用三种多元统计方法对同一个数据分析，写出分析过程，程序 结果分析，注明数据来源？
2 应用多元统计分析主要包括哪些分析方法
控制图，用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。
直方图，是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。
排列图，又叫帕累托图，它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题，找出影响产品质量的主要因素，识别进行质量改进的机会。
散布图，以点的分布反映变量之间相关情况，是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。
过程能力指数（Cpk），分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。
频数分析，形成观测量中变量不同水平的分布情况表。
描述统计量分析，如平均值、最大值、最小值、范围、方差等，了解过程的一些总体特征。
相关分析，研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动的，不分主次，处于同等地位。
回归分析，分析变量之间的相互关系。
当然，在质量管理中，还有很多常用的统计分析方法，在此不一一列举。
（盈飞无限）
常用的多元分析方法？
多元分析方法包括3类:
多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的2113关系；判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的5261综合因素代替为数较多的原始变量。
多元方差是把总变异按照其来源分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。
判别函数是判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确4102定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。
扩展资料
多元分析方1653法的历史：
首先涉足多元分析方法是F.高尔顿，他于1889年把双变量的正态分布方法运用于传统的统计学，创立了相关系数和线性回归。
其后的几十年中，斯皮尔曼提出因素分析法，费内希尔提出方差分析和判别分析，威尔克斯发展了多元方差分析，霍特林确定了主成分分析和典型相关。到20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。
60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法在心理学以及其他许多学科的研究中得到了越来越广泛的应用。容
参考资料来源：搜狗百科——多元分析
请用最通俗的语言讲述多元统计分析中各种分析方法的意义
回归分析：确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法
方差分析：用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验，通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
相关分析：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。
判别分析：是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标，在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。
聚类分析：通过数据建模简化数据的一种方法，聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。
因子分析：基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。
暂时就只能这么多