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包郵 多元統(tǒng)計(jì)分析——基于R語言(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書)
作者：何曉群 馬學(xué)俊
開本：
其他
頁數(shù)：
248
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多元統(tǒng)計(jì)分析——基于R語言(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書) 版權(quán)信息
- ISBN：9787300293011
- 條形碼：9787300293011 ; 978-7-300-29301-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多元統(tǒng)計(jì)分析——基于R語言(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書) 內(nèi)容簡介
本書結(jié)合R語言介紹了多元正態(tài)分布、均值向量檢驗(yàn)、協(xié)方差陣檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、定性數(shù)據(jù)分析、多變量的圖表示法和多維標(biāo)度法等常見的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。與同類書籍相比，本書具有如下特色：
介紹了部分多元統(tǒng)計(jì)方法的近期新研究成果，如多總體均值檢驗(yàn)和聚類分析中分類個(gè)數(shù)選擇等。
詳細(xì)介紹了多元統(tǒng)計(jì)方法的R實(shí)現(xiàn)，自編函數(shù)實(shí)現(xiàn)均值向量檢驗(yàn)、協(xié)方差陣檢驗(yàn)和主成分分析等。代碼清晰明了，適合初學(xué)者。
每種方法后均結(jié)合具體實(shí)例詳細(xì)闡述方法的應(yīng)用。
每一章均有參考文獻(xiàn)，有助于查閱相關(guān)資料，拓展方法研究。
多元統(tǒng)計(jì)分析——基于R語言(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書) 目錄
第1章 多元正態(tài)分布
1．1多元分布的基本概念
1．2統(tǒng)計(jì)距離
1．3多元正態(tài)分布
1．4均值向量和協(xié)方差陣的估計(jì)
1．5常用分布及抽樣分布
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第2章 均值向量和協(xié)方差陣的檢驗(yàn)
2．1均值向量的檢驗(yàn)
2．2協(xié)方差陣的檢驗(yàn)
2．3有關(guān)檢驗(yàn)的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第3章 聚類分析
3．1聚類分析的基本思想
3．2相似性度量
3．3類和類的特征
3．4系統(tǒng)聚類法
3．5 K-均值聚類和有序樣品的聚類
3．6模糊聚類分析
3．7計(jì)算步驟與上機(jī)實(shí)現(xiàn)
3．8社會(huì)經(jīng)濟(jì)案例研究
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第4章 判別分析
4．1判別分析的基本思想
4．2距離判別
4．3貝葉斯判別
4．4費(fèi)歇判別
4．5逐步判別
4．6判別分析應(yīng)用的幾個(gè)例子
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第5章 主成分分析
5．1主成分分析的基本原理
5．2總體主成分及其性質(zhì)
5．3樣本主成分的導(dǎo)出
5．4有關(guān)問題的討論
5．5主成分分析步驟及框圖
5．6主成分分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第6章 因子分析
6．1因子分析的基本理論
6．2因子載荷的求解
6．3因子分析的步驟與邏輯框圖
6．4因子分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第7章 對應(yīng)分析
7．1列聯(lián)表及列聯(lián)表分析
7．2對應(yīng)分析的基本理論
7．3對應(yīng)分析的步驟及邏輯框圖
7．4對應(yīng)分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第8章 典型相關(guān)分析
8．1典型相關(guān)分析的基本理論及方法
8．2典型相關(guān)分析的步驟及邏輯框圖
8．3典型相關(guān)分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
8．4社會(huì)經(jīng)濟(jì)案例研究
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第9章 定性數(shù)據(jù)的建模分析
9．1對數(shù)線性模型的基本理論和方法
9．2對數(shù)線性模型的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
9．3Logistic回歸的基本理論和方法
9．4Logistic回歸的方法及步驟
