多元统计分析论文的英语

1. 因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。因子分析的基本思想：把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下：（1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。（2）F = (F1，F2，…，Fm)￠（m

院长寄语工商管理学部在2010-2011学年度设有5个本科专业，分别为会计学、工商管理（财务方向）、工商管理（应用经济方向）、工商管理（文化创意与管理）和人力资源管理。每一专业旨在为学生提供全面的商业知识，使学生有机会在上述各个领域进行专业发展。学部有超过2000名学生，五十多位教师，所有的教师都是从世界各地聘请，有丰富的教学和研究经验，是会计，财务，税务，经济学，管理学和文化产业管理等领域的专家。学部的教学方法着重理论与实践相结合，不但在学术知识上有严格的要求。课堂外，学部为学生提供系列的专业发展及职业发展讲座和专业培训，帮助学生安排社会实践，培育学生成为未来商界领袖，能够面对瞬息万变的全球经济所带来的各种考验，为学生踏入真实商业世界做准备。学部已经培育了多届毕业生，毕业生就业单位包括各大银行、会计师事务所、外资企业等。其中更包括普华永道会计师事务所、毕马威会计师事务所、德勤会计师事务所、安永会计师事务所、中国工商银行、中国银行、中国建设银行、金城建筑公司等知名大企业及金融机构。学部也与香港、海外著名学府在工商管理硕士课程有紧密合作，香港浸会大学、香港科技大学、香港理工大学、香港城市大学、澳洲新南威尔士大学、澳洲墨尔本大学、帝国理工学院、英国曼彻斯特大学等分别录取该校毕业生修读研究生学位课程。另外，学部课程获得专业团体的认证，例如，会计专业已经获得香港会计师公会和澳洲会计师公会的专业认证，学生毕业后也可考取国际会计专业资格，成为注册会计师。学部为学生提供财务金融方面的专业培训，包括与香港银行学会联合提供的专业财富管理师培训及考试，财务及其他经济类学生可参加培训及考取该专业认证。左龙佩兰教授左龙佩兰教授是杰出的会计学者，在教学研究，管理培训和高校行政领域积累了丰富的经验，取得了香港理工高级会计文凭，是英国 Brunel University 工商管理硕士和香港大学哲学博士。左教授是香港执业会计师，同时是英国会计师学会资深会员、香港税务学会资深会员、香港华人会计师公会会员、香港证券专业学会会员及香港财务会计协会荣誉会员。左教授的教学硏究包括税务政策、会计及公司管治。在国际学术和专业杂志发表不少论文及出版书籍，曾为亚太税务杂志编辑委员会会员。左教授在香港的会计专业领域有很高的名望，是香港会计师公会六届理事，曾任该公会多个委员会主席。左教授亦是现任香港财务会计协会副主席及香港女会计师协会理事。在2000年和2006年连续两界被选为香港特别行政区选举委员会（会计界别）选委。2009年，左教授被委任为深圳省级全国妇联香港特邀代表。左教授曾出任无数公职包括香港特别行政区税务上诉委员会委员，香港职业训练局会计咨询委员委员及香港学术评审局课程甄审评判委员等等。同时，左教授获香港特区政府委任为强制性公积金计划上诉委员会委员，博彩税条例上诉委员会委员，结算及交收系统上诉审裁处成员及香港金融管理局程序覆检委员会委员。目标秉承UIC在中国内地建立博雅大学的先锋理念，继续致力于创新的商业教育和专业培训，为推动中国的商业及经济发展做出贡献。使命◇ 为学生提供全面的商业教育及培训，培养优秀的学术知识型人才及专业应用型人才。◇为学生提供全面的商业知识，使学生有机会在商业领域进行职业发展。◇培养学生批判性思考及分析能力，使学生能处理真实世界中的复杂商业问题。◇为学生生毕业后选择继续深造做准备。学部与香港和海外的一些大学在工商管理硕士和其他一些商学硕士课程上建立了紧密的合作，为学生继续深造提供机会和便利。专业认证◆香港会计师公会专业认证2009年3月30日，香港会计师公会（HKICPA）一行对该校的会计学学士课程进行认证考察。UIC已成为国内第一所通过香港会计师公会认证其会计学士课程的大学。会计专业本科生一毕业即可加入香港会计师公会专业资格课程 (QP) 考试。2011年2月，香港会计师公会通过了对该校专业会计转制课程的认证审核，UIC非会计专业和非商科学生通过参加及完成UIC开办的转制课程后可参加香港会计师公会专业资格课程考试。