具体描述
《中央财经大学统计学院学术文库:成分数据多元分析方法研究》中涉及到的统计方法、应用案例等，读者都可以按照其中具体介绍的实施步骤进行演练或用于解决自己工作生活中的数据处理问题；同时，充分考虑读者需求，文库中部分涉及并介绍了实现相关模型方法的应用软件或可编程软件。行文按照“统计原理—模型算法—案例应用”的组织形式，努力体现深入浅出的结构安排和文字风格，便于读者的理解，不同读者群可以有所取舍地阅读和学习。
作者简介
目录信息
1.1研究的背景和意义 1
1.2成分数据分析方法概述 3
1.3偏最小二乘分析技术概述 7
1.4本书的研究内容和结构安排 11
第2章成分数据分析基础 14
2.1成分数据的概念 14
2.2成分数据分析的特殊困难 15
2.3成分数据分析基础 18
2.4小结 28
第3章成分数据预测建模 31
3.1基于变换的成分数据预测方法 31
3.2非线性偏最小二乘回归方法 32
3.3成分数据预测建模步骤 58
3.4成分数据预测模型的评价 59
3.5小结 60
第4章成分数据回归分析 62
4.1 一元普通数据关于一元成分数据的线性回归方法 62
4.2一元成分数据关于一元成分数据的线性回归方法 67
4.3一元成分数据关于多元成分数据的线性回归方法 72
4.4小结 79
第5章成分数据偏最小二乘通径分析81
5.1偏最小二乘通径分析 81
5.2成分数据的偏最小二乘通径分析 89
5.3小结 91
第6章 应用研究——北京市三次产业就业结构需求
分析 93
6.1北京市就业需求研究概述 93
6.2三次产业就业结构的需求预测 100
6.3三次产业就业结构关于GDP结构的回归分析 105
6.4三次产业就业结构关于投资结构和GDP结构的
回归分析 113
6.5三次产业的投资结构、GDP结构、就业结构的路径关联分析 124
6.6相关建议措施 129
6.7小结 132
主要参考文献 134
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读后感
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用户评价
这本书的结构设计极具创新性，它似乎摒弃了传统的“先学A再学B”的线性教学模式，而是围绕“数据结构-信息提取-模型构建”这条主线进行螺旋上升的讲解。我个人非常欣赏作者在讨论统计功效（Statistical Power）和样本量确定时的务实态度。在涉及多重检验校正（Multiple Comparison Correction）的部分，它不仅仅提到了Bonferroni方法，还深入比较了Holm-Bonferroni和FDR（False Discovery Rate）控制方法的优劣，并结合了实际的生物信息学案例进行了说明。这种将理论严谨性与实际统计风险管理相结合的做法，极大地提升了该书的指导价值。此外，关于数据可视化在多元分析中的应用部分，虽然篇幅不大，但其强调使用高维投影和交互式图形来辅助解释因子分析结果的观点非常前卫。总而言之，这本书超越了一般的统计教材范畴，更像是一份结合了现代计算统计学和经典数理方法的综合研究报告，对于提升研究生的建模思维和数据解释能力具有显著的推动作用。
评分这本书的叙述风格非常具有挑战性，它要求读者具备扎实的数学背景，几乎每一个概念的提出都伴随着严苛的数学证明和参数估计过程。对于初学者来说，可能需要反复阅读才能完全消化其中的细节。我特别关注了关于结构方程模型（SEM）的部分，作者将路径分析（Path Analysis）和验证性因子分析（CFA）视为SEM的两个重要组成部分，并详细阐述了最大似然估计（MLE）在估计模型参数时的收敛条件和检验标准。书中对模型拟合优度指标的讨论极为细致，例如RMSEA、CFI和TLI之间的差异及其在不同样本量下的表现，这对于规范化我的模型报告至关重要。然而，这种深度也带来了一定的阅读障碍，书中对假设检验的描述常常跳跃性较大，如果读者对多元方差分析（MANOVA）或重复测量设计的基础不甚熟悉，可能会在追赶作者思路时感到吃力。总的来说，它更像是一本为研究生或专业研究人员准备的“工具箱”，而非面向大众的科普读物，需要投入大量精力去啃读。
评分这本理论著作的深度与广度令人印象深刻，它以一种近乎百科全书式的结构，系统地梳理了现代统计学中处理复杂数据集的脉络。开篇即对数理统计学的基础概念进行了严谨的回顾，为后续的多元分析技术奠定了坚实的理论基石。作者在阐述主成分分析（PCA）和因子分析（FA）时，不仅清晰地展示了特征值分解和奇异值分解（SVD）在降维中的核心作用，更深入探讨了不同旋转方法的选择标准及其对结果解释性的影响。例如，对于极大方差法与协方差法的对比，书中提供了详尽的数学推导和算例演示，使我能够深刻理解它们在数据结构揭示上的细微差别。特别值得称赞的是，作者并未止步于经典的线性模型，而是引入了现代非线性降维技术，如流形学习（Manifold Learning）的基本思想，尽管篇幅有限，但已足够激发读者进一步探索的兴趣。阅读过程中，我感觉自己像是在攀登一座知识的高峰，每一步的攀升都有清晰的路径指引，那些原本晦涩难懂的矩阵运算，在作者的笔下变得逻辑分明，极大地提升了对复杂模型底层逻辑的把握能力。总而言之，这是一部结构严谨、论证扎实的前沿学术参考书。
评分阅读体验上，这本著作给我的感受是它的“系统性”构建得极为精妙。它没有陷入单一技术细节的泥潭，而是始终保持着从宏观框架到微观实现的过渡。例如，在探讨多元回归分析（Multiple Regression）的扩展时，作者自然而然地过渡到了对协变量结构进行建模的广义线性模型（GLM），并进一步扩展到非参数回归的初步探讨。最令我感到惊喜的是，它对缺失数据处理的章节，对比了传统的均值插补、回归插补，并详细介绍了多重插补（Multiple Imputation）的原理和实施步骤，甚至给出了具体的算法伪代码。这种对数据质量控制的重视，反映了作者对现实数据分析挑战的深刻理解。此外，书中对矩阵代数的应用进行了巧妙的包装，使得复杂的协方差矩阵操作不再显得枯燥乏味，而是成为了理解数据结构变化的关键。整本书的逻辑流向，仿佛是一条精心铺设的河流，从源头（基础假设）蜿蜒流向广阔的湖泊（高级应用），层次分明，令人心悦诚服。
评分读完这本关于数据处理方法的书籍，我最直接的感受是它在方法论的实用性和前沿性之间找到了一个绝佳的平衡点。它不像某些纯粹的理论教材那样高高在上，而是紧密结合了实际应用场景的需求。书中关于判别分析（DA）和聚类分析（CA）的章节尤其出色，它没有简单地罗列算法，而是详细比较了K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）以及基于模型的混合高斯模型（GMM）的适用条件和局限性。在讨论分类问题时，作者引入了贝叶斯决策理论作为统一的框架，这使得我对如何量化分类风险有了全新的认识。更让人眼前一亮的是，书中对时间序列数据中潜变量的提取进行了专门的探讨，这部分内容在很多同类书籍中是缺失的。作者通过构建动态因子模型（DFM）的简化形式，展示了如何从高频观测数据中提取宏观经济的潜在趋势。这种对跨领域知识的融合，体现了作者深厚的学术功底和开阔的研究视野，对于希望将数据挖掘技术应用于经济金融或环境科学领域的读者来说，无疑是一份宝贵的资源。
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