工商管理优秀教材译丛·管理学系列：实用多元统计分析（第6版） [Applied Multivariate Statistical Analysis，6e] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 约翰逊，[美] 威克恩 著，陆璇，叶俊 译

图书标签:

• 管理学
• 统计学
• 多元统计分析
• 数据分析
• 应用统计
• 计量经济学
• 社会科学
• 教材
• 译著
• 高等教育

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302183433

版次：1

商品编码：10079649

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Applied Multivariate Statistical Analysis，6e

开本：大16开

出版时间：2008-11-01

用纸：胶版纸

页数：595

字数：897000

正

编辑推荐

　　《实用多元统计分析(第6版)》中有大量来自实际问题的数据实例，通过对这些实例的分析，读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题，进而选择恰当的方法来进行分析。

内容简介

　　多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据问题。从表面上看起来杂乱无章的数据学发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。
　　对研究者来说，本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了浅入深出，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重矛应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，而且在一定程度上了解“为什么”这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。值得一提的是，本书中有大量来自实际问题的数据实例，通过对这些实例的分析，读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题，进而选择恰当的方法进行分析。

内页插图

目录

第1章 多元分析概述
1.1 引言
1.2 多元方法的应用
1.3 数据的组织
1.4 数据的展示及图表示
1.5 距离
1.6 最终评注
练习
参考文献

第2章 矩阵代数与随机向量
2.1 引言
2.2 矩阵和向量代数基础
2.3 正定矩阵
2.4 平方根矩阵
2.5 随机向量和矩阵
2.6 均值向量和协方差矩阵
2.7 矩阵不等式和极大化
补充2A向量与矩阵：基本概念
练习
参考文献

第3章 样本几何与随机抽样
3.1 引言
3.2 样本几何
3.3 随机样本以及样本均值和协方差矩阵的期望值
3.4 广义方差
3.5 作为矩阵运算的样本均值、协方差与相关系数
3.6 变量的线性组合的样本值
练习
参考文献

第4章 多元正态分布
4.1 引言
4.2 多元正态密度及其性质
4.3 从多元正态分布抽样与极大似然估计
4.4 X和s的抽样分布
4.5 X和S的大样本特性
4.6 评估正态性假定
4.7 搜寻离群值及“清洁”数据
4.8 变换到接近正态性
练习
参考文献

第5章 关于均值向量的推断
5.1 引言
5.2 u作为正态总体均值的似真性
5.3 霍特林T与似然比检验
5.4 置信域和均值分量的联合比较
5.5 总体均值向量的大样本推断
5.6 多元质量控制图
5.7 观测值缺损时均值向量的推断
5.8 多元观测中由时间相依性造成的困难
补充5A作为p维椭球投影的联合置信区间与置信椭圆
练习
参考文献

第6章 多个多元均值向量的比较
6.1 引言
6.2 成对比较与重复测量设计
6.3 两总体均值向量的比较
6.4 多个多元总体均值向量的比较(单因子多元方差分析)
6.5 处理效应的联合置信区间
6.6 协方差矩阵相等性的检验
6.7 双冈子多元方差分析
6.8 轮廓分析
6.9 重复测量设计和生长曲线
6.10 对分析多元模型的展望和建议
练习
参考文献

第7章 多元线性回归模型
7.1 引言
7.2 经典线性回归模型
7.3 最小二乘估计
7.4 回归模型的推断
7.5 由估计的回归函数作推断
7.6 模型检查及回归中的其他问题
7.7 多元多重回归
7.8 线性回归的概念
7.9 比较回归模型的两种表达方式
7.10 有时间相关误差的多重回归模型
补充7A多元多重回归模型的似然比的分布
练习
参考文献

第8章 主成分
8.1 引言
8.2 总体主成分
8.3 综合主成分的样本变差
8.4 主成分的图形表示
8.5 大样本推断
8.6 用主成分监控质量
补充8A样本主成分近似的几何意义
练习
参考文献

