第一肯定要用到主成分分分，你做了之后就会发现变量间存在很强的线性关系，你会发现每个变量都可以解释被解释变量，所以我们要做的就是找出哪几个指标更好更全面的解释因变量，是否要用到因子分析要看你的数据是否存在很大差异，比如单位上的差异就要用到此类方法，而因子分析也是同样建立在主成分分析之上的，不需要担心。对策分析肯定要用到统计预测的方法，最常用的就是确定性时间序列分析预测。另外,站长团上有产品团购,便宜有保证
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多元统计方法在产品质量控制中的应用摘要工业用氢氧化钠的主要成份是氢氧化钠、碳酸钠、氯化钠,这三个原素的含量多少决定产品质量。本文用三个随机变量代表这三种成份含量,并假设这三个变量的联合概率分布是多元正态的,在此基础上采用多元统计分析中的τ2统计量和多元控制方法相结合,用于氢氧化钠的生产控制中。
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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