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第10章 多變量的圖表示法
10．1散點(diǎn)圖矩陣
10．2臉譜圖
10．3雷達(dá)圖與星圖
10．4星座圖
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第11章 多維標(biāo)度法
11．1多維標(biāo)度法的基本理論和方法
11．2多維標(biāo)度法的古典解
11．3古典解的優(yōu)良性
11．4非度量方法
11．5多維標(biāo)度法的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
1．1多元分布的基本概念
1．2統(tǒng)計(jì)距離
1．3多元正態(tài)分布
1．4均值向量和協(xié)方差陣的估計(jì)
1．5常用分布及抽樣分布
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第2章 均值向量和協(xié)方差陣的檢驗(yàn)
2．1均值向量的檢驗(yàn)
2．2協(xié)方差陣的檢驗(yàn)
2．3有關(guān)檢驗(yàn)的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第3章 聚類分析
3．1聚類分析的基本思想
3．2相似性度量
3．3類和類的特征
3．4系統(tǒng)聚類法
3．5 K-均值聚類和有序樣品的聚類
3．6模糊聚類分析
3．7計(jì)算步驟與上機(jī)實(shí)現(xiàn)
3．8社會(huì)經(jīng)濟(jì)案例研究
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第4章 判別分析
4．1判別分析的基本思想
4．2距離判別
4．3貝葉斯判別
4．4費(fèi)歇判別
4．5逐步判別
4．6判別分析應(yīng)用的幾個(gè)例子
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第5章 主成分分析
5．1主成分分析的基本原理
5．2總體主成分及其性質(zhì)
5．3樣本主成分的導(dǎo)出
5．4有關(guān)問題的討論
5．5主成分分析步驟及框圖
5．6主成分分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第6章 因子分析
6．1因子分析的基本理論
6．2因子載荷的求解
6．3因子分析的步驟與邏輯框圖
6．4因子分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第7章 對應(yīng)分析
7．1列聯(lián)表及列聯(lián)表分析
7．2對應(yīng)分析的基本理論
7．3對應(yīng)分析的步驟及邏輯框圖
7．4對應(yīng)分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第8章 典型相關(guān)分析
8．1典型相關(guān)分析的基本理論及方法
8．2典型相關(guān)分析的步驟及邏輯框圖
8．3典型相關(guān)分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
8．4社會(huì)經(jīng)濟(jì)案例研究
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第9章 定性數(shù)據(jù)的建模分析
9．1對數(shù)線性模型的基本理論和方法
9．2對數(shù)線性模型的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
9．3Logistic回歸的基本理論和方法
9．4Logistic回歸的方法及步驟
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第10章 多變量的圖表示法
10．1散點(diǎn)圖矩陣
10．2臉譜圖
10．3雷達(dá)圖與星圖
10．4星座圖
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
第11章 多維標(biāo)度法
11．1多維標(biāo)度法的基本理論和方法
11．2多維標(biāo)度法的古典解
11．3古典解的優(yōu)良性
11．4非度量方法
11．5多維標(biāo)度法的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
思考與練習(xí)
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多元統(tǒng)計(jì)分析——基于R語言(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書) 節(jié)選
