a). Giới thiệu
Ngày nay, các phƣơng pháp phân tích thống kê đa biến đƣợc áp dụng rất rộng rãi trong nhiều ngành khoa học kỹ thuật khác nhau nhƣ: Môi trƣờng, địa chất, khảo cổ, y học, sinh học, kinh tế, xã hội học…Lịch sử ra đời của phƣơng pháp phân tích thống kê đa biến gắn liền với thống kê một biến. Các phƣơng pháp phân tích thống kê một biến gặp phải khó khăn cơ bản khi xử lý với những tập hợp dữ liệu lớn, phức tạp, nhiều thông tin, trong khi phƣơng pháp thống kê một biến không thể đƣa ra câu trả lời phù hợp cho toàn bộ tập số liệu mà nó chỉ phân tích đƣợc từng bộ số liệu riêng rẽ trong tập số liệu đó.
Phân tích thống kê đa biến xử lý đồng thời bộ số liệu của từng biến hay nói cách khác phƣơng pháp này phân tích thống kê từng biến riêng rẽ, phƣơng pháp này khác biệt ở chỗ sau khi xử lý thống kê riêng rẽ từng biến phƣơng pháp này sử dụng những phƣơng pháp phân tích để đƣa ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Với những bộ số liệu lớn và nhiều chiều nhƣ trong thống kê đa biến thì đại số ma trận trở thành cơ sở tính toán cho hầu hết các phƣơng pháp phân tích đa biến. Sự phát triển của máy tính và công nghệ thông tin việc giải những ma trận này trở nên đơn giản hơn
và phân tích thống kê đa biến đã đƣợc sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau và giải quyết thành công rất nhiều bài toán phức tạp.
Có 4 phƣơng pháp thống kê đa biến đƣợc sử dụng phổ biến nhất trong việc xử lý số liệu phân tích.
Trong khuôn khổ đề tài khóa luận, phƣơng pháp: “Phân tích thành phần chính - PCA (Principal Component Analysis)”, đƣợc sử dụng để thống kê đa biến cho bộ số liệu (~174 nguyên tố) trong các nguồn vốn và tính chống chịu đƣợc khảo sát.