多元统计分析：从数据到结论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

韩明 著

图书标签:

• 多元统计分析
• 统计学
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• SPSS
• R语言
• 数据挖掘

出版社： 上海财经大学出版社

ISBN：9787564225193

版次：1

商品编码：12037956

包装：平装

丛书名： 普通高等教育”十三五“规划教材

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：285

字数：450000

正文语种：中文

内容简介

　　全书共由12章组成，在介绍多元统计分析的有关概念、相关背景的基础上，突出统计思想，着重讲解常用方法及其应用。主要内容包括多元数据的表示及可视化、线性回归分析、逐步回归与回归诊断、广义线性模型与非线性模型、方差分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析，《多元统计分析：从数据到结论》图文并茂，注重可读性，着重于多元统计分析方法在各个领域中的应用，将应用案例贯穿始终，并给出了R软件、MATLAB的相关程序。
　　《多元统计分析：从数据到结论》可以作为高等院校有关专业本科生、研究生“多元统计分析”课程的教材或参考书，也可作为全国大学生（研究生）“数学建模竞赛”、全国大学生“统计建模大赛”的培训教材或参考书，还可以供有关专业的教师、研究人员和工程技术人员以及广大自学者参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 多元统计分析概述
1．2 多元统计分析的应用
1．3 有关软件介绍
1．4 本书的基本框架和内容安排
1．5 思考与练习题

第2章 多元数据的表示及可视化
2．1 多元数据的矩阵表示
2．1．1 多元数据的一般格式
2．1．2 多元数据的数字特征
2．2 多元数据的展示及可视化
2．2．1 用R语言展示和描述多元数据
2．2．2 用R语言对多元数据进行可视化
2．3 思考与练习题

第3章 线性回归分析
3．1 一元线性回归的回顾
3．1．1 一个例子
3．1．2 数学模型
3．1．3 回归参数的估计
3．1．4 回归方程的显著性检验
3．1．5 预测
3．2 多元线性回归
3．2．1 多元线性回归模型
3．2．2 回归参数的估计
3．2．3 回归方程的显著性检验
3．2．4 预测
3．2．5 血压、年龄和体质指数问题
3．2．6 电力市场的输电阻塞管理问题
3．3 多项式回归
3．4 思考与练习题

第4章 逐步回归与回归诊断
4．1 逐步回归
4．1．1 变量的选择
4．1．2 逐步回归的计算
4．2 回归诊断
4．2．1 什么是回归诊断
4．2．2 儿童智力测试问题
4．3 Box-Cox变换
4．4 思考与练习题

第5章 广义线性模型与非线性模型
5．1 广义线性模型
5．1．1 广义线性模型概述
5，1．2 Logistic模型
5．1．3 对数线性模型
5．2 一元非线性回归模型
5．3 多元非线性回归模型
5．3．1 R软件中非线性拟合函数及其应用
5．3．2 MATLAB中非线性回归函数及其应用
5．4 思考与练习题

第6章 方差分析
6．1 单因素方差分析
6．1．1 数学模型
6．1．2 方差分析
6．1．3 用R软件作单因素方差分析
6．1．4 用MATLAB作单因素方差分析
6．1．5 均值的多重比较
6．2 双因素方差分析
6．2．1 不考虑交互作用
6．2．2 考虑交互作用
6．3 多元方差分析
6．3．1 多个正态总体均值向量的检验
6．3．2 多个正态总体协方差矩阵的检验
6．4 本章附录
6．5 思考与练习题

第7章 聚类分析
7．1 聚类分析的基本思想与意义
7．2 Q型聚类分析
7．2．1 两点之间的距离
7．2．2 两类之间的距离
7．2．3 用MATLAB进行聚类分析
7．2．4 用R软件进行聚类分析
7．3 R型聚类分析
7．3．1 变量相似性度量
7．3．2 变量聚类法
7．4 我国高等教育发展状况的聚类分析
7．4．1 问题的提出
7．4．2 问题的分析与建模
7．4．3 问题的求解
7．4．4 问题的研究结果
7．5 聚类分析要注意的问题
7．6 思考与练习题

