具體描述
編輯推薦
《應用多元統計分析》可作為綜閤大學、工科大學或高等師範學院數學係、應用數學係、經濟學等相關專業的本科生或研究生教材或教學參考書；對於其他領域中從事應用統計的工作人員也是一本極好的學習參考書。內容簡介
《應用多元統計分析》主要介紹一些實用的多元統計分析方法的理論及其應用，並列舉瞭各方麵的實例，同時還以國際上著名的統計分析軟件SAS係統作為典型工具，通過實例介紹如何處理數據分析中的各種實際問題。作者簡介
高惠璿，北京大學數學科學學院教授。1965年畢業於北京大學數學力學係。長期從事概率論與數理統計的教學、科研工作，主要研究方嚮是統計計算、統計軟件與應用多元統計方法，曾參加過國傢教委《數學軟件的研究與開發》項目和統計軟件的開發及推廣普及工作。內頁插圖
目錄
第一章 緒論第二章 多元正態分布及參數的估計
第三章 多元正態總體參數的假設檢驗
第四章 迴歸分析
第五章 判彆分析
第六章 聚類分析
第七章 主成分分析
第八章 因子分析
第九章 對應分析方法
第十章 典型相關分析
第十一章 偏最小二乘迴歸分析
附錄：矩陣代數
部分習題參考解答或提示
參考文獻
主要符號說明
索引
前言/序言
用戶評價
在我接觸《應用多元統計分析》之前，我對多元統計分析的理解一直是比較碎片化的，很多概念都停留在“知道有這麼迴事”的程度。而這本書，就像一塊塊拼圖，將這些零散的知識點完美地組閤起來，形成瞭一幅清晰的圖像。我一直對如何有效地處理和解釋包含大量變量的數據感到睏惑，尤其是在做一些探索性的數據分析時。書中關於主成分分析（PCA）和因子分析的詳細講解，為我打開瞭新世界的大門。我明白瞭PCA如何通過綫性組閤來捕捉數據中的主要變異，從而實現降維；也理解瞭因子分析如何通過識彆潛在的共因子來解釋變量間的相關性。書中的實例，比如用PCA分析一係列地理特徵來刻畫不同地區的經濟發展水平，或者用因子分析來揭示消費者對某個産品品牌的潛在感知因素，都讓我大開眼界。這些方法不僅僅是數學上的技巧，更是幫助我們理解數據背後復雜關係的重要工具。另外，書中對卡方檢驗、方差分析等基礎方法的深入闡述，也讓我對這些常用工具有瞭更深的認識，比如它們背後的假設是什麼，結果的統計學意義是什麼，在什麼情況下不適用等等。這本書的語言風格清晰易懂，雖然涉及很多數學公式，但作者總能用通俗易懂的語言加以解釋，讓我能夠真正地理解背後的邏輯，而不是死記硬背。這本書極大地提升瞭我對數據分析的信心，也讓我能夠更自如地運用多元統計方法來解決我遇到的各種問題。
評分作為一名數據分析師，我每天都在和各種各樣的數據打交道，從市場調研數據到用戶行為數據，再到財務報錶。統計學是我工作中不可或缺的工具，而《應用多元統計分析》這本書，就像是我的“武器庫”裏最鋒利的幾把刀。我特彆喜歡書中對判彆分析的講解，比如如何利用Fisher判彆法和二次判彆法來區分不同的群體。在我的工作中，經常需要根據一些指標來預測用戶是否會流失，或者將用戶分成不同的消費群體。這本書提供的判彆分析方法，給瞭我非常實用的解決方案。它不僅解釋瞭判彆函數的構建過程，還詳細說明瞭如何評估模型的準確性，以及如何處理不同類彆樣本量不均衡的情況。書中舉例的醫學診斷、金融風險評估等場景，雖然不是我直接麵臨的業務，但其分析思路和方法論是完全通用的，我能從中汲取很多靈感，將其應用到我自己的業務場景中。此外，書中對聚類分析的論述也讓我眼前一亮。我之前嘗試過K-means算法，但總是糾結於K值的選擇，以及聚類結果的解釋。這本書係統地介紹瞭層次聚類、劃分聚類等多種方法，並提供瞭相應的評估指標，比如輪廓係數、Calinski-Harabasz指數等，讓我能夠更科學地評估聚類效果。書中關於客戶細分、基因分型等案例，讓我深刻體會到聚類分析在洞察數據內在結構方麵的強大能力。這本書的實用性真的非常高，讓我能夠更自信地運用多元統計方法解決實際問題。
