態情況進行把握規范處理，使投資分析更加的準確、精確。1）彌補影響股票價格波動因素的不確定性證券市場受到非常多方面的影響，具有很大的波動性和不穩定性，這種波動性也造成了證券市場極不穩定的發展狀態，這些狀態的好壞對證券市場投資者和小股民有著非常重要的影響。聚類分析的方法是建立在基礎分析之上的，立足基礎發展長遠，并對股票的基本層面的因素進行量化分析，并認真分析掌握結果再應用于證券投資實踐中，從股票的基本特征出發，從深層次挖掘股票的內在價值，并將這些價值發揮到最大的效用。影響證券投資市場波動的因素非常多，通過聚類分析得出的數據更加的全面科學，對于投資者來說這些數據是進行理性投資必不可少的參考依據。2）聚類分析深層次分析了與證券市場相關的行業和公司的成長性聚類分析是一種非常專業的投資分析方法，它善于利用證券投資過程中出現的各種數據來對證券所涉及的各種行業和公司進行具體的行業分析，這些數據所產生額模型是證券投資者進行證券投資必不可少的依據。而所謂成長性是一種是一個行業和一個公司發展的變化趨勢，聚類分析通過各種數據總結歸納出某個行業的發展歷史和未來發展趨勢，并不斷的進行自我檢測和自我更新。并且，要在實際生活中更好的利用這種分析方法進行分析研究總結，就要有各種準確的數據來和不同成長階段的不同參數，但是，獲取這種參數比較困難，需要在證券市場實際交易和對行業和公司的不斷調查研究中才能得出正確的數據。因此，再利用聚類分析法進行行業和公司分析和證券投資分析時要注重選取正確的、關鍵的指標進行檢查，例如主營收入增長率、凈利潤增長率等指標，這樣才有利于正確預測證券市場上股票的發展潛力。3）在實際操作中更加直觀實用聚類分析是根據現代證券市場發展水平和特點發展出來的新的分析方法，這種分析方法的出現與現代的基本的投資組合理論形成了比較，突出了聚類分析方法更加貼近實際生活，更加直觀、實用的特點，并且由于技術的發展，聚類分析方法在實際應用中所受到的局限較小，而且易操作，因此它的適用范圍就比現資理論更加的廣泛。

2主成分分析在證券投資中的應用

（1）定義：在統計分析中，主成分分析是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用減少數據集的維數，同時保持數據集的對方差貢獻最大的特征。主成分分析由卡爾•皮爾遜于1901年發明，用于分析數據及建立數理模型。其方法主要是通過對協方差矩陣進行特征分解，以得出數據的主成分（即特征矢量）與它們的權值。（2）主成分分析的應用非常廣泛，判別分析的分析方法就是通過對各種分類數據的研究，分析出自變量各組間存在的差異，并總結出差異性，判斷哪一個自變量對組間差異的貢獻是否完全，根據這些數據將自變量的轉變方法進行樣本歸類。1）降低影響證券投資市場變動的因素之間的互相影響在證券市場中有非常多的因素在影響著證券市場的穩定，這些因素之間有著非常多的關系，相互影響、相互關聯，但相互之間的影響也存在著非常多的影響。而主成分分析方法就是在對影響證券投資相互關系的因素中進行分析，并對原始數據指標變量進行認真分析，將其中重要的主成分因素概括出來，并進行轉換形成相互彼此相互獨立的成分，而且經過實踐證明在影響證券市場投資分析中的指標間相關程度越高，主成分分析效果越好。2）通過主成分分析減少指標選擇的工作量主成分分析的目的就是要通過對各種數據、因素的分析總結出相對各種因素的不同影響程度，總結總體因素中的主要影響成分，并總結出不同層次的影響因素梯度，在分析時采取逐級分析的方法，這樣既可以抓住主要矛盾進行分析，也可以節省時間，并且提高分析的準確性，減少分析人員的工作量，因此，主成分分析法指標選擇上的優勢更加的突出。3）由主成分分析法構造回歸模型更加的精確、節省時間在進行證券投資因素分析時，為了能夠更加清晰準確的對模型中的相關數據進行分析，都要對各種數據進行模型處理，這樣的處理方式可以提高整個證券投資分析的準確性，是模型更加易于做出結構分析、控制和進行證券市場變動的預報。

3因子分析

（1）定義：因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子，可減少變量的數目，還可檢驗變量間關系的假設。（2）應用因子分析最主要的作用是確定證券投資組合的模型。因子分析將影響股票價格的各種因素看成是不同的變量，建立股價因子模型，利用各因子不相關性確定股票的分類，再分析股票的發展潛力的基礎上確定出合適的證券投資模型。

4總結

第3篇：多元統計分析范文

（一）主成分分析主成分分析的方法論就是數學降維方法的運用，其宗旨在通過新變量代替舊變量，同時新變量之間是獨立的，同時使用者還可以自己決定是否進行分布統計，因此，主成分分析就是一種以多數相關的變量取代少數不相關變量的分析模式。主成分分析的基本特征就在于其可以避免設定參數與實際誤差的影響到最后的統計分析結果，并且在統計的過程中該分析方法選取了較多的變量，提高了變量基數大小的準確性，同時在分析的過程中變量較少，而且較少的變量之間互相不影響，這樣的一個過程可以使得統計分析結果與實際情況更加符合。

（二）因子分析因子分析方法是在主成分分析基礎上發展出的分析方法，其主要研究的對象就是矩陣內部的聯系程度，即以帶有原始指標數據的矩陣為基礎，研究該矩陣的內部結構，進而尋找對該結構具有支配作用的獨立新的因子，從而定位那些能夠影響變量的特殊因子。因子分析的目的不在于尋找主因子，而是要知道這些因子所代表的含義是什么，可是主成分分析方法尋找到的主因子的解初始載荷矩陣并不滿足簡單結構原則,各因子的典型代表變量不很突出,因而容易使因子的意義含糊不清,不便于以因子進行經濟解釋。為此可對因子進行旋轉,以便得到滿意效果。

（三）聚類分析聚類分析的基本定義是通過統計變量的分布情況，并在分析過程中將具有同類性質的變量予以歸納總結，從而實現減少系統變量的目的的一種統計學方法。實際上，聚類分析法就是一個尋找一種統計量，即可以客觀反映變量之間密切聯系程度的統計量，在此基礎上對這些變量進行分類，目前常用的聚類統計量有距離系數和相似系數兩類。但是聚類分析方法主要有三種：系統聚類法、調優法、圖論法。

二、多元數據統計分析方法的意義

多元數據統計分析方法是隨著計算機的迅速發展而興起的數理統計學的分支，借助計算機對數據超強的處理能力而研發的統計分析軟件已經使得統計分析變得更加簡單，并且可以處理更大容量的數據，可以說大數據時代已然來臨，而多元數據統計分析方法也被應用到經濟發展的各個領域。多元數據統計分析主要是對數理統計方法的原理應用，進而對多變量問題進行研究的理論和方法，其可以將復雜的基尼指標變得簡單化，更加清晰地反映經濟指標的背后含義，這也是多元統計分析的最重要的作用，多元統計分析方法可以在不有損既有信息的前提下，進行變化和構造模型，使得復雜數據簡單化。

