多元变量统计 编辑
多元变量统计是社会学、医学、金融、数量心理学、市场营销等常用的一系列在一个时点观察并分析多个统计变量的实证分析方法的总称，目前在应用和理论研究上十分活跃，常用软件是有Matlab、SAS、R、SPSS等等。
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邻里成分分析是一种监督式学习的方法，根据一种给定的距离度量算法对样本数据进行度量，然后对多元变量统计数据进行分类问题。在功能上其和K近邻算法的目的相同，直接利用随即近邻的概念确定与测试样本临近的有标签的训练样本。
西奥多·威尔伯·安德森 是一位美国数学家和统计学家，专供于多元变量统计数据分析。
在多元变量统计中，如果



ε


{\displaystyle \varepsilon }

 为 



n


{\displaystyle n}

维随机向量，



Λ


{\displaystyle \Lambda }

是一个



n


{\displaystyle n}

维对称矩阵，则随机变量




ε

T


Λ
ε


{\displaystyle \varepsilon ^{T}\Lambda \varepsilon }

 称为 



ε


{\displaystyle \varepsilon }

的二次型。