高等學校現代統計學係列教材：屬性數據分析 [Analysis of Categorical Data] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王靜龍，梁小筠，王黎明 著

圖書標籤:

• 統計學
• 屬性數據
• 分類數據
• 離散數據
• 統計分析
• 高等教育
• 教材
• 數據分析
• 統計建模
• 概率統計

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040376210

版次：1

商品編碼：11284514

包裝：平裝

外文名稱：Analysis of Categorical Data

開本：16開

齣版時間：2013-07-01

用紙：膠版紙

頁數：252

字數：310000

正文語種：中文

內容簡介

　　《高等學校現代統計學係列教材：屬性數據分析》共九章，主要內容包括屬性數據，單一屬性分類數據，四格錶，二維列聯錶，高維列聯錶，邏輯斯諦迴歸模型，對數綫性模型，列聯錶的對應分析，屬性數據的貝葉斯統計推斷。附錄中對教材的部分理論證明做瞭補充。全書結閤統計軟件Excel、Minitab、sPss和SAS，注重統計方法的應用。《高等學校現代統計學係列教材：屬性數據分析》還配有大量的例題，有助於學生鞏固所學的屬性數據統計分析的方法及應用。
　　《高等學校現代統計學係列教材：屬性數據分析》可作為高等學校統計學專業本科生和研究生的教學用書，也可作為社會學、心理學、人口學、市場學和醫學等領域從事理論研究和應用的統計工作者的參考用書。

內頁插圖

目錄

第一章 屬性數據
1.1 數據
1.2 屬性數據的描述性統計
1.2.1 錶格法
1.2.2 圖示法
1.2.3 數值法
1.3 屬性數據的概率分布
1.3.1 （0-1）分布
1.3.2 二項分布
1.3.3 多項分布
1.3.4 泊鬆分布
1.3.5 負二項分布
習題一

第二章 單一屬性分類數據
2.1 分類數據的檢驗
2.1.1 分類數據的X2檢驗
2.1.2 分類數據的似然比檢驗
2.2 帶參數的分類數據的檢驗
2.2.1 帶參數的分類數據的X2檢驗
2.2.2 帶參數的分類數據的似然比檢驗
習題二

第三章 四格錶
3.1 四格錶
3.1.1 四格錶的抽樣方式
3.1.2 獨立與不相關
3.2 四格錶的檢驗問題
3.2.1 四格錶檢驗問題的解
3.2.2 連續性修正
3.2.3 四格錶獨立性檢驗問題的似然比檢驗
3.2.4 總的樣本容量給定時四格錶的檢驗問題
3.2.5 完全隨機時四格錶的檢驗問題
3.3 四格錶的費希爾檢驗
3.3.1 費希爾精確檢驗
3.3.2 MantelHaenszelX2檢驗
3.4 四格錶的優比檢驗法
3.5 邊緣齊性檢驗.
習題三

第四章 二維列聯錶
4.1 二維列聯錶
4.2 二維列聯錶的檢驗問題
4.2.1 二維列聯錶的x2檢驗
4.2.2 二維列聯錶的似然比檢驗
4.3 相閤性的度量和檢驗
4.3.1 Kendall-T係數
4.3.2 Gamma係數
4.3.3 Somersd係數
4.3.4 相閤性檢驗
4.4 方錶一緻性的度量和檢驗
4.4.1 一緻性的度量
4.4.2 一緻性的檢驗
4.5 不完備列聯錶
4.5.1 列聯錶的獨立性
4.5.2 不完備列聯錶的擬獨立性
4.5.3 擬獨立的不完備列聯錶的極大似然估計
4.5.4 不完備列聯錶擬獨立性的檢驗問題
習題四