三、多元統計分析方法在國民區域經濟評價的應用

（一）武漢城市圈區域經濟發展指標的選取與分析區域經濟發展的狀況是需要從整體上予以評估和考量的，而這種經濟評價可以客觀反映區域經濟發的綜合經濟實力，展現與區域內的整體經濟發展水平，綜合經濟實力就是區域內的具有的全部經濟實力和發展潛力，以及經濟地位和影響力。[4]本文所選取的分析對象是武漢市的區域城市圈的經濟發展指標，其中的數據來源主要是湖北統計年鑒和湖北省統計局于2014年所公布的數據，通過這些數據我們可以大致了解武漢城市圈區域經濟的基本綜合經濟實力。所以，我們主要選取了其中的15項經濟指標，并標記為X1-X15，同時利用了SAS統計分析軟件進行了分析，最后的統計分析結果如下表。

（二）聚類分析及其結果評價聚類分析主要是將需要分類的對象按照特定的規則和方法進行分類，我們主要是對這些數據的特征進行觀察，然后確定這些分類的。在聚類之后，同一組內的對象應當具有相似性，而不同組的對象是不相同的。我們根據表3.1的原始數據，我們可以對武漢城市圈區域內的九個城市進行聚類，結果如圖1和表2。

（三）結果評價根據以上的聚類結果的分析，我們基本上把武漢城市圈區域內的九個城市分為三類，通過表圖1和表2可以看出，不同類別區域的指標分值的差異，由此也體現了其城市綜合經濟實力的差距。首先，區域內的經濟實力最強的當屬湖北省會城市武漢，因為武漢是該區域內的經濟中心，基于其地理位置的優勢，交通和基礎設施完備，這些指標都是經濟發展的重要影響因素，而且武漢作為該區域經濟的中心，其領導地位是毋庸置疑的，武漢也需要充分利用自身的優勢帶動周邊經濟體的發展。其次，該區域內的綜合經濟實力第二類就是黃岡、咸寧和孝感了，該三個城市的相同點都在于地理位置的便利性，而且經濟發展模式比較健康，在利用外資方面成績顯著，在武漢城市圈內整體實力較為強大，因此該類城市需要發揮自身的優勢，協同武漢共同實現區域經濟整體實力的提升。

第4篇：多元統計分析范文

隨著我國證券市場不斷的發展，人們的金融意識和投資理財意識也不斷加強。證券業的發展吸引了投資者對證券市場進行投資，但是由于我國證券業起步晚，各項制度法規還不健全，人們的思想水平沒有達到一定水平，面對證券市場如此快速的發展速度難免會出現一些問題。本文針對證券市場中出現的問題，研究分析了多元統計分析方法在證券投資中的應用，并對證券市場發展提出一些建議。

【關鍵詞】

證券投資；多元統計分析；應用

證券市場的發展也反映出了我國經濟的發展，中國證券業在短短十幾年的所做出的成就是發達資本主義國家在歷經百年的坎坷之后實現的，這樣巨大的成就是中國經濟發展的驕傲，但是這其中也存在的巨大的問題。近年來隨著證券業的不斷發展，這些問題不斷暴露出來，對整個證券市場和經濟市場的發展構成威脅。為了能夠減少這些問題的出現人們也在積極地進行各方面方法的研究，其中多元統計分析法就是非常重要的方面。

1 多元統計分析法的介紹

（1）概念：多元統計分析是從經典統計學中發展起來的重要分支，是一種綜合性非常強的分析方法。多元統計分析方法，能夠在多個對象和多個指標相互關聯的情況下分析它們的統計規律，是數理統計學中的重要分支學科。

（2）內容

多元統計分析方法所包含的統計方法包括：多重回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、對應分析、因子分析、典型相關分析、多元方差分析等。

（3）應用簡介

多元統計分析方法主要研究的是某個客觀事物中多個變量之間的相互依賴的統計規律性，并在R.A費希爾等多位統計學家的精心研究下得到了重大發展，到20世紀50年代，伴隨著計算機科技的發展和普及，多種統計軟件應運而生，多元統計分析方法在地質、氣象、生物、醫學、圖像處理、經濟分析等領域得到了廣泛的應用，這些實際應用的發展也再一次促進了多元統計分析法理論的發展，使人們在使用多元統計分析法時越開越方便。

2 多元統計分析方法在證券投資中的應用

多元統計分析法是證券投資中非常重要的分析方法，它的理論內容包含了多個方面的理論方法，每個理論分析方法對證券投資有著不同的分析作用，應該對每個分析方法進行認真研究得出相關的結論，再應用到實際經濟生活中。

2.1 聚類分析在證券投資中的應用

（1）定義：聚類分析是依據研究對象的特征對其進行分類、減少研究對象的數目，也叫分類分析和數值分析，是一種統計分析技術。

（2）在證券投資中應用聚類分析，是基于證券投資的各種基本特點而決定的。證券投資中包含著非常多的動態的變化因素，要認真分析證券投資中各種因素的動態變化情況，找出合適的方法對這種動態情況進行把握規范處理，使投資分析更加的準確、精確。

1）彌補影響股票價格波動因素的不確定性

證券市場受到非常多方面的影響，具有很大的波動性和不穩定性，這種波動性也造成了證券市場極不穩定的發展狀態，這些狀態的好壞對證券市場投資者和小股民有著非常重要的影響。聚類分析的方法是建立在基礎分析之上的，立足基礎發展長遠，并對股票的基本層面的因素進行量化分析，并認真分析掌握結果再應用于證券投資實踐中，從股票的基本特征出發，從深層次挖掘股票的內在價值，并將這些價值發揮到最大的效用。影響證券投資市場波動的因素非常多，通過聚類分析得出的數據更加的全面科學，對于投資者來說這些數據是進行理性投資必不可少的參考依據。

2）聚類分析深層次分析了與證券市場相關的行業和公司的成長性

聚類分析是一種非常專業的投資分析方法，它善于利用證券投資過程中出現的各種數據來對證券所涉及的各種行業和公司進行具體的行業分析，這些數據所產生額模型是證券投資者進行證券投資必不可少的依據。而所謂成長性是一種是一個行業和一個公司發展的變化趨勢，聚類分析通過各種數據總結歸納出某個行業的發展歷史和未來發展趨勢，并不斷的進行自我檢測和自我更新。并且，要在實際生活中更好的利用這種分析方法進行分析研究總結，就要有各種準確的數據來和不同成長階段的不同參數，但是，獲取這種參數比較困難，需要在證券市場實際交易和對行業和公司的不斷調查研究中才能得出正確的數據。因此，再利用聚類分析法進行行業和公司分析和證券投資分析時要注重選取正確的、關鍵的指標進行檢查，例如主營收入增長率、凈利潤增長率等指標，這樣才有利于正確預測證券市場上股票的發展潛力。