第8章 判别分析
8．1 距离判别
8．1．1 马氏距离
8．1．2 判别准则与判别函数
8．1．3 多总体情形
8．1．4 R软件中的判别函数介绍与应用
8．2 Fisher判别
8．2．1 判别准则
8．2．2 判别函数中系数的确定
8．2．3 确定判别函数
8．3 Bayes判别
8．3．1 误判概率与误判损失
8．3．2 两总体的Bayes判别
8．3．3 某气象站有无春旱的判别问题
8．3．4 有关MATLAB程序和计算结果
8．4 蠓虫分类问题
8．4．1 问题的提出
8．4．2 问题的分析与模型的建立
8．4．3 模型求解
8．5 3种鸢尾花分类问题
8．6 判别分析中需要注意的几个问题
8．7 思考与练习题

第9章 主成分分析
9．1 主成分分析的基本思想和方法
9．2 特征值因子的筛选
9．3 主成分回归分析
9．4 成年男子16项身体指标的主成分分析
9．5 学生4项身体指标的主成分分析
9．6 我国部分地区人均消费水平的主成分分析
9．7 我周高等教育发展情况的主成分分析
9．7．1 计算特征值和特征向量
9．7．2 选择主成分与计算综合评价值
9．7．3 问题的求解
9．7．4 问题的研究结果
9．8 主成分分析中需要注意的几个问题
9．9 思考与练习题
……
第10章 因子分析
第11章 对应分析
第12章 典型相关分析
参考文献

前言/序言

　　“多元统计分析”课程已经被越来越多的将来需要与数据打交道的本科生和研究生的相关专业列为必修课或选修课。随着我国高等教育进一步“大众化”，特别是相关软件的普及，学习“多元统计分析”的人越来越多，人们不再只满足于学习一些理论知识，大家更希望将此作为工具，借助计算机和相关软件进行数据处理和分析。
　　作者结合多年来的教学实践，深感一本内容简练但又实用的“多元统计分析”教材的重要性，在已有的相关教材中，有的侧重理论的讲述，读者需要具备较深厚的数学基础；有的则注重模型的应用，理论和技术细节不是重点。本书在介绍多元统计分析的有关概念、背景的基础上，突出统计思想，着重讲解常用方法及其应用，并侧重于应用。本书书名为《多元统计分析：从数据到结论》（Multivariate Statistical Analysis：From Data to Conclusions），意在“应用”，书中将一些严格的数学推导过程略去而只列出结论（降低了对数学基础的要求），读者学习时关键是理解这些结果，清楚它们的意义和背景，对一些被略去的推理论证部分，感兴趣者可参考书后列出的有关文献。
　　本书汲取了国内外相关教材中流行的直观、灵活的教学方式，以及通过图表和应用案例进行教学这些长处。本书中的例题可以分为两类：一类是为了说明有关理论或方法的简单问题（这类问题一般不需要借助软件）；另一类是为了应用有关理论或方法解决一些比较复杂的问题（应用案例），这类问题的解决一般需要借助软件才能实现。
　　考虑到作为一款免费软件，R软件具有丰富的资源、良好的扩展性和完备的帮助系统，并且考虑到MATLAB在工程等领域中应用的广泛性、在国内外各高等院校中使用的普及性，本书的应用案例采用R软件和MATLAB，并给出了相应的程序。
　　感谢王家宝教授在作者写作本书过程中给予的指导和鼓励，本书的编写得到宁波工程学院理学院的支持，在此表示感谢。
　　作者结合多年的教学实践，把一些教学经验、教学研究成果和教学心得体会等写进了本书，希望能和广大读者一起分享，虽然作者努力使本书成为一本既有特色又便于教学（或自学）的教材，但由于水平所限，书中难免还存在一些疏漏甚至是错误，恳请专家和读者批评和指正。