◆澳洲会计师公会专业认证会计专业已经获得澳洲会计师公会认证，学生一毕业即可申请澳洲会计师公会学生会员资格，经过三年以上导师指导并通过该公会所设的另外六门课程即可获得澳洲会计师公会的专业资格。◆香港银行学会专业财富管理师合作协议2010年10月24日，学部与香港银行学会签订专业财富管理师专业资格考试合作协议，财务专业及其他商科学生可参加香港银行学会的专业财富管理师专业认证考试。2011年工商管理学部开设专业专业专业方向课程培养目标就业领域会计学会计学原理、中级会计学、高级会计学、成本与管理会计、审计学、财务会计理论、会计信息系统、香港税务、财务管理、公司法、法律原理、商业导论、商业传讯、策略管理、宏观经济学原理、微观经济学原理、组织行为学、商业数学及统计学、毕业论文等。帮助学生掌握会计学原理基本知识，为其将来从事会计、财务管理及商务管理工作做好准备。并为学生毕业后做好准备，并为学生毕业后获取国际会计师专业资格打好基础。会计师事务所、政府或公营机构，大中小型企业、商业及投资银行、保险公司、投资公司等。人力资源管理人力资源管理、绩效与报酬管理、劳动与工业关系法、人力资源战略规划、国际人力资源管理、劳工经济学、招聘与任用、人力资源发展、会计学原理、商业导论、组织行为学、法律原理、商业传讯、策略管理、宏观经济学原理、微经济学原理、商业统计学、财务管理、毕业论文等培养学生掌握以人为本的国际化人力资源管理知识。了解组织的基本结构与系统，且能将人力资源管理融入组织。学生将具备有国际视野与专业优势在国内与外来国际化企业获得就业机会、专业化的人力资源专员、人力管理咨询与培训专员、薪酬与福利专员、雇员关系专员、力资源与行政专员等。工商管理财务方向：商业导论、组织行为学、宏观经济学原理、微观经济学原理、财务管理、商业数学、商业统计学、应用经济计量学、财务策划与投资分析、银行与信贷、公司财务学，定息证券、会计学原理、期货与期权市场、金融预测、国际金融、财务风险管理、商业决策之博弈论、资讯管理系统、金融机构管理、毕业论文等。旨在培养学生掌握金融投资领域的基本知识，为其将来从事财务管理等相关领域的工作或研究做好准备，使学生能够更有优势在香港或中国大陆的公私企业、海外及政府机构中获得就业或在国内外继续研究生学习。商业银行、投资公司、顾问公司、会计师事务所、政府或非政府机构，大中型企业等。工商管理应用经济方向：微观经济学、宏观经济学、国际经济学、数理经济学、应用经济计量学、中级宏观经济学、中级微观经济学、中国经济概论、组织行为学、商业导论、商业传讯、亚太经济学、货币银行学、策略管理、财务管理、商业数学、商业统计学、产业组织、法律原理、会计学原理、毕业论文等。培养能够胜任多种商业管理职业的国际化管理人才。商务经营及经济管理，银行，金融机构，政府机关及跨国企业等工作。或者选择在国内外继续深造。工商管理文化创意与管理方向：会计学原理、商业导论、组织行为学、法律原理、商业传讯、策略管理、宏观经济学原理、微经济学原理、财务管理、商业数学、商业统计学、中国城市文化产业导论、文化产业管理、文化经济及文化发展、文化政策及决策、国际文化贸易、文化产业实习、商业研究方法、电影美学、制作与多媒体管理、相片成像原理、空间设计基础、展览设计、展览创意演绎、艺术现况、现代艺术概念、艺术创意与美感、毕业论文等。本专业主要包括工商管理核心科目、文化产业必修科目及三类文化产业选修科目，如电影及电视，新媒体及设计和视觉艺术等，并以博雅教育作为较全面的文化培育，创造新意念人才，掌握好文化产品的附加价值。电影、电视、建筑、工艺、平面设计、工业设计、产品设计、广告、演艺、音乐、游戏、及资讯科技等各个领域，并扮演生产者、设计师、产品开发商、及市场专才等角色，这些专才都具备创新管理能力和企业家精神，能力高者可达至总裁级的位工商管理市场营销（市场营销管理）：商业导论、组织行为学、策略管理、法律原理、商业统计学、宏观经济学原理、微观经济学原理、市场营销学导论、客户关系管理、中国市场营销管理、网络营销市场、营销市场调查、消费行为与营销策略、国际市场学、品牌管理、市场营销策略、服务营销市场、商业研究方法、营销管理、毕业论文等。培养学生掌握市场营销管理知识及技能，制定市场营销商业战略方案，为发展各企业及维持长久的竞争优势。市场营销管理专才具备国际市场营销走势的洞察力，掌握市场商机，有能力帮忙各企业制定合宜商务策划及市场营销竞争战略。