
【計】 multivariate model
【計】 multielement; multivariate
former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern
多元模型(Multivariate Model)指在統計學、機器學習或數據分析中,同時考慮多個變量(因素)及其相互關系的數學模型。該術語強調系統由多個維度共同作用,需綜合分析而非孤立看待單一因素。以下是漢英詞典視角的解析:
綜合定義:通過整合多個自變量(輸入)研究因變量(輸出)的統計或計算框架,例如多元線性回歸、因子分析等。
典型應用:如金融風險評估中同時分析利率、通脹率、GDP等多指标對股價的影響。
變量間可能存在相關性(如共線性),需檢測并處理其相互影響 。
通過主成分分析(PCA)等方法壓縮高維數據,提取關鍵特征 。
計算置信區間或誤差範圍,評估多變量聯合作用下的預測可靠性。
權威參考來源:
- 《統計學習導論》(Gareth James et al.),第4章多元回歸分析。
- 美國統計協會(ASA)術語庫,"Multivariate Analysis"詞條。
- Nature Methods 期刊論文 "Multivariate models in omics data integration" (2018)。
多元模型是一個在不同領域有不同含義的術語,主要分為統計學和思維模型兩大方向:
指包含多個自變量的數學模型,用于分析多個變量對因變量的影響。其核心形式為多元線性回歸模型,表達式為: $$ y_i = beta_0 + beta1x{1i} + beta2x{2i} + dots + betakx{ki} + mu_i $$ 其中:
特點:
指整合多學科底層知識的認知框架,強調通過跨領域原理(如經濟學邊際效應、物理學臨界點)構建系統性思維,典型應用包括:
兩類模型的共性在于“多維度分析”,但統計學側重數據關系量化,思維模型側重認知維度拓展。若需具體應用方法(如回歸計算步驟或思維模型清單),可進一步說明場景。
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