第9章 因子分析与对结构性协方差矩阵的推断
9.1 引言
9.2 正交因子模型
9.3 估计方法
9.4 因子旋转
9.5 因子得分
9.6 因子分析的展望和建议
补充9 A极大似然估计的某些计算细节
练习
参考文献

第10章 典型相关分析
10.1 引言
10.2 典型变量和典型相关系数
10.3 总体典型变量的解释
10.4 样本典型变量和样本典型相关系数
10.5 其他样本描述性度量
10.6 大样本推断
练习
参考文献

第11章 判别与分类
11.1 引言
11.2 两个总体的分离与分类
11.3 两个多元正态总体的分类
11.4 评估分类函数
11.5 多个总体的分类
11.6 对多个总体进行判别的费希尔方法
11.7 逻辑斯蒂回归与分类
11.8 最后的评述
练习
参考文献

第12章 聚类、距离方法与多维标度变换
12.1 引言
12.2 相似性量度
12.3 分层聚类方法
12.4 非分层聚类方法
12.5 基于统计模型的聚类
12.6 多维标度变换
12.7 对应分析
12.8 用于观察抽样单元和变量的双重信息图
12.9 普罗克鲁斯特斯分析：一种比较点结构的方法
补充12 A数据挖掘
练习
参考文献
附录

精彩书摘

　　第1章　多元分析概述
　　1.1　引言
　　科学研究是一个反复学习的过程。首先必须指定一些与某种社会现象或自然现象有关的解释作为目标，然后通过收集数据和分析数据对这些目标进行检验。对通过实验或观察收集来的数据进行分析之后，人们通常会对现象提出一个改进的解释。在这个反复学习的全过程中，往往有些变量会被增添到研究中去，有些则会被剔除。因此大多数现象的复杂性要求研究人员去收集许多不同变量的观测值。本书讨论能从这几类数据集中获取信息的各种统计方法。由于这些数据包含许多变量的同时测量值，所以这一类方法称为多元分析。
　　人们需要了解许多变量之间的关系，这就使多元分析必然成为一个困难问题。因为一方面人的头脑常常被一大堆数据弄得不知所措；另一方面，供推断用的多元统计方法的推导却比在一元情形下需要更多的数学知识。我们选择的做法是只提供基于代数概念的解释，避开需要用到多元微积分学的统计结果的推导。我们的目标是以一种清晰的方式，利用大量说明性的例子和最低限度的数学，向读者介绍几种有用的多元方法。不过某些数学上的复杂知识仍是需要的，也要求读者具有进行定量思考的愿望。
　　我们的主要侧重点在于对那些不受控制或操纵的变量所提供的测量值进行分析，只是在第6和第7两章中，我们才处理少数几个实验设计方案，以产生人们主动操纵重要变量时才会出现的数据。尽管实验设计通常是一项科学研究中最重要的部分，但要在某学科中控制适当数据的生成通常是不可能的。（情况的确是这样，例如在商业、经济学、生态学、地质学及社会学中就是如此。）实验设计原理的详情可参考文献[6]和E7]，幸运的是，这些文献的内容也适用于多元情形。
　　许多多元方法的基本依据是一种被称为多元正态分布的基本概率模型，这点以后将看得越来越清楚。另一些方法就性质而言属于特殊方法，其正确性要由逻辑或常识方面的论据来证明。无论多元方法的来源如何，都必须在计算机上实现。计算机技术的最新进展已产生出一些相当复杂的统计软件包，从而使实现步骤变得比较容易。

