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朱建平 著

图书标签:

• 多元统计分析
• 统计学
• 数据分析
• 应用统计
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 心理测量
• 社会科学研究

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301285053

版次：1

商品编码：12175941

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学规划教材

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：252

字数：330000

编辑推荐

　　《应用多元统计分析》力求以统计思想为主线，以SPSS软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计分析方法的理论和应用。本书特点是，将SPSS软件的学习和案例分析有机结合，不仅使学生在实践中学习了SPSS软件的操作方法，而且还使学生对多元统计分析的意义有深入的体会。

内容简介

　　《应用多元统计分析》是统计学专业“应用多元统计分析”教材，本书把握统计实质，贯穿统计思想。注重统计思想的讲述，在多元统计方法的应用上把握实质，从实际问题入手，在不失严谨的前提下，淡化统计方法本身的数学推导，体现统计学的实用性。本书的一大特点是应用SPSS软件，实现统计计算。另外，根据实际介绍的统计方法，将编写的习题分为两类：一类是继续巩固和加强统计理论和方法，包括基本概念和基本思路训练的习题；另一类是针对实际问题，培养学生结合统计方法独立解决实际问题的能力和素质的习题。本书可作为统计专业本科生教材，同时也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。本书主要内容包括：多元分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析等。

作者简介

　　朱建平，厦门大学经济学院教授、博士生导师，统计系主任、厦门大学数据挖掘研究中心主任。主要研究方向数理统计、数据挖掘、计量经济学。

目录

第一章 多元统计分析概述
第一节 引言
第二节 大数据时代与大数据
第三节 应用背景
第四节 计算机在统计分析中的应用
第二章 多元正态分布的参数估计与假设检验
第一节 引言
第二节 基本概念
第三节 多元正态分布的参数估计
第四节 均值向量的检验
第五节 协差阵的检验
思考与练习
第三章 多元线性回归模型
第一节 引言
第二节 线性模型的参数估计
第三节 线性模型的检验
第四节 预测
第五节 回归分析应用中应注意的问题
第六节 实证分析
思考与练习
第四章 聚类分析
第一节 引言
第二节 相似性的量度
第三节 系统聚类分析法
第四节 k-均值聚类分析法
第五节 有序样品的聚类分析法
第六节 实例分析
思考与练习
第五章 判别分析
第一节 引言
第二节 距离判别法
第三节 贝叶斯判别法
第四节 费希尔判别法
第五节 实例分析
思考与练习
第六章 主成分分析
第一节 引言
第二节 主成分分析模型
第三节 主成分的性质
第四节 主成分方法应用中应注意的问题
第五节 实例分析
思考与练习
第七章 因子分析
第一节 引言
第二节 因子分析模型
第三节 因子分析应用中应注意的问题
第四节 实例分析
思考与练习
第八章 相应分析
第一节 引言
第二节 列联表分析
第三节 相应分析的基本理论
第四节 相应分析中应注意的几个问题
第五节 实例分析与计算实现
第六节 结语
思考与练习
第九章 典型相关分析
第一节 引言
第二节 典型相关的基本理论
第三节 样本典型相关分析
第四节 典型相关分析应用中的几个问题
第五节 实例分析
思考与练习
第十章 多变量的可视化分析
第一节 引言
第二节 条形图
第三节 面积图
第四节 散点图
第五节 高低图
第六节 箱图
第七节 双轴图
思考与练习
附录I 数据表
附录II 常用统计表
参考文献

