Las estadísticas multivariantes o el análisis estadístico multivariante en las estadísticas describe una colección de procedimientos que impliquen la observación y el análisis de más de una variable estadística a la vez. Una distinción se hace a veces entre univariante (e., el ANOVA, las T-pruebas y las estadísticas multivariantes.
Hay muchos diversos modelos, cada uno con su propio tipo de análisis: El análisis de regresión intenta determinar una fórmula linear que pueda describir cómo algunas variables responden a los cambios en otros. Los análisis de regresión se basan en las formas del modelo linear general .
El análisis de componentes principales intenta determinar un sistema más pequeño de las variables sintéticas que podrían explicar el sistema original. El análisis discriminante linear (LDA) computa a calculador linear a partir de dos sistemas de datos normalmente distribuidos para permitir la clasificación de nuevas observaciones. Función discriminante o tentativa canónica del análisis de la variante aleatoria de establecer si un sistema de variables se puede utilizar para distinguir entre dos o más grupos. La regresión logística permite que el análisis de regresión estime y pruebe la influencia Covariates en una respuesta binaria. El análisis multivariante de métodos de la variación ( MANOVA ) amplía el análisis de métodos de la variación a los casos de la cubierta donde hay más que uno variable dependiente y donde las variables dependientes no pueden ser combinadas simplemente. Las redes de los nervios artificiales amplían métodos de la regresión a los modelos multivariantes no lineares. La escala polidimensional cubre varios algoritmos para determinar un sistema de las variables sintéticas que representan mejor en parejas se distancian entre los expedientes. El método original es análisis del coordenada principal. El análisis de correlación canónico intenta establecer independientemente de si hay relaciones lineares entre dos sistemas de variables (los covariates y respuesta). El de división recurrente crea un árbol de decisión que se esfuerce clasificar correctamente a miembros de la población basada en una variable dependiente dicótoma .
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