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應(yīng)用多元統(tǒng)計分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787030673206
- 條形碼：9787030673206 ; 978-7-03-067320-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
應(yīng)用多元統(tǒng)計分析 內(nèi)容簡介
《應(yīng)用多元統(tǒng)計分析（第四版）》為“十二五”普通高等教育本科*級規(guī)劃教材，同時也是教育部高等學(xué)校統(tǒng)計學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會推薦教材。《應(yīng)用多元統(tǒng)計分析（第四版）》努力貫徹“少而精”的原則，力求以統(tǒng)計思想為主線，以R語言為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計方法的理論和應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：多元統(tǒng)計分析概述、多元正態(tài)分布的參數(shù)估計、多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、相應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、多維標(biāo)度法、多變量的可視化分析等。特別是，《應(yīng)用多元統(tǒng)計分析（第四版）》將R語言的學(xué)習(xí)和案例分析有機結(jié)合，體現(xiàn)了多元統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用。
應(yīng)用多元統(tǒng)計分析 目錄
目錄
**章 多元統(tǒng)計分析概述 1
**節(jié) 引言 1
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)時代的多元統(tǒng)計分析 2
第三節(jié) 應(yīng)用背景 3
第四節(jié) 計算機在統(tǒng)計分析中的應(yīng)用 7
思考與練習(xí) 8
第二章 多元正態(tài)分布的參數(shù)估計 9
**節(jié) 引言 9
第二節(jié) 基本概念 9
第三節(jié) 多元正態(tài)分布 14
第四節(jié) 參數(shù)估計的一般理論 17
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 23
思考與練習(xí) 26
第三章 多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗 28
**節(jié) 引言 28
第二節(jié) 均值向量的檢驗 28
第三節(jié) 協(xié)差陣的檢驗 36
第四節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 38
思考與練習(xí) 45
第四章 判別分析 49
**節(jié) 引言 49
第二節(jié) 距離判別法 49
第三節(jié) 貝葉斯判別法 54
第四節(jié) 費希爾判別法 56
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 60
思考與練習(xí) 66
第五章 聚類分析 69
**節(jié) 引言 69
第二節(jié) 相似性的量度 69
第三節(jié) 系統(tǒng)聚類分析法 72
第四節(jié) K均值聚類分析 81
第五節(jié) 有序樣品的聚類分析法 83
第六節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 87
思考與練習(xí) 103
第六章 主成分分析 107
**節(jié) 引言 107
第二節(jié) 主成分的幾何意義及數(shù)學(xué)推導(dǎo) 107
第三節(jié) 主成分的性質(zhì) 111
第四節(jié) 主成分分析應(yīng)用中應(yīng)注意的問題 112
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 114
思考與練習(xí) 122
第七章 因子分析 125
**節(jié) 引言 125
第二節(jié) 因子分析模型 125
第三節(jié) 因子載荷矩陣求解 129
第四節(jié) 公共因子重要性的分析 132
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 136
思考與練習(xí) 144
第八章 相應(yīng)分析 148
**節(jié) 引言 148
第二節(jié) 列聯(lián)表 148
第三節(jié) 相應(yīng)分析的基本理論 151
第四節(jié) 相應(yīng)分析中應(yīng)注意的問題 153
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 154
思考與練習(xí) 158
第九章 典型相關(guān)分析 161
**節(jié) 引言 161
第二節(jié) 典型相關(guān)分析的基本理論 161
第三節(jié) 樣本典型相關(guān)分析 166
第四節(jié) 典型相關(guān)分析應(yīng)用中的幾個問題 171
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 175
思考與練習(xí) 179
第十章 多維標(biāo)度法 182
**節(jié) 引言 182
第二節(jié) 古典多維標(biāo)度法 183
第三節(jié) 多維標(biāo)度法中的幾個問題 187
第四節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 187
思考與練習(xí) 191
第十一章 多變量的可視化分析 193
**節(jié) 引言 193
第二節(jié) 多個分類變量的可視化 193
第三節(jié) 多個數(shù)值變量的可視化 197
第四節(jié) 多個分類變量與數(shù)值變量的可視化 204
思考與練習(xí) 205
參考文獻 206
附錄 207
常用統(tǒng)計表 207
R語言簡介 215
**章 多元統(tǒng)計分析概述 1
**節(jié) 引言 1
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)時代的多元統(tǒng)計分析 2
第三節(jié) 應(yīng)用背景 3
第四節(jié) 計算機在統(tǒng)計分析中的應(yīng)用 7
思考與練習(xí) 8
第二章 多元正態(tài)分布的參數(shù)估計 9
**節(jié) 引言 9
第二節(jié) 基本概念 9
第三節(jié) 多元正態(tài)分布 14
第四節(jié) 參數(shù)估計的一般理論 17
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 23
思考與練習(xí) 26
第三章 多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗 28
**節(jié) 引言 28
第二節(jié) 均值向量的檢驗 28
第三節(jié) 協(xié)差陣的檢驗 36
第四節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 38
思考與練習(xí) 45
第四章 判別分析 49
**節(jié) 引言 49
第二節(jié) 距離判別法 49
第三節(jié) 貝葉斯判別法 54
第四節(jié) 費希爾判別法 56
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 60
思考與練習(xí) 66
第五章 聚類分析 69
**節(jié) 引言 69
第二節(jié) 相似性的量度 69
第三節(jié) 系統(tǒng)聚類分析法 72
第四節(jié) K均值聚類分析 81
第五節(jié) 有序樣品的聚類分析法 83
第六節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 87
思考與練習(xí) 103
第六章 主成分分析 107
**節(jié) 引言 107
第二節(jié) 主成分的幾何意義及數(shù)學(xué)推導(dǎo) 107
第三節(jié) 主成分的性質(zhì) 111
第四節(jié) 主成分分析應(yīng)用中應(yīng)注意的問題 112
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 114
思考與練習(xí) 122
第七章 因子分析 125
**節(jié) 引言 125
第二節(jié) 因子分析模型 125
第三節(jié) 因子載荷矩陣求解 129
第四節(jié) 公共因子重要性的分析 132
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 136
思考與練習(xí) 144
第八章 相應(yīng)分析 148
**節(jié) 引言 148
第二節(jié) 列聯(lián)表 148
第三節(jié) 相應(yīng)分析的基本理論 151
第四節(jié) 相應(yīng)分析中應(yīng)注意的問題 153
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 154
思考與練習(xí) 158
第九章 典型相關(guān)分析 161
**節(jié) 引言 161
第二節(jié) 典型相關(guān)分析的基本理論 161
第三節(jié) 樣本典型相關(guān)分析 166
第四節(jié) 典型相關(guān)分析應(yīng)用中的幾個問題 171
第五節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 175
思考與練習(xí) 179
第十章 多維標(biāo)度法 182
**節(jié) 引言 182
第二節(jié) 古典多維標(biāo)度法 183
第三節(jié) 多維標(biāo)度法中的幾個問題 187
第四節(jié) 實例分析與計算機實現(xiàn) 187
思考與練習(xí) 191
第十一章 多變量的可視化分析 193
**節(jié) 引言 193
第二節(jié) 多個分類變量的可視化 193
第三節(jié) 多個數(shù)值變量的可視化 197
第四節(jié) 多個分類變量與數(shù)值變量的可視化 204
思考與練習(xí) 205
參考文獻 206
附錄 207
常用統(tǒng)計表 207
R語言簡介 215
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