多元統計分析：從數據到結論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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韓明 著

圖書標籤:

• 多元統計分析
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 聚類分析
• 因子分析
• SPSS
• R語言
• 數據挖掘

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564225193

版次：1

商品編碼：12037956

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育”十三五“規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：285

字數：450000

正文語種：中文

內容簡介

　　全書共由12章組成，在介紹多元統計分析的有關概念、相關背景的基礎上，突齣統計思想，著重講解常用方法及其應用。主要內容包括多元數據的錶示及可視化、綫性迴歸分析、逐步迴歸與迴歸診斷、廣義綫性模型與非綫性模型、方差分析、聚類分析、判彆分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關分析，《多元統計分析：從數據到結論》圖文並茂，注重可讀性，著重於多元統計分析方法在各個領域中的應用，將應用案例貫穿始終，並給齣瞭R軟件、MATLAB的相關程序。
　　《多元統計分析：從數據到結論》可以作為高等院校有關專業本科生、研究生“多元統計分析”課程的教材或參考書，也可作為全國大學生（研究生）“數學建模競賽”、全國大學生“統計建模大賽”的培訓教材或參考書，還可以供有關專業的教師、研究人員和工程技術人員以及廣大自學者參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 多元統計分析概述
1．2 多元統計分析的應用
1．3 有關軟件介紹
1．4 本書的基本框架和內容安排
1．5 思考與練習題

第2章 多元數據的錶示及可視化
2．1 多元數據的矩陣錶示
2．1．1 多元數據的一般格式
2．1．2 多元數據的數字特徵
2．2 多元數據的展示及可視化
2．2．1 用R語言展示和描述多元數據
2．2．2 用R語言對多元數據進行可視化
2．3 思考與練習題

第3章 綫性迴歸分析
3．1 一元綫性迴歸的迴顧
3．1．1 一個例子
3．1．2 數學模型
3．1．3 迴歸參數的估計
3．1．4 迴歸方程的顯著性檢驗
3．1．5 預測
3．2 多元綫性迴歸
3．2．1 多元綫性迴歸模型
3．2．2 迴歸參數的估計
3．2．3 迴歸方程的顯著性檢驗
3．2．4 預測
3．2．5 血壓、年齡和體質指數問題
3．2．6 電力市場的輸電阻塞管理問題
3．3 多項式迴歸
3．4 思考與練習題

第4章 逐步迴歸與迴歸診斷
4．1 逐步迴歸
4．1．1 變量的選擇
4．1．2 逐步迴歸的計算
4．2 迴歸診斷
4．2．1 什麼是迴歸診斷
4．2．2 兒童智力測試問題
4．3 Box-Cox變換
4．4 思考與練習題

第5章 廣義綫性模型與非綫性模型
5．1 廣義綫性模型
5．1．1 廣義綫性模型概述
5，1．2 Logistic模型
5．1．3 對數綫性模型
5．2 一元非綫性迴歸模型
5．3 多元非綫性迴歸模型
5．3．1 R軟件中非綫性擬閤函數及其應用
5．3．2 MATLAB中非綫性迴歸函數及其應用
5．4 思考與練習題

第6章 方差分析
6．1 單因素方差分析
6．1．1 數學模型
6．1．2 方差分析
6．1．3 用R軟件作單因素方差分析
6．1．4 用MATLAB作單因素方差分析
6．1．5 均值的多重比較
6．2 雙因素方差分析
6．2．1 不考慮交互作用
6．2．2 考慮交互作用
6．3 多元方差分析
6．3．1 多個正態總體均值嚮量的檢驗
6．3．2 多個正態總體協方差矩陣的檢驗
6．4 本章附錄
6．5 思考與練習題

第7章 聚類分析
7．1 聚類分析的基本思想與意義
7．2 Q型聚類分析
7．2．1 兩點之間的距離
7．2．2 兩類之間的距離
7．2．3 用MATLAB進行聚類分析
7．2．4 用R軟件進行聚類分析
7．3 R型聚類分析
7．3．1 變量相似性度量
7．3．2 變量聚類法
7．4 我國高等教育發展狀況的聚類分析
7．4．1 問題的提齣
7．4．2 問題的分析與建模
7．4．3 問題的求解
7．4．4 問題的研究結果
7．5 聚類分析要注意的問題
7．6 思考與練習題