3）在實際操作中更加直觀實用

聚類分析是根據現代證券市場發展水平和特點發展出來的新的分析方法，這種分析方法的出現與現代的基本的投資組合理論形成了比較，突出了聚類分析方法更加貼近實際生活，更加直觀、實用的特點，并且由于技術的發展，聚類分析方法在實際應用中所受到的局限較小，而且易操作，因此它的適用范圍就比現資理論更加的廣泛。

2.2 主成分分析在證券投資中的應用

（1）定義：在統計分析中，主成分分析是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用減少數據集的維數，同時保持數據集的對方差貢獻最大的特征。主成分分析由卡爾?皮爾遜于1901年發明，用于分析數據及建立數理模型。其方法主要是通過對協方差矩陣進行特征分解，以得出數據的主成分（即特征矢量）與它們的權值。

（2）主成分分析的應用非常廣泛，判別分析的分析方法就是通過對各種分類數據的研究，分析出自變量各組間存在的差異，并總結出差異性，判斷哪一個自變量對組間差異的貢獻是否完全，根據這些數據將自變量的轉變方法進行樣本歸類。

1）降低影響證券投資市場變動的因素之間的互相影響

在證券市場中有非常多的因素在影響著證券市場的穩定，這些因素之間有著非常多的關系，相互影響、相互關聯，但相互之間的影響也存在著非常多的影響。而主成分分析方法就是在對影響證券投資相互關系的因素中進行分析，并對原始數據指標變量進行認真分析，將其中重要的主成分因素概括出來，并進行轉換形成相互彼此相互獨立的成分，而且經過實踐證明在影響證券市場投資分析中的指標間相關程度越高，主成分分析效果越好。

2）通過主成分分析減少指標選擇的工作量

主成分分析的目的就是要通過對各種數據、因素的分析總結出相對各種因素的不同影響程度，總結總體因素中的主要影響成分，并總結出不同層次的影響因素梯度，在分析時采取逐級分析的方法，這樣既可以抓住主要矛盾進行分析，也可以節省時間，并且提高分析的準確性，減少分析人員的工作量，因此，主成分分析法指標選擇上的優勢更加的突出。

3）由主成分分析法構造回歸模型更加的精確、節省時間

在進行證券投資因素分析時，為了能夠更加清晰準確的對模型中的相關數據進行分析，都要對各種數據進行模型處理，這樣的處理方式可以提高整個證券投資分析的準確性，是模型更加易于做出結構分析、控制和進行證券市場變動的預報。

2.3 因子分析

（1）定義：因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子，可減少變量的數目，還可檢驗變量間關系的假設。

（2）應用

因子分析最主要的作用是確定證券投資組合的模型。因子分析將影響股票價格的各種因素看成是不同的變量，建立股價因子模型，利用各因子不相關性確定股票的分類，再分析股票的發展潛力的基礎上確定出合適的證券投資模型。

3 總結

隨著經濟發展的不斷加快，金融證券市場的發展也達到了又一個高度。我國證券市場的發展還不完善，暴露出來的諸多經濟問題必須引起政府和社會的廣泛關注。證券市場研究著也要積極進行證券市場的各種理論對市場的發展做出合理的預測和控制。多元統計分析方法是近年來應用比較廣泛、科學的方法，它為整個證券市場的健康發展做出了輔作用。為了證券市場能夠更好發展，多元統計分析方法也要進行積極創新，為將來的發展做出貢獻。

【參考文獻】

[1]彭文浩.多元統計分析方法在證券投資中的應用[J].科技信息，2011（16）

[2]鄧秀琴.聚類分析在股票市場板塊分析中的應用[J].數理統計與管理，2010（05）

[3]蔣佳璐，杜春偉.關于證券投資基金制度的經濟學分析探討[J].商，2014（8）

[4]王藝欽.行為金融視野下的證券投資風險對策[J].中國管理信息化，2014（8）

第5篇：多元統計分析范文

【關鍵詞】因子分析；聚類；旅游業發展

旅游業是新興的第三產業，其產生和發展是人類物質、精神文明發展的必然趨勢。“興旅游、旺百業”，旅游業的發展可以帶動相關產業發展，還能明顯增加城鎮居民的收入和就業機會。本文從五個方面選取了共14項指標對我國各省份2004年、2008年旅游業發展狀況進行比較分析，著重分析4年來各地的變化特點。同時運用聚類分析，從整體上把握各省份旅游業發展狀況，進而對我國旅游業的發展提出相應的建議。

一、指標選取及數據來源

黎潔等（1999）在研究旅游業國際競爭力時，根據波特的產業國際競爭力鉆石模型，將旅游業競爭力的影響因素概括為旅游生產要素狀況、國內旅游需求、旅游相關輔助產業的狀況、旅游企業戰略、結構與競爭、機遇以及政府六大方面。本文主要分析各省份旅游業的發展狀況，在前人的基礎上，依據影響旅游業發展狀況的相關因素及其內在關系，同時考慮到數據選取的權威性、實用性數據獲取的難易程度，從五個方面用14個指標構建各省份旅游業發展評價指標體系。（1）國際旅游競爭力：X1 國際外匯收入、X2 入境旅游人數、X3 入境旅游者人均消費；（2）星級飯店實力：X4 星級飯店數、X5 國有星級飯店全員勞動生產率、X6 人均占用固定資產原價、X7 百元固定資產創營業收入、X8 平均客房出租率；（3）旅行社規模與收益：X9 旅行社總數、X10 旅行社營業收入、X11 旅行社資產總額；（4）X12旅游業從業人數；（5）旅游技術人員培養：X13 旅游院校數、X14 旅游院校學生數。

二、因子分析

1．基本思想。通過研究眾多變量之間的內部依賴關系，尋求數據的基本結構，少數幾個被稱為公因子的不可觀測變量，來表述基本數據結構。這些公因子能夠反映原來眾多變量所代表的主要信息，從而簡化數據結構，方便研究。

2．實證分析。針對所要解決的問題，將2004年、2008年的有關數據用SPSS進行因子分析。從兩年的輸出結果來看，前五個主成分累計方差貢獻率超過了85%，因此選取五個公因子。經過四次方最大法旋轉后的因子載荷矩陣，從旋轉因子載荷陣可以看出，第一公因子代表國際旅游和旅行社綜合實力，第二公因子代表旅游業人員培養，第三公因子代表旅游企業經濟效益，第四公因子代表資產使用收益，第五公因子代表旅游服務行業數量規模。為給出綜合得分，以各因子貢獻率占因子累計方差貢獻率的比重作為權重對公因子得分進行加權計算。Wi=λi/∑λi(i=1、2、3、4、5)。得到各省綜合實力排序結果。