第五章 高維列聯錶
5.1 高維列聯錶的壓縮和分層
5.1.1 列聯錶的壓縮
5.1.2 列聯錶的分層
……
第六章 邏輯斯諦迴歸模型
第七章 對數綫性模型

高等學校現代統計學係列教材：屬性數據分析 作者： [請在此處填寫作者姓名] 齣版社： [請在此處填寫齣版社名稱] 圖書簡介 在現代科學研究與實際應用中，數據無處不在，而數據的類型則多種多樣。除瞭我們熟悉的連續型數值數據（如身高、體重、溫度）之外，另一種極為普遍且重要的數據類型便是屬性數據，也稱分類數據。屬性數據描述的是事物的類彆、分組或狀態，它們不像數值數據那樣可以直接進行算術運算，但其背後蘊含的信息卻對理解現象、預測趨勢、做齣決策至關重要。從醫學診斷中的疾病類型，到市場調查中的消費者偏好，再到社會科學中的投票傾嚮，屬性數據無處不在，對它們的有效分析是洞察事物本質、提升決策質量的關鍵。 《高等學校現代統計學係列教材：屬性數據分析》正是為瞭滿足這一日益增長的需求而編撰的。本書旨在係統地介紹和闡述處理和分析屬性數據的一係列統計方法與模型。它不僅是高等院校統計學專業本科生和研究生學習屬性數據分析的理想教材，也適用於其他相關專業（如社會學、心理學、醫學、市場營銷、生物統計學、計算機科學等）需要掌握屬性數據分析技術的師生。同時，本書也可作為從事數據分析、科學研究及相關領域工作的專業人士的參考書籍。 本書的獨特之處與價值 係統性與前沿性相結閤： 本書力求在經典統計理論的基礎上，融入近年來在屬性數據分析領域湧現齣的新方法和新思想。我們既會深入講解二項分布、泊鬆分布、多項分布等基礎概率模型，也會探討廣義綫性模型（GLM）、邏輯迴歸、Probit模型、泊鬆迴歸等在處理二分類、多分類及計數數據時的強大功能。對於更復雜的結構化屬性數據，本書還將介紹一些新興的建模技術。 理論與實踐緊密結閤： 統計學理論的生命力在於其實際應用。本書在介紹統計模型時，不僅會闡述其背後的數學原理，更會強調其在實際問題中的應用場景、模型選擇的原則、結果的解釋以及潛在的局限性。我們引入瞭大量的真實世界案例，涵蓋瞭廣泛的應用領域，以幫助讀者理解抽象的統計概念如何轉化為解決實際問題的有力工具。 強調統計思維與批判性分析： 屬性數據分析並非僅僅是套用公式和模型。本書著重培養讀者的統計思維，引導他們學會如何審慎地提齣問題、設計研究、收集數據、選擇恰當的分析方法，並以批判性的眼光審視分析結果，避免過度解讀或誤讀。在數據驅動的時代，這種嚴謹的科學態度尤為重要。 循序漸進的教學設計： 本書的章節安排遵循由淺入深、由簡到繁的原則。從最基礎的屬性數據描述與可視化開始，逐步過渡到單變量、雙變量及多變量的分析方法。每個章節都力求概念清晰、邏輯嚴謹，並配有適量的例題和習題，幫助讀者鞏固所學知識，提升解題能力。 內容概覽 本書分為以下幾個主要部分： 第一部分：屬性數據的基本概念與描述 第一章：屬性數據的本質與分類 介紹數值數據與屬性數據的區彆與聯係。 詳細闡述屬性數據的各種類型：定類數據（Nominal）、定序數據（Ordinal）、二項數據（Binary）、計數數據（Count）等。 討論屬性數據的測量尺度及其對分析方法的影響。 強調數據收集過程中的準確性和一緻性。 第二章：屬性數據的可視化與探索性分析 介紹常用的屬性數據可視化方法，如頻數錶、條形圖（Bar Chart）、餅圖（Pie Chart）、堆積條形圖（Stacked Bar Chart）、馬賽剋圖（Mosaic Plot）等。 講解如何通過可視化直觀地展示變量的分布、變量間的關係，以及識彆潛在的模式和異常值。 強調探索性數據分析（EDA）在屬性數據分析中的重要性。 第二部分：基於概率分布的屬性數據分析 第三章：二項分布與比例的推斷 深入介紹二項分布的性質、參數與應用場景（如成功/失敗、通過/不通過等）。 講解二項比例的估計（點估計與區間估計）。 介紹基於二項分布的假設檢驗，如對單個比例的檢驗。 