应用多元统计分析：深入洞察，驱动决策 在现代数据驱动的时代，海量信息如潮水般涌来，如何从纷繁复杂的数据中提取有价值的洞见，并将其转化为驱动决策的强大力量，成为了各行各业面临的共同挑战。本书《应用多元统计分析》正是为了应对这一挑战而诞生的。它并非简单地罗列统计公式或理论，而是聚焦于如何运用多元统计方法，去理解、解释和预测现实世界中的复杂现象。 为什么选择多元统计分析？ 我们生活的世界并非由孤立的变量构成，而是由相互关联、相互影响的多个因素共同塑造。例如，一个产品的市场销售量，可能受到价格、广告投入、消费者偏好、竞争对手策略、宏观经济环境等多种因素的共同影响。如果仅从单一变量的角度去分析，我们看到的将是片面的、甚至可能误导性的结论。多元统计分析正是为了解决这种多变量相互作用的问题而设计的。它能够帮助我们： 识别变量间的关系： 揭示不同变量之间是否存在线性或非线性的关联，是正相关还是负相关，关联的强度如何。 理解潜在结构： 发现隐藏在多个观测变量背后的共同因素或潜在结构，例如，可以将一系列关于产品满意度的问卷问题归纳为“产品质量”和“客户服务”两个核心维度。 建立预测模型： 基于多个自变量来预测一个因变量的值，从而实现对未来趋势的预测和规划。 进行分组与分类： 根据多个变量的特征，将数据对象（如客户、产品）进行分组，或将新的数据对象归入已有的类别。 降维与简化： 在保留大部分信息的前提下，减少变量的数量，使数据更易于理解和分析。 本书的独特视角与价值 《应用多元统计分析》的核心价值在于其“应用”二字。本书的编写旨在让读者能够切实地将多元统计的强大工具应用于实际问题中，而不仅仅是停留在理论层面。我们深知，统计学理论的严谨性固然重要，但更重要的是如何让这些理论“活起来”，在实际场景中解决真问题。因此，本书在内容组织和阐述方式上，始终贯彻以下原则： 1. 情境驱动： 每一个统计方法的介绍，都紧密结合一个具体的实际应用场景。我们会从一个现实问题出发，引出需要解决的统计学挑战，然后逐步介绍与之匹配的多元统计方法。 2. 方法与工具并重： 本书不仅会详细阐述各种多元统计方法的原理、假设和适用条件，更会指导读者如何利用主流的统计软件（如R、Python、SPSS等，具体取决于读者掌握的工具）来实现这些分析。我们相信，熟练掌握工具是实现应用的关键。 3. 注重结果解读： 统计分析的最终目的是为了获得有意义的结论，并为决策提供支持。因此，本书会花大量篇幅指导读者如何正确解读分析结果，如何从复杂的输出中提炼出关键信息，并如何将这些信息转化为可操作的建议。 4. 案例丰富多样： 为了展现多元统计分析的普适性，本书将涵盖多个领域的实际案例，包括但不限于： 市场营销： 客户细分、品牌形象分析、产品定位、广告效果评估。 金融经济： 股票市场分析、风险评估、经济预测、信用评分。 社会科学： 政策效果评估、民意调查分析、教育学研究、心理学测量。 生物医学： 基因表达分析、药物疗效评估、流行病学研究。 工程技术： 质量控制、产品设计优化、故障诊断。 环境科学： 污染源分析、生态系统健康评估。 本书的结构与内容概览 本书将以一种逻辑清晰、循序渐进的方式，带领读者逐步掌握多元统计分析的精髓。我们将从基础的统计概念回顾开始，然后深入介绍一系列核心的多元统计技术。 第一部分：基础回顾与概念铺垫 统计思维的重塑： 强调多变量视角的重要性，以及与单变量分析的区别。 数据预处理与探索性数据分析 (EDA)： 介绍如何清洗、转换和可视化多变量数据，为后续分析打下基础。这包括缺失值处理、异常值检测、变量变换、相关性矩阵的可视化等。 核心统计假设： 梳理多元统计分析中常见的统计假设，如正态性、方差齐性、独立性等，并介绍检验这些假设的方法。 第二部分：关联性分析与降维技术 多元线性回归 (Multiple Linear Regression)： 详细讲解如何建立包含多个自变量的线性模型，预测一个连续型因变量。重点在于模型构建、系数解释、模型评估（R平方、F检验、t检验）、多重共线性诊断以及模型优化。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 介绍如何通过线性组合的方式，将一组高度相关的变量转化为一组互不相关的“主成分”，从而实现数据的降维和简化。重点在于理解主成分的意义、碎石图的应用、主成分载荷的解读以及如何利用主成分进行后续分析（如聚类、回归）。 因子分析 (Factor Analysis)： 解释如何利用观测变量来推断潜在的、不可直接观测的“因子”结构。