市场营销学毕业生拥有高就业机会及创业能力。市场营销技能已是现代CEO所不能缺少的管理核心才干。市场营销管理人的工作范畴甚广，包括金融银行、房地产、建筑、影视、传媒、旅游、娱乐、零售、饮食、物流运输及政府等。院长寄语理工科技学部的教学理念是为各专业学生提供具特色的专业知识技能以满足不用工业领域的严格需求。另外，通过通识教育和全人教育的实践训练，学生们不但具有多方面的才华，而且增强了对社会责任的认识。此外，老师们也特别注重提高学生解决问题的能力，以便他们能够充分地去应对日新月异的世界里将会遇到的问题。尽管学校学部尚属“年轻”，但纵观本学部教师和学生的素质，部分老师已获得国家自然科学基金会研究基金，学生也获得了多项国家奖励。钟森文教授钟森文教授是世界知名的糖尿病医学方面的专家，美国伯克利州加利福尼亚大学博士，并曾在麻省理工学院进修博士后课程。在加入香港大学之前，他曾在芝加哥伊利诺医学院从事教学工作数年。在香港大学，他率先利用基因突变的老鼠来研究糖尿病综合症的病理机制。他在白内障医学领域的研究突出，曾获美日白内障研究会议的一个颇具声望的奖励，并多次被邀请出席国际会议作专题报告。目标理工科技学部注重学生专业知识、社会意识及个人修养的全面发展，以培养应用型、复合型和具管理方面的专才为目标。使命◇为学生提供全面深入的专业知识，使学生有机会在相关领域进行职业发展。◇为学生提供多元化的课外学习机会，例如实地考察、与企业合作开发科研项目、组织到企业去实习，使学生活学活用，为处理真实世界中的复杂问题创造条件和提供坚实的基础。◇为学生毕业后选择就业或继续深造做准备。2011年理工科技学部开设专业专业专业方向课程培养目标应用心理学心理学导论、发展心理学、生物心理学、心理学史、心理治疗流派、心理学研究方法、实验心理学、社会心理学、心理评估与测量、健康心理学、知觉心理学、人格心理学、异常与变态心理学、中国人心理学、认知心理学、法医心理学、多元文化心理学、教育心理学、消费者心理学、工业与组织心理学、咨询心理学等。旨在培养能在各级管理部门和企事业单位从事统计理论与实际工作的高级专门人才。学生将具备在工业、商业等领域工作或在国内外继续研究生学习的能力和敢于在发展迅速的统计领域中面对挑战的信心。。计算机科学与技术计算机组织、结构化编程、计算机科学概论、数据结构和算法、面向对象编程、软件开发工作坊I、Ⅱ、Ⅲ、数据通讯和网络、数据库管理系统、算法设计和分析、操作系统、编程语言原理、信息技术职业实践、线形代数、离散结构、毕业论文I等。配合UIC之全人教育理念，旨在培养计算机科学、软件工程和信息技术领域适应快速变化的信息时代挑战的国际化人才。环境科学环境技术：世界生态与人类、生物学、生物和化学实验、生态守恒、微生物学、环境健康与毒物学、化学、生物化学与生理学、环境科学导论、资源与环境、可持续发展环境管理、环境化学与污染控制、环境学实验、绿色商业管理、生物工艺学导论、化学分析、环境分析与监控、综合固体废物管理、毕业论文I等。环境管理：世界生态与人类、生物学、生物和化学实验、生态守恒、微生物学、环境健康与毒物学、化学、生物化学与生理学、环境科学导论、资源与环境、可持续发展环境管理、环境化学与污染控制、环境学实验、绿色商业管理、会计学原理I、管理科学、微观经济原理、中国经济概论、营销导论、毕业论文I等。旨在培养具有环境科学的基础理论、基本知识和基本技能的专业人才。本专业有两个方发展方向：环境技术和环境管理，学生可根据自身学习情况、个人志趣以及择业取向进行选择，深刻了解全球与当地各种环境问题、导致的原因以及环境恶化的防治与控制技术，学会开发可持续发展的环境管理系统和提高环境保护的技能。食品科学与工程生物学、生物和化学实验、微生物学、化学、化学分析、生物化学与生理学、食品科学概论、食品化学、食品工程、食品分析、营养学、食材与食品工艺、食品科学实验I、食品微生物与毒理学、食品科学分析实验、食品质管与安全、功能食品、食品包装、食品废料管理、食品科学实验Ⅱ、毕业论文 I等。旨在培养具备食品科学与食品工程方面专业知识，能从事食品科学与工程领域里新产品研究与开发、生产管理与经济管理、产品质量检测与质量控制、工程设计等方面工作的高级工程技术人才。