第四章：泊鬆分布與計數數據的分析 闡述泊鬆分布的特點、假設與應用（如事件發生次數）。 介紹計數數據的點估計與區間估計。 探討基於泊鬆分布的假設檢驗。 第五章：多項分布與多項比例的推斷 介紹多項分布，用於描述具有三個或更多互斥結果的分類變量。 講解多項比例的估計與置信區間。 介紹卡方檢驗（Chi-squared Test）在多項比例推斷中的應用。 第三部分：關聯性分析與列聯錶 第六章：二變量關聯性分析——列聯錶 詳細介紹列聯錶的構建與解讀。 講解觀察頻數與期望頻數的計算。 引入卡方檢驗（Pearson's Chi-squared Test）來檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。 討論Fisher精確檢驗（Fisher's Exact Test）在小樣本情況下的應用。 第七章：關聯強度的度量 介紹多種度量兩個分類變量之間關聯強度的指標，包括Phi係數、Cramér's V、Kendall's tau_b（對於定序數據）等。 分析不同指標的適用範圍和解釋方法。 討論如何根據研究目的選擇閤適的關聯強度度量。 第八章：定序數據的分析 專門討論定序數據的特點及其分析方法。 介紹秩和檢驗（Rank Sum Test）係列，如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗。 探討Spearman秩相關係數（Spearman's Rho）等度量定序變量之間關聯強度的指標。 第四部分：廣義綫性模型（GLM）及其應用 第九章：廣義綫性模型導論 介紹廣義綫性模型（GLM）的基本框架，包括隨機成分（概率分布）、綫性預測變量和連接函數。 闡述GLM如何統一處理不同類型的響應變量，特彆是屬性數據。 強調GLM的靈活性和強大之處。 第十章：邏輯迴歸模型（Logistic Regression） 詳細講解邏輯迴歸模型，用於分析二分類響應變量。 介紹Logit連接函數，以及Odds和Odds Ratio（OR）的概念。 討論模型參數的估計、顯著性檢驗以及模型擬閤優度。 講解邏輯迴歸在風險評估、診斷預測等領域的應用。 第十一章：Probit模型與Log-Log模型 介紹Probit模型和Log-Log模型作為邏輯迴歸的替代方案，以及它們與邏輯迴歸的聯係和區彆。 討論在何種情況下選擇這些模型。 第十二章：泊鬆迴歸模型（Poisson Regression） 專論泊鬆迴歸模型，用於分析計數型響應變量。 討論模型假設、參數估計與解釋。 介紹模型擴展，如負二項迴歸（Negative Binomial Regression）用於處理過度離散（Overdispersion）的計數數據。 第十三章：多分類邏輯迴歸模型 介紹處理三個或更多互斥分類響應變量的方法，如多項邏輯迴歸（Multinomial Logistic Regression）和有序邏輯迴歸（Ordinal Logistic Regression）。 分析不同模型在處理非有序和有序多分類數據時的優勢。 第五部分：模型選擇、評估與進階主題 第十四章：模型選擇與診斷 講解在屬性數據分析中進行模型選擇的準則，如赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）。 介紹模型擬閤優度的評估方法，如混淆矩陣（Confusion Matrix）、準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值。 討論殘差分析在GLM中的應用。 第十五章：統計軟件在屬性數據分析中的應用 演示如何使用主流統計軟件（如R、Python的statsmodels庫、SPSS等）進行屬性數據的可視化、描述性統計和模型構建。 提供實際操作示例，幫助讀者掌握軟件應用技巧。 第十六章：屬性數據分析的挑戰與前沿 探討在大數據背景下處理大規模、高維度屬性數據時遇到的挑戰。 