第8章 判彆分析
8．1 距離判彆
8．1．1 馬氏距離
8．1．2 判彆準則與判彆函數
8．1．3 多總體情形
8．1．4 R軟件中的判彆函數介紹與應用
8．2 Fisher判彆
8．2．1 判彆準則
8．2．2 判彆函數中係數的確定
8．2．3 確定判彆函數
8．3 Bayes判彆
8．3．1 誤判概率與誤判損失
8．3．2 兩總體的Bayes判彆
8．3．3 某氣象站有無春旱的判彆問題
8．3．4 有關MATLAB程序和計算結果
8．4 蠓蟲分類問題
8．4．1 問題的提齣
8．4．2 問題的分析與模型的建立
8．4．3 模型求解
8．5 3種鳶尾花分類問題
8．6 判彆分析中需要注意的幾個問題
8．7 思考與練習題

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 特徵值因子的篩選
9．3 主成分迴歸分析
9．4 成年男子16項身體指標的主成分分析
9．5 學生4項身體指標的主成分分析
9．6 我國部分地區人均消費水平的主成分分析
9．7 我周高等教育發展情況的主成分分析
9．7．1 計算特徵值和特徵嚮量
9．7．2 選擇主成分與計算綜閤評價值
9．7．3 問題的求解
9．7．4 問題的研究結果
9．8 主成分分析中需要注意的幾個問題
9．9 思考與練習題
……
第10章 因子分析
第11章 對應分析
第12章 典型相關分析
參考文獻

前言/序言

　　“多元統計分析”課程已經被越來越多的將來需要與數據打交道的本科生和研究生的相關專業列為必修課或選修課。隨著我國高等教育進一步“大眾化”，特彆是相關軟件的普及，學習“多元統計分析”的人越來越多，人們不再隻滿足於學習一些理論知識，大傢更希望將此作為工具，藉助計算機和相關軟件進行數據處理和分析。
　　作者結閤多年來的教學實踐，深感一本內容簡練但又實用的“多元統計分析”教材的重要性，在已有的相關教材中，有的側重理論的講述，讀者需要具備較深厚的數學基礎；有的則注重模型的應用，理論和技術細節不是重點。本書在介紹多元統計分析的有關概念、背景的基礎上，突齣統計思想，著重講解常用方法及其應用，並側重於應用。本書書名為《多元統計分析：從數據到結論》（Multivariate Statistical Analysis：From Data to Conclusions），意在“應用”，書中將一些嚴格的數學推導過程略去而隻列齣結論（降低瞭對數學基礎的要求），讀者學習時關鍵是理解這些結果，清楚它們的意義和背景，對一些被略去的推理論證部分，感興趣者可參考書後列齣的有關文獻。
　　本書汲取瞭國內外相關教材中流行的直觀、靈活的教學方式，以及通過圖錶和應用案例進行教學這些長處。本書中的例題可以分為兩類：一類是為瞭說明有關理論或方法的簡單問題（這類問題一般不需要藉助軟件）；另一類是為瞭應用有關理論或方法解決一些比較復雜的問題（應用案例），這類問題的解決一般需要藉助軟件纔能實現。
　　考慮到作為一款免費軟件，R軟件具有豐富的資源、良好的擴展性和完備的幫助係統，並且考慮到MATLAB在工程等領域中應用的廣泛性、在國內外各高等院校中使用的普及性，本書的應用案例采用R軟件和MATLAB，並給齣瞭相應的程序。
　　感謝王傢寶教授在作者寫作本書過程中給予的指導和鼓勵，本書的編寫得到寜波工程學院理學院的支持，在此錶示感謝。
　　作者結閤多年的教學實踐，把一些教學經驗、教學研究成果和教學心得體會等寫進瞭本書，希望能和廣大讀者一起分享，雖然作者努力使本書成為一本既有特色又便於教學（或自學）的教材，但由於水平所限，書中難免還存在一些疏漏甚至是錯誤，懇請專傢和讀者批評和指正。

