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出版者:东南大学出版社

作者:朱道元

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2002-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030107985

丛书系列:

图书标签:

• 多元统计分析
• 数学科普
• 专业
• 多元统计
• 统计分析
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 判别分析
• 统计建模
• 应用统计

《多元统计分析》 本书致力于为您揭示现代数据科学与统计建模的核心奥秘。在信息爆炸的时代，我们每天都面对着海量、多维度的数据。如何从中提炼有价值的洞察，如何构建能够准确预测和决策的模型，成为了摆在我们面前的重要课题。本书将系统性地介绍一套强大的统计分析工具和方法，帮助您驾驭复杂数据，解锁隐藏在背后的规律。 核心内容概述： 数据探索与可视化： 在深入分析之前，理解数据的基本特征至关重要。本书将引导您学习如何运用有效的可视化技术，如散点图矩阵、平行坐标图、热力图等，直观地展示多变量数据之间的关系，发现潜在的模式和异常值。我们将介绍描述性统计量在多维数据中的应用，帮助您全面把握数据的分布、集中趋势和离散程度。 降维技术： 当变量数量过多时，数据的复杂性会急剧增加，分析难度也随之提升。本书将重点介绍几种强大的降维技术，包括主成分分析（PCA）和因子分析。PCA通过寻找数据方差最大的方向，将高维数据投影到低维空间，同时最大程度地保留原始信息。因子分析则致力于发现隐藏在观测变量背后的潜在因子，简化数据结构。这些技术能够有效地减少模型复杂度，提高分析效率，并有助于我们理解变量之间的内在联系。 聚类分析： 识别数据中的自然分组是许多应用场景下的核心需求，例如市场细分、用户画像构建、生物样本分类等。本书将详细阐述各种聚类分析方法，包括层次聚类（如凝聚式和分裂式）和划分式聚类（如K-means）。您将学习如何选择合适的距离度量、聚类准则，并评估聚类结果的质量，从而有效地将相似的对象归为同一组，发现数据中隐藏的结构。 判别分析与分类模型： 当我们希望根据一组变量来预测一个分类变量的所属类别时，判别分析便派上了用场。本书将介绍线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），以及更具弹性的逻辑回归模型。您将学习如何构建分类模型，评估其预测性能，并将其应用于实际问题，例如信用风险评估、疾病诊断等。 方差分析（ANOVA）的扩展： 传统的单因素方差分析将数据分解为不同组间的变异和组内的变异，以检验组均值是否存在显著差异。本书将在此基础上，深入探讨多因素方差分析，以及协方差分析（ANCOVA）。多因素ANOVA能够同时考察多个分类变量对响应变量的影响，以及它们之间的交互作用。ANCOVA则通过控制一个或多个连续变量（协变量）的影响，来更准确地评估分类变量的效果。 回归分析的深化： 除了经典的线性回归，本书还将触及多元回归的更高级主题。您将学习如何处理多重共线性问题，如何选择合适的回归模型（如岭回归、Lasso回归），以及如何进行模型诊断和解释。这些技术对于构建鲁棒且具有良好解释性的预测模型至关重要。 关联性分析： 探索变量之间的相互关系是理解数据的重要一步。本书将介绍如何使用相关系数来衡量变量间的线性关系强度和方向。此外，您还将学习如何应用卡方检验来分析分类变量之间的关联性，以及如何利用协方差矩阵来理解多个变量的联合变化模式。 适用读者： 本书适合统计学、数据科学、机器学习、金融、经济、生物信息学、市场营销、社会科学等领域的研究人员、学生和从业人员。无论您是刚开始接触多元统计分析，还是希望深入了解其理论和应用，本书都将是您宝贵的参考。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在介绍统计学理论的同时，注重结合实际应用，通过丰富的案例和习题，帮助读者巩固所学知识，并将其应用于解决实际问题。 清晰的逻辑结构： 内容组织严谨，逻辑清晰，从基础概念逐步深入到高级技术，易于读者理解和掌握。 全面的方法覆盖： 涵盖了多元统计分析中最常用和最重要的统计方法，为读者构建了完整的知识体系。 语言通俗易懂： 尽管涉及复杂的统计概念，本书力求使用清晰、简洁的语言进行阐述，降低阅读门槛。 通过学习本书，您将能够： 更深入地理解多变量数据的结构和特征。 熟练运用各种多元统计方法进行数据分析。 构建有效的模型来预测、分类和解释现象。 从复杂的数据中提取有价值的洞察，做出更明智的决策。 提升在数据驱动时代的核心竞争力。 准备好踏上这场数据探索之旅了吗？《多元统计分析》将是您旅途中不可或缺的指南。