表12004、2008年指標公因子權重表

（1）我國旅游業區域分布變化。從2004年、2008年的結果看，總體來說各省份旅游業發展水平相差較大。綜合實力最高的是廣東省，最差的是。江浙滬等這些東部沿海省份的旅游業發展綜合水平也明顯高于中西部省份。這種巨大差距可以從占權重最大的第一公因子所代表的各地區國際旅游綜合實力指標來直觀說明。從變化程度看，2004年到2008年各省份旅游業發展綜合實力變化并不大，上下浮動的范圍較小。隨著社會發展的加速，各地區的發展意識也越來越強烈，各省份的發展猶如“溺水行舟，不進則退”。對比2004、2008年各省份的綜合實力得分，可以看到，中部地區一些省份加快發展旅游業，整體實力上升較快，如安徽、河南。這兩個城市均在第二公因子代表的旅游業人員培養方面得分上升明顯，這足以說明當地政府對旅游業發展的重視。但也有例外，四川省旅游業的綜合實力下降較多，這是因為2008年四川地區受到了嚴重自然災害的影響，嚴重影響了旅游業發展。（2）我國旅游業重點區域分析。廣東是我國旅游業規模最大、旅游經濟最發達的省份，形成了廣州、深圳為中心的珠三角至粵東、粵西、粵北三條各具特色的旅游干線。各指標在全國幾乎都是名列前茅。北京旅游資源豐富，同時，北京旅游資源設施齊全，交通便利，是全國航空、鐵路、公路中心。上海位于整個長三角中間位置，加上其便利的水路、陸路、鐵路、航空優勢，上海已經成為周圍蘇杭旅游區的集散地，旅游觀光產發展迅速，成為上海經濟發展的強大推動力。隨著世博會的召開，上海以嶄新的面貌、優良的基礎設施、便利的交通、吸引著來自世界各地的游客。2004年江蘇是唯一一個所有公因子標準化后均大于0的省份，說明江蘇省旅游業的發展非常均衡“行、游、食、購、娛”這六大旅游要素較完善。2008年江蘇、浙江省所有公因子數值都大于0，可見，浙江的旅游業發展有了全面的提高。這些年來，云南省完善旅游基礎設施，并且加大旅游宣傳力度，全省旅游收入快速增長，為中西部地區之首。中西部的青海是2008年想比于2004年綜合實力增長最快的一個省份，雖然其綜合實力得分仍為負數，這也足以見到了青海的旅游業的發展潛力。

3．聚類分析。通過分別對五個公因子和14個原變量進行系統聚類，并將多種結果進行比較，最終確定分為8組比較合適。2004年結果：（1）天津、新疆、青海、內蒙古、吉林、上海、甘肅、貴州、寧夏、廣西、山東、湖北、福建、廣西、浙江、河北、江蘇、安徽、河南；（2）湖南、重慶、江西；（3）、山西、遼寧、四川、黑龍江；（4）云南；（5）北京；（6）山西；（7）廣東。2008年結果：（1） 安徽、江西、湖南、廣西、湖北、甘肅、河南、山東、內蒙古、陜西；（2）天津、青海、貴州、寧夏、山西；（3）吉林、黑龍江、遼寧、北京；（4）河北；（5）；（6）四川；（7）福建、云南；（8）江蘇、廣東、浙江、上海。2004年的結果看，旅游業發達的省份和發展水平低的省份差別很明顯，從2008年的結果可以看到，區域性發展越來越顯著。東北的吉林、黑龍江、遼寧以及北京因其北方特點被歸為一類。江蘇、廣東、浙江、上海這些東部沿海地區旅游業的發展水平較高，這些地區無論在旅游服務行業數量規模還是旅游企業經濟效益方面，都遠高于其他省份，發展水平優勢明顯。

4．發展旅游業的建議。（1）有重點地開發旅游資源。我國是世界上經濟、文化發展最早的國家之一。我國幅員遼闊，平原、山地、丘陵、高原等各種地貌都有，因此有著豐富的自然景觀。隨著旅游業的發展，各地區發掘和發展著各自獨特的旅游資源，但真正具有令世人感嘆的旅游資源為數不多。在旅游資源開發上，我們要有大旅游觀，各地應有重點地開發當地最具有吸引力的核心旅游資源，而不是到處都全面開發旅游資源。國家需把全國旅游資源按區域重新整合，圍繞開發核心旅游資源形成一系列旅游產品，游客才能在出行時思路清晰，重點選擇。（2）旅游商品多樣化。目前旅游商品品種單一、銷售渠道狹窄、開發模式陳舊，而旅游購物多年來又一直是我國旅游“吃、住、行、游、購、娛”六大要素中極其重要同時也是最為薄弱的環節之一，所以發展多樣化旅游商品是當務之急。比如，林區要挖掘林產品為旅游商品；沿海地區要挖掘海產品為旅游商品；經濟發達地區要挖掘高新技術產品為旅游商品。在開發種類繁多的旅游商品上，思想要敢于創新，行動要更大膽，創造更好的旅游經濟效益。（3）重視旅游人員培養工作。導游工作是以來旅游目的地的旅游者為直接工作對象，以指導參觀游覽為主要工作方式，以增進相互了解、友誼和為國家多創外匯和創收為主要目的的服務工作。合格的導游人員要有做好工作的愿望與能力。導游人員在具體工作中起著協調和溝通上下、內外的重要作用。通過導游人員的介紹，將旅游目的地的政治、經濟、文化等各種信息傳達給國內外游客。因此，導游業務是旅游接待工作中的中心環節。

參考文獻

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[2]汪德根．我國各省份國際旅游競爭力比較研究[J]．經濟管理．2004（21）

第6篇：多元統計分析范文

企業的經濟效益評價是指把反映企業經濟效益的多項指標信息進行匯總，從整體上分析對象的好壞。其基本思想是將多個單項指標組合起來以便能夠反映一個對象的整體，反映到數學統計分析的理論層面，就是把多維空間的樣本投影并擬合到一維直線上，借助投影點研究樣本的規律。本文對這種方法進行了一定的優化，使用主成分分析的方法以實現對企業經濟效益的綜合評價，既保留了原始變量的信息，又使得各主成分之間互不干擾，確保了企業經濟效益評價的真實性。

