多变量分析英文解释翻译、多变量分析的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 multivariable analysis
【经】 multi-variables analysis

分词翻译：

多的英语翻译：

excessive; many; more; much; multi-
【计】 multi
【医】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

变的英语翻译：

become; change
【医】 meta-; pecilo-; poecil-; poikilo-

量分析的英语翻译：

【建】 volumetric analysis

专业解析

多变量分析（Multivariate Analysis）是统计学中研究多个变量间相互关系的系统性方法，其核心在于同时分析两个及以上变量的分布规律、关联模式及潜在结构。该术语对应的英文表述为"Multivariate Analysis"，词源可追溯至拉丁语"multus"（多）与"variatus"（变化）的组合，强调对复杂变量系统的综合观测。

在实践层面，多变量分析通过降维技术、假设检验和模型构建三大路径实现数据解析。主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）作为典型降维方法，能有效提取关键变量特征；判别分析（Discriminant Analysis）和典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）则着重于变量组间的关联建模，这些方法在社会科学、生物医学和金融预测领域应用广泛。

权威学术机构如美国统计协会（ASA）将多变量分析界定为"处理多维数据互作关系的统计分支"，其方法论体系包含参数估计、非参数方法和机器学习算法的交叉融合。国际标准ISO 3534-1:2006统计学术语标准中，该概念被纳入多元统计框架，强调变量间协方差矩阵的结构化分析。

参考文献：

牛津大学出版社《统计学术语词典》
美国国家医学图书馆MeSH数据库
国际标准化组织ISO术语库

网络扩展解释

多变量分析（Multivariate Analysis）是统计学和数据分析中的一种方法，用于同时研究两个或更多变量之间的关系、模式或影响。它超越了单变量（单一变量）或双变量（两个变量）分析的局限性，能够揭示复杂数据中的隐藏结构。以下是其核心要点：

1. 定义与目的

核心概念：通过数学和统计模型，分析多个变量之间的联合变化，探索变量间的依赖性或独立性。
主要目标：
- 识别变量间的关联（如因果关系、相关性）；
- 降维（简化数据维度，如主成分分析）；
- 分类或聚类（将样本分组）；
- 预测（基于多个变量预测结果）。

2. 常见方法

回归分析：研究因变量与多个自变量的关系（如多元线性回归）。
主成分分析（PCA）：将多个相关变量转化为少数不相关的主成分，用于降维。
因子分析：探索变量背后的潜在因子结构。
聚类分析：根据变量相似性对样本分组（如K-means）。
判别分析：分类数据并确定区分不同类别的变量。

3. 应用领域

社会科学：分析教育、收入、地域等多因素对行为的影响。
医学研究：评估多种生理指标与疾病风险的关系。
市场分析：通过客户年龄、消费习惯等多变量预测购买倾向。
生态学：研究环境变量与物种分布的关联。

4. 注意事项

数据质量：需处理缺失值、异常值，避免多重共线性。
样本量：变量越多，所需样本量越大以保证统计效力。
方法选择：根据问题类型（预测、分类、降维）选择合适模型。

5. 与相关术语的区别

多变量 vs 多元分析：严格来说，“多元”指多个因变量（如多元方差分析），而“多变量”更广义，但实际常混用。
与机器学习的关系：许多机器学习算法（如随机森林、神经网络）本质上是多变量分析方法。

多变量分析是现代数据科学的核心工具，适用于从探索性数据挖掘到复杂预测建模的多种场景。