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这本新近购得的《回归分析的奥秘》简直是统计学爱好者的福音！我之前对回归模型总是停留在浅尝辄止的阶段，那些复杂的数学推导和模型选择的困境常常让我望而却步。然而，这本书却以一种近乎诗意的笔触，将看似冰冷的数学公式赋予了生动的解释。作者似乎深谙读者的痛点，从最基础的最小二乘法开始，循序渐进地剖析了线性回归的内在逻辑。更令人称道的是，它在处理多重共线性、异方差性这些“疑难杂症”时，没有采取那种冷漠的公式堆砌，而是通过大量的实际案例和图示，将这些概念的产生原因、后果以及最有效的诊断和修正方法，讲解得清晰透彻。读完关于稳健回归的那几个章节，我感觉自己像是刚打通了任督二脉，原本模糊不清的统计推断逻辑瞬间清晰了起来。这本书的深度足以让专业人士感到满足，而其讲解的流畅性又确保了初学者能够稳步攀登。尤其是它对模型假设的深入探讨，让我明白了为何在实际应用中，模型诊断远比模型拟合本身更为重要。这不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，耐心引导你穿越回归分析的迷雾。

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《实验设计与方差分析的艺术》这本书，彻底颠覆了我对传统ANOVA（方差分析）的刻板印象。过去，我总觉得实验设计就是一堆复杂的因子组合和拉丁方块，充满了必须遵守的僵硬规则。而这本书，却将它提升到了“艺术”的层面。它没有像其他书籍那样，一上来就抛出复杂的双因素或多因素方差分析模型，而是从最朴素的“控制变量法”的思想源头开始，阐述了为什么要设计实验，以及如何通过科学设计来最大限度地分离和量化不同因素的影响。我对它处理“非平衡数据”和“多重比较”的部分尤为欣赏。作者没有简单地推荐Tukey’s HSD或者Bonferroni校正，而是深入解释了每种检验背后的统计学原理和适用情境，甚至探讨了贝叶斯方法在实验设计中的潜力。读完后，我感觉自己不仅学会了如何进行方差分析，更重要的是，我学会了如何像一个严谨的科学家那样去规划研究，如何用最少的资源获取最具说服力的结论。这绝对是一本能提升研究方法论素养的宝典。

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当我拿起《多元统计方法的稳健性与应用》时，我原本以为会读到一本晦涩难懂的纯理论著作，毕竟“稳健性”这个词汇本身就带着一丝学术的壁垒感。然而，这本书却以一种非常务实的态度切入了主题。它没有在理论的深渊里打转，而是聚焦于现实世界数据中常见的“异常值”和“模型失效”问题。作者首先花了很大篇幅，生动地展示了几个著名案例中，传统参数模型是如何被少数几个离群点完全“绑架”的。随后，它系统地介绍了M估计、LTS（最小截断平方）等稳健回归技术，并展示了在R语言环境中如何快速实现这些复杂的估计方法。最让我印象深刻的是关于判别分析稳健性的讨论，它对比了传统Fisher方法和基于核密度估计的稳健判别方法。这本书的价值在于，它教会了我一个重要的理念：在统计分析中，假设的成立往往是奢侈品，我们更应该学会如何构建一个“不太容易被数据中的坏苹果破坏”的分析框架。这本书是献给所有对数据质量感到焦虑的分析师的良方。

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关于《高维数据降维技术与可视化》这本书，我的感受是——它简直就是为大数据时代量身定做的“导航图”。在当前数据维度爆炸的背景下，如何高效、有意义地将数据压缩，同时又不丢失关键信息，是每一个数据分析师的痛点。《高维数据降维技术与可视化》这本书的覆盖面之广，令人印象深刻。从经典的PCA（主成分分析）的几何意义阐释，到非线性降维技术如t-SNE和UMAP的最新进展，作者都做了细致入微的梳理。这本书的厉害之处在于，它不仅讲解了算法的数学原理，更侧重于它们的“局限性”和“适用场景”。例如，它清晰地指出了t-SNE在解释全局结构上的缺陷，这在很多流于表面的介绍中是看不到的。此外，它对降维结果的可视化进行了专门的章节论述，强调了如何通过恰当的图表设计，将降维后的低维嵌入有效地传达给决策者。这本书的理论深度与实践指导性达到了完美的平衡，读起来酣畅淋漓，极大地拓宽了我处理高维数据的思路。

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我必须承认，我对《时间序列的动态世界》这本书的期待值本来并不高，毕竟市面上关于时间序列的书籍汗牛充栋，大多逃不出ARIMA模型的僵硬框架。但这一本，却展现出一种令人耳目一新的广阔视野。它没有沉湎于经典的平稳性检验和差分操作的繁琐细节，而是将重点放在了如何理解和捕捉数据背后的“动态结构”。作者巧妙地将状态空间模型和卡尔曼滤波引入进来，这在传统的入门读物中是极为罕见的。通过对这些高级工具的介绍，我们得以更灵活地处理非线性和高频数据。特别是书中关于高频金融数据波动率建模的部分，它不仅仅停留在GARCH族的介绍，更深入探讨了随机波动率模型的实际应用和参数估计的挑战。当我读到关于非线性时间序列的非参数方法时，我几乎是迫不及待地想将手头上的项目数据拿出来重新跑一遍。这本书的行文风格极其锐利、充满洞察力，仿佛作者在用一把锋利的手术刀解剖着数据的时序特征，推荐给所有对预测建模有更高要求的实战派人士。

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