一、多元統計分析在企業經濟效益中的應用

綜合評價企業經濟效益的工具有很多，多元統計分析作為重要工具，可以把多維度的復雜問題映射到單一維度，再通過加權平均、模糊決策綜合評價法等技術方法反映企業經濟效益，得到綜合性的評價結果。多元統計方法常見的有四種：1.聚類分析。聚類分析也稱為群分析，是一種基于數據分類的分析方法，它的核心是將相似元素集合為一類，然后根據樣本間的相似程度合并，依次合并減少分類，直到所有樣本都合并為一類為止；2.判別分析。判別分析也是一種分類分析，與聚類分析不同，判別分析是已知樣本類型和判別規則，然后對未知類型的樣本進行判別分析的多元分析方法；3.主成分分析。主成分分析是將具有一定相關性的原指標重新組合、分解，形成一組新的無關聯的綜合指標，以盡可能小的數據損失，反映盡可能多的指標信息；4.因子分析。它是主成分分析的推廣，區別在于它能夠將隨機的錯綜復雜的變量綜合為主要的少數幾個變量， 并以有限數量的變量（或因子）反映出原始數據的內在結構，減少了數據丟失，使評價分析更接近數據本身。本文主要運用的是主成分分析以及因子分析的多元統計分析方法，對企業進行經濟效益評價，以體現多元統計分析在企業經濟效益評價中的實際應用。

二、應用分析

（一）企業經濟效益評價的指標分析

經濟效益是企業在定量勞動消耗中產生的勞動成果。由于企業投入生產要素和勞動成果的不同形態，企業經濟效益的評價指標有四個，分別是：周轉性、報酬性、效果性和效率性。企業的周轉性指標反映的是企業資金活動的效率，包含了流動資產和固定資產周轉率。報酬性指標對應的是企業的資本收益能力，包括資產報酬率和所有者權益報酬率。效果性指標是企業在一定時間內設計生產的收益水平，有銷售收入、產值、成本費用、人均利稅率；效率性指標反映企業生產要素的利用效率，有人均產值、固定資產產值率和資金產值率。以上這11個指標共同構成企業經濟效益評價體系，分別設定為x1，x2 ，...， x11。

（二）構建評價體系

為更好地構建企業的經濟效益評價體系，把企業作為綜合經濟效益的評價對象，可以把其上一年的截面數據作為數據樣本，通過計算機統計軟件對這些數據進行標準化處理，求其相關矩陣R，再求R的特征根及特征向量。同時，依據統計分析理論得出主成分及貢獻率，并選擇貢獻率最高的四個作為主成分因子來構成企業經濟效益評價的組合指標。這四個因子包含了所有指標最多的信息量，分別設為F1、F2、F3、F4。第1主因子F1直接反映了企業的效果性和效率性，設置為企業的要素效益系數；F2能夠反映出企業的要素效率，設置為企業的要素效率系數；F3能夠反映企業的報酬率，設置為企業的資產報酬系數；F4能夠反映企業的所有者權益報酬率，設置為所有者報酬系數。經過以上分析，四個主因子便構成了企業綜合評價體系。

（三）企業經濟效益的因子評價方法

因子分析是多元統計分析中的重要方法，在主成分因子分析的基礎上，可以得出因子的得分模型，即將通過正交因子解轉置矩陣乘以R系數矩陣得出原始變量的線性組合系數矩陣，進而得出因子得分模型和該分析樣本的主因子得分結果，并對其結果進行了排列。根據各個因子的得分結果，可以得出以下結論：要素效益因子F1可以用來衡量企業投人生產要素的獲利能力，從主因子分析得知在技術條件一定的情況下，擴大生產規模和增加市場銷售份額可以影響企業的收益水平；要素效率因子F2反映企業資本和人力運用的效果和協調程度，通過主因子反映可以知道，通過資源配置的優化、運行等手段能夠較好的提高企業的運營效率；資產報酬因子F3越高，說明資源配置和占用比較合理；所有者權益因子F4得分越高說明企業資產構成比例合理。

三、企業效益的綜合評價

為此，我們可以把以上四個主成分因子特征值及貢獻率作為權重來計算一個企業經濟效益的總得分。經過計算和分析，將企業的綜合得分進行排序。綜合得分較高、排名靠前的公司的主因子單項得分基本也是較高的，說明這些公司在資產運用、市場營銷和經營管理等方面做得較好，企業綜合經濟效益也較好。主因子得分較低的企業，說明它們的綜合管理水平和資源利用較低，企業的市場競爭力不足。另外，從因子特征值、貢獻率來分析經濟效益的綜合得分，可以根據主因子的單項得分來分析企業經濟效益中的優勢和劣勢。

第7篇：多元統計分析范文

關鍵詞：葡萄酒評價 多元配對比較檢驗 聚類分析 復相關回歸分析 逐步回歸分析

1、引言

在我們日常的生活中，對葡萄酒的分析一般是通過聘請一批有資質的評酒員進行品評，從而確定葡萄酒的質量。根據每位評酒員品嘗葡萄酒后對其分類指標的打分，求其總和作為該類酒的總分，以此來確定不同葡萄酒樣本的質量。釀酒葡萄的好壞一般與所釀葡萄酒的質量有直接的關聯，葡萄酒的理化指標和釀酒葡萄檢測的理化指標均會在一定程度上反映出葡萄酒的優劣和葡萄的質量。2012年全國大學生數學建模競賽A題中給出了一批評酒員對某一年份多種葡萄酒的評價結果，該年份這些葡萄酒的理化指標和釀酒葡萄的成分數據，以及釀酒葡萄和葡萄酒中含有的芳香物質數據，本文以此為基礎，利用多元統計分析方法解決下列問題：

（1）分析兩組評酒員的評價結果有無顯著性差異；

（2）根據釀酒葡萄的理化指標和葡萄酒的質量對這些釀酒葡萄進行分級；

（3）分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的聯系；

（4）分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標對葡萄酒質量的影響，并論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標來評價葡萄酒的質量。

2、基本假設

（1）建模僅依據賽題提供數據，不考慮其他信息；

（2）不考慮葡萄酒釀酒工藝的差異，即可認為選取的葡萄酒樣本產自相同水平葡萄酒加工工藝的廠商；

（3）評酒員對選取的各葡萄酒樣本的打分相互獨立，不受他人影響及外界因素的干擾。

3、數據的預處理

（1）第一組紅葡萄酒中的數據F76缺失，我們采用其他剩余九名評酒員評分的平均值代替該缺失數據；

（2）第一組白葡萄酒中數據J233的異常值為77（因該類評分最高分為8分），我們認為其為輸入錯誤，所以把該數據定為7；

（3）釀酒葡萄工作表中的數據DD34，考察其它兩組樣本數據，我們認為其為輸入錯誤，因此可將其定為226.1；

（4）因為問題2-4都涉及到理化指標數據的運用，又因為各種指標的量綱不同，所以必須先對附件2、3中的數據進行標準化處理，標準化處理的公式為：

再運用SPSS按以上公式對數據進行標準化處理。

4、模型的建立與求解

4.1 問題1的模型建立與求解

Ⅰ、多元配對分析的基本理論

配對樣本是指同一樣本進行測試所獲得的兩組數據，或對兩個完全相同的樣本在不同條件下進行測試所得的兩組數據，分為自身配對和同源配對[1]。自身配對指同一試驗單位在二個不同時間上分別接受前后兩次處理，用其前后兩次的觀測值進行自身對照比較；或同一試驗單位的不同部位的觀測值或不同方法的觀測值進行自身對照比較。同源配對指將來源相同、性質相同的兩個個體配成一對，然后對配對的兩個個體隨機地實施不同處理，顯然本題為同源配對問題。兩配對樣本t檢驗就是根據樣本數據對兩個配對樣本來自的兩配對總體的均值是否有顯著差異進行推斷。

