多元统计分析——基于R（基于R应用的统计学丛书） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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费宇 著

图书标签:

• 多元统计分析
• R语言
• 统计学
• 数据分析
• 回归分析
• 因子分析
• 聚类分析
• 判别分析
• R应用
• 统计建模

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300199528

版次：1

商品编码：11568781

包装：平装

丛书名： 基于R应用的统计学丛书

开本：16开

出版时间：2014-10-01

页数：156

内容简介

多元统计分析是统计学应用性最强的一个分支，本书是结合目前非常流行的R软件来讲解多元统计分析的基本理论和方法，力求采用简洁明了的语言来阐述理论，使用R软件来实现具体的计算分析，试图帮助读者在最短的时间里领会多元统计分析的真谛所在。
本书的编写有以下特点：（1）言简意赅，为了节约篇幅，省略了一些繁琐的理论证明和公式推导；（2）强调应用，采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法，方便读者学习；（3）与R密切结合，采用R软件来实现多元统计的计算和分析，并解读R软件的分析结果；（4）使用方便，本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R程序都放在人大网站上。

作者简介

费宇，二级教授，博士生导师，统计学博士，英国曼彻斯特大学博士后。现任云南财经大学统计与数学学院常务副院长，主要从事统计理论与方法、应用统计、数据挖掘和计量经济分析方面的研究。

目录

第1章 R 与多元统计分析简介
1．1 R 简介
1．1．1 R 的特点
1．1．2 R 的安装与运行
1．1．3 R 的基本原理
1．1．4 R 的帮助
1．2 多元统计分析简介
1．2．1多元统计分析的用途
1．2．2 多元统计分析的内容
习 题
第 2 章 多元线性模型
2．1 多元线性模型
2．1．1 模型定义
2．1．2 模型的参数估计和检验
2．2 变量选择
2．3 回归诊断
2．3．1残差分析和异常点探测
2．3．2 回归诊断： 一般的方法
2．4 回归预测
习 题
第 3 章 广义线性模型
3．1 广义线性模型概述
3．2 Logistic 模型
3．3 对数线性模型
习 题
第 4 章 聚类分析
4．1相似性的度量
4．2系统聚类法
4．3 k均值聚类法
4．4 案例： 世界 146 个国家和地区人文发展情况的聚类分析
习 题
第 5 章 判别分析
5．1距离判别
5．1．1 距离
5．1．2 两个总体的距离判别
5．1．3多个总体的距离判别
5．2 Fisher 判别
5．2．1 两总体Fisher 判别
5．2．2 多总体Fisher 判别
5．3 Bayes 判别
5．3．1两总体的Bayes 判别
5．3．2 多总体的Bayes 判别
5．4 案例分析与R 实现
习 题
附 录
第 6 章 主成分分析
6．1主成分分析的基本思想
6．2 总体主成分
6．2．1 主成分的含义
6．2．2主成分的计算
6．2．3主成分的主要性质
6．2．4主成分个数的确定
6．3样本主成分
6．3．1样本主成分性质和计算
6．3．2主成分分析的步骤和相关R 函数
6．4案例： 主成分综合分析
习 题
第 7 章 因子分析
7．1 正交因子模型
7．2因子模型的估计
7．3因子正交旋转
7．4因子得分
习 题
第 8 章 对应分析
8．1对应分析的基本思想
8．2对应分析的原理
8．3对应分析的计算步骤
8．4 案例： 对应分析在现金支出定位中的应用及R操作
习 题
第 9 章 典型相关分析
9．1 典型相关分析基本理论
9．2 案例： 我国科学研究与开发机构科研投入与产出的典型相关分析及R 操作
习 题
第 10 章 多维标度分析
10．1多维标度法的基本思想
10．2古典多维标度法
10．2．1 多维标度法的几个基本概念
10．2．2 已知距离矩阵时CMDS解的计算
10．2．3 已知相似系数矩阵时CMDS解的计算
10．3 非度量多维标度法
10．4 案例分析与R实现
习 题
参考文献