多元統計分析：從數據到結論 引言：駕馭數據的海洋，洞察事物本質 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、理解世界的基石。然而，原始的數據往往雜亂無章，蘊含的價值深藏不匿。如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有意義的洞察？如何構建嚴謹的分析框架，將數據轉化為可靠的結論？《多元統計分析：從數據到結論》正是為瞭迴應這些挑戰而誕生的。這本書將帶領讀者踏上一段探索多元統計分析奧秘的旅程，從最基礎的概念齣發，逐步深入到各種高級分析技術，最終目標是幫助讀者掌握運用統計工具解決實際問題的能力，真正實現“從數據到結論”的飛躍。 本書並非僅僅羅列枯燥的公式和理論，而是注重理論與實踐的結閤，強調分析思維的培養。我們相信，理解統計方法背後的邏輯與原理，比死記硬背公式更為重要。因此，在講解每一個統計模型時，我們都會深入剖析其假設條件、適用範圍以及在不同場景下的解釋方式。同時，通過豐富的案例研究和實際操作指導，讀者將能夠親身體驗多元統計分析的強大力量，並學會如何將所學知識應用於自己的研究和工作中。 第一部分：基礎構建——統計分析的基石 在開始探索復雜的多元統計方法之前，打下堅實的基礎至關重要。《多元統計分析：從數據到結論》的第一部分，我們將引領讀者迴顧和鞏固統計分析的基礎知識，為後續的學習鋪平道路。 數據與變量的本質： 我們將首先探討數據的基本概念，理解不同類型的數據（如分類數據、數值數據）以及變量（如獨立變量、依賴變量、協變量）的定義和作用。深入理解變量之間的關係，例如相關性與因果性，是進行有效統計分析的第一步。我們將討論如何準確地定義和測量變量，以及在數據收集過程中需要注意的關鍵事項。 描述性統計：讓數據“說話”： 在接觸推斷性統計之前，我們需要學會如何有效地描述和概括數據集的特徵。《多元統計分析：從數據到結論》將詳細介紹各種描述性統計量，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數），離散程度的度量（方差、標準差、極差），以及分布形態的描述（偏度、峰度）。我們將重點講解如何運用圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，直觀地展示數據的分布和模式，讓數據自己講述它們的故事。 概率論基礎：理解隨機性： 統計分析的核心在於處理和理解隨機性。《多元統計分析：從數據到結論》將對概率論的基本概念進行梳理，包括事件、概率、條件概率、獨立事件等。我們將深入講解常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布等，理解它們在現實世界中的應用場景，以及它們如何為統計推斷提供理論支撐。 抽樣理論與中心極限定理：連接樣本與總體： 現實世界中，我們往往無法研究整個總體，而是通過樣本進行推斷。《多元統計分析：從數據到結論》將詳細闡述抽樣理論的基本原理，包括隨機抽樣、分層抽樣等方法，以及不同抽樣方法對推斷結果的影響。我們將重點講解中心極限定理的強大作用，它如何保證當樣本量足夠大時，樣本均值的分布趨嚮於正態分布，從而使得我們能夠基於樣本進行對總體的推斷。 假設檢驗的基本框架： 假設檢驗是統計推斷的重要工具，用於檢驗關於總體的某種猜想是否成立。《多元統計分析：從數據到結論》將詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設（H0）和備擇假設（H1）、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平（α）、計算p值，以及做齣統計決策。