多元统计分析：从数据到结论 引言：驾驭数据的海洋，洞察事物本质 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界的基石。然而，原始的数据往往杂乱无章，蕴含的价值深藏不匿。如何从纷繁复杂的数据中提炼出有意义的洞察？如何构建严谨的分析框架，将数据转化为可靠的结论？《多元统计分析：从数据到结论》正是为了回应这些挑战而诞生的。这本书将带领读者踏上一段探索多元统计分析奥秘的旅程，从最基础的概念出发，逐步深入到各种高级分析技术，最终目标是帮助读者掌握运用统计工具解决实际问题的能力，真正实现“从数据到结论”的飞跃。 本书并非仅仅罗列枯燥的公式和理论，而是注重理论与实践的结合，强调分析思维的培养。我们相信，理解统计方法背后的逻辑与原理，比死记硬背公式更为重要。因此，在讲解每一个统计模型时，我们都会深入剖析其假设条件、适用范围以及在不同场景下的解释方式。同时，通过丰富的案例研究和实际操作指导，读者将能够亲身体验多元统计分析的强大力量，并学会如何将所学知识应用于自己的研究和工作中。 第一部分：基础构建——统计分析的基石 在开始探索复杂的多元统计方法之前，打下坚实的基础至关重要。《多元统计分析：从数据到结论》的第一部分，我们将引领读者回顾和巩固统计分析的基础知识，为后续的学习铺平道路。 数据与变量的本质： 我们将首先探讨数据的基本概念，理解不同类型的数据（如分类数据、数值数据）以及变量（如独立变量、依赖变量、协变量）的定义和作用。深入理解变量之间的关系，例如相关性与因果性，是进行有效统计分析的第一步。我们将讨论如何准确地定义和测量变量，以及在数据收集过程中需要注意的关键事项。 描述性统计：让数据“说话”： 在接触推断性统计之前，我们需要学会如何有效地描述和概括数据集的特征。《多元统计分析：从数据到结论》将详细介绍各种描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差、极差），以及分布形态的描述（偏度、峰度）。我们将重点讲解如何运用图表，如直方图、箱线图、散点图等，直观地展示数据的分布和模式，让数据自己讲述它们的故事。 概率论基础：理解随机性： 统计分析的核心在于处理和理解随机性。《多元统计分析：从数据到结论》将对概率论的基本概念进行梳理，包括事件、概率、条件概率、独立事件等。我们将深入讲解常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布等，理解它们在现实世界中的应用场景，以及它们如何为统计推断提供理论支撑。 抽样理论与中心极限定理：连接样本与总体： 现实世界中，我们往往无法研究整个总体，而是通过样本进行推断。《多元统计分析：从数据到结论》将详细阐述抽样理论的基本原理，包括随机抽样、分层抽样等方法，以及不同抽样方法对推断结果的影响。我们将重点讲解中心极限定理的强大作用，它如何保证当样本量足够大时，样本均值的分布趋向于正态分布，从而使得我们能够基于样本进行对总体的推断。 假设检验的基本框架： 假设检验是统计推断的重要工具，用于检验关于总体的某种猜想是否成立。《多元统计分析：从数据到结论》将详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1）、选择检验统计量、确定显著性水平（α）、计算p值，以及做出统计决策。我们将通过简单案例，帮助读者理解假设检验的逻辑和应用。 第二部分：核心技术——多元统计分析的工具箱 在掌握了基础知识后，《多元统计分析：从数据到结论》将带领读者进入多元统计分析的核心领域，逐一剖析各种强大的分析技术。 回归分析：建模变量间的关系： 回归分析是研究变量间数量关系的常用方法。《多元统计分析：从数据到结论》将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。我们将详细讲解模型构建的步骤，包括变量选择、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R平方、调整R平方）、残差分析、以及回归系数的显著性检验（t检验）。此外，还将介绍多项式回归、交互项的应用，以及如何处理异方差、自相关等问题。 方差分析（ANOVA）：比较多组均值的差异： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析便派上了用场。《多元统计分析：从数据到结论》将详细介绍单因素方差分析和多因素方差分析。我们将解析方差分析的原理，理解组间方差与组内方差的比较，以及F检验的应用。同时，还将讲解事后检验（如Tukey检验、Bonferroni检验）如何帮助我们确定具体是哪几组之间存在显著差异。 协方差分析（ANCOVA）：控制混淆变量的影响： 在比较组间差异时，我们常常需要考虑其他潜在的影响因素。《多元统计分析：从数据到结论》将介绍协方差分析，它允许我们在分析一个或多个分类自变量对因变量的影响时，同时控制一个或多个连续协变量的影响，从而更精确地估计和比较组间效应。 