应用多元统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社发行部

作者:朱建平

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2011-12

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030175120

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计
• 课本
• 统计技术
• 经济
• 数学
• 教材
• 心理学
• 多元统计分析
• 统计学
• 数据分析
• 应用统计
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 心理测量
• 社会科学研究

应用多元统计分析 这本书是一本深入探讨多元统计分析方法及其在各领域应用的实用指南。它旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并教会如何将这些强大工具应用于解决现实世界中的复杂问题。本书内容全面，涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面，并辅以丰富的案例研究和实际操作指导。 本书内容概述： 第一部分：多元统计分析基础 引言： 介绍多元统计分析的背景、重要性及其在数据科学、商业分析、生物医学、社会科学等领域的广泛应用。强调理解和掌握多元统计方法对于从高维度数据中提取有价值信息和洞察的关键作用。 数据预处理与可视化： 详细讲解在进行多元统计分析前必要的数据清洗、转换、标准化和异常值处理技术。重点介绍各种多元数据可视化方法，如散点图矩阵、主成分分析图、因子分析图等，帮助读者直观理解数据结构和变量间的关系。 向量与矩阵运算基础： 回顾并巩固读者在多元统计分析中将广泛使用的向量和矩阵的基本概念、运算规则（如加减、乘法、转置、求逆、特征值和特征向量等）。这部分内容为后续的统计模型理解打下坚实的数学基础。 多变量概率分布： 介绍多元正态分布的定义、性质及其在统计推断中的重要性。讲解如何检验数据的正态性，并讨论其他常用的多元概率分布。 第二部分：核心多元统计分析方法 主成分分析 (PCA)： 详细阐述PCA的原理、目标（降维）及其计算过程。讲解如何选择主成分的数量，解释主成分的含义，并展示PCA在数据压缩、噪声过滤和模式识别中的应用。 因子分析 (FA)： 介绍因子分析的核心思想，即用少数潜在因子来解释观察变量之间的协方差结构。讲解因子提取、因子旋转的方法，以及如何解释因子载荷和因子得分。重点讨论FA在测量模型构建和变量简化中的作用。 聚类分析 (Clustering)： 分为层次聚类和划分聚类两大类。详细讲解不同聚类算法的原理，如K-means、层次聚类（凝聚型和分裂型）、DBSCAN等。指导读者如何选择合适的距离度量和聚类准则，并评估聚类结果的有效性。 判别分析 (Discriminant Analysis)： 介绍如何利用已知类别的数据建立判别函数，用于对新样本进行分类。重点讲解线性判别分析 (LDA) 和二次判别分析 (QDA)，并讨论其假设条件和应用场景。 典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis, CCA)： 阐述CCA用于分析两组变量之间线性关系强度的方法。讲解如何计算典型变量和典型相关系数，并解释其在探索变量组间关联性方面的应用。 多维尺度分析 (Multidimensional Scaling, MDS)： 介绍MDS将高维度的对象相似性或差异性数据映射到低维空间（通常是二维或三维）以可视化的技术。区分度量MDS和非度量MDS，并讲解其在市场研究、心理学等领域的应用。 第三部分：多元回归与模型构建 多元线性回归： 深入讲解如何建立和解释包含多个预测变量的线性回归模型。涵盖模型假设、参数估计（最小二乘法）、假设检验、置信区间、拟合优度（R平方）以及多重共线性诊断和处理。 变量选择技术： 介绍多种用于选择最佳预测变量子集的回归方法，包括逐步回归（向前选择、向后剔除、双向选择）、最佳子集回归等，并讨论其优缺点。 模型诊断与改进： 讲解如何通过残差分析、杠杆值、影响点等诊断回归模型的有效性。探讨如何处理异方差、自相关等问题，以及模型解释和预测的局限性。 非线性回归基础： 简要介绍在多元统计分析中遇到的非线性关系，以及处理非线性问题的基本思路。 第四部分：高级应用与专题 结构方程模型 (SEM) 简介： 介绍SEM作为一种强大的统计建模技术，能够同时检验测量模型（如因子分析）和结构模型（变量之间的因果关系）。重点阐述其在复杂关系建模中的优势。 生存分析基础： 讲解如何分析事件发生的时间数据，如患者生存时间、设备寿命等。介绍Kaplan-Meier曲线、log-rank检验和Cox比例风险模型。 统计软件应用： 本书将在介绍统计方法的同时，融入相关的统计软件（如R、Python库、SPSS等）操作示例，指导读者如何使用这些工具实现模型的构建、分析和结果解读。 实际案例分析： 贯穿全书，通过大量来自不同学科领域的真实案例，生动展示各项多元统计分析方法的应用过程和成果，帮助读者巩固理论知识，培养解决实际问题的能力。 本书特色： 理论与实践并重： 在严谨阐述统计理论的同时，提供大量的代码示例和操作指南，确保读者能够真正动手实践。 循序渐进的讲解： 从基础概念入手，逐步深入到高级技术，适合不同层次的读者。 丰富的案例驱动： 通过贴近实际的案例，帮助读者理解抽象的统计概念，并掌握方法的应用场景。 清晰易懂的语言： 避免使用过于晦涩的术语，力求用清晰、直观的语言阐述复杂的统计原理。 注重方法选择与结果解读： 不仅教读者如何计算，更强调如何根据问题选择合适的方法，以及如何准确解读分析结果。 本书适用于统计学、数据科学、机器学习、生物统计学、心理学、社会学、经济学、市场营销、工程学等多个领域的学生、研究人员和从业人员。无论您是初学者还是有一定基础的读者，都能从中获益，提升您处理和分析多维数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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

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

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。