簡要介紹一些新興的研究方嚮，如貝葉斯統計在屬性數據分析中的應用、機器學習方法與傳統統計模型的結閤等。 學習本書將幫助您： 建立堅實的理論基礎： 深入理解各種屬性數據分析方法的統計原理。 掌握實用的分析技能： 能夠熟練運用各種統計工具處理和分析真實的屬性數據。 提升數據解讀能力： 準確地理解和解釋統計分析結果，並能基於結果做齣閤理推斷。 培養科學研究素養： 形成嚴謹的統計思維，並能批判性地評價數據和模型。 拓展學術與職業前景： 為在學術界繼續深造或在各行各業從事數據相關工作打下堅實基礎。 《高等學校現代統計學係列教材：屬性數據分析》是一本集理論深度、實踐廣度與教學可行性於一體的優秀教材。我們希望通過本書，能夠幫助廣大師生掌握屬性數據分析的核心技術，更好地理解和應對這個數據驅動的時代所帶來的機遇與挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失可讀性。作者在講解每一個概念時，都力求準確、清晰，並且會引用大量的經典文獻作為佐證，這讓我感覺這本書具有很高的學術價值。我是一位在金融領域工作的風險控製經理，在工作中，我經常需要分析客戶的信用等級、貸款的違約概率、股票的類彆（如大盤股、中小盤股）等屬性數據。這些數據對於評估風險、製定投資策略至關重要。然而，傳統的統計方法在處理這些屬性數據時，往往存在一些局限性，例如難以處理非綫性關係、無法充分利用類彆信息等。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹屬性數據分析方法的書籍，能夠幫助我理解如何更有效地利用這些數據來做齣更準確的風險評估和決策。這本書的標題——“屬性數據分析”——正是我一直在尋找的。我期待這本書能夠詳細介紹各種用於分類和預測的統計模型，比如邏輯迴歸、判彆分析、決策樹、支持嚮量機（SVM）等，並且能夠解釋它們在金融領域的應用。我希望能夠學習到如何構建一個有效的信用評分模型，如何預測客戶的流失概率，以及如何對股票進行分類投資。這本書的齣現，為我提供瞭寶貴的學習資源，我希望能夠通過深入學習，提升我在金融風險管理領域的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當簡潔大氣，字體和排版都透著一股嚴謹的學術氣息，銀灰色為主色調，搭配深藍色的書名，讓人一眼就能感受到這是一本理論性很強的專業書籍。我當初在書店裏翻看的時候，就被這種低調而內斂的設計風格所吸引。雖然我對統計學並非科班齣身，但對數據分析一直抱有濃厚的興趣，尤其是在工作中接觸到越來越多的分類變量和定性信息時，我意識到掌握一些專門的統計方法是多麼重要。這本書的標題，特彆是“屬性數據分析”，準確地擊中瞭我的需求點。我當時也與其他幾本統計學教材做瞭比較，很多教材的篇幅都過於龐大，內容涵蓋瞭統計學的方方麵麵，雖然全麵，但對於我這種隻想深入瞭解某一特定領域（即屬性數據）的讀者來說，未免有些“貪多嚼不爛”。而這本書的定位就非常清晰，專注於屬性數據，這讓我覺得它能夠更深入、更係統地講解我所關心的內容，而不是泛泛而談。拿到書後，我迫不及待地翻閱瞭目錄，看到章節的劃分也比較有邏輯性，從基礎的概念引入，逐步深入到各種分析方法和模型，這讓我對內容有一個初步的框架認識。我個人尤其期待能夠學習到如何有效地處理和解讀那些非數值型的、離散的、類彆化的數據，因為在實際應用中，很多情況我們麵對的都是這樣的數據，例如用戶的滿意度（好、中、差）、産品的類彆（A、B、C）、調查問捲的迴答選項等等。以往我處理這類數據，往往隻能依賴一些非常基礎的頻率統計或者簡單的交叉錶，感覺效率不高，而且信息挖掘的深度也受限。所以，我抱著非常高的期望，希望這本書能為我打開一扇新的大門，讓我掌握更先進、更科學的分析工具和思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的序言寫得非常懇切，作者在序言中分享瞭他對屬性數據分析重要性的深刻認識，以及編寫本書的初衷。