主成分分析（PCA）：降维与特征提取： 在处理高维数据时，维度灾难是一个普遍存在的问题。主成分分析是一种常用的降维技术，旨在通过线性变换将一组可能相关的变量转换为一组不相关的变量（主成分），同时保留原始数据的大部分信息。《多元统计分析：从数据到结论》将详细讲解主成分分析的原理、如何计算主成分、如何选择保留的主成分数量，以及主成分的解释。 因子分析（Factor Analysis）：探索潜在结构： 因子分析与主成分分析类似，但其目标是识别数据背后隐藏的潜在因子，这些因子能够解释原始变量之间的协方差。《多元统计分析：从数据到结论》将深入探讨因子分析的模型假设、因子载荷的解释、因子的旋转方法，以及如何通过因子分析构建测量模型。 聚类分析（Cluster Analysis）：数据分组与模式识别： 聚类分析是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的无监督学习方法，使得同一类别的样本相似度高，而不同类别的样本相似度低。《多元统计分析：从数据到结论》将介绍各种聚类方法，包括层次聚类（凝聚式和分裂式）和划分式聚类（如K-means），以及如何选择合适的聚类数和评估聚类结果。 判别分析（Discriminant Analysis）：分类与预测： 判别分析的目标是找到一个或多个判别函数，能够最好地区分两个或多个预先定义的组。《多元统计分析：从数据到结论》将讲解线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），如何构建判别模型，以及如何使用模型对新样本进行分类预测。 典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）：探索两组变量间的关系： 当我们需要研究两组变量集之间是否存在线性关系时，典型相关分析便成为有力的工具。《多元统计分析：从数据到结论》将介绍典型相关分析的原理，如何计算典型变量和典型相关系数，以及如何解释典型相关分析的结果。 多维尺度分析（MDS）：可视化相似性或距离： 多维尺度分析旨在将对象之间的相似性或距离信息映射到低维空间（通常是二维或三维），从而直观地展示对象之间的相对位置关系。《多元统计分析：从数据到结论》将介绍度量型MDS和非度量型MDS，以及如何解释MDS结果中的配置图。 第三部分：实践应用——从理论到实践的桥梁 再好的理论也需要通过实践来检验和升华。《多元统计分析：从数据到结论》的第三部分，我们将聚焦于实际应用，帮助读者将所学的多元统计分析技术落地。 数据预处理与准备： 真实世界的数据往往充满“脏乱差”。我们将详细讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化与归一化等数据预处理技术，确保数据质量，为后续分析打下坚实基础。 统计软件的应用： 现代统计分析离不开强大的统计软件。《多元统计分析：从数据到结论》将指导读者使用主流的统计软件，如R、Python（及其相关库如NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn）、SPSS或SAS等，来执行各种多元统计分析。我们将提供清晰的代码示例和操作步骤，帮助读者掌握软件的实际运用。 案例研究与综合应用： 本书将通过一系列来自不同领域的真实案例，展示多元统计分析技术的具体应用。这些案例将涵盖市场调研、金融风险管理、生物医学研究、社会科学调查等多个方面，帮助读者理解如何根据研究问题选择合适的统计方法，并解释分析结果。 结果解释与报告撰写： 统计分析的最终目的是为了得出有意义的结论。《多元统计分析：从数据到结论》将强调结果解释的重要性，教导读者如何准确、清晰地解读统计输出，避免误读和过度推断。同时，还将指导读者如何撰写规范的统计分析报告，有效地传达分析过程和研究发现。 模型诊断与模型选择： 在进行统计建模时，模型诊断是必不可少的一环。《多元统计分析：从数据到结论》将介绍如何通过残差分析、诊断图等手段评估模型的拟合度和稳健性，并讨论模型选择的标准（如AIC、BIC）和交叉验证等方法，以选择最优的模型。 前沿方向与展望： 统计分析领域日新月异，为了让读者对未来的发展趋势有所了解，《多元统计分析：从数据到结论》还将简要介绍一些前沿的研究方向，如机器学习与统计的融合、大数据分析、贝叶斯统计等，激发读者的进一步探索兴趣。 结论：赋能数据驱动的决策 《多元统计分析：从数据到结论》不仅仅是一本教科书，更是一本指导工具。我们致力于帮助读者建立扎实的统计理论基础，掌握灵活多样的分析技术，并具备将这些技术应用于解决实际问题的能力。通过本书的学习，您将能够更加自信地面对海量数据，从中发掘隐藏的规律，做出更加科学、客观、有力的决策。无论您是学生、研究人员还是在数据驱动领域工作的专业人士，本书都将是您不可或缺的良师益友，助您在数据分析的道路上行稳致远，最终实现从数据到具有洞察力的结论的跨越。

