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Methoden und Algorithmen, die mit mehr als einer Eingabevariablen arbeiten,
werden multivariate Verfahren genannt. Ein Spezialfall mit nur zwei
Eingabevariablen wird manchmal auch als bivariates Modell bezeichnet.
Hier einige Probleme, die multivariate Statistik nötig machen können:
- Kann das Risiko an Krebs zu sterben, auf die Umweltbedingungen oder die
untersuchte Person zurückgeführt werden? Um eine Antwort auf diese Frage zu
finden, muss man viele Faktoren berücksichtigen, zum Beispiel besondere
chemische Gefahren, spezielle Essgewohnheiten und das Rauchen.
- Gibt es eine Möglichkeit, gefälschte Banknoten zu identifizieren? Wenn die
Fälschung professionell gemacht wurde, reicht eine einzelne Variable zur
Identifikation der gefälschten Banknote nicht aus. Ein Satz von Variablen ist
notwendig (Größe, Farbtiefe, Geometrie, etc.).
- Wie kann man zwischen verschiedenen Weinaromen unterscheiden? Der
Geschmack von Wein wird durch viele Parameter bestimmt, wie der Konzentration
verschiedener chemischer Substanzen, der Temperatur, den psychologischen
Voraussetzungen beim Trinken des Weines, etc.
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Multivariate Daten 