前言/序言

　　读者对象
　　本书最初来自我们为威斯康星大学麦迪逊分校统计系和商学院开设的“实用多元分析”课程的讲稿。《实用多元统计分析》第6版的内容，介绍了描述和分析多元数据的统计方法。尽管数据分析在一个变量时就很有趣味，但当涉及几个变量时，它才真正变得具有吸引力和富于挑战性。生物学、物理学和社会科学诸领域中的研究人员经常收集几个变量的测量结果，而现代计算机程序包则能轻易地提供复杂统计分析的数值结果。本书试图为读者提供一些必要的支持性知识，使他们能对统计分析结果作出适当的解释，能选择恰当的分析方法并了解这些方法的优点和缺点。我们希望，本书内容能满足实验科学家们的需要，在广泛多样的研究课题领域内，成为一本对多元观测结果进行统计分析的入门书。水平我们的目标是在这样的水平上介绍多元分析的概念和方法：使那些已学过两门或更多门统计学课程的读者能毫无困难地理解这些内容。本书侧重讨论多元方法的应用，因而我们尽可能地使数学有趣味。书中避免使用微积分，另一方面，矩阵及矩阵变换的概念却十分重要。我们假定读者不熟悉矩阵代数，所以当矩阵自然地出现在讨论中时，我们会先对它进行介绍，然后告诉你它如何简化了多元模型及方法的叙述。
　　本书第2章介绍了矩阵代数，对矩阵代数应用于多元分析时的一些重要结论作了强调。第2章的补充部分为那些很少或从未接触过这一学科的人提供了一个矩阵代数结论汇总。补充材料不仅使本书在内容上实现自给自足，而且被用来完成各种论证。这些论证在初次阅读时可以跳过。我们希望通过这种方式使本书能为更多的读者所接受。
　　为了吸引从事实际工作和理论工作的广大读者学习多元分析，我们不得不在某种程度上牺牲本书内容难度的一致性：有些章节的难度要比其余部分大些。特别在第7章中，我们概括了有关回归问题的大量材料，而结论表述又相当简略，因而初次阅读时会感到很困难。希望教师们能在选择适合学生的章节时设法弥补这种不平衡性，必要时可降低要求。组织和方法第5章至第12章讨论多元分析的方法论“工具”。这几章是本书的核心，不过要是没有第1至第4章的大量导论性材料，这些内容是无法理解的。即使对矩阵代数具备良好知识或愿意接受数学结论的读者，也应至少精读第3章的样本几何和第4章的多元正态分布。