金融数学：高等数学 I、Ⅱ、高等代数I、Ⅱ、时间序列和金融建模、随机过程及其应用、常微分方程和偏微分方程、基础统计学（理科B类）、离散数学、运筹学、高等概率论、利息理论、控制论和金融数学、回归分析、金融建模中的鞅方法、会计学原理、金融学理论、金融衍生产品导论、公司财务原理、投资分析和组合管理、高级应用计量经济学、 C++ 程序设计语言、经济学 I、Ⅱ、毕业论文等。旨在培养具有国际视野和熟知国际规则的复合型高级定量金融人才。使学生系统掌握金融数学的相关理论基础，接受严格的数理金融思维训练；能够熟练运用英语，并具有相关软件的运用以及建模解决实际问题的能力。学生不仅具备金融学、经济学、数学、统计学、计算金融和金融管理等方面专业知识结构，而且熟知国际金融市场，从事金融及其衍生产品的开发、应用和管理。未来能在国内外的金融、证券、投资等商业、经济、科研和政府部门从事资产管理、经济分析、金融建模、金融产品的创新和开发工作。统计学结构化编程、线性代数、高等数学、高等微积分I、高等微积分Ⅱ、金融数学导论、物流学、线性规划和整数规划、随机模拟、最优化方法、基础统计学、统计与概率、回归分析、离散变量的数据分析、统计软件入门、质量控制--六西格码、试验设计、多元统计分析、毕业论文I等。旨在培养能在各级管理部门和企事业单位从事统计理论与实际工作的高级专门人才。学生将具备在工业、商业等领域工作或在国内外继续研究生学习的能力和敢于在发展迅速的统计领域中面对挑战的信心。院长寄语人文与社会科学学部致力于提供优质的专业教育。课程设置涵盖了多个不同且具特色的学术及专业领域，包括：影视学、国际政治（政治与国际关系方向）、新闻学（国际新闻方向）、公共关系学（公共关系与广告方向）、社会学（社会工作与社会行政方向）、英语（英语作为第二语言教学方向）、英语（应用翻译方向）、英语（现当代英语语言文学方向），这八门专业课程是按现时社会对这些专业人才的需求而设置，学生可根据个人志趣及未来事业发展取向做出最适当的选择。在博雅及全人教育的理念下，学部致力于让学生充分掌握专业知识，培养其分析及处理问题的能力，使其成为实干、独立、自信、创新且具有国际视野的专业人才和未来领袖，服务社会及国家。学部各个专业以不同形式的实习/临床训练来丰富学生的实践经验，提升其竞争力。人文与社会科学学部在不断优化教师队伍、提升教学及学术水平的同时，各个专业亦加强与行业、政府部门在学术、科研、发展以及专业培训方面的紧密合作。这不仅有助学术及产业方面的发展，也会为学生提供更多的实习、培训和就业机会。深信学校的教学理念、优质的课程及教学，能满足同学们对学术及专业知识的追求。学校热忱欢迎同学们加入本部，成为学校的成员。宋美璍教授宋美璍教授是一位资深的教师与学者，已在台湾的高等教育领域从事教学与研究工作三十余年。宋教授于台湾大学外文系取得学士和硕士学位后，又荣获了哈佛燕京奖学金继续前往美国Brown University深造，获得了英美文学博士学位。宋教授学成返回母校台大任教。并于1993年获邀到University of Chicago担任访问学者一年，后于2000年转至淡江大学任教。宋教授在教学与研究之外，亦担任行政职务，曾先后任台大外文系主任、台大国际交流中心主任，和淡江大学外语学院院长，学会理事、学术期刊编辑与审查委员等。宋教授研究专长包括十八世纪英国文学、性别理论、台湾女性文学等。她专注研究英国文学中的城市空间呈现，以伦敦做为例子，探讨地志论述所牵动的文化议题。宋教授于1980年代首先将西方女性主义文学理论引介至台湾学界，并将西方女性形象与女性意识的文学翻译为中文。她也撰写英文论文，诠释台湾现代小说中的女性意识，于国际期刊与专书发表，藉此积极参与新文化思潮交流传播。国内外专业组织人员“社会工作与社会行政学”课程已是下列国际、地区及中国社会工作“专业教育组织”成员：⒈国际社会工作学院联合会会员（IASSW）⒉亚洲太平洋社会工作教育协会成员（APASWE）⒊中国社会工作教育协会成员（CFSWE）⒋中国社会工作教育协会——华南分会常务委员学部开设专业专业专业介绍就业领域传播学（电影电视）培养学生具有深度电影电视文化素养及媒体制作能力，能够掌握影视多媒体策划、剧本创作、拍摄、后期制作及数字技术的知识与技巧，能够从事影视、多媒体创作与制作、研究及经营管理等工作。传播学理论、传播研究方法、电子媒体与电影导论、剧本写作、电视与中国社会、录像摄影、影视导演、录音与混音、电影录像剪辑、电视节目规划与编制、制作与多媒体管理、影视学毕业论文等。电视台编导、编剧、摄像、后期制作、节目策划等；影视公司编剧、导演、制片、摄像、后期制作；多媒体传播公司策划、制作及后制人员。