多元统计分析入门：探索数据中的复杂关系与模式
在现代数据分析中，单一变量的统计方法已经无法满足我们对复杂现象的需求。因此，多元统计分析成为了一种重要的手段，它允许我们研究两个或更多变量之间的相互作用和关系。
数据预处理
清洗数据：确保每个观测值都是有意义且可靠的。
处理缺失值：了解并解决缺失数据的问题，比如插值或删除。
特征选择：通过相关性、方差贡献率等指标筛选出最重要的特征。
描述性统计
简单描述性图形：散点图、箱线图等用来直观地展示不同变量间关系。
相关矩阵和热力图：帮助我们快速识别各个变量间强弱相关性。
回归模型
线性回归模型：用于建模因果关系，并进行预测与假设检验。
非线性回归模型（如逻辑回归）：适用于二分类问题以及非线性的响应函数场景。
因子分析和主成分分析
主成分分析（PCA）：将高维空间降维到低维空间，以便于理解和处理大型数据集。
因子分析（FA）：提取潜在因素，从而解释原来的多个变量为少数几个潜在因子的线性组合。
聚类算法
K均值聚类算法：根据距离度量将对象分组，使得同一簇内对象尽可能相似，而不同簇内对象尽可能不相似。
时间序列分析
时间序列包含了大量关于历史事件及其发生顺序的信息，可以利用ARIMA模型进行预测。