重点在于区分因子分析与主成分分析，理解公因子、特质方差、因子旋转的意义，以及如何通过因子得分进行数据分析。 对应分析 (Correspondence Analysis)： 适用于分类变量之间的关联性分析，能够揭示两个或多个分类变量在不同类别之间的对应关系，常用于市场调研和用户画像分析。 第三部分：分组、分类与判别分析 聚类分析 (Cluster Analysis)： 介绍如何将数据对象根据其变量特征划分成若干个相似的群体（簇）。我们将探讨不同聚类算法（如层次聚类、K-means聚类）的原理、优缺点、簇数量的确定方法以及簇的解读。 判别分析 (Discriminant Analysis)： 旨在寻找一个或多个线性组合，能够最大程度地区分已知类别的数据。重点在于理解判别函数的构建、分类规则的建立以及对新样本的分类预测。 主成分判别分析 (Principal Component Discriminant Analysis)： 结合了主成分分析和判别分析的优点，在变量过多或存在多重共线性时尤为有效。 逻辑回归 (Logistic Regression)： 专用于预测二分类或多分类因变量的概率。我们将详细介绍模型构建、参数估计、模型评估（如AUC、混淆矩阵）以及结果解读，这在医学诊断、信用风险评估等领域应用广泛。 第四部分：模型评估、选择与进阶应用 模型评估与验证： 探讨如何全面评估多元统计模型的性能，包括使用交叉验证、偏差-方差权衡等方法，确保模型的泛化能力。 模型选择与正则化： 介绍常用的模型选择准则（如AIC、BIC），以及在面对高维数据时常用的正则化技术（如Lasso、Ridge回归），以避免过拟合。 结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)： 介绍SEM如何同时处理测量模型（揭示潜在变量与观测变量的关系）和结构模型（揭示潜在变量之间的关系），这对于构建复杂的理论模型至关重要。 应用实例深化： 选取具有代表性的复杂案例，系统地展示如何运用本书介绍的多种多元统计方法，构建一个完整的分析框架，并得出具有决策价值的结论。 谁适合阅读本书？ 本书适合广泛的读者群体，包括但不限于： 数据分析师与统计从业者： 希望系统提升多元统计分析能力，掌握更高级的数据处理和建模技术。 科研人员： 在经济学、社会学、心理学、生物学、医学、工程学等领域进行定量研究，需要处理和分析多变量数据的学者。 市场营销与品牌管理者： 需要深入理解消费者行为，进行客户细分、市场定位和广告效果评估的专业人士。 金融风险控制与投资分析师： 需要建立风险模型、进行市场预测和资产定价的从业者。 商业决策者： 希望通过数据洞察来指导战略制定和业务改进的管理人员。 对数据分析感兴趣的在校学生： 能够为他们提供扎实的理论基础和实操指导。 学完本书，您将能够： 深刻理解多变量数据背后的逻辑： 告别片面认知，建立系统性的数据分析思维。 熟练运用多种多元统计分析方法： 能够根据实际问题选择最合适的统计工具。 掌握主流统计软件的实操技能： 能够独立完成数据分析项目。 准确解读统计分析结果： 将复杂的数字转化为有价值的商业洞察。 自信地基于数据做出更优决策： 为您的工作和研究带来实实在在的价值。 《应用多元统计分析》不仅是一本技术手册，更是一次赋能之旅。它将帮助您拨开数据的迷雾，揭示隐藏的规律，最终将数据转化为驱动进步的强大引擎。我们诚挚地邀请您踏上这段探索之旅，开启您的多元统计分析实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失典雅的深蓝色调，配上烫金的字体，立刻就给人一种专业、权威的感觉。拿到手里的时候，分量感十足，厚厚的几百页，让人忍不住想要立刻翻开探究一番。封面设计上没有采用那种花哨的图案，而是选择了极其简洁的几何线条和模块化的排版，恰到好处地烘托出主题的严肃性与逻辑性。我特别喜欢封底的那段关于数据驱动决策的引言，措辞精炼，直击要害，读完后就感觉自己仿佛已经站在了复杂数据迷宫的入口，而这本书就是那张指引方向的精确地图。装帧的细节处理也体现了出版方的用心，比如书脊的粘合技术，即便是反复翻阅，也丝毫没有松动的迹象，这种对物理品质的坚持，对于一本工具书来说，是至关重要的，毕竟我们指望它能陪伴我们度过漫长的学习和研究过程。书本的尺寸拿在手里握感舒适，便于携带，但同时纸张的质感也相当出色，墨水看起来十分清晰锐利，即便是印刷复杂的公式和图表时，也丝毫没有模糊或洇开的现象，这无疑为长时间阅读提供了极佳的物理体验。