毕业生也可在国内外影视传播相关专业继续深造。国际政治（政治与国际关系方向）旨在培养学生在政治、政治经济以及国际关系领域的分析能力及实践技巧，从政治文化的角度，增进对国际事务的认识，提高对政治问题的理解，增进学生的国际视野。各国领事馆大使、国际著名政治家富布莱特学者（Fulbright）将持续被邀为学生开设讲座，增加学生的国际视野。毕业生可以从事政府服务、跨国公司服务，公共政策研究、新闻、法律及教育等方面工作或出国留学深造。新闻学（国际新闻方向）旨在提供中国内地前所未有的课程，学生可以通过学习印刷、广播和网上媒体新闻，了解到新闻行业的实际操作技巧。亦会办实习报纸、制作新闻及纪录片，以及管理网站上的网上杂志。通过参与理论知识以外的实践活动，为学生将来在电视台、报社、杂志社及网上媒体工作做准备。毕业生不但从事新闻采访报道的电视记者、新闻评论、节目策划等工作而且也可以选择在美国、英国、澳大利亚、日本以及香港等继续深造。公共关系学（公共关系与广告方向）旨在培养学生充分掌握公共关系及广告学理论与技能，公共关系与广告领域的传媒应用，同时注重媒体及活动策划、创意设计及制作能力的培养。为企业形象和品牌传播培育公共关系及广告管理专业人才。毕业生可于政府、媒体、跨国企业、专业公关及广告公司等，从事品牌宣传、媒体策划及执行、活动策划及管理、广告创意设计、客户服务等领域的相关工作。亦可选择申请去海内外高等学府，继续接受相关专业训练。社会学（社会工作与社会行政方向）社会工作与社会行政学专业，教学队伍“全部由资深、拥有社会工作专业资历及实务经验老师与导师担任教学”，课程设计着重“社工服务”和“社会服务管理”的双重训练，强调理论与实践相结合。学生须接受不少于800小时的“督导实习”及100小时的实务技巧训练。课程旨在为中国及近邻国家、地区培育及输送具有专业知识，高素质及实干的专业社工人才。中国在发展经济的同时，亦致力于改善民生，提升国民福祉，以达致社会和谐及稳定。为贯彻落实党中央关于加强社会工作人才队伍建设，改革社会体制，完善社会管理的部署，充分发挥社会工作在促进经济社会协调快速发展的重要作用，国家祈望于2015年可达至200万的社会工作者。这可见社会工作者之需求乃极之殷切，就业前景非常乐观。UIC2010年第一届社会工作与社会行政学31位毕业生升学深造及就业率已达100%，展示了该校社工学生强劲的竞争力。英语（英语作为第二语言教学方向）非师范类旨在培养学生能像英语为第一语言的人士自如运用英语，致力于满足当今中国教育发展形势的需求，为中国的各级学校培育全能的英语教学人才。课程的教学重点涵盖三个主要领域：学科知识、语言表达能力和语言教学技巧。毕业可担任/成为：教师及教育管理人士；国际商业贸易从业人员；涉外机构行政管理人员英语（应用翻译方向）旨在培养汉英、英汉翻译与传译人才。研究中外翻译的历史、理论、流派，探讨翻译的性质、用途、标准、原则和方法，并探索语言转换的科学性和艺术性。是一门跨学科跨文化、应用范围广泛的学科。毕业生可以从事政府、教育、经济、媒体等相关领域的翻译或传译工作。并在翻译、传译或相关领域进一步研究和应用学科知识或海外进修。英语（现当代英语语言文学文学士方向） “现当代英语语言文学”专业以当今世界普遍使用的英语语言为学习主线，透过了解当代英语语言、文学的过往；密切关注当前英语语言发展方向，令学生能时刻掌握英语文学和语言领域的第一手学术和学习信息，与时俱进。同时，英语文学课程和社会语言学课程在提高学生文学水平的同时，还让他们接触到不同英语语言国家的文化，为学生毕业后进入更高一层次的学习或踏入国际商业界做好充足的准备。现当代英语语言文学专业致力于培养学生具备高水平的语言技能，特别为想要出国深造的学生打好学术基础。同时，也力求提高学生求职时的语言和交流技能，为学术研究和求职作好准备。这也是未来成功的必要条件之一。本专业提供的不是职业教育，专业的毕业生可以在中国内地、香港、或海外继续更高一层次的学习。其他毕业生也可以在多个领域供职，例如：· 行政管理· 银行金融· 政府公职· 翻译行业· 旅游行业· 高等教育和学术领域· 媒体和出版业· 图书馆（英语专业学生具备继续攻读图书管理学和信息学的良好基础）· 法律行业（英语专业学生也具备继续攻读法律的良好基础）· 研究分析行业· 技术文章撰写· 公共关系和市场营销· 国际合作企业内的商务交流领域。