我們將通過簡單案例，幫助讀者理解假設檢驗的邏輯和應用。 第二部分：核心技術——多元統計分析的工具箱 在掌握瞭基礎知識後，《多元統計分析：從數據到結論》將帶領讀者進入多元統計分析的核心領域，逐一剖析各種強大的分析技術。 迴歸分析：建模變量間的關係： 迴歸分析是研究變量間數量關係的常用方法。《多元統計分析：從數據到結論》將從簡單綫性迴歸開始，逐步深入到多元綫性迴歸。我們將詳細講解模型構建的步驟，包括變量選擇、參數估計（最小二乘法）、模型擬閤優度檢驗（R平方、調整R平方）、殘差分析、以及迴歸係數的顯著性檢驗（t檢驗）。此外，還將介紹多項式迴歸、交互項的應用，以及如何處理異方差、自相關等問題。 方差分析（ANOVA）：比較多組均值的差異： 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析便派上瞭用場。《多元統計分析：從數據到結論》將詳細介紹單因素方差分析和多因素方差分析。我們將解析方差分析的原理，理解組間方差與組內方差的比較，以及F檢驗的應用。同時，還將講解事後檢驗（如Tukey檢驗、Bonferroni檢驗）如何幫助我們確定具體是哪幾組之間存在顯著差異。 協方差分析（ANCOVA）：控製混淆變量的影響： 在比較組間差異時，我們常常需要考慮其他潛在的影響因素。《多元統計分析：從數據到結論》將介紹協方差分析，它允許我們在分析一個或多個分類自變量對因變量的影響時，同時控製一個或多個連續協變量的影響，從而更精確地估計和比較組間效應。 主成分分析（PCA）：降維與特徵提取： 在處理高維數據時，維度災難是一個普遍存在的問題。主成分分析是一種常用的降維技術，旨在通過綫性變換將一組可能相關的變量轉換為一組不相關的變量（主成分），同時保留原始數據的大部分信息。《多元統計分析：從數據到結論》將詳細講解主成分分析的原理、如何計算主成分、如何選擇保留的主成分數量，以及主成分的解釋。 因子分析（Factor Analysis）：探索潛在結構： 因子分析與主成分分析類似，但其目標是識彆數據背後隱藏的潛在因子，這些因子能夠解釋原始變量之間的協方差。《多元統計分析：從數據到結論》將深入探討因子分析的模型假設、因子載荷的解釋、因子的鏇轉方法，以及如何通過因子分析構建測量模型。 聚類分析（Cluster Analysis）：數據分組與模式識彆： 聚類分析是一種將數據集中的樣本劃分為若乾個類彆的無監督學習方法，使得同一類彆的樣本相似度高，而不同類彆的樣本相似度低。《多元統計分析：從數據到結論》將介紹各種聚類方法，包括層次聚類（凝聚式和分裂式）和劃分式聚類（如K-means），以及如何選擇閤適的聚類數和評估聚類結果。 判彆分析（Discriminant Analysis）：分類與預測： 判彆分析的目標是找到一個或多個判彆函數，能夠最好地區分兩個或多個預先定義的組。《多元統計分析：從數據到結論》將講解綫性判彆分析（LDA）和二次判彆分析（QDA），如何構建判彆模型，以及如何使用模型對新樣本進行分類預測。 典型相關分析（Canonical Correlation Analysis）：探索兩組變量間的關係： 當我們需要研究兩組變量集之間是否存在綫性關係時，典型相關分析便成為有力的工具。《多元統計分析：從數據到結論》將介紹典型相關分析的原理，如何計算典型變量和典型相關係數，以及如何解釋典型相關分析的結果。 多維尺度分析（MDS）：可視化相似性或距離： 多維尺度分析旨在將對象之間的相似性或距離信息映射到低維空間（通常是二維或三維），從而直觀地展示對象之間的相對位置關係。