多變量分析英文解釋翻譯、多變量分析的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 multivariable analysis
【經】 multi-variables analysis

分詞翻譯：

多的英語翻譯：

excessive; many; more; much; multi-
【計】 multi
【醫】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

變的英語翻譯：

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

量分析的英語翻譯：

【建】 volumetric analysis

專業解析

多變量分析（Multivariate Analysis）是統計學中研究多個變量間相互關系的系統性方法，其核心在于同時分析兩個及以上變量的分布規律、關聯模式及潛在結構。該術語對應的英文表述為"Multivariate Analysis"，詞源可追溯至拉丁語"multus"（多）與"variatus"（變化）的組合，強調對複雜變量系統的綜合觀測。

在實踐層面，多變量分析通過降維技術、假設檢驗和模型構建三大路徑實現數據解析。主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）作為典型降維方法，能有效提取關鍵變量特征；判别分析（Discriminant Analysis）和典型相關分析（Canonical Correlation Analysis）則着重于變量組間的關聯建模，這些方法在社會科學、生物醫學和金融預測領域應用廣泛。

權威學術機構如美國統計協會（ASA）将多變量分析界定為"處理多維數據互作關系的統計分支"，其方法論體系包含參數估計、非參數方法和機器學習算法的交叉融合。國際标準ISO 3534-1:2006統計學術語标準中，該概念被納入多元統計框架，強調變量間協方差矩陣的結構化分析。

參考文獻：

牛津大學出版社《統計學術語詞典》
美國國家醫學圖書館MeSH數據庫
國際标準化組織ISO術語庫

網絡擴展解釋

多變量分析（Multivariate Analysis）是統計學和數據分析中的一種方法，用于同時研究兩個或更多變量之間的關系、模式或影響。它超越了單變量（單一變量）或雙變量（兩個變量）分析的局限性，能夠揭示複雜數據中的隱藏結構。以下是其核心要點：

1. 定義與目的

核心概念：通過數學和統計模型，分析多個變量之間的聯合變化，探索變量間的依賴性或獨立性。
主要目标：
- 識别變量間的關聯（如因果關系、相關性）；
- 降維（簡化數據維度，如主成分分析）；
- 分類或聚類（将樣本分組）；
- 預測（基于多個變量預測結果）。

2. 常見方法

回歸分析：研究因變量與多個自變量的關系（如多元線性回歸）。
主成分分析（PCA）：将多個相關變量轉化為少數不相關的主成分，用于降維。
因子分析：探索變量背後的潛在因子結構。
聚類分析：根據變量相似性對樣本分組（如K-means）。
判别分析：分類數據并确定區分不同類别的變量。

3. 應用領域

社會科學：分析教育、收入、地域等多因素對行為的影響。
醫學研究：評估多種生理指标與疾病風險的關系。
市場分析：通過客戶年齡、消費習慣等多變量預測購買傾向。
生态學：研究環境變量與物種分布的關聯。

4. 注意事項

數據質量：需處理缺失值、異常值，避免多重共線性。
樣本量：變量越多，所需樣本量越大以保證統計效力。
方法選擇：根據問題類型（預測、分類、降維）選擇合適模型。

5. 與相關術語的區别

多變量 vs 多元分析：嚴格來說，“多元”指多個因變量（如多元方差分析），而“多變量”更廣義，但實際常混用。
與機器學習的關系：許多機器學習算法（如隨機森林、神經網絡）本質上是多變量分析方法。

多變量分析是現代數據科學的核心工具，適用于從探索性數據挖掘到複雜預測建模的多種場景。