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多元统计分析是研究多个随机变量之间相互依赖关系及其内在统计规律的一门学科

在统计学的基本内容汇总，只考虑一个或几个因素对一个观测指标（变量）的影响大小的问题，称为一元统计分析。

若考虑一个或几个因素对两个或两个以上观测指标（变量）的影响大小的问题，或者多个观测指标（变量）的相互依赖关系，既称为多元统计分析。

有两大类，包括：

将数据归类，找出他们之间的联系和内在规律。

构造分类模型一般采用聚类分析和判别分析技术

在众多因素中找出各个变量中最佳的子集合，根据子集合所包含的信心描述多元系统的结果及各个因子对系统的影响，舍弃次要因素，以简化系统结构，认识系统的内核（有点做单细胞降维的意思）

可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法。

多元统计分析的内容主要有: 多元数据图示法、多元线性相关与回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析及典型相关分析等。

多元数据是指具有多个变量的数据。如果将每个变量看作一个随机向量的话，多个变量形成的数据集将是一个随机矩阵，所以多元数据的基本表现形式是一个矩阵。对这些数据矩阵进行数学表示是我们的首要任务。也就是说，多元数据的基本运算是矩阵运算，而R语言是一个优秀的矩阵运算语言，这也是我们应用它的一大优势。

直观分析即图示法，是进行数据分析的重要辅助手段。例如，通过两变量的散点图可以考察异常的观察值对样本相关系数的影响，利用矩阵散点图可以考察多元之间的关系，利用多元箱尾图可以比较几个变量的基本统计量的大小差别。

相关分析就是通过对大量数字资料的观察，消除偶然因素的影响，探求现象之间相关关系的密切程度和表现形式。在经济系统中，各个经济变量常常存在内在的关系。例如，经济增长与财政收人、人均收入与消费支出等。在这些关系中，有一些是严格的函数关系，这类关系可以用数学表达式表示出来。还有一些是非确定的关系，一个变量产生变动会影响其他变量，使其产生变化。这种变化具有随机的特性，但是仍然遵循一定的规律。函数关系很容易解决，而那些非确定的关系，即相关关系，才是我们所关心的问题。

回归分析研究的主要对象是客观事物变量间的统计关系。它是建立在对客观事物进行大量实验和观察的基础上，用来寻找隐藏在看起来不确定的现象中的统计规律的方法。回归分析不仅可以揭示自变量对因变量的影响大小，还可以用回归方程进行预测和控制。回归分析的主要研究范围包括:

(1) 线性回归模型: 一元线性回归模型，多元线性回归模型。 (2) 回归模型的诊断: 回归模型基本假设的合理性，回归方程拟合效果的判定，选择回归函数的形式。 (3) 广义线性模型: 含定性变量的回归，自变量含定性变量，因变量含定性变量。 (4) 非线性回归模型: 一元非线性回归，多元非线性回归。

在实际研究中，经常遇到一个随机变量随一个或多个非随机变量的变化而变化的情况，而这种变化关系明显呈非线性。怎样用一个较好的模型来表示，然后进行估计与预测，并对其非线性进行检验就成为--个重要的问题。在经济预测中，常用多元回归模型反映预测量与各因素之间的依赖关系，其中，线性回归分析有着广泛的应用。但客观事物之间并不一定呈线性关系，在有些情况下，非线性回归模型更为合适，只是建立起来较为困难。在实际的生产过程中，生产管理目标的参量与加工数量存在相关关系。随着生产和加工数量的增加，生产管理目标的参量（如生产成本和生产工时等）大多不是简单的线性增加，此时，需采用非线性回归分析进行分析。

鉴于统计模型的多样性和各种模型的适应性，针对因变量和解释变量的取值性质，可将统计模型分为多种类型。通常将自变量为定性变量的线性模型称为一般线性模型，如实验设计模型、方差分析模型; 将因变量为非正态分布的线性模型称为广义线性模型，如 Logistic回归模型、对数线性模型、 Cox比例风险模型。

1972年，Nelder对经典线性回归模型作了进一步的推广，建立了统一的理论和计算框架，对回归模型在统计学中的应用产生了重要影响。这种新的线性回归模型称为广义线性模型( generalized linear models，GLM)。

广义线性模型是多元线性回归模型的推广，从另一个角度也可以看作是非线性模型的特例，它们具有--些共性，是其他非线性模型所不具备的。它与典型线性模型的区别是其随机误差的分布不是正态分布，与非线性模型的最大区别则在于非线性模型没有明确的随机误差分布假定，而广义线性模型的随机误差的分布是可以确定的。广义线性模型不仅包括离散变量，也包括连续变量。正态分布也被包括在指数分布族里，该指数分布族包含描述发散状况的参数，属于双参数指数分布族。

判别分析是多元统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法。所谓判别分析法，是在已知的分类之下，一旦有新的样品时，可以利用此法选定一个判别标准，以判定将该新样品放置于哪个类别中。判别分析的目的是对已知分类的数据建立由数值指标构成的分类规则，然后把这样的规则应用到未知分类的样品中去分类。例如，我们获得了患胃炎的病人和健康人的一些化验指标，就可以从这些化验指标中发现两类人的区别。把这种区别表示为一个判别公式，然后对那些被怀疑患胃炎的人就可以根据其化验指标用判别公式来进行辅助诊断。

聚类分析是研究物以类聚的--种现代统计分析方法。过去人们主要靠经验和专业知识作定性分类处理，很少利用数学方法，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系，特别是对于多因素、多指标的分类问题，定性分类更难以实现准确分类。为了克服定性分类的不足，多元统计分析逐渐被引人到数值分类学中，形成了聚类分析这个分支。

聚类分析是一种分类技术，与多元分析的其他方法相比，该方法较为粗糙，理论上还不完善，但应用方面取得了很大成功。聚类分析与回归分析、判别分析一起被称为多元分析的三个主要方法。

在实际问题中，研究多变量问题是经常遇到的，然而在多数情况下，不同变量之间有一定相关性，这必然增加了分析问题的复杂性。主成分分析就是一种通过降维技术把多个指标化为少数几个综合指标的统计分析方法。如何将具有错综复杂关系的指标综合成几个较少的成分，使之既有利于对问题进行分析和解释，又便于抓住主要矛盾作出科学的评价，此时便可以用主成分分析方法。

因子分析是主成分分析的推广，它也是一种把多个变量化为少数几个综合变量的多元分析方法，但其目的是用有限个不可观测的隐变量来解释原变量之间的相关关系。主成分分析通过线性组合将原变量综合成几个主成分，用较少的综合指标来代替原来较多的指标（变量)。在多元分析中，变量间往往存在相关性，是什么原因使变量间有关联呢? 是否存在不能直接观测到的但影响可观测变量变化的公共因子呢?

