Principles of Multivariate Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:W.J.Krzanowsk

出品人:

页数:586

译者:

出版时间:1988

价格:$ 141.25

装帧:

isbn号码:9780198507086

丛书系列:

图书标签:

Multivariate Analysis
Statistics
Data Analysis
Regression
Classification
Clustering
Factor Analysis
Principal Component Analysis
Machine Learning
Biostatistics

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具体描述

This book is an introduction to the principles and methodology of modern multivariate statistical analysis. It is written for the user and potential user of multivariate techniques as well as for students coming to the subject for the first time. The author's emphasis is problem-orientated and he is at pains to stress geometrical intuition in preference to algebraic manipulation. Mathematical sections that are not essential for a practical understanding of the techniques are clearly indicated so that they may be skipped by the non-specialist. Discrete and mixed variable techniques are presented as well as continuous variable techniques to give a comprehensive coverage of the subject. This updated edition includes a new appendix which traces developments that have taken place in the years since the publication of the first edition and which clarifies some issues raised by readers of the original text. References to about 60 recent books and articles supplement the material in this appendix.Overall, this volume provides an up-to-date and readable practical account of the subject, both for students of statistics and for research workers in subjects as diverse as anthropology, education, industry, medicine and taxonomy. The new edition includes a survey of the most recent developments in the subject.

多元统计分析的基石《多元统计分析的基石》是一本旨在全面阐述多元统计学核心概念、方法和应用的学术专著。本书深入浅出地介绍了处理和分析多变量数据集的理论框架与实用技术，为统计学、数据科学、机器学习、经济学、生物统计学、社会科学等多个领域的学者、研究人员及学生提供了坚实的理论指导和丰富的实践案例。本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者掌握多元统计分析的精髓。从最基础的多变量数据描述性统计入手，详细讲解了向量、矩阵运算在统计分析中的重要作用，以及如何进行协方差矩阵和相关矩阵的计算与解释。随后，本书将焦点转向多元统计推断，详尽介绍了多元正态分布的特性，以及基于此分布的多种推断方法，包括均值的多样本检验（如Hotelling's T²检验）和协方差矩阵的检验。本书的重点章节之一是主成分分析（PCA）。在此部分，作者不仅阐释了PCA的数学原理，包括特征值、特征向量的计算及其统计意义，还深入探讨了如何选择主成分、如何解释主成分的含义，以及PCA在降维、数据可视化和特征提取方面的广泛应用。通过一系列实际数据示例，读者将能够理解如何运用PCA有效地简化高维数据，揭示数据内在的结构。因子分析（Factor Analysis）是本书另一个重要的组成部分。本书详细介绍了因子模型的构建、因子载荷的估计、因子得分的计算，以及如何解释和验证因子结构。因子分析被广泛应用于心理测量学、市场调研等领域，用于识别潜在的、不可观测的结构或维度，以解释变量之间的相关性。本书将引导读者掌握如何通过因子分析来简化复杂变量系统，发现其背后的潜在影响因素。判别分析（Discriminant Analysis）是本书涵盖的另一项关键技术。本书详细讲解了Fisher线性判别分析、二次判别分析以及逻辑判别分析等方法。这些方法旨在构建一个模型，能够根据一组观测变量将个体或样本分类到预先定义的组别中。本书通过医学诊断、信用评分等案例，展示了判别分析在分类和预测任务中的强大能力。聚类分析（Cluster Analysis）也是本书不可或缺的一部分。本书介绍了层次聚类和划分聚类等主要方法，包括各种距离度量和相似性度量，以及不同的聚类准则（如Ward法、平均法）。聚类分析的目标是将数据对象分组，使得同一组内的对象彼此相似，而不同组的对象则不相似。本书将展示如何利用聚类分析来发现数据中的自然分组，例如客户细分、生物物种分类等。此外，本书还对多元回归分析（Multivariate Regression Analysis）进行了深入的探讨，包括多元线性回归模型、参数估计、假设检验以及模型诊断。本书也涵盖了典型相关分析（Canonical Correlation Analysis），该方法用于探索两组变量之间的线性关系。本书的另一大特色在于其对实际应用的关注。每一章节都辅以丰富的案例研究，涵盖了从经济学中的宏观经济指标分析、金融学中的风险管理，到生物学中的基因表达数据分析、医学中的疾病预测，再到社会科学中的行为模式研究等多个领域。这些案例不仅帮助读者理解理论知识在现实世界中的应用，也鼓励读者将所学知识应用于自己的研究领域。为了帮助读者更好地掌握书中的内容，本书还提供了详细的数学推导过程，同时鼓励读者利用统计软件（如R、Python、SAS）进行实际操作。本书提供了相关的代码示例和数据，以便读者能够亲手实践各种分析技术，从而深化理解。《多元统计分析的基石》适合希望深入理解和掌握多元数据分析方法的学生、研究人员以及数据分析师。通过阅读本书，读者将能够构建起坚实的理论基础，熟练运用各种多元统计工具，并能将这些工具有效地应用于解决实际问题，从而在各自的研究和实践领域取得更大的成就。本书不仅是一本教材，更是一部关于探索和理解复杂数据世界的重要参考。