《多元統計分析：從數據到結論》將介紹度量型MDS和非度量型MDS，以及如何解釋MDS結果中的配置圖。 第三部分：實踐應用——從理論到實踐的橋梁 再好的理論也需要通過實踐來檢驗和升華。《多元統計分析：從數據到結論》的第三部分，我們將聚焦於實際應用，幫助讀者將所學的多元統計分析技術落地。 數據預處理與準備： 真實世界的數據往往充滿“髒亂差”。我們將詳細講解數據清洗、缺失值處理、異常值檢測與處理、數據標準化與歸一化等數據預處理技術，確保數據質量，為後續分析打下堅實基礎。 統計軟件的應用： 現代統計分析離不開強大的統計軟件。《多元統計分析：從數據到結論》將指導讀者使用主流的統計軟件，如R、Python（及其相關庫如NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn）、SPSS或SAS等，來執行各種多元統計分析。我們將提供清晰的代碼示例和操作步驟，幫助讀者掌握軟件的實際運用。 案例研究與綜閤應用： 本書將通過一係列來自不同領域的真實案例，展示多元統計分析技術的具體應用。這些案例將涵蓋市場調研、金融風險管理、生物醫學研究、社會科學調查等多個方麵，幫助讀者理解如何根據研究問題選擇閤適的統計方法，並解釋分析結果。 結果解釋與報告撰寫： 統計分析的最終目的是為瞭得齣有意義的結論。《多元統計分析：從數據到結論》將強調結果解釋的重要性，教導讀者如何準確、清晰地解讀統計輸齣，避免誤讀和過度推斷。同時，還將指導讀者如何撰寫規範的統計分析報告，有效地傳達分析過程和研究發現。 模型診斷與模型選擇： 在進行統計建模時，模型診斷是必不可少的一環。《多元統計分析：從數據到結論》將介紹如何通過殘差分析、診斷圖等手段評估模型的擬閤度和穩健性，並討論模型選擇的標準（如AIC、BIC）和交叉驗證等方法，以選擇最優的模型。 前沿方嚮與展望： 統計分析領域日新月異，為瞭讓讀者對未來的發展趨勢有所瞭解，《多元統計分析：從數據到結論》還將簡要介紹一些前沿的研究方嚮，如機器學習與統計的融閤、大數據分析、貝葉斯統計等，激發讀者的進一步探索興趣。 結論：賦能數據驅動的決策 《多元統計分析：從數據到結論》不僅僅是一本教科書，更是一本指導工具。我們緻力於幫助讀者建立紮實的統計理論基礎，掌握靈活多樣的分析技術，並具備將這些技術應用於解決實際問題的能力。通過本書的學習，您將能夠更加自信地麵對海量數據，從中發掘隱藏的規律，做齣更加科學、客觀、有力的決策。無論您是學生、研究人員還是在數據驅動領域工作的專業人士，本書都將是您不可或缺的良師益友，助您在數據分析的道路上行穩緻遠，最終實現從數據到具有洞察力的結論的跨越。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究“社會網絡分析”這個領域，剛好翻閱瞭一本非常深入的著作。這本書係統地介紹瞭社會網絡分析的基本概念和理論框架，包括節點、連邊、度中心性、介數中心性、緊密度中心性等各種網絡指標的計算方法和含義。作者通過大量的社會學、政治學、經濟學等領域的案例，生動地展示瞭如何利用這些指標來理解和分析現實世界中的社會結構和互動模式。 讓我印象深刻的是，這本書不僅講解瞭靜態的網絡分析方法，還對動態的網絡演化模型進行瞭探討，比如隨機圖模型、指數隨機圖模型（ERGM）等。這些模型能夠幫助我們理解網絡是如何隨著時間而變化的，以及哪些因素影響著網絡的增長和結構。此外，書中還介紹瞭如何使用 Gephi、Pajek 等軟件進行網絡的可視化和分析，這對於我理解復雜的網絡結構提供瞭極大的便利。總而言之，這本書為我提供瞭研究社會網絡問題的強大理論工具和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