《工商管理优秀教材译丛·管理学系列：实用多元统计分析（第6版）》 一、 内容概述 本书是一部关于多元统计分析方法的权威著作，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的工具集，以应对复杂多变的现代管理决策挑战。全书聚焦于多元统计分析的核心概念、模型与技术，并着重强调其在实际管理情境中的应用。本版在继承前几版精髓的基础上，进行了内容的更新与拓展，融入了最新的研究进展和实际案例，使其在理论的深度和应用的广度上都得到了显著提升。 本书的结构设计严谨，逻辑清晰，循序渐进地引导读者从基础概念走向高级应用。从基本的多变量数据探索，到各类回归模型、判别分析、聚类分析、因子分析、主成分分析等经典多元统计方法，再到更复杂的模型如结构方程模型、时间序列分析等，本书都进行了详尽的阐述。每一种方法都配以清晰的数学推导、模型假设、算法原理以及直观的图形解释，帮助读者透彻理解其内在逻辑。 与许多偏重理论的教材不同，本书最大的特色在于其极强的应用导向。书中提供了大量来自不同管理领域的真实案例，涵盖了市场营销、金融、人力资源、生产运营、战略管理等多个方面。这些案例不仅能够生动地说明理论方法的实际效用，更能激发读者将所学知识融会贯通，独立解决实际问题的能力。书中还提供了使用主流统计软件（如R, Python, SPSS等）进行数据分析的指导，让读者能够轻松地将理论转化为实践操作。 二、 核心方法与技术 本书涵盖的多元统计分析方法种类繁多，主要包括以下几个核心方面： 1. 多变量数据的描述与可视化： 介绍如何使用均值向量、协方差矩阵、相关矩阵等统计量来概括和理解多变量数据集的整体特征。同时，强调散点图矩阵、平行坐标图等可视化工具在探索数据结构、识别潜在关系和异常值方面的重要作用。 2. 回归分析： 多元线性回归： 详细阐述如何构建和解释包含多个自变量的线性回归模型，以及如何进行模型诊断（如残差分析、多重共线性检测）和模型选择。 非线性回归： 介绍处理变量间非线性关系的方法。 广义线性模型（GLM）： 涵盖了二项分布、泊松分布等响应变量的模型，适用于分析离散型或比例型数据，如客户流失预测、交易量分析等。 3. 判别分析（Discriminant Analysis）： 线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）： 介绍如何根据已知类别的样本构建判别模型，用于预测新样本所属的类别，常用于信用评分、客户细分等场景。 逻辑回归（Logistic Regression）： 作为一种判别方法，特别适用于二分类问题，在市场营销和风险管理领域应用广泛。 4. 聚类分析（Cluster Analysis）： 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍凝聚式和分裂式方法，逐步构建或分解样本的层次结构。 划分聚类（Partitioning Clustering）： 如K-means算法，将数据集划分为预设数量的簇，常用于市场细分、用户画像等。 模型聚类： 介绍基于概率模型的聚类方法，如高斯混合模型。 5. 因子分析（Factor Analysis）与主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 因子分析： 旨在识别隐藏在多个观测变量背后的潜在公共因子，用于降维和变量简化，如构建品牌形象指数、消费者满意度指标。 主成分分析： 将原始变量线性组合成一组新的、互不相关的变量（主成分），旨在保留原始数据的大部分信息，常用于数据降维、可视化和去除多重共线性。 6. 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）： 本书提供了SEM的入门介绍，展示了如何整合因子分析、路径分析和回归分析，用于检验复杂的理论模型，尤其在战略管理、组织行为学和市场研究中用于测量和检验变量间的直接和间接关系。 7. 其他重要方法： 多维尺度分析（Multidimensional Scaling, MDS）： 用于可视化对象间的相似性或差异性数据。 对应分析（Correspondence Analysis）： 用于分析分类变量之间的关联性。 时间序列分析（Time Series Analysis）： 简要介绍ARIMA模型等，用于分析随时间变化的数据，如销售预测、经济趋势分析。 三、 应用领域与价值 本书的内容设计深度契合了工商管理领域的研究和实践需求。具体而言，其价值体现在： 决策支持： 通过提供强大的数据分析工具，帮助管理者更科学、更准确地做出市场预测、风险评估、资源配置、战略规划等关键决策。 问题诊断： 能够帮助企业识别业务运营中的深层问题，例如客户不满意的原因、产品销售不佳的因素、组织效率低下的根源等。 模型构建与检验： 为研究人员和实践者提供构建和检验复杂管理理论模型的框架和方法，推动学科发展。 数据驱动的洞察： 引导读者从海量数据中挖掘有价值的信息和洞察，从而获得竞争优势。 专业能力提升： 对于从事数据分析、市场研究、战略咨询、学术研究等领域的专业人士，本书是不可或缺的学习资源。对于希望提升数据素养的工商管理学生和从业者，本书提供了扎实的理论基础和实践指导。 四、 读者群体 本书适合以下读者群体： 工商管理专业的本科生和研究生： 作为核心教材或参考书，帮助学生掌握定量分析方法，为论文研究和职业发展打下基础。 企业管理者和决策者： 帮助他们理解和运用多元统计分析结果，提升数据驱动的决策能力。 市场研究人员、数据分析师、咨询顾问： 提供解决实际问题的专业工具和方法论。 对多元统计分析感兴趣的其他学科研究者： 尤其是在经济学、社会学、心理学、工程管理等领域。 总结 《实用多元统计分析（第6版）》不仅是一本详实的统计学教材，更是一本引领读者掌握现代管理决策关键能力的实用指南。它通过严谨的理论阐述、丰富的案例分析和实用的软件操作指导，帮助读者驾驭复杂的数据世界，从中提炼出有价值的见解，最终转化为卓越的管理实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点绝不仅仅在于其内容的深度和广度，更在于其细致入微的讲解方式。即使是对于一些稍显晦涩的统计概念，作者也能用非常清晰易懂的语言来解释。每一个公式的推导都伴随着详尽的文字说明，帮助读者理解其背后的逻辑。书中穿插的大量图表和示意图，更是起到了画龙点睛的作用，将抽象的统计模型具象化，使得读者更容易形成直观的理解。我特别喜欢书中对各种方法的优缺点、适用范围以及解释结果的详细讨论。这使得我们在选择和应用统计方法时，能够更加审慎和明智，而不是盲目地套用公式。例如，在比较不同聚类方法时，作者会详细分析各自的优势和劣势，并给出选择的建议，这对我来说是宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度，对于那些希望在统计分析领域深入研究的读者来说，无疑是一座宝库。它不仅仅是一本教科书，更是一本可以反复研读的参考书。在工作中遇到棘手的统计问题时，我常常会翻阅这本书，寻找灵感和解决方案。书中对于各种方法的假设条件、局限性以及解释上的细微之处的探讨，都极具参考价值。它能够帮助我更深入地理解统计模型，并避免常见的误区。这种“工具书”的价值，使得这本书能够伴随我的整个职业生涯，并在不同阶段都能提供帮助。