多元統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一個(gè)非常重要的分支。在國外，從20世紀(jì)30年代開始在自然科學(xué)、管理科學(xué)和社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析。我國自20世紀(jì)80年代起在多個(gè)領(lǐng)域拉開了多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用的帷幕。本書寫作的指導(dǎo)思想是:在不失嚴(yán)謹(jǐn)?shù)那疤嵯?明顯不同于純數(shù)理類教材,努力突出實(shí)際案例的應(yīng)用和統(tǒng)計(jì)思想的滲透,結(jié)合R軟件全面系統(tǒng)地介紹多元分析的實(shí)用方法。為了貫徹這一思想,本書參考了國內(nèi)外大量書籍及文獻(xiàn)，在系統(tǒng)介紹多元分析基本理論和方法的同時(shí),盡力結(jié)合社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、自然科學(xué)等領(lǐng)域的研究實(shí)例,把多元分析的方法與實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來,注重定性分析與定量分析緊密結(jié)合,努力把同行以及我們在實(shí)踐中應(yīng)用多元分析的經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)融入其中。幾乎每種方法都強(qiáng)調(diào)它們的優(yōu)缺點(diǎn)和實(shí)際運(yùn)用中應(yīng)注意的問題。為使讀者掌握本書內(nèi)容,同時(shí)考慮到這門課程的應(yīng)用性和實(shí)踐性,每章末給出了簡單的思考與練習(xí)題。我們鼓勵(lì)讀者自己利用實(shí)際數(shù)據(jù)去實(shí)踐這些方法。多元分析的應(yīng)用離不開計(jì)算機(jī),本書的案例全部運(yùn)用現(xiàn)在流行的R軟件實(shí)現(xiàn)。本書一個(gè)顯著的特點(diǎn)是，在講解每種方法后結(jié)合實(shí)例概要介紹R軟件的操作實(shí)現(xiàn)過程。其實(shí)，需要注意的是，讀者不必拘泥于一種軟件，哪種軟件使用方便就用哪種。在每章末有參考文獻(xiàn),有興趣的讀者可進(jìn)一步閱讀。全書共11章。主要內(nèi)容包括多元正態(tài)分布、均值向量和協(xié)方差陣的檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析等常見的主流方法，還參考國內(nèi)外大量文獻(xiàn)系統(tǒng)介紹了近年來在市場研究、顧客滿意度研究、金融研究、環(huán)境研究等領(lǐng)域應(yīng)用頗廣的較新方法，包括定性數(shù)據(jù)的建模分析、對數(shù)線性模型、Logistic回歸、多變量的圖表示法、多維標(biāo)度法等。本書可作為統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)本科生的多元分析課程教材。由于本書的內(nèi)容較多,教師在選用本書時(shí)可以靈活選講。本書還可作為非統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生量化分析教材。根據(jù)我們多年的教學(xué)實(shí)踐，本書講授48課時(shí)較為合適。自拙作《多元統(tǒng)計(jì)分析》2004年第1版出版以來，承蒙數(shù)萬讀者的厚愛，許多高校都采用其作為教材。有許多教師和學(xué)生給予我熱情的鼓勵(lì)，并且對書中某些地方提出中肯批評(píng)，這都是讀者對我及本書的無私關(guān)心和奉獻(xiàn)，在此我謹(jǐn)表衷心感謝。本次“R版”充分考慮了廣大讀者的批評(píng)建議，在不失嚴(yán)謹(jǐn)?shù)那疤嵯氯匀槐３謴?qiáng)調(diào)應(yīng)用的風(fēng)格。我對本書做了如下修訂：（1）調(diào)整和更換了大部分例題；（2）對過去版本中的一些錯(cuò)誤進(jìn)行了修正，并且斟酌了其中的一些文字；（3）全部采用了R軟件。
多元統(tǒng)計(jì)分析——基于R語言(基于R應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)叢書) 作者簡介
何曉群，男，中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心主任。中國現(xiàn)場統(tǒng)計(jì)研究會(huì)多元分析專業(yè)委員會(huì)理事長。曾在國外多個(gè)大學(xué)訪學(xué)。主持多項(xiàng)國家和省部級(jí)及企業(yè)橫向課題研究，目前正在主持國家社科基金項(xiàng)目“個(gè)人信用評(píng)級(jí)的統(tǒng)計(jì)建模與應(yīng)用” 和教育部重大項(xiàng)目“企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型研究與應(yīng)用評(píng)價(jià)”。發(fā)表論文130余篇。獲省部級(jí)政府獎(jiǎng)勵(lì)七項(xiàng)，獲***優(yōu)秀教學(xué)成果二等獎(jiǎng)一項(xiàng)。馬學(xué)俊，蘇州大學(xué)副教授，中國人民大學(xué)博士畢業(yè)，新加坡國立大學(xué)和北京工業(yè)大學(xué)博后，主要從事海量數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)計(jì)算、變量選擇、經(jīng)驗(yàn)似然、非參數(shù)回歸等統(tǒng)計(jì)模型及其應(yīng)用研究。目前已經(jīng)發(fā)表國內(nèi)外論文20余篇，編寫R語言程序包QCSIS。個(gè)人主頁是https://xuejunma.github.io。
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