精彩书摘

多元统计分析是统计学应用性最强的一个分支,在社会、经济、管理、生物、医学、体育和环境科学等很多领域应用广泛,是数学、统计学、经济和管理类本科生和研究生的一门重要课程. 然而,多元统计分析这门课不好教、不好学,一个重要的原因就是多元统计分析的理论比较抽象, 涉及的计算复杂,需要借助软件在计算机上实现.
目前关于多元统计分析的教材一般分为两种:一种注重系统讲授多元统计理论,比如张尧庭和方开泰教授编写的经典教材《多元统计分析引论》：一种强调多元统计方法的应用, 结合统计软件讲解多元统计理论与方法,比如何晓群教授编写的《多元统计分析》教材.第一种教材比较适合统计类和数学类学生使用,第二种教材比较适合经济和管理类学生使用.
本书属于第二种教材, 结合目前非常流行的R软件来讲解多元统计分析的基本理论和方法,力求采用简洁明了的语言来阐述理论,使用R软件来实现具体的计算分析,试图帮助读者在最短的时间里领会多元统计分析的真谛所在.
本书的编写有以下特点:(1)言简意赅,为了节约篇幅,省略了一些烦琐的理论证明和公式推导；(2)强调应用,采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法,方便读者学习；(3)与R密切结合,采用R软件来实现多元统计的计算和分析,并解读R软件的分析结果；(4)使用方便, 本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R程序都放在中国人民大学出版社工商管理出版分社网站www.rdjg.com.cn上供读者下载使用. 读者也可以通过电子邮件向作者索取, 邮箱地址:
1350691353@qq.com (费宇).
全书共10 章, 第1, 2, 3, 4, 7 章由费宇编写, 第5, 6, 10章由郭民之编写, 第8, 9 章由陈贻娟编写.本书可作为经济学和管理学类专业的本科生和硕士研究生教材,也可以作为统计工作者的参考书.
本书参阅了许多国内外教材和资料, 并引用了部分例题和习题,在此向有关的作者表示衷心的感谢; 本书得到了云南省教育厅“统计学”省院省校教育合作咨询、 共建省级重点学科项目的支持,得到了云南省教育厅“统计学人才培养模式创新实验区”项目的支持,还得到了云南财经大学三年提升计划“统计学精品视频公开课”项目的支持, 在此表示感谢;本书的出版得到中国人民大学出版社的大力支持和帮助,在此表示诚挚的谢意.
由于作者水平有限, 难免有不妥和谬误之处,恳请同行专家及广大读者提出宝贵意见和建议.