评分☆☆☆☆☆

我最近在涉猎“时间序列分析”这个领域，恰好读了一本非常扎实的教材。这本书从最基础的平稳性检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的理解讲起，然后循序渐进地介绍了 ARMA 模型、ARIMA 模型以及季节性 ARIMA 模型（SARIMA）。作者对于每个模型的推导过程都相当清晰，并且强调了模型选择和诊断的重要性，比如赤池信息量准则（AIC）和贝叶斯信息量准则（BIC）的应用，以及残差的白噪声检验。 让我觉得特别实用的是，这本书还引入了一些更高级的时间序列模型，例如状态空间模型和卡尔曼滤波，这些模型在金融市场预测、经济周期分析等领域有着广泛的应用。作者用大量的案例来展示这些模型如何被用于实际问题，比如股票价格的预测、通货膨胀的趋势分析以及宏观经济指标的短期预测。书中还提供了使用 Python 的 statsmodels 库进行时间序列模型拟合和预测的详细代码示例，这对于我这个初学者来说，是学习和实践的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚好读完一本关于“金融计量经济学”的书，感觉收获颇丰。这本书的理论讲解非常扎实，从基本的回归模型开始，逐步深入到时间序列分析、面板数据模型以及一些更高级的计量方法，比如 GARCH 模型和向量自回归（VAR）模型。作者在解释每个模型时，不仅清晰地阐述了其数学原理，还结合了大量的金融实际案例，比如股票收益率的波动性分析、汇率预测、通货膨胀的传导机制等等。这对于我理解这些模型在金融领域的应用非常有帮助。 而且，这本书的实践部分也非常出色。它提供了一系列使用 R 语言进行计量分析的示例代码，涵盖了数据导入、模型估计、结果检验以及结果解释的全过程。这些代码不仅可以帮助我复现书中的例子，还能作为我自己的分析起点。作者还特别强调了在实际建模过程中可能遇到的问题，比如异方差、自相关、多重共线性等，并提供了相应的诊断方法和处理策略。阅读过程中，我感觉自己仿佛在一位经验丰富的经济学家的指导下进行一次次的数据分析实践，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我近期阅读了一本关于“空间统计学”的书，内容非常详尽，尤其是在处理地理空间数据方面，给我留下了深刻的印象。这本书从地理加权回归（GWR）模型讲起，详细解释了其原理、假设以及如何处理空间异质性问题。随后，它还深入探讨了克里金插值法（Kriging），包括普通克里金、简单克里金以及泛克里金等不同变种，并详细说明了如何构建变异函数（variogram）来描述空间自相关性。 更令我兴奋的是，书中还介绍了空间自回归模型（SAR）和空间滞后模型（SLM）等更复杂的空间计量经济学模型，解释了它们在分析空间溢出效应和空间依赖性方面的应用。作者在解释这些模型时，不仅提供了严谨的数学推导，还结合了土地利用变化、疾病传播、房地产价格分析等多个实际应用场景，这使得抽象的理论变得生动具体。书中还包含了使用 R 语言和 ArcGIS 等软件进行空间数据处理和模型分析的实例，对我来说，这是将理论付诸实践的绝佳指南。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究“社会网络分析”这个领域，刚好翻阅了一本非常深入的著作。这本书系统地介绍了社会网络分析的基本概念和理论框架，包括节点、连边、度中心性、介数中心性、紧密度中心性等各种网络指标的计算方法和含义。作者通过大量的社会学、政治学、经济学等领域的案例，生动地展示了如何利用这些指标来理解和分析现实世界中的社会结构和互动模式。 让我印象深刻的是，这本书不仅讲解了静态的网络分析方法，还对动态的网络演化模型进行了探讨，比如随机图模型、指数随机图模型（ERGM）等。这些模型能够帮助我们理解网络是如何随着时间而变化的，以及哪些因素影响着网络的增长和结构。此外，书中还介绍了如何使用 Gephi、Pajek 等软件进行网络的可视化和分析，这对于我理解复杂的网络结构提供了极大的便利。总而言之，这本书为我提供了研究社会网络问题的强大理论工具和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

我最近迷上了一本关于“机器学习与深度学习”的书，简直是打开了新世界的大门！这本书从基础的机器学习概念讲起，比如监督学习、无监督学习、强化学习，然后层层递进到各种经典的机器学习算法，像是线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等等。作者的讲解方式非常直观，常常用生活中的例子来比喻抽象的概念，让我这个初学者也能很快领悟。 更让我惊喜的是，这本书还深入讲解了深度学习的部分，包括神经网络的基本原理、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及 Transformer 模型。作者对于这些模型结构和工作机制的解释非常透彻，还配上了清晰的图示，让我能够形象地理解模型的内部运作。最重要的是，书中提供了大量 Python 代码示例，使用了 TensorFlow 和 PyTorch 等主流深度学习框架，跟着这些代码实践，我感觉自己真的能够动手构建和训练模型了。这本书绝对是想要进入机器学习和深度学习领域人士的绝佳入门读物。