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多元統(tǒng)計(jì)分析:基于R 版權(quán)信息
- ISBN：9787300276588
- 條形碼：9787300276588 ; 978-7-300-27658-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
多元統(tǒng)計(jì)分析:基于R 本書特色
本書是基于R軟件編寫的面向應(yīng)用的多元統(tǒng)計(jì)分析教材，主要內(nèi)容包括：多元線性模型、廣義線性模型、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析和多維標(biāo)度分析。采用生動(dòng)具體的實(shí)例來(lái)講解多元統(tǒng)計(jì)分析方法，方便讀者學(xué)習(xí)；統(tǒng)計(jì)理論與R軟件有機(jī)結(jié)合，通過(guò)R軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)多元統(tǒng)計(jì)的計(jì)算和分析，并詳細(xì)解讀R軟件的分析結(jié)果，特別適合于初學(xué)者和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不強(qiáng)的讀者使用。
本書適合高等院校經(jīng)濟(jì)類和管理類本科生和碩士生作為教材使用，也可以作為統(tǒng)計(jì)工作者的參考書。
多元統(tǒng)計(jì)分析:基于R 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書是基于R軟件編寫的面向應(yīng)用的多元統(tǒng)計(jì)分析教材，主要內(nèi)容包括：多元線性模型、廣義線性模型、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析和多維標(biāo)度分析。采用生動(dòng)具體的實(shí)例來(lái)講解多元統(tǒng)計(jì)分析方法，方便讀者學(xué)習(xí)；統(tǒng)計(jì)理論與R軟件有機(jī)結(jié)合，通過(guò)R軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)多元統(tǒng)計(jì)的計(jì)算和分析，并詳細(xì)解讀R軟件的分析結(jié)果，特別適合于初學(xué)者和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不強(qiáng)的讀者使用。 本書適合高等院校經(jīng)濟(jì)類和管理類本科生和碩士生作為教材使用，也可以作為統(tǒng)計(jì)工作者的參考書。
多元統(tǒng)計(jì)分析:基于R 目錄
第 1章 多元統(tǒng)計(jì)分析與 R簡(jiǎn)介
1.1多元統(tǒng)計(jì)分析簡(jiǎn)介
1.2 R簡(jiǎn)介
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 2章 多元線性模型
2.1多元正態(tài)分布
2.2多元線性模型
2.3變量選擇
2.4回歸診斷
2.5回歸預(yù)測(cè)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 3章 廣義線性模型
3.1廣義線性模型的定義
3.2 Logistic模型
3.3 Probit模型
3.4多項(xiàng) Logit模型
3.5泊松對(duì)數(shù)線性模型
3.6零膨脹計(jì)數(shù)模型
3.7多項(xiàng)分布對(duì)數(shù)線性模型
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 4章 聚類分析
4.1相似性度量
4.2系統(tǒng)聚類法
4.3 k均值聚類法
4.4 EM聚類法
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 5章 判別分析
5.1距離判別
5.2 Fisher判別
5.3 Bayes判別
5.4二次判別
5.5案例分析與 R實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄
第 6章 主成分分析
6.1主成分分析的基本思想
6.2總體主成分
6.3樣本主成分
6.4案例分析:主成分回歸分析
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 7章因子分析
7.1正交因子模型
7.2因子模型的估計(jì)
7.3因子正交旋轉(zhuǎn)
7.4因子得分
7.5因子分析小結(jié)
7.6案例分析:因子分析模型在
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章對(duì)應(yīng)分析
8.1對(duì)應(yīng)分析的基本思想
8.2對(duì)應(yīng)分析的原理
8.3對(duì)應(yīng)分析的計(jì)算步驟
8.4案例分析:對(duì)應(yīng)分析在文化
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 9章典型相關(guān)分析
9.1典型相關(guān)分析基本理論
9.2總體典型相關(guān)變量的概念
9.3典型相關(guān)變量的性質(zhì)
9.4原始變量與典型相關(guān)變量的
9.5簡(jiǎn)單相關(guān)、復(fù)相關(guān)和典型相關(guān)
9.6分量的標(biāo)準(zhǔn)化處理
9.7樣本典型相關(guān)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)汽車零部件行業(yè)業(yè)績(jī)分析典型相關(guān)變量的計(jì)算
9.8典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
9.9被解釋樣本方差的比例
9.10案例分析及 R操作