评分☆☆☆☆☆

作为一本工具性极强的书籍，它在案例和实践指导方面的用力程度，远超我的预期。我原本以为这种偏理论的书籍，实践部分可能只是蜻蜓点水，但这本书不同，它似乎把大量的篇幅倾注在了如何将这些复杂的分析方法落地到具体的数据集上。书中给出的案例数据既多样化又贴近行业前沿，从市场调研数据到生物医学实验结果，涵盖了不同的数据类型和研究背景，这保证了即便是我的研究领域与书中部分案例略有偏差，也能从中汲取到方法论上的普遍性指导。更重要的是，它不仅仅是告诉你“用哪个函数”，而是深入讲解了在实际操作中如何选择参数、如何解读输出结果中的每一个数值，以及当结果不理想时，应该从哪些方面反思数据或模型设定。这种“手把手”的教学风格，对于那些需要将分析结果直接用于决策支持的读者来说，是无可替代的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常独特，它成功地在学术的严谨性和学术写作的清晰流畅之间找到了一个完美的平衡点。作者的遣词造句既保持了统计学应有的精确性，避免了任何模糊不清的表达，但同时又避免了过度使用晦涩难懂的行话术语，使得阅读体验非常顺畅。我感觉作者不仅仅是在传递知识，更像是在进行一场深入的、耐心的对话。每当涉及到一些容易引起混淆的概念时，作者总会使用精妙的比喻或者类比来进行解释，这种“润物细无声”的教学技巧，让原本艰涩的逻辑推导变得异常清晰。这种流畅性也体现在章节之间的衔接上，过渡自然得如同篇章本身就是一个有机整体，没有生硬的跳跃感，这对于需要长时间沉浸式学习的读者来说，极大地减轻了阅读疲劳，让人心甘情愿地一页一页读下去，去探索每一个深藏在数字背后的逻辑世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度上展现出了令人信服的专业度。对于每一个核心统计模型，它都提供了至少两种层面的解析：一是直观的、基于几何或概率的解释，帮助建立对模型“为什么有效”的感性认识；二是严谨的、基于数学推导的论证过程，满足了对模型假设和统计推断的精确要求。我尤其欣赏作者在处理模型局限性和适用条件时所采取的审慎态度。他们没有将任何一种方法描绘成万能的“银弹”，而是坦诚地指出了每种方法的适用范围、潜在的偏误来源以及在特定数据结构下的表现不佳之处。这种平衡的视角，对于我们这些希望在实际工作中做出科学判断的人来说，是极其宝贵的财富。此外，书中穿插的一些历史发展脉络的简短介绍，虽然篇幅不大，却能帮助读者理解这些方法是如何在统计学家的智慧交锋中逐渐完善和演进的，这使得学习过程不再枯燥，而更像是一场智力探险。

评分☆☆☆☆☆

我花了几天时间初步浏览了目录和前言，这本书的结构安排简直是教科书级别的典范。它并非简单地罗列各种统计方法，而是构建了一个极其清晰的知识体系框架，从最基础的数据预处理和探索性分析开始，稳步过渡到中级模型构建，最后深入到复杂的判别分析和聚类技术。最让我印象深刻的是作者对于理论基础的阐述方式，他们似乎深谙“授人以渔”的道理，没有停留在生硬的公式堆砌，而是总能结合非常贴近实际应用场景的案例，将抽象的数学概念“翻译”成人话。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者并非直接抛出特征值和特征向量的定义，而是先描述了一个高维数据如何导致“维度灾难”的直观困境，然后顺理成章地引出PCA是如何优雅地解决这个问题的，这种循序渐进的引导方式，极大地降低了初学者的入门门槛，让人感觉统计学的奥秘并非遥不可及。而且，目录设计中对章节的层级划分非常细致，使得我能够快速定位到自己最感兴趣或最需要加强的部分进行针对性学习，这种精心的布局，体现了作者对读者学习路径的深刻洞察。