他提到，在當前大數據時代，屬性數據的應用場景越來越廣泛，但很多讀者卻因為缺乏係統性的學習資源而望而卻步。這番話瞬間引起瞭我的共鳴。我是一名互聯網産品的運營人員，工作中接觸到的幾乎都是屬性數據：用戶的地域分布、産品的使用偏好（如喜歡A功能還是B功能）、注冊渠道（官網、應用商店、社交媒體）、用戶滿意度評價（好評、中評、差評）等等。我深知這些數據的重要性，但如何有效地分析它們，如何從中挖掘齣指導産品優化和運營決策的洞察，卻是我一直以來的一大難題。很多時候，我隻能做一些最基礎的統計，比如計算某個類彆的人數占比，或者做一個簡單的交叉分析，這遠遠不夠。我需要更專業、更係統的方法來處理這些數據。當我讀到序言時，我仿佛看到瞭作者理解我的睏境，並且願意為我提供解決方案。我非常期待這本書能夠詳細介紹各種屬性數據分析的模型，例如邏輯迴歸、判彆分析、因子分析、聚類分析等等，並配以豐富的案例，讓我能夠理解這些模型的原理，知道它們適用於哪些場景，以及如何進行實際操作。尤其是那些能夠幫助我理解變量之間關係、預測分類結果的模型，是我非常感興趣的部分。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我首先被它厚實的質感和紙張的質量所打動。觸感溫潤，散發著淡淡的書墨香，這本身就是一種閱讀的享受，讓我覺得物超所值。拿到手裏，沉甸甸的，預示著內容的豐富和深邃。我一直以來都在信息管理領域工作，經常需要處理各種用戶行為數據、産品反饋數據等，其中很大一部分是典型的屬性數據。比如說，用戶對某個功能的評價是“滿意”、“一般”還是“不滿意”，這顯然就是一個典型的三分類變量。又比如，用戶所屬的地區（華北、華東、華南、華西）或者使用的操作係統（Windows、macOS、Linux）。在過去，我常常感到力不從心，對於如何對這些變量進行深入的統計分析，如何發現它們之間的內在聯係，以及如何利用這些分析結果來指導産品改進或市場策略，都顯得有些捉襟見肘。很多時候，我隻能做一些非常錶麵的描述性統計，比如計算各個類彆的百分比，或者簡單地繪製餅圖和條形圖，這顯然無法滿足更深層次的分析需求。我一直渴望能夠掌握一套係統的方法論，來處理和分析這些非數值型數據，能夠從海量的屬性數據中提煉齣有價值的洞察。這本書的齣現，就像在黑暗中點亮瞭一盞明燈，讓我看到瞭希望。我期待它能夠提供一套完整的理論框架和實操方法，幫助我理解屬性數據的特性，掌握各種常用的分析模型，並且知道如何在實際案例中應用這些模型。我希望這本書能夠解釋清楚，為什麼在麵對屬性數據時，傳統的連續型數據分析方法可能失效，以及有哪些專門為此設計的統計工具和技術。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我首先翻閱瞭一下目錄，看到章節的劃分非常閤理，從最基礎的概念介紹，到各種模型的深入講解，再到實際應用的案例分析，整個體係非常完整。我是一名在校的社會學專業學生，在進行社會調查和數據分析時，經常會遇到大量的屬性數據。例如，被調查者的性彆、年齡段、職業、教育程度、政治立場、宗教信仰等等。這些數據往往是非數值型的，如何對它們進行有效的分析，找齣變量之間的關聯，或者進行群體劃分，是我在學習和研究中遇到的一個重要挑戰。很多時候，我隻能做一些簡單的描述性統計，或者進行一些初步的交叉分析，但難以深入挖掘數據背後的社會學意義。我迫切需要一本能夠係統性地介紹屬性數據分析方法的書籍，能夠幫助我理解如何科學地處理和分析這些數據，並從中提取有價值的社會洞察。這本書的齣現，正是我一直在尋找的。我非常期待它能夠詳細講解各種用於屬性數據分析的統計模型，例如卡方檢驗、Fisher精確檢驗、邏輯迴歸、多項式判彆分析、聚類分析等。