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄
第 10章多維標(biāo)度分析
10.1多維標(biāo)度法的基本思想
10.2古典多維標(biāo)度法
10.3案例分析與 R實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
1.1多元統(tǒng)計(jì)分析簡(jiǎn)介
1.2 R簡(jiǎn)介
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 2章 多元線性模型
2.1多元正態(tài)分布
2.2多元線性模型
2.3變量選擇
2.4回歸診斷
2.5回歸預(yù)測(cè)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 3章 廣義線性模型
3.1廣義線性模型的定義
3.2 Logistic模型
3.3 Probit模型
3.4多項(xiàng) Logit模型
3.5泊松對(duì)數(shù)線性模型
3.6零膨脹計(jì)數(shù)模型
3.7多項(xiàng)分布對(duì)數(shù)線性模型
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 4章 聚類分析
4.1相似性度量
4.2系統(tǒng)聚類法
4.3 k均值聚類法
4.4 EM聚類法
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 5章 判別分析
5.1距離判別
5.2 Fisher判別
5.3 Bayes判別
5.4二次判別
5.5案例分析與 R實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄
第 6章 主成分分析
6.1主成分分析的基本思想
6.2總體主成分
6.3樣本主成分
6.4案例分析:主成分回歸分析
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 7章因子分析
7.1正交因子模型
7.2因子模型的估計(jì)
7.3因子正交旋轉(zhuǎn)
7.4因子得分
7.5因子分析小結(jié)
7.6案例分析:因子分析模型在
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章對(duì)應(yīng)分析
8.1對(duì)應(yīng)分析的基本思想
8.2對(duì)應(yīng)分析的原理
8.3對(duì)應(yīng)分析的計(jì)算步驟
8.4案例分析:對(duì)應(yīng)分析在文化
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 9章典型相關(guān)分析
9.1典型相關(guān)分析基本理論
9.2總體典型相關(guān)變量的概念
9.3典型相關(guān)變量的性質(zhì)
9.4原始變量與典型相關(guān)變量的
9.5簡(jiǎn)單相關(guān)、復(fù)相關(guān)和典型相關(guān)
9.6分量的標(biāo)準(zhǔn)化處理
9.7樣本典型相關(guān)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)汽車零部件行業(yè)業(yè)績(jī)分析典型相關(guān)變量的計(jì)算
9.8典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
9.9被解釋樣本方差的比例
9.10案例分析及 R操作
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄
第 10章多維標(biāo)度分析
10.1多維標(biāo)度法的基本思想
10.2古典多維標(biāo)度法
10.3案例分析與 R實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
展開全部
多元統(tǒng)計(jì)分析:基于R 作者簡(jiǎn)介
費(fèi)宇，二級(jí)教授，統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，英國(guó)曼徹斯特大學(xué)博士后，博士生導(dǎo)師；云南省云嶺學(xué)者，云南省中青年學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人，云嶺教學(xué)名師；中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)常務(wù)理事，中國(guó)商業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)常務(wù)理事，云南省統(tǒng)計(jì)學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)副主任委員；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目通訊評(píng)審專家，國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目通訊評(píng)審專家；主要從事統(tǒng)計(jì)理論與方法、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方面的研究，在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文50余篇，出版學(xué)術(shù)專著2部、教材4部，獲省部級(jí)以上獎(jiǎng)10余項(xiàng)，先后訪問(wèn)過(guò)荷蘭尼津羅德（Nijenrode）大學(xué)、英國(guó)曼徹斯特（Manchester）大學(xué)、美國(guó)本特律（Bentley）大學(xué)、香港大學(xué)和澳大利亞墨爾本（Melbourne）大學(xué)。
商品評(píng)論(1條)
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