（1）兩配對樣本t檢驗的前提條件：

1、兩配對應該是配對的。（兩樣本的觀測值數目相同，兩樣本的觀測值的順序不能隨意更改）

2、樣本來自的兩個總體應該服從正態分布。

（2）兩配對樣本t檢驗的基本實現思路：

設X1服從正態分布其中，

這樣，檢驗的問題就轉化為單樣本t檢驗問題，即轉化為檢驗Y的均值是否與0有顯著差異。

第二步，建立零假設

第三步：構造t統計量

第四步，利用SPSS自動計算出t值和對應的P值

第五步，作出判斷：

若P值小于顯著性水平α，則拒絕零假設，即認為總體存在顯著差異

若P值大于顯著性水平α，則接受原假設，即認為兩總體不存在顯著差異。

先對兩組白葡萄酒評分進行樣本檢驗， 得配對變量的相關系數為r=0.245，對應答概率P值為0.28>0.05，可以認為兩配對變量無相關關系。兩配對樣本的配對差的均值為-2.48929，T統計量的值為-2.602，對應的概率P值為P=0.015

表4-1白葡萄酒兩組評分配對樣本檢驗結果

同理，對兩隊紅葡萄酒評分也進行二元配對分析，可以得到如表4-1所示的成對樣本分析數據，分析可知：兩組間的相關系數，即配對變量的相關系數為，對應答概率值為，可以認為兩配對變量有相關關系。兩配對樣本的配對差的均值為，統計量的值為，對應的概率值為，故拒絕原假設，認為兩組評酒員對紅葡萄酒的評價結果有差異性。 由此可以得出對于紅白兩種葡萄酒，兩組評酒員的評價結果都有顯著性差異的結論。然后再分別對兩類葡萄酒分別做組內方差，可得如下結果：

表 4-2各組葡萄酒得分方差

則有，說明第二組評分員所得評分數據波動性更小，數據更穩定，即第二組結果更可信。

Ⅱ、單因素方差分析

根據附件一中各個評酒員分別對各種葡萄酒樣品各種指標的分析評價打分，通過求和可以分別得到各類葡萄酒組內各名評酒員對各種葡萄酒樣品的整體評分。

先對兩組白葡萄酒的評分進行單因素方差分析可得如表1-1所示的單因素方差分析表。從表中可以看出，第五列是統計量F值，計算得1.313；表中第二行、第三行給出了方差的兩個來源，即“組間”和“組內”；第三列是檢驗統計量的自由度，組間自由度為27，組內為28；總自由度為55。

第二列表示偏差平方和，其中組間偏差平方和為547.266，組內偏差平方和為432.375，總偏差平方和為979.641。均方為偏差平方和和自由度的商，分別為20.269和15.442，兩者之比為F分布的觀測值1.313。針對假設Ho，組間均值存在顯著性差異，計算F分布觀測值為1.313，而對應的概率P值為0.239。在默認顯著性水平為0.05的前提下，由于F統計量的觀測值對應的概率P值大于0.05，則應接受原假設，即認為兩組評酒員對白葡萄酒的評價結果無顯著性差異。

再對兩組紅葡萄酒的評分進行單因素方差分析，經分析，在默認顯著性水平為0.05的前提下，由于F統計量的觀測值對應的概率P值0.002

1.樣本要獨立；

2.各樣本符合正態分布；

3.各個總體方差是否齊性，要先進行方差齊性檢驗。

然而在該種情況下，不能夠完全符合上述條件，所以在本題中進行單因素方差分析所得到的結果不可靠，而實際上，根據以上實驗計算，進行單因素方差分析所得到的結果與多元配對分析的結果不太一樣，因此接受多元配對分析的結果。

4.2 問題2的模型建立與求解

聚類分析法的原理是將參與聚類的每個個體（或變量）視為一類，根據各個個體之間的距離或相似性，逐步合并，直到合并為一個大類為止。根據分層聚類分析原理，對于任何數據都沒有唯一正確的分類標準。不同的聚類方法得到的結果或多或少都有一定的差別。一般情況下，我們可以根據以下幾個原則確定分類數[2]：

1.各類重心之間的距離必須很大；

2.確定的類中，各類中包含的元素一般都不要太多；

3.類的個數必須符合實用的目的；

4.若采用幾種不同的聚類方法處理，則在各自的聚類途中應發現相同的類

由前面得到的紅白葡萄理化指標的標準值矩陣分別對紅白葡萄進行聚類。對于白葡萄，使用ward聯接對其聚類可得圖4-1、圖4-2所示的聚類分析圖。

圖4-2 白葡萄分層聚類分析樹形圖

圖4-2中所示的白葡萄分層聚類分析樹形圖顯示了分層聚類過程中，從每個個體為單獨的一類，逐次合并，一直到全部合并成一大類，整個過程都在樹形圖中得到體現。

圖4-1是一幅縱向顯示的冰掛圖。從該圖中可以很輕易地看出任何類數時的分類結果。對于白葡萄，根據分類原則，我們選取聚類類數為6時，根據圖4-1可以將葡萄樣品分為下列五類A

圖4-3中所示的紅葡萄分層聚類分析樹形圖顯示了分層聚類過程中，從每個紅葡萄個體為單獨的一類，逐次合并，一直到全部合并成一大類，整個過程都在樹形圖中得到體現。圖4-4是一幅縱向顯示的冰掛圖。從該圖中可以很輕易地看出任何類數時的分類結果。對于紅葡萄，根據分類原則，當我們選取聚類類數為5時，根據圖4-4可以將葡萄樣品分為下列五類A對上述五類葡萄進行標準差和均值計算，由各分類的均值大小可以對其分類級別高低有個客觀的判斷，即：E>B>C>D>A（Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ>Ⅳ>Ⅴ），分類結果如下表4-4

表4-4 紅葡萄聚類分級

4.3 問題3的建模與求解

對于負相關系數的求解，首先要建立葡萄酒的各項理化指標分別對釀酒葡萄的所有理化指標回歸方程，然后測定系數，再計算其復相關系數，并由此說明變量之間的相關程度的高低，當相關系數計算出來后，還必須判斷其是否有意義和使用價值，因此必須進行復相關系數的顯著性檢驗。先利用SPSS做復相關回歸分析得到復相關分析表和回歸分析表，將復相關分析表轉移至EXCEL，然后利用EXCEL相關性排序，但是因為考慮到有負相關的影響，因此要首先先加絕對值再由大到小進行排序。相關性排序后發現Pearson相關系數與顯著性單側檢驗有高度的一致性，所以通過EXCEL自動篩選功能，選出單側檢驗值小于等于0.05的自變量即為與因變量相關的自變量 。由此可以得出紅、白葡萄酒的理化指標與紅、白釀酒葡萄的理化指標的定量關系。再通過回歸分析表即可得到模型的結果，將兩復相關分析表和回歸分析表結合可得到：