評分我是一名社會學研究者，數據分析是我研究工作的重要組成部分。在我研究的眾多課題中，總是會遇到涉及多個變量之間關係的復雜情況，而《應用多元統計分析》這本書，為我解決這些難題提供瞭理論支持和方法指導。《應用多元統計分析》的章節設置非常閤理，從最基礎的變量關係探索，到復雜的模型構建，都循序漸進，非常適閤我們這些需要理解和應用統計方法來解釋社會現象的研究者。我特彆欣賞書中關於卡方檢驗和相關分析的深入講解。在社會學研究中，我們常常需要檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯，或者兩個連續變量之間是否存在綫性關係。這本書不僅提供瞭這些檢驗方法的計算步驟，更重要的是，它強調瞭如何理解和解釋檢驗結果。例如，在分析社會經濟地位與政治參與度之間的關係時，卡方檢驗可以幫助我們判斷兩者之間是否存在顯著關聯，而相關係數則能量化這種關聯的強度和方嚮。書中對這些概念的解釋，都非常清晰易懂，讓我能夠避免誤讀數據，從而得齣更可靠的研究結論。此外，書中對多重迴歸分析的介紹，也為我研究社會因素的復雜交互作用提供瞭有力工具。例如，在研究教育程度、傢庭背景和收入水平對個體幸福感的影響時，多重迴歸分析能夠幫助我區分每個因素的獨立貢獻，並揭示它們之間的潛在交互效應。這本書的嚴謹性和深度，讓我對社會現象的統計解釋能力有瞭顯著提升。
評分這本書簡直是統計學領域的一本百科全書！我是一名應用統計專業的在讀研究生，平時接觸最多的就是各種統計方法和模型，而《應用多元統計分析》這本書，可以說是把我零散的知識點串聯起來，並且深入講解瞭很多我之前隻是淺嘗輒止的概念。就拿主成分分析（PCA）來說，我之前學過，也知道它能降維，但具體怎麼計算、各個主成分的意義是什麼、在實際數據中如何解讀，總是覺得不夠清晰。這本書在這方麵給齣瞭非常詳盡的解釋，從數學原理到實際操作，一步步引導讀者理解。它不僅介紹瞭PCA的基本思想，還深入探討瞭其變種，比如主成分迴歸（PCR）和主成分分析在圖像識彆、文本分析等領域的應用。書中大量的案例分析更是點睛之筆，讓我看到瞭理論是如何落地到實際問題的解決中的。例如，在分析一個包含大量客戶特徵的數據集時，如何利用PCA識彆齣關鍵的潛在因素，從而優化營銷策略，這些內容都極具啓發性。而且，書中對數據預處理的要求也強調得很到位，比如標準化、缺失值處理等，這些細節往往是影響分析結果成敗的關鍵。閱讀過程中，我常常被書中嚴謹的邏輯和清晰的闡述所摺服，每一個公式的推導都力求有據可循，每一個例子的講解都循序漸進，非常適閤我這種需要打牢基礎的讀者。這本書讓我對多元統計分析的認識上升到瞭一個新的高度，不再是停留在錶麵的計算和公式記憶，而是真正理解瞭其背後的原理和精髓。
評分我是一名在金融領域工作的量化分析師，對模型的嚴謹性和實用性有著極高的要求。《應用多元統計分析》這本書，是我工作案頭必備的參考書之一。它在多個方麵都給瞭我很大的啓發。首先，書中對迴歸分析的深入探討，特彆是多元綫性迴歸的假設檢驗、變量選擇、模型診斷等內容，都非常細緻。我工作中經常需要構建各種預測模型，比如股票價格預測、信用評分模型等，對迴歸模型的準確性和魯棒性要求極高。這本書提供的關於殘差分析、多重共綫性診斷、異方差檢驗等方法，能夠幫助我有效地識彆和解決模型中存在的問題，從而提高預測的精度。其次，書中關於時間序列分析的部分，雖然不是本書的核心，但其提及的ARIMA模型、GARCH模型等，都是金融領域常用的模型。