多元分析：工程技术人员的统计利器与市场细分策略

第29章的多元分析深入探讨了多变量统计分析的重要性和应用范围。多元分析是一种复杂但实用的统计工具，它关注的是多个变量之间的关系，而非单个变量，这对于工程技术人员来说尤其有价值。其核心理念在于理解变量间的相互作用和依赖，而非简单地汇总每个变量的结果。 本章首先介绍了聚类分析，这是一种通过量化方法对数据进行分类的统计手段。聚类分析的重要性体现在能够提供一种更为精确和细致的分类依据，特别是在市场细分中，帮助企业明确目标市场，定位竞争优势。例如，在企业管理中，通过对客户群体按照多个维度进行分类，企业可以发现潜在的细分市场，制定有针对性的营销策略。 章节中特别强调了相似性度量在聚类分析中的关键作用。样本的相似性度量是通过定义一个距离函数来实现的，通常在p维欧几里得空间中，样本点被视作点，然后通过诸如曼哈顿距离（Minkowski距离）等方法测量它们之间的距离。这些距离函数必须满足正定性、对称性、三角不等式等基本性质，确保度量结果的合理性和有效性。 在实际操作中，对于定量变量，Minkowski距离是最常见的选择，因为它可以根据需要调整参数以适应不同的数据特性。通过这些方法，聚类分析帮助用户洞察数据的内在结构，发现数据集中的模式和群组，从而支持决策制定和问题解决。 第29章的多元分析提供了丰富的统计分析工具，对于学习者而言，无论是初级入门还是进阶研究，都可以从中获得理论知识和实践案例，提升数据分析和解决问题的能力。同时，该资源库中的源代码也为实际项目开发提供了宝贵的学习资源和参考模板，鼓励读者在理解和应用这些技术的同时，进行创新和拓展。