因子分析就是寻找这些公共因子的统计分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。例如，在研究糕点行业的物价变动中，糕点行业品种繁多、多到几百种甚至上千种，但无论哪种样式的糕点,用料不外乎面粉、食用油、糖等主要原料。那么，面粉、食用油、糖就是众多糕点的公共因子，各种糕点的物价变动与面粉、食用油、糖的物价变动密切相关，要了解或控制糕点行业的物价变动，只要抓住面粉、食用油和糖的价格即可。

对应分析又称为相应分析，由法国统计学家于 1970年提出。对应分析是在因子分析基础之上发展起来的一种多元统计方法，是Q型和R型因子分析的联合应用。在经济管理数据的统计分析中，经常要处理三种关系，即样品之间的关系（Q型关系)、变量间的关系（R型关系）以及样品与变量之间的关系（对应型关系) 。例如，对某一行业所属的企业进行经济效益评价时，不仅要研究经济效益指标间的关系，还要将企业按经济效益的好坏进行分类，研究哪些企业与哪些经济效益指标的关系更密切一些，为决策部门正确指导企业的生产经营活动提供更多的信息。这就需要有一种统计方法，将企业（样品〉和指标（变量）放在一起进行分析、分类、作图，便于作经济意义.上的解释。解决这类问题的统计方法就是对应分析。

在相关分析中，当考察的一组变量仅有两个时，可用简单相关系数来衡量它们;当考察的一组变量有多个时，可用复相关系数来衡量它们。大量的实际问题需要我们把指标之间的联系扩展到两组变量，即两组随机变量之间的相互依赖关系。典型相关分析就是用来解决此类问题的一种分析方法。它实际上是利用主成分的思想来讨论两组随机变量的相关性问题，把两组变量间的相关性研究化为少数几对变量之间的相关性研究，而且这少数几对变量之间又是不相关的，以此来达到化简复杂相关关系的目的。

典型相关分析在经济管理实证研究中有着广泛的应用，因为许多经济现象之间都是多个变量对多个变量的关系。例如，在研究通货膨胀的成因时，可把几个物价指数作为一组变量，把若干个影响物价变动的因素作为另一组变量，通过典型相关分析找出几对主要综合变量，结合典型相关系数对物价上涨及通货膨胀的成因，给出较深刻的分析结果。

多维标度分析（ multidimensional scaling，MDS）是以空间分布的形式表现对象之间相似性或亲疏关系的一种多元数据分析方法。1958年，Torgerson 在其博士论文中首次正式提出这一方法。MDS分析多见于市场营销，近年来在经济管理领域的应用日趋增多,但国内在这方面的应用报道极少。多维标度法通过一系列技巧，使研究者识别构成受测者对样品的评价基础的关键维数。例如，多维标度法常用于市场研究中，以识别构成顾客对产品、服务或者公司的评价基础的关键维数。其他的应用如比较自然属性（比如食品口味或者不同的气味)，对政治候选人或事件的了解，甚至评估不同群体的文化差异。多维标度法通过受测者所提供的对样品的相似性或者偏好的判断推导出内在的维数。一旦有数据，多维标度法就可以用来分析:①评价样品时受测者用什么维数;②在特定情况下受测者可能使用多少维数;③每个维数的相对重要性如何;④如何获得对样品关联的感性认识。

20世纪七八十年代，是现代科学评价蓬勃兴起的年代，在此期间产生了很多种评价方法，如ELECTRE法、多维偏好分析的线性规划法（LINMAP)、层次分析法（AHP)、数据包络分析法（EDA）及逼近于理想解的排序法（TOPSIS)等，这些方法到现在已经发展得相对完善了，而且它们的应用也比较广泛。

而我国现代科学评价的发展则是在20世纪八九十年代，对评价方法及其应用的研究也取得了很大的成效，把综合评价方法应用到了国民经济各个部门，如可持续发展综合评价、小康评价体系、现代化指标体系及国际竞争力评价体系等。

多指标综合评价方法具有以下特点: 包含若干个指标，分别说明被评价对象的不同方面 ;评价方法最终要对被评价对象作出一个整体性的评判，用一个总指标来说明被评价对象的一般水平。

目前常用的综合评价方法较多，如综合评分法、综合指数法、秩和比法、层次分析法、TOPSIS法、模糊综合评判法、数据包络分析法等。

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你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。

具体要做什么分析，可以

1. 因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。因子分析的基本思想：把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下：（1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。（2）F = (F1，F2，…，Fm)￠（m

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