monimuuttujaispohjaiset

Monimuuttujaispohjaiset viittaa menetelmiin ja malleihin, jotka perustuvat useiden samanaikaisten muuttujien analysointiin. Tämä eroaa yksimuuttujaisista menetelmistä, jotka keskittyvät vain yhteen muuttujaan kerrallaan. Monimuuttujaispohjaisissa lähestymistavoissa pyritään ymmärtämään muuttujien välisiä suhteita, riippuvuuksia ja yhteisvaikutuksia kokonaisvaltaisesti.

Yleisiä monimuuttujaispohjaisia menetelmiä ovat esimerkiksi regressioanalyysi, jossa tutkitaan yhden tai useamman riippumattoman muuttujan vaikutusta riippuvaan muuttujaan. Myös klusterianalyysi kuuluu tähän kategoriaan, sillä se pyrkii ryhmittelemään havaintoja samankaltaisuuksien perusteella useiden muuttujien avulla. Pääkomponenttianalyysi (PCA) on toinen esimerkki, joka pienentää datan ulottuvuutta löytämällä keskeiset muuttujien yhdistelmät.

Monimuuttujaispohjaisia menetelmiä käytetään laajasti eri aloilla, kuten tilastotieteessä, ekonometriassa, psykologiassa, biologian ja markkinatutkimuksessa. Ne mahdollistavat monimutkaisten ilmiöiden paremman ymmärtämisen ja tarkempien ennusteiden tekemisen. Näiden menetelmien avulla voidaan tunnistaa piileviä rakenteita datassa ja selittää ilmiöitä kattavammin kuin yksimuuttujaisilla menetelmillä.