1. 紅葡萄酒的理化指標與釀酒葡萄的理化指標的模型為：

2. 白葡萄酒的理化指標與釀酒葡萄的理化指標的模型為：

由回歸方程式可以看出：

1. 對于紅釀酒葡萄的理化指標x4（花色苷）、x6（蘋果酸）、x9（褐變度）、x10（DPPH自由基）、x12（單寧）與紅葡萄酒的理化指標y1（花色苷）呈顯著正相關，而x7（檸檬酸）、x8（多酚氧化酶活力）、x13（葡萄總黃酮）、x25（果梗比）、x26（出汁率）與紅葡萄酒的理化指標y1（花色苷）呈顯著負相關。

2. 對于白釀酒葡萄的理化指標x12（單寧）、x15（黃酮醇）、x18（可溶性固形物）與白葡萄酒的理化指標y1（單寧）呈顯著正相關，而x1（氨基酸總量）、x2（蛋白質）、x10（DPPH自由基）、x11（總酚）、x13（葡萄總黃酮）、x16（總糖）、x25（果梗比）、x27（果皮質量）與白葡萄酒的理化指標y1（單寧）呈顯著負相關。

同樣的可以得到以下紅葡萄酒的理化指標與釀酒葡萄的理化指標的模型為：

以及白葡萄酒的理化指標與釀酒葡萄的理化指標的模型為：

4.4 問題的模型建立與求解

（1）逐步回歸分析

逐步回歸分析，首先要建立因變量y與自變量x之間的總回歸方程，再對總的方程及每—個自變量進行假設檢驗。當總的方程不顯著時，表明該多元回歸方程線性關系不成立；而當某—個自變量對y影響不顯著時，應該把它剔除，重新建立不包含該因子的多元回歸方程。篩選出有顯著影響的因子作為自變量，并建立“最優”回歸方程[4] 。

回歸方程包含的自變量越多，回歸平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也隨之較小，預測值的誤差也愈小，模擬的效果愈好。但是方程中的變量過多，預報工作量就會越大，其中有些相關性不顯著的預報因子會影響預測的效果。

以紅葡萄為例進行逐步回歸分析，使用F的概率進入0.10刪除0.15，當預測變量數為7個時，R 方值大于85%，說明此時模型的擬合程度比較高，繼續對紅葡萄進行分析，方差分析知：統計量為19.831，系統自動檢驗的顯著性水平為0.0000（非常小），因此回歸方程相關非常顯著。

再對紅葡萄建立逐步回歸模型。

由 “非標準化回歸系數”可得出多元回歸模型預報方程為：

由回歸方程式可以看出，紅葡萄酒的質量（x）與y11（總酚） 、y23（果穗質量）、y21（固酸比）、y15（黃酮醇）呈顯著正相關，而與y6（蘋果酸）、y8（多酚氧化酶活性）、y14（白藜蘆醇） 呈顯著負相關。由此看出，總酚、果穗質量、固酸比、黃酮醇，蘋果酸、多酚氧化酶活性、白藜蘆醇是影響紅葡萄酒質量的主要原因。

（2）論證

Ⅰ 對（1）分析

由（1）可知：逐步回歸分析模型的R2=0.88，p=0.0000（非常小），即回歸方程相關非常顯著，說明得到的模型是一個樂觀結論。然而，紅葡萄酒的樣本容量N1=27，白葡萄酒的樣本容量N2=28，均為小容量樣本，所以模型穩定性較差，且參數β的標準差較大，因此，完全用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標判斷葡萄酒的質量不科學。

Ⅱ 相關分析

先利用SPSS做芳香物質和香氣打分的相關分析得到相關分析表，將相關分析表轉移至EXCEL，然后利用EXCEL相關性排序，但是因為考慮到有負相關的影響，因此要首先先加絕對值再由大到小進行排序。相關性排序后發現Pearson相關系數與顯著性雙側檢驗有高度的一致性，所以通過EXCEL自動篩選功能，選出單側檢驗值小于等于0.05的自變量即為與因變量相關的自變量，分析結果可知，香氣打分與芳香物質x14（檸檬烯）、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）有顯著關系。

5、結論

本文以釀酒葡萄和葡萄酒為研究對象，建立多元統計模型，對評酒員對酒的評價之間存在的顯著性差異情況進行研究，同時研究了釀酒葡萄的分級、釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的聯系，論證了葡萄和葡萄酒的理化指標對葡萄酒的質量評價情況。

參考文獻：

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第8篇：多元統計分析范文

農業在我國經濟發展中起到非常重要的作用，受到自然條件的影響，全國各個地區的經濟發展水平存在很大的差異性，當地政府對農業的重視程度和政策幫助力度不同，也影響到了各個地區農業的發展。基于多元統計分析，可以分析出各個地區農業生產條件的優勢和不足，制定出相應的農業發展策略，進而提高農業經濟發展水平。

1 多元統計分析

多元統計分析屬于數理統計中非常重要的一部分，在進行多個分析指標的統計時，往往需要用到數理統計分析來進行多個統計指標之間的理論和實踐研究。多元統計分析有多種分析方法，比如說主成分分析、聚類分析等。在進行多元統計分析時，往往需要結合多個統計指標來進行，將多元統計分析應用到農業生產條件中，可以充分掌握氣候、農藥、化肥等多個方面的因素，尋找各個指標之間的聯系性，再進行數學模型的建立，結合當地實際情況，對農業經濟發展有清晰的了解，再制定出相應的政策制度，合理地對現有農業資源進行分配，最終實現促進農業經濟發展的目的。

2 多元統計分析的應用和實踐

在探究農業生產條件對農業經濟發展的影響時，選擇多元統計分析的方式，可以最大化運用農業生產條件，科學的分配農業資源，提高農業經濟效益。在實際的分析時，可以先對當地的農業生產條件進行統計，比如說勞動力情況、機械化水平、氣候條件、耕地面積等。因為每個地區的實際農業生產條件都不相同，比如說西南地區，影響農業經濟發展最主要的因素是農村勞動力，耕地面積、機械化水平等遠沒有勞動力重要。其主要的原因是因為西南地區的地形情況比較復雜，沒有大面積的耕地，嚴重限制了農業機械的應用，往往需要采取人工的方式來完成耕種，因此需要大量的勞動力。

