多変量解析法がテストに使えないかな

多変量解析法とは、ある結果に対して複数（2つ以上）の原因が考えられる場合に、これらを分析することで、複数の原因の相互関係を解き明かす方法です。

その中には色々とあり
1.重回帰分析、2.数量化1類、3.判別分析、4.数量化2類
5.主成分分析、6.数量化3類、7.クラスター分析がある。


ソフトウェアテストにおいてもある結果（仕様）に対して複数の原因（因子）がある場合に、それらを分析して、因子の相互関係を解き明かせば爆発的に増える組み合わせを減らすことができるのはないかと考えてみた。

これが実現できれば少ないテストケースで多くのバグを見つけることができるのはないかと思う。
多変量解析法を調べ始めたところなので、どうやったら良いかは分からないが、なんかしらヒントがあると思う。
直交表やTOCではないが、やはり生産管理の部分から学ぶべきことは多いと思う。