评分☆☆☆☆☆

对于那些想要提升数据分析能力，却又对繁杂的统计理论望而却步的读者，我强烈推荐这本书。它能够以一种易于接受的方式，带领你走进多元统计分析的殿堂。作者的讲解风格非常亲切，仿佛一位经验丰富的导师在循循善诱。即使你之前对统计学没有太多基础，也能通过这本书循序渐进地掌握核心概念。它会让你发现，原来统计学也可以如此有趣和实用。这本书的魅力在于，它能够点燃你对数据分析的热情，并为你提供实现学术和职业目标的坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

从一个学习者的角度来说，《实用多元统计分析（第6版）》最大的价值在于它能够真正地赋能读者。书中提供的清晰的讲解、丰富的案例，以及对实际操作的深入剖析，都极大地降低了学习门槛。我曾经在学习某些统计方法时感到力不从心，但通过这本书，我能够一步步地理解并掌握这些技术。书中的示例代码（如果书中包含的话，此处可以泛指类似内容）的提供（或者对统计软件使用的指导），更是让理论学习与实践操作无缝对接。我能够直接对照书中的内容，在我的数据上进行分析，并获得可解释的结果。这种“学以致用”的学习体验，对于提升学习效率和信心有着不可估量的作用。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初选择这本书，很大程度上是被“实用”二字所打动，事实证明我的选择是正确的。这本书的内容安排，就像一条精心设计的学习路径，循序渐进，层层递进。它首先从基础概念入手，如数据的类型、描述性统计量等，为后续的学习打下坚实的基础。随后，便开始深入探讨各种经典的多元统计技术，并极其注重理论与实践的结合。书中不仅仅提供了理论框架，更重要的是，它提供了大量的真实世界案例，涵盖了经济学、管理学、社会学、生物学等多个领域。这些案例的选择非常贴切，能够直观地展现出特定统计方法在解决实际问题时的强大能力。通过阅读和学习这些案例，我不仅理解了方法的原理，更学会了如何将理论知识转化为解决实际问题的工具。例如，在学习主成分分析时，书中提供的案例能够清晰地展示如何通过降维来简化复杂的数据集，从而更容易地提取出关键信息，这对于我后续的项目分析非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调的是，这本书的“多元”特色在它的每一页都得到了充分的体现。它并非孤立地介绍单一统计方法，而是将各种方法置于一个更广阔的多元统计分析的框架下进行阐述。这使得读者能够理解不同方法之间的内在联系和区别，以及它们如何协同工作来解决复杂的问题。例如，在讲解因子分析时，作者会将其与主成分分析进行对比，帮助读者理解它们各自的侧重点和应用场景。这种系统性的讲解，帮助我建立了对多元统计分析的整体认知，而不只是零散的知识点。这种宏观视角对于我理解和应用这些复杂的统计技术至关重要，让我能够更自信地应对各种数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的排版和设计也令人称道。文字清晰，排版合理，图表规范，阅读体验非常舒适。即使长时间阅读，也不会感到疲惫。有时候，一本好的教材，除了内容本身，其呈现方式同样至关重要。这本书在这方面做得非常出色，让学习过程变得更加愉快和高效。每一个章节的逻辑都非常清晰，段落之间的过渡自然流畅，使得读者能够顺畅地理解作者的思路。这种对细节的关注，体现了作者的专业性和严谨性，也使得读者能够更专注于知识本身的学习，而不是被不良的排版所干扰。

