四、影响关系分析
影响关系分析是指对不同因素和变量之间的相互关系进行分析和研究。这种分析可以帮助我们了解事物之间的相互作用和影响，从而更好地预测和控制事物的发展趋势。
1、线性回归分析
通常先有相关关系再有回归影响关系，相关分析后再进行回归分析。根据因变量Y的数据类型不同，常用的回归模型可分为线性回归（Y为定量数据）和logistic回归（Y为定类数据）两大类。
下面介绍几种常用的线性回归模型：
2、logistic回归分析
因变量Y为定类数据时，使用logistic回归分析进行影响关系分析：
五、模型研究方法
当需要研究多个变量之间的关系情况时，通常可构建统计模型用于分析及预测，分析方法说明见下表：
六、信息浓缩方法
信息浓缩方法可以帮助人们在不损失太多信息的情况下，将数据和信息进行简化和压缩，从而提高处理效率。常用方法包括主成分分析和因子分析两类。
主成分分析：是一种线性变换方法，它通过将原始变量转换为新的变量（主成分），使得这些新的变量在保留原始变量最大方差的基础上，彼此之间不相关。PCA的主要目标是减少数据集的维度，同时保留最重要的信息。这种方法常用于高维数据的降维分析。
因子分析：通过寻找隐藏在数据中的潜在因素或模式，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量。与主成分分析不同，因子分析更注重于寻找变量之间的关系，而不是直接将它们转换为主成分。因子分析试图用少数几个不可观测的因子来解释原始变量之间的关系，这些因子可以通过原始变量的方差和协方差来估计。
七、聚类分析方法
聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法，“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。它用于将抽象对象的集合，分组为由类似的对象组成的多个类。这种分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。
聚类分析常分为以下4类：
