具体描述
《应用多元统计分析》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，同时也是教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会推荐教材。《应用多元统计分析》努力贯彻“少而精”的原则，力求以统计思想为主线，以SPSS软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括：多元分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析等。特别是，《应用多元统计分析》将SPSS软件的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用。
《应用多元统计分析》配备多媒体教学课件，可作为经济类、管理类各专业本科生教材，同时也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。
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读后感
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用户评价
这本关于多元统计分析的书籍，我不得不说，简直是打开了我理解数据世界的一扇全新大门。对于我这种初学者来说，书中对基本概念的阐述简直是醍醐灌顶。它没有一上来就抛出复杂的公式，而是用非常直观的例子，将高维数据背后的逻辑一步步拆解开来。比如，书中对于主成分分析（PCA）的讲解，让我终于明白，为什么我们总是在降维，以及如何通过这些维度来提炼出数据中最核心的信息。作者的叙述方式非常亲切，就像一位经验丰富的导师在耳边细语，不断地提醒我们注意那些容易让人混淆的细节。特别是关于因子分析的部分，它深入浅出地解释了潜变量的概念，让我对构建更具解释力的统计模型有了更清晰的认识。这本书的结构安排也极具匠心，从描述性统计到推断性统计，再到更高级的多元回归和聚类分析，逻辑链条完整且严密，使得学习过程中的跳跃感降到了最低。我感觉自己不是在死记硬背公式，而是在学习一套解决实际问题的思维框架。读完后，我甚至开始重新审视自己过去处理数据的一些陈旧方法，迫不及待地想将书中学到的工具应用到我当前的研究项目中去。强烈推荐给所有希望真正掌握多元统计精髓的人士，这本书绝对值得反复研读。
评分这本书的强大之处在于其严谨的学术基石和高度贴合实际业务需求的导向。对于我这种在金融风控领域工作的专业人士来说，传统统计学书籍往往过于侧重学术探索，而忽视了“落地性”。然而，这本教材在介绍多元正态性检验、协方差结构等方面时，其论述逻辑清晰、步骤详尽，即便是涉及到复杂的矩阵代数，也总能找到一个对应的实际应用场景来锚定，避免了纯理论的枯燥感。特别是关于结构方程模型（SEM）的介绍，它不仅讲解了路径分析的基础，更深入探讨了测量模型与结构模型的构建哲学，这对于需要构建复杂预测框架的行业人士来说，简直是及时雨。书中提供的案例数据虽然是抽象的，但其背后映射出的决策困境却是我日常工作中经常面对的难题。阅读过程中，我经常会停下来，对照我手头上的数据集进行思考和模拟，书中的讲解往往能立刻点亮我原先模糊不清的分析思路。这已然超越了一本教科书的范畴，更像是一份实战手册。
评分坦白说，我通常对厚重的统计学专著心存畏惧，总担心读起来会陷入细节的泥潭而忘记了全局观。但这本关于多元统计分析的著作，其叙事节奏控制得极其出色。它像一部精心编排的交响乐，先是用基础的乐章（如距离、相似性度量）奠定基调，然后逐步引入复杂的对位与变奏（如多维尺度分析MDS、对应分析CA），直到最后的高潮——如何将这些技术融会贯通，形成一个完整的解释体系。作者在讲解那些看似边缘化的技术时，也绝不敷衍，而是清晰地指明了它们在特定数据结构中不可替代的价值。例如，在讨论聚类分析的层次法和划分法时，书中不仅对比了K均值和系统聚类，还细致地比较了不同距离函数对最终聚类结果的敏感性。这种对细节的关注，保证了读者在面对复杂、不规则的数据集时，能够做出审慎且有理论依据的决策。整体来看，这本书不仅是知识的传递者，更是思维方式的塑造者，它帮助我建立起了一套在多变量世界中导航的可靠罗盘。
评分说实话，我之前对这类统计学的书总是抱有一种敬而远之的态度，觉得它们要么过于理论化，要么就是一堆晦涩难懂的数学推导堆砌而成。然而，这本《应用多元统计分析》彻底颠覆了我的看法。它的厉害之处在于，它完美地平衡了理论的深度和应用的广度。书中对各种检验（比如MANOVA、典型相关分析）的讲解，绝不仅仅停留在给出公式的层面，而是花费了大量篇幅来探讨这些方法背后的统计假设、适用条件以及在现实数据中可能遇到的陷阱。我尤其欣赏作者对于“模型诊断”的重视，这在很多教材中是被一笔带过的。书中详细讨论了多重共线性、异方差性等问题如何影响模型的可靠性，并给出了非常实用的补救措施。这使得我能够更批判性地看待分析结果，而不是盲目相信软件跑出来的数字。阅读体验上，排版清晰，图表丰富且标注精确，即便是最复杂的矩阵运算，也能通过配图得到很好的可视化辅助。对于希望将统计工具从“黑箱操作”转变为“心中有数”的专业人士而言，这本书的价值无可估量。它真正教会了我如何像一个统计学家那样思考，而不是仅仅像一个计算器那样操作。
评分如果用一个词来形容这本书的阅读感受，那就是“酣畅淋漓”。我花了很长时间寻找一本能够清晰阐述时间序列和空间统计在多元框架下如何融合的书籍，而这本著作恰恰满足了我的期待。它没有将这些前沿领域孤立看待，而是巧妙地将它们融入到更宏大的多元分析体系中。例如，在讨论重复测量方差分析时，书中自然而然地引入了广义估计方程（GEE）的概念，这对于处理复杂的纵向数据结构至关重要。更令人印象深刻的是，作者在讲解判别分析时，不仅清晰地对比了费舍尔判别与逻辑回归在分类任务中的优劣，还深入剖析了它们在不同数据分布下的表现差异。这种深度的比较分析，极大地提升了我对模型选择的洞察力。我发现自己不再满足于跑通一个模型，而是开始追问“为什么是这个模型？”和“有没有更好的替代方案？”。书中的每一个章节都像是为解决一个具体的、现实中存在的复杂问题而量身定制的工具箱。对于研究生阶段的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的、能够支撑起复杂论文分析部分的参考宝典。
评分这本书错误不少啊。总体来讲这门课还是依靠谢妈无与伦比的教学水平、丰富的教学资料强顶大局。
评分有该书的电子版本
评分有该书的电子版本
评分用线性代数和拉格朗日乘数法处理多元统计中的最优化问题。
评分应用两字不太符合啊？结合案例讲的太少，个别章节只能去习题中找对应的案例。π_π
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