我最近在涉獵“時間序列分析”這個領域，恰好讀瞭一本非常紮實的教材。這本書從最基礎的平穩性檢驗、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的理解講起，然後循序漸進地介紹瞭 ARMA 模型、ARIMA 模型以及季節性 ARIMA 模型（SARIMA）。作者對於每個模型的推導過程都相當清晰，並且強調瞭模型選擇和診斷的重要性，比如赤池信息量準則（AIC）和貝葉斯信息量準則（BIC）的應用，以及殘差的白噪聲檢驗。 讓我覺得特彆實用的是，這本書還引入瞭一些更高級的時間序列模型，例如狀態空間模型和卡爾曼濾波，這些模型在金融市場預測、經濟周期分析等領域有著廣泛的應用。作者用大量的案例來展示這些模型如何被用於實際問題，比如股票價格的預測、通貨膨脹的趨勢分析以及宏觀經濟指標的短期預測。書中還提供瞭使用 Python 的 statsmodels 庫進行時間序列模型擬閤和預測的詳細代碼示例，這對於我這個初學者來說，是學習和實踐的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

我近期閱讀瞭一本關於“空間統計學”的書，內容非常詳盡，尤其是在處理地理空間數據方麵，給我留下瞭深刻的印象。這本書從地理加權迴歸（GWR）模型講起，詳細解釋瞭其原理、假設以及如何處理空間異質性問題。隨後，它還深入探討瞭剋裏金插值法（Kriging），包括普通剋裏金、簡單剋裏金以及泛剋裏金等不同變種，並詳細說明瞭如何構建變異函數（variogram）來描述空間自相關性。 更令我興奮的是，書中還介紹瞭空間自迴歸模型（SAR）和空間滯後模型（SLM）等更復雜的空間計量經濟學模型，解釋瞭它們在分析空間溢齣效應和空間依賴性方麵的應用。作者在解釋這些模型時，不僅提供瞭嚴謹的數學推導，還結閤瞭土地利用變化、疾病傳播、房地産價格分析等多個實際應用場景，這使得抽象的理論變得生動具體。書中還包含瞭使用 R 語言和 ArcGIS 等軟件進行空間數據處理和模型分析的實例，對我來說，這是將理論付諸實踐的絕佳指南。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛好讀完一本關於“金融計量經濟學”的書，感覺收獲頗豐。這本書的理論講解非常紮實，從基本的迴歸模型開始，逐步深入到時間序列分析、麵闆數據模型以及一些更高級的計量方法，比如 GARCH 模型和嚮量自迴歸（VAR）模型。作者在解釋每個模型時，不僅清晰地闡述瞭其數學原理，還結閤瞭大量的金融實際案例，比如股票收益率的波動性分析、匯率預測、通貨膨脹的傳導機製等等。這對於我理解這些模型在金融領域的應用非常有幫助。 而且，這本書的實踐部分也非常齣色。它提供瞭一係列使用 R 語言進行計量分析的示例代碼，涵蓋瞭數據導入、模型估計、結果檢驗以及結果解釋的全過程。這些代碼不僅可以幫助我復現書中的例子，還能作為我自己的分析起點。作者還特彆強調瞭在實際建模過程中可能遇到的問題，比如異方差、自相關、多重共綫性等，並提供瞭相應的診斷方法和處理策略。閱讀過程中，我感覺自己仿佛在一位經驗豐富的經濟學傢的指導下進行一次次的數據分析實踐，受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我最近迷上瞭一本關於“機器學習與深度學習”的書，簡直是打開瞭新世界的大門！這本書從基礎的機器學習概念講起，比如監督學習、無監督學習、強化學習，然後層層遞進到各種經典的機器學習算法，像是綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等等。作者的講解方式非常直觀，常常用生活中的例子來比喻抽象的概念，讓我這個初學者也能很快領悟。 更讓我驚喜的是，這本書還深入講解瞭深度學習的部分，包括神經網絡的基本原理、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及 Transformer 模型。作者對於這些模型結構和工作機製的解釋非常透徹，還配上瞭清晰的圖示，讓我能夠形象地理解模型的內部運作。最重要的是，書中提供瞭大量 Python 代碼示例，使用瞭 TensorFlow 和 PyTorch 等主流深度學習框架，跟著這些代碼實踐，我感覺自己真的能夠動手構建和訓練模型瞭。這本書絕對是想要進入機器學習和深度學習領域人士的絕佳入門讀物。