雖然本書可能沒有專門深入講解，但其在多元統計分析框架下對這些模型背景的介紹，能夠幫助我更好地理解它們在多元數據分析中的位置和應用。再者，書中對模型評估和選擇的討論，也給瞭我很多啓發。在金融建模中，我們不僅要關注模型的擬綫性，更要關注其泛化能力和穩定性。這本書介紹的各種評估指標，比如R方、調整R方、AIC、BIC等，以及交叉驗證等方法，都能幫助我選擇最適閤特定場景的模型。總而言之，這本書為我提供瞭一個強大的工具箱，讓我能夠更有效地進行金融數據的分析和建模。
評分我在一個谘詢公司工作，經常需要為客戶提供數據驅動的解決方案。這種工作性質決定瞭我必須對各種統計模型有深入的理解，並能靈活運用。《應用多元統計分析》這本書，無疑為我提供瞭一個堅實的理論基礎和豐富的實操指導。我特彆欣賞書中關於因子分析的章節。我曾經在處理一些復雜的問捲調查數據時，發現很多問題之間存在很強的相關性，難以直接解讀。這本書詳細闡述瞭因子分析的核心思想，即通過少數幾個潛在的公共因子來解釋大量觀測變量之間的相關性。它解釋瞭如何計算因子載荷矩陣，如何進行因子鏇轉以提高解釋性，以及如何根據因子得分對個體進行分組。書中關於消費者心理、教育測量等案例，都非常貼切地展示瞭因子分析在識彆潛在結構、簡化變量維度方麵的威力。這讓我能夠更有效地從看似混亂的數據中提煉齣關鍵信息，為客戶提供更具洞察力的建議。另外，書中對對應分析的講解也讓我受益匪淺。在市場研究中，我們經常需要分析定性變量之間的關係，比如不同消費者群體對不同品牌産品的偏好。對應分析提供瞭一種直觀地可視化這些關係的方法，讓我能夠清晰地看到哪些品牌更受哪些群體歡迎，以及不同品牌之間是否存在競爭關係。這本書的優點在於，它不僅提供瞭理論框架，更強調瞭實際應用中的注意事項和解讀方法，這對於我這種需要直接麵嚮客戶的谘詢師來說，至關重要。
評分我是一名統計學教育工作者，在多年的教學過程中，我深知一本優秀教材的重要性。《應用多元統計分析》這本書，是我一直以來嚮學生推薦的優秀教材之一。這本書的優點在於，它既有嚴謹的理論深度，又不失對實際應用的側重。《應用多元統計分析》在講解每一個統計模型時，都會從其理論基礎齣發，詳細介紹其數學原理和推導過程。例如，在講解判彆分析時，書中會深入分析Fisher綫性判彆函數和二次判彆函數，以及它們背後的統計假設。這對於培養學生嚴謹的數學思維至關重要。同時，這本書也非常注重統計方法的實際應用。書中提供瞭大量的案例分析，涵蓋瞭經濟學、社會學、醫學、工程學等多個領域。這些案例不僅讓學生看到理論知識如何應用於解決實際問題，還能激發他們對統計學的興趣。書中對每種方法的應用條件、優缺點以及結果解讀都進行瞭詳細說明，能夠幫助學生避免在實際分析中齣現誤區。此外，這本書在知識的組織結構上也做得非常好，從基礎的變量關係描述，到復雜的模型構建和評估，層層遞進，邏輯清晰。這使得學生能夠循序漸進地掌握多元統計分析的知識體係。我經常引用這本書中的例子和講解來輔助我的課堂教學，學生反饋普遍很好。
評分我是一名産品經理，日常工作中需要分析大量的用戶行為數據，以優化産品體驗和提升用戶滿意度。《應用多元統計分析》這本書，就像一位經驗豐富的數據嚮導，帶領我深入挖掘用戶數據的價值。這本書的優點在於，它不僅僅停留在理論層麵，而是非常注重與實際應用場景的結閤，這對於我們這種需要快速迭代産品的行業來說，尤為重要。我尤其對書中關於聚類分析和因子分析的講解印象深刻。在分析用戶行為數據時，我們常常會發現用戶的行為模式非常多樣化，而聚類分析則能夠幫助我們將用戶群體細分，識彆齣具有相似行為模式的用戶群。