應用多元統計分析

應用多元統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:北京大學齣版社
作者:高惠璿
出品人:
頁數:419
译者:
出版時間:2005-1
價格:28.00元
裝幀:簡裝本
isbn號碼:9787301078587
叢書系列:北京大學數學教學係列叢書
圖書標籤:
  • 統計
  • 數學
  • 多元統計
  • 統計學
  • 教材
  • 數據分析
  • 統計/數學/運籌
  • 課本
  • 多元統計分析
  • 應用
  • 數據分析
  • 統計學
  • 機器學習
  • 迴歸分析
  • 主成分分析
  • 聚類分析
  • 假設檢驗
  • 模型構建
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具體描述

《應用多元統計分析》為北京大學數學科學學院概率統計係“應用多元統計分析”課程使用多年的教材,它主要介紹一些實用的多元統計分析方法的理論及其應用,並列舉瞭各方麵的應用實例,同時還以國際上著名的統計分析軟件SAS係統作為典型工具,通過實例介紹如何處理數據分析中的各種實際問題。

《應用多元統計分析》共分十一章。第一章為緒論;第二、第三章介紹多元統計分析的理論基礎——多元正態分布及其參數的估計和檢驗問題;第四章重點介紹多因變量的多元綫性迴歸的有關問題,包括模型、參數的估計及其性質、假設檢驗、變量篩選,以及雙重篩選逐步迴歸問題;第五、第六章介紹分類問題(判彆與聚類);第七到第九章介紹降維的多變量方法(主成分分析、因子分析和對應分析方法);第十章討論兩組相關變量的典型相關分析;第十一章介紹近年來發展的偏最小二乘迴歸分析方法;並且在每一章內都配有適量的習題。“附錄”中介紹瞭本課程所需的矩陣代數的有關內容;書末附有“部分習題參考解答或提示”,這些都將更便於讀者自學。

《應用多元統計分析》可作為綜閤大學、工科大學或高等師範學院數學係、應用數學係、經濟學等相關專業的本科生或研究生教材或教學參考書;對於其他領域中從事應用統計的工作人員也是一本極好的學習參考書。

著者簡介

圖書目錄

第一章 緒論
§1.1 引言
§1.2 多元統計分析的應用
§1.3 多元統計數據的圖錶示法
習題一
第二章 多元正態分布及參數的估計
§2.1 隨機嚮量
§2.2 多元正態分布的定義與基本性質
§2.3 條件分布和獨立性
§2.4 隨機陣的正態分布
§2.5 多元正態分布的參數估計
習題二
第三章 多元正態總體參數的假設檢驗
§3.1 幾個重要統計量的分布
§3.2 單總體均值嚮量的檢驗及置信域
§3.3 多總體均值嚮量的檢驗
§3.4 協方差陣的檢驗
§3.5 獨立性檢驗
§3.6 正態性檢驗
習題三
第四章 迴歸分析
§4.1 經典多元綫性迴歸
§4.2 迴歸變量的選擇與逐步迴歸
§4.3 多因變量的多元綫性迴歸
§4.4 多因變量的逐步迴歸
§4.5 雙重篩選逐步迴歸
習題四
第五章 判彆分析
§5.1 距離判彆
§5.2 貝葉斯(Bayes)判彆法及廣義平方距離判彆法
§5.3 費希爾(Fisher)判彆
§5.4 判彆效果的檢驗及各變量判彆能力的檢驗
§5.5 逐步判彆
習題五
第六章 聚類分析
§6.1 聚類分析的方法
§6.2 距離與相似係數
§6.3 係統聚類法
§6.4 係統聚類法的性質及類的確定
§6.5 動態聚類法
§6.6 有序樣品聚類法(最優分割法)
§6.7 變量聚類方法
習題六
第七章 主成分分析
§7.1 總體的主成分
§7.2 樣本的主成分
§7.3 主成分分析的應用
習題七
第八章 因子分析
§8.1 引言
§8.2 因子模型
……
第九章 對應分析方法
第十章 典型相關分析
第十一章 偏最小二乘迴歸分析
附錄 矩陣代數
部分習題參考解答或提示
參考文獻
主要符號說明
索引
· · · · · · (收起)

讀後感

評分

我会说这本书的太部分内容都跟方开泰那本一字不差么。。不过。。其实也没什么关系。。。我是不是应该把那个有关键情节透露勾上。。 但是方开泰那本书太老了,貌似已经买不到了。所以吧。。这本书对于想买方开泰那本的人还是很好的第二选择。。

評分

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用戶評價

评分

很基礎的材料,我好像都沒打問號。裏麵的例子太老瞭,一點吸引力都沒有。比如聚類還是因子那兩章有個例子把全國農民人均收入分類,分析瞭幾頁我記得結果分瞭四五類,結論裏麵有上海北京的人均收入比較高雲雲。哎呀,這種例子高中生都可以理解的,例子實在是太老瞭,一點吸引力都沒有。現在編迴歸分析講主成分因子分析和聚類的例子都基本上是tsay裏麵的例子或者羅聞全(1997)的金融例子。誰還寫什麼農業啊,采礦的例子。總之,可以做參考書,適閤經濟學的淺顯入門教材。作者也說瞭是給應用數學和工科用的講義,多元分析理論的東西講的很淺或者證明省略瞭,但你需要知道省略的是什麼。我就喜歡這樣給經濟學寫的書,讀的舒服。

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评分

學瞭也不會

评分

重要的內容基本都講到瞭,例子有點少。

评分

側重數學原理講解,需要一定基礎

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