评分☆☆☆☆☆

这本《实用多元统计分析（第6版）》绝对是每个对数据分析有志向的研究者和实践者都应该拥有的案头宝典。我之所以这么说，是因为它并非那种枯燥乏味的理论堆砌，而是真正地将复杂的多元统计方法，以一种清晰、有条理、且易于理解的方式呈现出来。从最初接触这本书，我就被它深邃的理论基础和扎实的实践应用相结合的编排所吸引。书中的每一个概念，无论是主成分分析、因子分析，还是判别分析、聚类分析，甚至是更高级的结构方程模型，都被作者精心拆解，辅以大量的图示和具体的案例，让原本抽象的概念变得生动形象。我尤其欣赏的是，作者并没有仅仅停留在数学公式的推导上，而是花了大量的篇幅去阐释这些方法背后的统计思想、适用条件、以及在实际应用中可能遇到的问题和解释。这对于我这样的读者来说，至关重要，因为了解“为什么”比仅仅知道“怎么做”更能帮助我们灵活运用这些工具。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《实用多元统计分析（第6版）》是一本集理论深度、实践导向、易于理解于一身的优秀教材。它不仅为我提供了坚实的统计学理论基础，更教会了我如何将这些理论应用于解决实际问题。书中详尽的解释、丰富的案例、以及对细节的关注，都让这本书成为我学习道路上不可或缺的伙伴。我非常有信心，这本书将继续在未来几年内，为无数读者提供宝贵的指导和启发，帮助他们在这个数据驱动的时代，游刃有余地驾驭复杂的数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“第6版”更新，不仅仅是内容的简单叠加，更体现了作者对统计学最新发展和应用趋势的深刻洞察。在数据科学日益发展的今天，对多元统计方法的理解和应用显得尤为重要。作者在这一版本中，无疑是紧跟时代步伐，在原有扎实理论基础上，融入了更多与时俱进的内容。可能在某些章节中，会增加关于大数据处理、机器学习与传统多元统计方法结合的讨论，亦或是在案例分析中，引入了更具挑战性和前沿性的问题。这种与时俱进的精神，让这本书始终保持着其领先性和实用性，能够帮助读者掌握当前最前沿的统计分析工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

应该还是不错的，看有没有用。

评分☆☆☆☆☆

机位、场面调度、剪辑等电影语言，为“用画面讲故事”奠定基础；百科全书式的工作手册

评分☆☆☆☆☆

贵了，比别家贵20多。只因为京东过年还送，就买了。送货快。

评分☆☆☆☆☆

很好，很快，非常实用的统计教材

评分☆☆☆☆☆

很好的书

评分☆☆☆☆☆

王晓军 0933-8355056

评分☆☆☆☆☆

还不错，就是有点厚，当参考书用了

评分☆☆☆☆☆

书不错，摆在那里，当工具书用了。

评分☆☆☆☆☆

多元统计分析最经典教材之一！没啥可说的！清华翻译，值得信赖，个人觉得清华翻译比人大翻译好很多，当然有能力的话，还是原版走一波是最好的！