多元統計分析方法在宏觀經濟分析中的運用

一、前言

統計方法是一種利用統計隨機變量分布來分析變量的特征和變化規律的變量分析方法。在實踐中，往往需要同時對幾個變量的分布進行統計計算，這就需要引入統計方法，這種方法是對變量進行分割并通過對單個變量的分布進行統計來分析變量的影響。另一種方法是同時分析多個變量，利用互聯網技術分析并同時處理多個變量組，根據結果研究這樣事件的特征和規律。正是由于多元統計分析方法，最適合于生產決策的確定。根據上述的優勢，同時多元統計分析是從已知事件推斷未知事件概率的分析方法之一。本文則通過描述統計方法的理論基礎和分析邏輯與具體的經濟指標，并分析了多元統計分析在宏觀經濟分析中的應用。

二、多元統計的主要方法分析

隨著經濟的發展，對統計的需求越來越大，對多元統計的理論研究也越來越深入。多元統計的主要分析方法有成分分析、聚類分析、對應分析、典型相關性分析、判別分析和多元回歸分析。這些統計方法可分為兩類：傳統的單變量分析和現代的多變量分析。在宏觀經濟分析中最常用的是主成分分析和聚類分析。

（一）主成分分析特點及應用。主成分分析的定義是尋找新的變量，用一種不受新變量干擾的數學方法來替換舊的變量組，并允許進行獨立的分布統計。主成分分析的數學表達式為：Cov(F1，F2)=0，其中Fn為新變量，即變量之間不受影響的重復部分。Fn為主成分主要特點是有別于其他的主成分分析的方法，更在于表達具體的數據，而無需預先確定事件的外部環境，從而避免錯誤定義參數和可能影響最終結果的統計分析。在此方法中盡可能選擇多的變量，其精度部分取決于所選變量的基數的大小；在分析過程中選擇的變量的數量應盡可能少（這里的變量是指替換一組相關變量的新聚合變量；聚合變量越少，在分析過程中相互作用的變量就越少，分析結果就越接近現實）。主成分分析主要應用于系統變量過多且變量相互影響較大的事件。在統計過程中，通過協方差矩陣的計算確定每個矩陣中最具影響力的分量，并將其定義為新的主要分量以減少分析變量。因此，分階段計算可以不斷簡化變量，逐步突出主要矛盾，但由于主成分分析方法避免了變量的重復計數，也考慮了每個變量的影響，在一定程度上消除了主觀人為因素對分析結果的影響，使最終結果更加客觀。

（二）聚類分析特點及應用。聚類分析被定義為一種統計方法，它所使用一種統計方法是統計變量的分布，目的是通過在分析概括類似性質的變量來減少系統變量。雖然集群分析屬于統計分析的范疇，但它受到許多分析領域的影響，如數據提取、機器模型識別和統計。聚類是指在分析過程中具有高度相似性的變量必須聚類在一個集合中，并且集合之間的差異是明顯的。聚類分析中，特定變量是指各變量的統計系統中首先被選中，然后和所有變量相關聯的因素被選為評價標準然后衡量基準。通過把矩陣分析包括將所有變量聚類到一個相似矩陣中，然后將兩組最相似的變量合并從而減少變量。因此，把新矩陣中最相似的兩組變量依次合并，使最終矩陣中的變量統一為一個變量。最后，按變量組合順序排列的聚類圖直觀地顯示了系統中所有變量之間的相似性程度，從而得出更貼近實際生活的結果。

三、多元統計分析方法在宏觀經濟分析中的運用

在經濟不斷發展的今天，數據的整理分析過程之中存在著太多的不確定性，所以在這樣的一種不可預測的數據變動的情況之下，多元統計分析方法可以利用已知的變量數據來進行排列分析，并得出具體的宏觀數據，通過這種數據分析方式更加的具有確定性，也更加地貼近實際生活。但是在多元統計分析的過程之中會根據所要研究的對象的不同，且需要運用不同的分析方式。那么通過聚類分析得出的變量與對應的因素進行矩陣排列形成一個統一變量，在矩陣數據的分析中得出更貼近生活的分析結果。

四、結語

綜上所述，通過多元統計分析方法可以看出這兩種分析方式，一是聚類分析方式更加的注重變量數據的相互聯系，注重經濟的整體發展。而主成分分析方式則是更注重把握變量的準確性與直觀性，每一種分析方式都有著自身的優勢，要根據所分析的對象不同進行不同分析方式的選擇，從而得出最為貼近實際生活的數據。