前言/序言

多元统计分析：探索数据深层关联的科学之旅 在现代数据驱动的世界中，我们无时无刻不被海量信息所包围。从经济学中的宏观经济指标到生物学中的基因组数据，从市场营销中的客户行为分析到社会科学中的民意调查，数据以其纷繁复杂的形式渗透进我们生活的方方面面。然而，原始数据本身往往如同未经雕琢的璞玉，其内在的价值和规律需要借助专业的工具和方法才能得以发掘。多元统计分析，正是这样一把精雕细琢的利器，它帮助我们穿透数据的迷雾，洞察变量之间的错综复杂的关系，从而做出更明智的决策。 本书，《多元统计分析——基于R》，旨在带领读者踏上一段系统而深入的学习旅程，领略多元统计分析的魅力，并掌握利用强大的R语言进行实际操作的技能。我们并非简单地罗列枯燥的公式和定理，而是将理论与实践紧密结合，强调统计思想的理解和应用。通过本书的学习，您将能够： 一、 深刻理解多元统计分析的核心思想与应用场景： 多元统计分析的核心在于研究多个变量之间的相互关系，以及如何利用这些关系来理解、描述和预测现象。不同于单变量或双变量分析，多元统计分析能够捕捉到数据中更丰富、更微妙的结构。例如： 维度降低（Dimensionality Reduction）： 当我们面对拥有大量变量的数据集时，例如用户画像数据包含几百个特征，如何有效地筛选出最能代表数据本质的少数几个关键变量？主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）等技术能够帮助我们压缩数据的维度，降低计算复杂度，同时尽可能地保留原始信息，使得后续分析更加高效和直观。想象一下，将成千上万的基因表达数据浓缩成几个关键的生物通路，是不是更容易理解和解释？ 变量选择与模型构建（Variable Selection and Model Building）： 在建立预测模型时，并非所有变量都对目标变量有贡献，甚至有些变量会引入噪声，干扰模型的准确性。多元统计分析提供了多种工具来识别重要的预测变量，并构建最优的模型。例如，多元回归（Multiple Regression）可以量化多个自变量对因变量的影响程度，帮助我们理解哪些因素最关键。而聚类分析（Cluster Analysis）则能根据变量的相似性将观测值分组，发现数据中隐藏的模式，这在市场细分、客户分群等领域有着广泛的应用。 分类与判别（Classification and Discrimination）： 如何根据一系列的测量指标，准确地将个体或事物归入预设的类别？判别分析（Discriminant Analysis）和逻辑回归（Logistic Regression）等方法，能够构建判别函数或模型，用于区分不同类别的个体。例如，根据病人的体检指标，预测其患上某种疾病的概率；或者根据银行的信用记录，判断客户的贷款违约风险。 数据结构探索与可视化（Data Structure Exploration and Visualization）： 在探索性数据分析（EDA）阶段，多元统计分析方法能够帮助我们快速地识别数据中的结构和异常值。例如，散点图矩阵（Scatterplot Matrix）可以直观地展示多对变量之间的关系，而多维尺度分析（MDS）则能将高维数据映射到低维空间，揭示数据点之间的距离关系，便于我们理解其内在的组织结构。 本书将深入剖析这些核心思想，并结合实际案例，让您深刻理解每种方法解决的问题、适用的场景以及其背后的统计学原理。 二、 熟练掌握R语言在多元统计分析中的应用： R语言作为一款免费开源的统计计算和图形展示软件，以其强大的功能、丰富的包以及活跃的社区支持，已成为统计学领域不可或缺的工具。本书将以R语言为载体，提供清晰的代码示例和详尽的步骤指导，让您亲手实践各种多元统计分析方法。 数据预处理与清洗（Data Preprocessing and Cleaning）： 真实世界的数据往往充斥着缺失值、异常值和不一致性。本书将介绍如何利用R语言进行高效的数据清洗和预处理，为后续的统计分析奠定坚实的基础。 核心多元统计方法的R实现（R Implementation of Core Multivariate Methods）： 从最基础的主成分分析、因子分析，到多元回归、聚类分析、判别分析，再到更高级的方法如典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）、对应分析（Correspondence Analysis）等，本书将逐一展示如何在R中运用相应的函数和包来完成这些分析。我们会详细讲解每个函数的参数含义，以及如何解读输出结果。 可视化工具的应用（Application of Visualization Tools）： 好的可视化能够极大地提升我们对数据和分析结果的理解。本书将指导您如何利用R的强大绘图系统（如`ggplot2`等包）来创建高质量的统计图表，例如散点图、热力图、聚类树状图、因子载荷图等，让您的分析结果更加直观和富有说服力。 案例驱动的学习模式（Case-Driven Learning）： 我们深知理论的生动性离不开鲜活的案例。本书将贯穿多个来自不同领域的实际数据集，涵盖经济、金融、医学、市场营销、社会科学等多个方向。通过解决这些实际问题，您将更深刻地体会到多元统计分析的强大力量，以及R语言在实际应用中的便捷性。 三、 培养科学的统计思维和解决问题的能力： 学习多元统计分析不仅仅是掌握一套技术，更重要的是培养一种科学的思维方式。本书将引导您： 理解统计假设和模型前提（Understanding Statistical Assumptions and Model Prerequisites）： 每种统计方法都有其适用的前提条件。本书将帮助您理解这些假设，并学会如何检验它们，从而确保您的分析结果的有效性和可靠性。 批判性地解读分析结果（Critically Interpreting Analysis Results）： 统计结果并非简单的数字堆砌，而是需要结合业务背景和统计学知识进行深入解读。本书将提供指导，帮助您理解统计输出的含义，识别潜在的偏差，并做出有意义的结论。 选择合适的分析方法（Choosing Appropriate Analytical Methods）： 面对复杂的数据问题，如何选择最适合的多元统计分析方法是一个关键的挑战。本书将通过案例分析，帮助您学习如何根据数据的特点、研究目的以及业务需求来做出明智的选择。 将统计知识应用于实际问题（Applying Statistical Knowledge to Real-World Problems）： 最终的目标是将所学知识转化为解决实际问题的能力。本书的学习过程将鼓励您将统计方法应用到您自己感兴趣的领域，从而真正掌握这门技术。 本书适合谁？ 统计学及相关专业的学生： 本书可以作为多元统计分析课程的教材或参考书，帮助您系统地学习理论知识，并掌握R语言的实践技能。 