具体描述
《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还可作为非统计学专业研究生的量化分析教材。
跨越数据之海：现代数据分析与应用实践指南 一本面向从基础统计思维到前沿机器学习应用的综合性工具书 前言：洞察数字世界的钥匙 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和知识发现的核心动力。然而，原始数据的洪流往往令人望而生畏，缺乏有效的提炼和解读，再海量的信息也只是噪音。本书旨在架起一座桥梁，连接严谨的数理统计理论与高效的编程实践，为读者提供一套全面、深入且具有实战指导意义的数据分析方法论。我们不满足于仅仅介绍工具的使用，更致力于揭示工具背后的统计学原理和逻辑，确保读者不仅知其“如何做”（How），更理解其“为何做”（Why）。 本书的核心目标是培养读者在复杂数据面前的“数据素养”（Data Literacy），即从数据清洗、探索性分析（EDA）到构建鲁棒性模型、再到有效解释模型结果的完整能力链。我们聚焦于现代数据科学领域中应用最为广泛、效果最为显著的分析技术，用清晰的脉络和丰富的案例，引导读者完成从基础到高阶的知识跃迁。 --- 第一篇：数据基石与探索性思维（Foundational Data Mastery and Exploratory Thinking） 本篇聚焦于构建稳固的数据分析基础，强调数据本身的质量和初探阶段的洞察力。 第一章：数据的本质与准备 数据是分析的起点，其质量直接决定了分析的上限。本章将深入探讨各类数据结构（如时间序列、面板数据、高维稀疏数据）的特点与潜在陷阱。重点讲解数据清洗的艺术与科学：缺失值（Missing Data）的处理策略（插补法、删除法的优劣对比），异常值（Outliers）的识别与稳健性处理技术。此外，还将详细介绍数据转换技术，包括Box-Cox变换、Log变换等，以满足不同统计模型对数据分布的要求。我们将着重于“非参数化”的预处理思路，确保分析的稳健性。 第二章：描述性统计的深度解读 描述性统计绝非简单的均值和标准差的罗列。本章旨在教导读者如何利用描述性指标揭示数据分布的深层特征。除了传统的集中趋势和离散程度度量，我们还将探讨分位数分析、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的实际意义。更重要的是，本章会引导读者运用可视化技术（如直方图、核密度估计图、箱线图）进行多维数据的初步探索，通过视觉语言快速捕获潜在的模式、趋势和异质性。 第三章：经典推断统计的回归与延伸 推断统计是连接样本与总体的桥梁。本章复习并深化了假设检验（Hypothesis Testing）的逻辑框架，包括P值、置信区间（Confidence Intervals）的准确理解与滥用风险的警示。我们将详细讨论T检验、方差分析（ANOVA）在不同情境下的适用性，并引入非参数检验方法（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验），作为应对非正态或小样本数据的有力武器。本章特别强调贝叶斯思维在推断中的引入，为后续更复杂的建模打下理论基础。 --- 第二篇：模型构建与预测工程（Modeling Construction and Predictive Engineering） 本篇是全书的核心，聚焦于构建和评估各类预测与解释性模型，涵盖经典计量经济学模型到现代机器学习算法的衔接。 第四章：线性模型的精细化构建 普通最小二乘法（OLS）依然是数据分析的基石，但其背后的假设检验至关重要。本章将深入剖析多重共线性（Multicollinearity）、异方差性（Heteroscedasticity）和自相关性（Autocorrelation）的诊断与矫正技术（如VIF、White检验、Newey-West标准误）。我们将介绍广义最小二乘法（GLS）和稳健回归（Robust Regression）作为对OLS的有力补充。对于计数数据和比例数据，本章将详述泊松回归（Poisson Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）的参数估计、模型拟合优度评估（如Deviance, AIC/BIC）及结果的解释性框架。 第五章：面向非线性关系的广义线性模型（GLMs） 现实世界的数据往往服从指数族分布。本章系统地介绍了广义线性模型（GLM）的框架，包括链接函数（Link Functions）和方差函数的设计。除了第四章提到的Logit和Poisson模型，我们还将探讨Gamma回归在处理正偏态连续数据上的应用，以及负二项式回归（Negative Binomial Regression）在处理过度离散计数数据时的优势。重点在于模型选择的标准（如信息准则）和系数解释的复杂性。 第六章：时间序列数据的动态分析 时间序列数据具有其特有的依赖性和结构性。本章侧重于处理具有内在时间顺序的数据集。我们将介绍平稳性检验（如ADF检验、KPSS检验）、趋势与季节性的分解方法。随后，深入讲解自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和整合自回归移动平均（ARIMA）模型的识别、估计与诊断。对于具有长期依赖性的序列，本章还将介绍ARCH/GARCH族模型在波动率建模中的应用，以及向量自回归（VAR）模型在多个时间序列互动分析中的处理方法。 --- 第三篇：高阶建模、模型诊断与应用（Advanced Modeling, Diagnostics, and Application） 本篇将视角提升至高维数据处理和模型泛化能力评估，引入现代预测算法的思想。 第七章：模型的选择、诊断与稳健性检验 一个模型的好坏不仅在于其拟合优度，更在于其预测能力和对模型假设的敏感性。本章核心讨论模型选择的科学方法，包括残差分析的深度应用（如QQ图、残差与拟合值的散点图），以及模型检验的交叉验证（Cross-Validation）思想。我们将详细阐述偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），并介绍如AUC、PSI（Population Stability Index）等在预测模型评估中的关键指标。此外，还将探讨残差的自助法（Bootstrap）重采样技术，以获得更可靠的标准误估计。 第八章：降维技术与数据可视化进阶 处理高维数据是现代分析的必然挑战。本章介绍两大类降维技术：一是信息保留的线性方法，如主成分分析（PCA）的理论基础、应用条件及解读；二是保持局部结构和非线性关系的流形学习方法，如t-SNE和UMAP，并讨论它们在数据探索中的实际作用。本章将强调降维结果的可解释性，避免“黑箱化”处理。 第九章：数据驱动的预测范式初探 本章将作为向现代机器学习过渡的桥梁，介绍处理复杂、非线性问题的思路。重点在于非参数回归方法，如局部加权回归（LOESS）和样条（Splines）的灵活应用。随后，我们将引入决策树（Decision Trees）的基本原理，重点分析其在特征选择和非线性交互作用发现上的直观优势。本章旨在让读者理解，如何利用这些更灵活的模型来捕获传统线性模型难以捕捉的复杂关系。 --- 结语：构建分析师的思维框架 本书的最终目标，是塑造一种系统性的分析思维。我们相信，真正的统计能力并非在于记住多少公式，而在于面对一个全新的数据问题时，能够：准确界定问题、审慎选择工具、严格检验假设、并清晰地传达结论。 掌握了这些方法论，读者便能自如地驾驭来自不同领域的数据挑战，并构建出真正具有洞察力和可信度的分析成果。
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还行，就是后面推销自己的软件部分有点多了
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评分蹭了统计专硕的课一学期了，标记纪念一下。（尽管翘过两节课，上课很多听不懂） 相关数据及资源：http://rstat.leanote.com/
评分统计部分的知道讲解很不错，只是R语言部分差了些
评分蹭了统计专硕的课一学期了，标记纪念一下。（尽管翘过两节课，上课很多听不懂） 相关数据及资源：http://rstat.leanote.com/
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