我希望通過閱讀這本書，能夠掌握在社會學研究中處理和分析屬性數據的常用方法，並能夠為我的畢業論文提供理論和方法上的支持。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起這本《屬性數據分析》時，我的內心充滿瞭期待，同時也帶著一絲忐忑。作為一名數據愛好者，我常常在各種統計學的入門書籍中遨遊，學習概率論、描述統計、推斷統計等基礎知識，但每當遇到像“用戶是否會續費”、“産品是否符閤預期”、“客戶滿意度等級”這類問題時，我就感覺自己進入瞭一個盲區。這些問題所對應的數據，往往不是連續的數值，而是離散的、有類彆的屬性。我嘗試過查閱一些網絡資料，但內容零散且不夠係統，很多時候停留在概念層麵，缺乏深入的講解和實際操作的指導。我迫切需要一本能夠係統性地介紹屬性數據分析方法的書籍，能夠從理論到實踐，帶我深入理解這些數據的內在規律。這本書的標題——“屬性數據分析”——正是如此精準地戳中瞭我的痛點。它明確地告訴讀者，這本書就是專門為解決這類問題而生的。我翻開瞭第一頁，被書名下方的一行小字所吸引，上麵寫著“高等學校現代統計學係列教材”。這讓我意識到，這本書不僅僅是一本普通的科普讀物，而是一本經過精心編排、體係嚴謹的學術教材。這既讓我感到安心，也讓我對接下來的學習內容有瞭更高的要求。我希望這本書能夠涵蓋從基本概念的辨析，到各種統計模型的講解，再到實際案例的分析，能夠循序漸進，讓我這個非統計學專業背景的讀者也能輕鬆理解和掌握。特彆是那些能夠用於預測、分類、關聯分析等方麵的模型，是我非常感興趣的部分，因為在實際工作場景中，這些能力的應用價值巨大。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格給我留下瞭深刻的印象，它不像很多傳統教材那樣充斥著密密麻麻的公式和枯燥的文字，而是采取瞭一種更加清晰、更加人性化的布局。每一個公式都配有詳細的解釋，每一個概念的引入都經過瞭精心設計，仿佛在引導讀者一步步走進一個精彩的統計學世界。我特彆喜歡書中的圖示和錶格，它們非常直觀地展示瞭復雜的統計概念，讓我能夠輕鬆理解抽象的理論。例如，在講解某個模型的時候，書中會配上一張流程圖，清晰地展示瞭模型的各個組成部分以及它們之間的關係，這對於我這樣視覺型學習者來說，簡直是福音。我一直對數據分析充滿熱情，尤其是在工作中接觸到大量的人口統計學數據、市場調研數據以及用戶行為日誌後，我越來越意識到，很多我們關心的問題，例如“哪些因素會影響用戶的購買決策？”、“不同用戶群體的偏好有何差異？”、“某個産品的不同特徵之間是否存在關聯？”等等，都涉及到非數值型的屬性數據。然而，傳統的統計方法在處理這類數據時，往往顯得力不從心，很多時候隻能做一些非常基礎的描述性統計，難以深入挖掘數據背後的信息。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹屬性數據分析方法的書籍，能夠幫助我理解如何科學地處理和分析這些數據，並從中提取有價值的見解。這本書的齣現，正是我一直在尋找的。我期待它能夠提供一套完整的理論體係和實操方法，讓我能夠掌握各種用於屬性數據分析的統計模型和技術，並能夠將這些知識應用到實際問題中，提升我的數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織非常清晰，邏輯性很強，讓我感覺閱讀起來非常順暢。我是一名市場研究員，工作中經常需要處理大量的問捲調查數據，其中很大一部分都是屬性數據。例如，消費者對産品的認知程度（認知、瞭解、不瞭解）、購買意願（願意、不願意、不確定）、産品偏好（喜歡A、喜歡B、都喜歡、都不喜歡）等等。在傳統的統計分析中，這些數據的處理總是讓我感到棘手。我嘗試過將它們轉化為數值，但這樣會丟失很多信息，而且很多分析方法也不適用。我也嘗試過一些簡單的交叉分析，但難以深入挖掘數據背後的深層含義。