比如，我們可以通過聚類分析找齣“重度用戶”、“偶爾用戶”、“潛在流失用戶”等不同群體，從而針對性地製定不同的産品策略和營銷活動。因子分析則能夠幫助我理解用戶行為背後的潛在動機。例如，當用戶在産品中錶現齣多種不同的行為時，因子分析或許能夠幫助我發現這些行為背後是否存在一些共同的驅動因素，比如“追求效率”、“社交需求”、“娛樂性”等等。理解瞭這些潛在動機，我就可以更準確地設計新的功能，或者優化現有功能，以更好地滿足用戶的核心需求。書中豐富的案例，讓我能夠看到這些統計方法在實際産品分析中的應用，並從中獲得啓發，將其遷移到我自己的工作中。這本書讓我對用戶數據有瞭更深的理解，也讓我能夠更有策略性地進行産品決策。
評分作為一名生物統計學的學生，我每天都在接觸各種生命科學領域的數據，從基因測序到臨床試驗。《應用多元統計分析》這本書，為我理解和分析這些復雜數據提供瞭強大的理論支撐和方法論。《應用多元統計分析》的書寫風格非常適閤我這種需要紮實理論基礎的研究生。書中對各種多元統計方法的推導過程都非常詳細，讓我能夠深入理解其背後的數學原理。例如，在學習主成分分析（PCA）時，書中不僅介紹瞭PCA如何降維，還詳細解釋瞭其數學基礎——協方差矩陣和特徵值分解，這對於我理解PCA在處理高維基因組數據時的優勢至關重要。書中關於多元迴歸分析的講解也讓我受益匪淺。在臨床試驗中，我們常常需要分析多個治療因素、患者特徵等對療效的影響。多元迴歸分析能夠幫助我們量化這些因素的獨立貢獻，並進行有效的模型診斷，確保研究結果的可靠性。書中關於模型假設檢驗、殘差分析等內容，都能夠幫助我避免在生物統計學研究中常見的陷阱。此外，書中對生存分析的介紹，雖然可能篇幅不多，但其提及的Kaplan-Meier麯綫、Cox比例風險模型等，都是生物統計學中的核心內容，為我進一步深入學習提供瞭方嚮。總而言之，這本書為我構建瞭一個嚴謹的統計分析框架，讓我能夠更自信地應對生物醫學研究中的復雜數據挑戰。
評分我在一傢市場調研公司工作，經常需要分析不同消費者群體的消費習慣和偏好。《應用多元統計分析》這本書，為我提供瞭寶貴的工具和方法，讓我能夠更深入地理解消費者數據。《應用多元統計分析》的實用性是我選擇這本書的重要原因。書中提供的各種分析方法，都能夠直接應用於我日常的工作中。例如，我經常需要分析問捲調查數據，其中包含大量的分類變量和評分變量。書中關於對應分析和聚類分析的講解，讓我能夠有效地將不同消費者群體進行細分，並識彆齣他們的消費特徵。對應分析能夠幫助我可視化不同品牌與不同消費者群體之間的關係，而聚類分析則能將具有相似消費行為的消費者聚集成群，從而為我的客戶提供更精準的市場定位和營銷策略。此外，書中關於因子分析的介紹，也給瞭我很大的啓發。在分析消費者對某個産品的看法時，我們常常會發現一些錶麵上看似不同的評價，實際上卻反映瞭背後一些更深層次的動機或需求。因子分析能夠幫助我從大量的觀測變量中提煉齣少數幾個潛在的因子，從而更深入地理解消費者的購買驅動力。書中豐富的案例，讓我能夠看到這些統計方法在實際市場研究中的應用，並從中獲得寶貴的經驗。這本書讓我能夠更有效地從數據中提取洞察，為我的客戶提供更有價值的決策支持。
評分好書啊，搞機器學習的看看
評分好好好好好好！就是沒想到是小冊的！挺厚一本！送貨也快！哈哈哈哈哈哈哈
評分自學一下，感覺很多東西都忘瞭
評分統計的春天我也要參與進來
評分買來考試用的 希望我能考過，學校裏老師推薦的，
評分感謝京東，當天就收到瞭，真是太方便瞭…
評分不錯，一直在京東買書，很方便。
評分為京東速度點贊！
評分不錯的專業書 值得細讀
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