2.2 主成分分析法:通过原有变量的线性组合及各个主成份的求解来实现变量降维
评分书还行吧。文字偏多。价格偏贵。阿兰·阿格莱斯蒂序言是2001年11月的,此系列书的总序没有时间落款,但其中提到2004年至今,不知这个今是指05年,还是2011年,但2012年1月第一版。佩服这样的出版社,买它的书绝对要慎之又慎。《分类数据分析》内容简介:由于分类数据分析技术的发展以及分类数据在现实应用中的独特价值,许多统计系或生物统计系都开设了有关分类数据分析的课程。《分类数据分析》可以用作该类课程的教科书。《分类数据分析》的第1-7章涵盖了该类课程的核心内容。其中,第1-3章介绍分类结果变量的分布以及传统的二维列联表分析方法。第4-7章介绍关于二分和多项分布结果变量的Logistic回归以及相应的Logit模型。第8章和第9章的内容则是用于分析列联表数据的对数线性模型。随着时间的推移,对数线性模型的重要性似乎有所降低,所以本版在一定程度上缩减了对该模型的讨论,并相应增加了有关logistic回归的内容。
评分2、因子分析的基本步骤
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评分内容相当充实,建议购买
评分因子载荷矩阵
评分(3)因子之间的线性关系不显著
评分这本书告诉我们如何运用统计学分析与判断信息.
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