運用關聯分析在進行農業生產條件的分析時，絕大多數地區的耕地面積與農村勞動力關聯不是很緊密，與物質生產條件的關聯程度在逐年加大。造成這種現象的原因是，受到科學技術的發展影響，對傳統的種植方式帶來了很大的改變，提高了農作物的產量，農業生產機械化程度越來越高，進而耕地面積以及農村勞動力的重要性已經沒有之前那么重要。對于農業生產工具、化肥農藥等的使用不斷加大，再加上各個地區的實際生產條件有所不同，導致了農業生產條件重要性的改變，需要結合實際情況對農業生產條件進行調整，最終促進農業經濟的發展。

3 改善農業生產條件，促進農業經濟發展

農業生產條件直接影響到農業經濟的發展，一定要做好農業生產條件的利用工作，促進農業經濟的發展。在??際的生產過程中，隨著耕地面積以及勞動力在生產條件中的地位逐漸降低，但是耕地面積以及勞動力又是農業生產中的必要條件。因此，在進行農業生產條件的改善時，要加大對種植技術的研究力度，提高單位耕地面積的產量；要增強農村勞動力對科技的運用能力，提高農村勞動力的文化水平，結合先進的科學技術來開展農業生產，提高農業生產的產值，促進經濟發展。

在對農業生產條件進行改善時，不僅要從傳統生產方式上進行改善，還需要從本質上進行變革，比如說病蟲害的防治、栽培技術、育種方式等。在病蟲害的防治方面，科學合理地選擇防治農藥，可以減少病蟲害對農作物的損失，提高農業生產產量，在使用農藥時，要注意農藥的更換使用，避免長期使用1種農藥，進而使得病蟲害產生抗藥性失去防治作用。在進行化肥的使用時，一定要注意化肥的選擇和化肥的搭配，農作物不同的生長時期要選擇不同類型的化肥，化肥的搭配一定要合理，這樣才能促進農作物的全面生長，化肥之間不要存在一些酸堿性的沖突，要牢牢把握好化肥的用量，過多造成浪費，過少達不到增長目的。育種方式以及栽培方式在農作物的生產中也非常重要，好的育種方式和栽培方式可以增強農作物的成活率，提高產量。結合先進的科學技術改善農業生產條件，能夠發揮出現代科學技術的價值和作業，促進農業經濟的發展。

第9篇：多元統計分析范文

關鍵詞：多信息管理；計算機；遠程集中控制；系統研究

遠程集中控制系統是計算機發展的趨勢，尤其是一些新技術的不斷增加，例如音視頻和多媒體等，更是要求計算機需要有著極高的統一控制效果。但目前我國計算機遠程集中控制技術以及多信息的管理系統仍然無法全面并高效地使用，例如在災情監測和天氣預測方面，仍無法使用全新的計算機遠程集中控制系統，仍是使用原有的操作方式[1]。這種情況的出現一方面會導致計算機應用效率的降低，同時錯誤率也較高。在本次研究中，提出了一種的計算機遠程集中控制系統，通過這種手段能夠明顯地提升計算機應用效果，并能夠實現資源配置的高效性以及準確性。

1系統概念

從字面上講，多信息管理計算機遠程集中控制系統是一種計算機在實際應用過程中的遠程控制系統。這種系統也有著較高的應用需求。多信息管理計算機遠程集中控制系統需要綜合性的應用到計算機圖像處理技術、計算機信息管理技術、嵌入式自動化控制技術、移動通信技術以及數字音視頻處理技術[2]。通過這些技術，能夠實現遠程性控制計算機的效果。而為了讓多信息管理計算機遠程集中控制系統能夠取得更好的使用，也需要注意到系統在兼容性方面能夠兼容較多的計算機軟硬件，并且界面友好，能夠在多種情況之下得到較好的使用。尤為重要的是，多信息管理計算機遠程集中控制系統也需要有著多控制、多信息以及多功能等特點。而有著這些特點，才能夠讓多信息管理計算機遠程集中控制系統得到較好的應用。

2特點分析

通過上面的分析可以發現，多信息管理計算機遠程集中控制系統在實際的應用過程中，需要有著多控制、多信息以及多功能的特點。而這也是多信息管理計算機遠程集中控制系統能夠得到較好使用的必備條件。對于多信息特點而言，需要保證到系統能夠實施音視頻傳輸、數據分析、傳感信號分析傳輸等諸多功能，同時也需要對這些數據進行管理優化的處理。在多控制方面，需要保證到多信息管理計算機遠程集中控制系統能夠使用有線網、無線網、公網、專網等諸多的網絡技術結合的控制手段，保證到在何時何地均能夠使用網絡對多信息管理計算機遠程集中控制系統進行控制，拓展集中控制的全面性以及靈活性[3]。在多功能的特點方面，首先在遠程控制多個設備運行的基礎之上，需要進一步地增強遠程音視頻監控傳輸、數據通信以及信息顯示等諸多功能。這一方面能夠對于計算機進行控制，同時也能夠對諸多的信息進行顯示和傳輸。

3結構分析

研究中分析的多信息管理計算機遠程集中控制系統主要包括了有線和無線控制方式的兼容技術、互聯技術、音視頻傳輸技術、信息處理技術、數據加密技術等。通過這些技術進行綜合性的合成，就能夠完成對系統的有效運作。系統基于計算機的多網互聯以及遠程控制的相關要求。首先需要使用無線集群、有線專線、有線寬帶等諸多的網絡途徑進行組網處理，在組網完成后可以實現對于圖像、信號、音視頻以及數據等信息的有效傳輸以及處理，最終實現對于系統中設備的檢測和控制。在有線控制上，主要是使用光纖等有線寬帶網絡，滿足遠程控制的要求[4]。另外也需要使用通信公網進行處理，例如可以使用2G網絡或是3G網絡等。重點選擇超短波無線控制以及光纖專線控制。通過這種手段進行組網后能夠保證到系統的安全性和效率。而研究中的系統使用模塊化的設計，設置多種專用模塊及其專用接口。

4結語

計算機技術的發展方向為小而精，目前計算機的應用在日常生活中也越來越便攜。尤其是隨著上個世紀九十年代，信息技術和網絡技術的高速發展，多媒體信息開始在計算機上得到了較好的使用，這也讓計算機集中統一控制趨于完善。在研究中，從多信息管理計算機遠程集中控制系統的概念以及組成入手，分析了一種實際的多信息管理計算機遠程集中控制系統及其組成，為目前計算機遠程集中控制系統的實現以及應用提供了可參考資料。

參考文獻

[1]杭小虎.淺談計算機網絡技術中的遠程控制系統分析[J].無線互聯科技,2015,(17):34-35,44

[2]李大偉,李大志,董立巖，等.用Winsock在Internet上實現計算機遠程控制[J].氣象水文海洋儀器,2010,27(3):38-42,45.

[3]陳世軍.基于SOCKET技術的計算機遠程控制實現[J].計算機光盤軟件與應用,2012,(2):124-124,126.