因此，我一直在尋找一本能夠係統地介紹屬性數據分析方法的書籍，能夠幫助我更有效地處理和分析這些數據。當我拿到這本書後，我立即被它的內容所吸引。從目錄上看，它涵蓋瞭從最基本的屬性數據描述統計，到各種復雜的分類模型和關聯分析。我特彆期待能夠學習到如何進行多項選擇題的分析，如何理解和應用卡方檢驗、 Fisher精確檢驗等方法，以及如何運用邏輯迴歸、判彆分析等模型進行預測。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個寶貴的學習機會，我希望能夠通過閱讀這本書，極大地提升我在這方麵的分析能力，從而為市場研究提供更科學、更深入的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的統計學碩士研究生，我的研究方嚮是機器學習在社會科學中的應用。在我的學習過程中，我發現許多社會現象的分析都離不開對屬性數據的處理。例如，分析用戶的消費行為（是否購買、購買哪個類彆）、政治立場（支持A政黨還是B政黨）、教育程度（小學、中學、大學）等，這些都是典型的屬性數據。雖然我在統計學課程中學習過一些基礎的概率論和數理統計，但對於如何係統地進行屬性數據分析，掌握各種適用於屬性數據的統計模型，我感到還有很多不足。尤其是當我需要進行論文研究，或者理解一些前沿的機器學習算法時，發現很多算法的輸入或輸齣都是屬性變量，這就要求我對屬性數據有更深入的理解。這本書的齣現，恰好滿足瞭我的需求。我希望這本書能夠提供一個紮實的理論基礎，解釋各種屬性數據分析模型的數學原理，並且能夠給齣詳細的推導過程。同時，我也非常期待書中能夠包含一些實際案例，能夠展示如何在R、Python等軟件中實現這些模型，並對分析結果進行解讀。特彆是那些關於分類、聚類、降維等方麵的模型，是我論文研究中可能需要用到的，我希望這本書能夠為我提供有力的支持，幫助我更好地完成我的學業和研究。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對數據分析充滿好奇心的業餘愛好者，盡管我的本職工作與數據分析並不直接相關，但我一直關注著這個領域的發展，並希望能利用統計學知識來更好地理解我所處的商業世界。在日常的學習中，我接觸瞭不少關於統計學的書籍，但很多書都側重於連續型數據的分析，比如迴歸分析、方差分析等。然而，在我接觸到的許多實際問題中，比如市場調研中的滿意度評價、用戶畫像的性彆和職業分類、産品使用頻率的等級劃分等等，所麵對的都是非數值型的屬性數據。如何科學地對這些數據進行分析，找齣它們之間的潛在關聯，或者進行分類預測，一直是睏擾我的難題。我嘗試過在網上搜索相關資料，但發現內容往往不夠係統，缺乏權威性，難以形成完整的知識體係。當我偶然看到這本《屬性數據分析》時，我眼前一亮。它的標題非常明確地指齣瞭研究的對象——屬性數據。我深知，屬性數據的分析方法與連續型數據有顯著的區彆，需要專門的理論和技術。因此，我非常期待這本書能夠填補我在這方麵的知識空白。我希望它能夠從基礎的概念齣發，清晰地解釋屬性數據的特點和分類，然後係統地介紹各種常用的屬性數據分析模型，並提供一些實際操作的指導和案例。我特彆想學習如何進行分類模型（如對用戶進行分類）、關聯分析（如分析商品之間的購買關聯）以及如何處理多分類變量等問題。

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好

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屬性數據分析領域比較好的一本教材

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很好，對自己很有幫助。

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屬性數據分析領域比較好的一本教材