以下是一个简单的示例，展示如何使用 PostgreSQL 进行多变量统计分析。假设有一个表 students 包含学生的成绩信息：
CREATE TABLE students (
student_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
math_score INTEGER,
physics_score INTEGER,
chemistry_score INTEGER
);
1. 插入数据：
插入一些学生的成绩数据：
INSERT INTO students (name, math_score, physics_score, chemistry_score)
VALUES
('Alice', 90, 85, 88),
('Bob', 78, 92, 80),
('Charlie', 95, 88, 75),
('David', 82, 90, 92);
2. 收集统计信息：
使用 ANALYZE 命令收集统计信息：
ANALYZE students;
3. 执行查询：
现在，您可以执行一个查询，探索数学成绩与物理成绩之间的关系。例如，计算数学和物理成绩的协方差：
SELECT
corr(math_score, physics_score) AS correlation_coefficient
FROM
students;
此查询使用 corr 函数计算数学成绩和物理成绩的相关系数，该系数表征了两个变量之间的线性关系强度和方向。相关系数的值介于 -1 到 1 之间，-1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示无相关性。
这只是一个简单的多变量统计分析示例。在实际情况中，您可以使用更复杂的统计方法，如回归分析、协方差矩阵等，以深入了解多个变量之间的关系。需要根据具体情况选择适当的统计方法和函数。
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