ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ - статистический метод проверки гипотез о влиянии разл. факторов на изучаемую случайную величину. Разработана и общепринята модель, при которой влияние фактора представлено в линейном виде. Процедура анализа сводится к оценочным операциям с помощью метода наименьших квадратов. В зависимости от характера исследуемых факторов выделяется 3 типа Ф. а.: дисперсионный, регрессионный и ковариационный, или корреляционный. Дисперсионный анализ вводится тогда, когда факторы подразделяются на качественные категории (напр., при изучении влияния тект. фактора можно выделить градации - мульда, крыло, свод). Регрессионный анализ используется при проверке гипотез, когда факторы охарактеризованы количественно (напр., влияние глубины залегания горизонта на содер. в руде полезного ископаемого). Ковариационный, или корреляционный, анализ применим тогда, когда часть факторов представлена в количественных, др. часть - в качественных категориях. В последние годы получила распространение модель, при которой факторы не известны. Эти факторы восстанавливаются путем разложения ковариационной, или корреляционной матрицы', фактор, выявляемый анализом, выражается линейно через первоначальные случайные величины и поэтому поддается интерпретации после его выделения. Пусть имеется п случайных величин у1, y2,...yn, которые являются линейными комбинациями с р неизвестными постоянными β1, β2,...βp: yi = х1iβ1, +х2iβ2,+...+ хPiβP,+ ei, (1)
i = 1, 2,..., п
где {хji} (j= 1,..., р; i = 1, . . ., п) - известные постоянные коэф.;
{ei} (i = 1,..., n) - случайные величины, иногда их интерпретируют как ошибки наблюдений.
Считаем, что ei - распределены нормально, математическое ожидание Eei = 0, i = 1, 2,..., п, E(eiej) = σ2δij, где σ2 - неизвестная константа, 
. Тогда дисперсионный анализ - система статистических методов обработки наблюдений, имеющих вид (1), где {xji} принимают значения 0 или 1. Здесь {хji } указывают на наличие или отсутствие влияний разл. факторов {β} при проводимых наблюдениях. Если {хji } пробегают непрерывные множества значений, то мы имеем регрессионный анализ. Здесь {хji } - независимые переменные, а {yi} - зависимые от них переменные. В случае, когда {хji } - переменные 2 видов, такой анализ называется ковариационным, или корреляционным. Наиболее удачно применялись в геологии методы Ф. а. при изучении косой слоистости каменноугольных отл. США; при оценке распределений плагиоклазов в красноцветных отл. п-ова Че-лекен; при оценке влияния на концентрацию ртути различных факторов на м-нии Хайдаркан. Ф. а. в настоящее время широко применяется для анализа закономерностей размещения оруденения и прогнозирование м-ний полезных ископаемых.