需要进行数据分析的从业人员： 无论您是市场研究员、金融分析师、生物统计学家，还是其他领域的专业人士，如果您需要处理和分析多变量数据，本书将为您提供宝贵的工具和方法。 对数据探索和模式发现感兴趣的研究者： 如果您希望深入挖掘数据中的信息，发现隐藏的规律，本书将为您开启一扇新的大门。 希望提升数据分析能力的学习者： 即使您没有深厚的统计学背景，只要您具备基本的数学和计算机操作能力，本书也将通过循序渐进的讲解，带领您掌握多元统计分析的精髓。 展望未来： 在数据爆炸的时代，多元统计分析不再仅仅是统计学家的专属领域，它已经成为各行各业不可或缺的分析工具。掌握多元统计分析的技能，以及熟练运用R语言进行实践，将极大地提升您在职场上的竞争力，并帮助您在复杂的数据世界中游刃有余。 《多元统计分析——基于R》，期待与您一同开启这段数据探索的精彩旅程，解锁数据背后的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏爱实践多于纯理论的读者，所以我对这本书的配套资源和实战导向评价非常高。它不像那种堆砌公式的理论著作，而是处处体现着将理论转化为行动的理念。书中的案例选取非常贴近实际生活和科研场景，从金融数据建模到生物信息学分析，几乎涵盖了我工作和学习中可能会遇到的各种场景。每次我学完一个新的分析方法，我都会立刻尝试用书中的数据集进行复现，然后替换成我自己的数据，这种迭代式的学习方法效率极高。最让我感到欣慰的是，这本书的排版和注释做得非常细致，即便是初次接触R语言的读者，也能通过它建立起对多元统计分析的系统认知，真正做到了理论与实践的完美融合，是我书架上绝对的“常备良药”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令我印象深刻。我之前接触过一些统计学的入门读物，它们大多停留在描述性统计或简单的推断性统计层面。然而，这本书真正地将我带入了多元统计的“腹地”，比如主成分分析、因子分析、判别分析这些我一直觉得难以攻克的领域。作者的讲解丝毫不含糊，他并没有回避数学上的严谨性，但同时又辅以大量的图形化解释和直观的类比，让复杂的过程变得可以触摸、可以理解。我感觉自己像是被带着进行了一次高强度的智力拉练，挑战性十足，但收获更是巨大。读完之后，我对处理高维数据时的那种自信心是之前任何学习资料都无法给予的。这本书为我未来的研究工作打开了一扇全新的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当专业，色彩搭配沉稳又不失现代感，一下子就抓住了我的眼球。我是一个对数据分析领域充满好奇的初学者，尤其是在R语言这个强大的工具面前，常常感到既兴奋又有些不知所措。拿到这本书后，我首先被它清晰的结构和逻辑感所吸引。作者显然非常注重读者的学习体验，从基础概念的引入到复杂模型的构建，每一步都安排得井井有条，让人感觉每翻开一页都是在稳步向前。它不像有些教科书那样晦涩难懂，而是用一种平易近人的方式，将那些听起来高深莫测的多元统计概念娓娓道来。特别是那些实战案例的引入，让抽象的理论变得生动起来，我能真切地感受到这些统计方法在现实世界中的应用价值。这本书给我最大的感受是，它不只是在教你“怎么做”，更是在告诉你“为什么这么做”，这种深层次的理解是很多同类书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要处理大量实验数据的研究人员，我一直在寻找一本既能深入理论又能贴合实际操作的书籍。这本书恰好满足了我的需求。我特别欣赏它对R语言应用的强调，这使得学习过程不再是纸上谈兵。书中的代码示例详尽且经过精心调试，我可以直接复制粘贴到我的R环境中运行，即时看到结果并进行修改。这种“边学边练”的模式极大地提高了我的学习效率。当我遇到一些棘手的回归问题时，翻阅相关章节，作者对模型假设的讨论和诊断方法的介绍，总能精准地指出我的盲区。更重要的是，作者对不同分析方法之间的权衡利弊进行了深入的比较，这对于我选择最合适的统计工具至关重要。它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富导师的悉心指导，总能在关键时刻点拨迷津。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对统计学软件的使用常常感到头疼，尤其是当软件输出的结果不如预期时，我往往不知道该如何去排查问题出在哪里。这本书在这方面的表现堪称教科书级别。它没有仅仅停留在展示R的某个函数如何调用，而是深入剖析了这些函数背后的统计逻辑。例如，在处理多重共线性问题时，书中不仅给出了检测方法，还详细解释了为什么共线性会影响模型的稳定性和参数估计的可靠性，并提供了基于R的解决方案。这种“知其然，更知其所以然”的教学方法，极大地提升了我独立解决复杂统计问题的能力。对于那些想从“R语言使用者”跃升为“统计分析专家”的人来说，这本书提供了必要的理论基石和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

质量不错

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好好好好好?好好好好

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很好用，内容详细

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不错不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

质量不错

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纸张质量超棒

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很棒的书，买给老爸看的，爸爸很喜欢。高兴哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

实用，基础，有代码，适应合初学

评分☆☆☆☆☆

统计学是一门既有趣又十分有用的学科. 但在计算机时代到来前, 计算问题使统计的应用受到极大限制, 很多人也由于计算问题对统计学望而却步. 然而, 在计算机和互联网普及的今天, 尤其是统计软件的使用, 不仅促进了统计科学的发展, 也使得统计教学和学习发生了革命性变化. 软件的使用可以让我们从繁杂的统计计算中解脱出来,从而可以拿出更多的时间去理解统计方法的思想和原理. 当我们把那些繁杂但属于简单劳动的计算交给计算机秒杀" 的时候, 就会发现统计的学习和应用并不困难.