具体描述
编辑推荐
《应用多元统计分析》可作为综合大学、工科大学或高等师范学院数学系、应用数学系、经济学等相关专业的本科生或研究生教材或教学参考书；对于其他领域中从事应用统计的工作人员也是一本极好的学习参考书。内容简介
《应用多元统计分析》主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用，并列举了各方面的实例，同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。作者简介
高惠璇，北京大学数学科学学院教授。1965年毕业于北京大学数学力学系。长期从事概率论与数理统计的教学、科研工作，主要研究方向是统计计算、统计软件与应用多元统计方法，曾参加过国家教委《数学软件的研究与开发》项目和统计软件的开发及推广普及工作。内页插图
目录
第一章 绪论第二章 多元正态分布及参数的估计
第三章 多元正态总体参数的假设检验
第四章 回归分析
第五章 判别分析
第六章 聚类分析
第七章 主成分分析
第八章 因子分析
第九章 对应分析方法
第十章 典型相关分析
第十一章 偏最小二乘回归分析
附录：矩阵代数
部分习题参考解答或提示
参考文献
主要符号说明
索引
前言/序言
用户评价
在我接触《应用多元统计分析》之前，我对多元统计分析的理解一直是比较碎片化的，很多概念都停留在“知道有这么回事”的程度。而这本书，就像一块块拼图，将这些零散的知识点完美地组合起来，形成了一幅清晰的图像。我一直对如何有效地处理和解释包含大量变量的数据感到困惑，尤其是在做一些探索性的数据分析时。书中关于主成分分析（PCA）和因子分析的详细讲解，为我打开了新世界的大门。我明白了PCA如何通过线性组合来捕捉数据中的主要变异，从而实现降维；也理解了因子分析如何通过识别潜在的共因子来解释变量间的相关性。书中的实例，比如用PCA分析一系列地理特征来刻画不同地区的经济发展水平，或者用因子分析来揭示消费者对某个产品品牌的潜在感知因素，都让我大开眼界。这些方法不仅仅是数学上的技巧，更是帮助我们理解数据背后复杂关系的重要工具。另外，书中对卡方检验、方差分析等基础方法的深入阐述，也让我对这些常用工具有了更深的认识，比如它们背后的假设是什么，结果的统计学意义是什么，在什么情况下不适用等等。这本书的语言风格清晰易懂，虽然涉及很多数学公式，但作者总能用通俗易懂的语言加以解释，让我能够真正地理解背后的逻辑，而不是死记硬背。这本书极大地提升了我对数据分析的信心，也让我能够更自如地运用多元统计方法来解决我遇到的各种问题。
评分我是一名在金融领域工作的量化分析师，对模型的严谨性和实用性有着极高的要求。《应用多元统计分析》这本书，是我工作案头必备的参考书之一。它在多个方面都给了我很大的启发。首先，书中对回归分析的深入探讨，特别是多元线性回归的假设检验、变量选择、模型诊断等内容，都非常细致。我工作中经常需要构建各种预测模型，比如股票价格预测、信用评分模型等，对回归模型的准确性和鲁棒性要求极高。这本书提供的关于残差分析、多重共线性诊断、异方差检验等方法，能够帮助我有效地识别和解决模型中存在的问题，从而提高预测的精度。其次，书中关于时间序列分析的部分，虽然不是本书的核心，但其提及的ARIMA模型、GARCH模型等，都是金融领域常用的模型。虽然本书可能没有专门深入讲解，但其在多元统计分析框架下对这些模型背景的介绍，能够帮助我更好地理解它们在多元数据分析中的位置和应用。再者，书中对模型评估和选择的讨论，也给了我很多启发。在金融建模中，我们不仅要关注模型的拟线性，更要关注其泛化能力和稳定性。这本书介绍的各种评估指标，比如R方、调整R方、AIC、BIC等，以及交叉验证等方法，都能帮助我选择最适合特定场景的模型。总而言之，这本书为我提供了一个强大的工具箱，让我能够更有效地进行金融数据的分析和建模。
评分作为一名生物统计学的学生，我每天都在接触各种生命科学领域的数据，从基因测序到临床试验。《应用多元统计分析》这本书，为我理解和分析这些复杂数据提供了强大的理论支撑和方法论。《应用多元统计分析》的书写风格非常适合我这种需要扎实理论基础的研究生。书中对各种多元统计方法的推导过程都非常详细，让我能够深入理解其背后的数学原理。例如，在学习主成分分析（PCA）时，书中不仅介绍了PCA如何降维，还详细解释了其数学基础——协方差矩阵和特征值分解，这对于我理解PCA在处理高维基因组数据时的优势至关重要。书中关于多元回归分析的讲解也让我受益匪浅。在临床试验中，我们常常需要分析多个治疗因素、患者特征等对疗效的影响。多元回归分析能够帮助我们量化这些因素的独立贡献，并进行有效的模型诊断，确保研究结果的可靠性。书中关于模型假设检验、残差分析等内容，都能够帮助我避免在生物统计学研究中常见的陷阱。此外，书中对生存分析的介绍，虽然可能篇幅不多，但其提及的Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等，都是生物统计学中的核心内容，为我进一步深入学习提供了方向。总而言之，这本书为我构建了一个严谨的统计分析框架，让我能够更自信地应对生物医学研究中的复杂数据挑战。
评分这本书简直是统计学领域的一本百科全书！我是一名应用统计专业的在读研究生，平时接触最多的就是各种统计方法和模型，而《应用多元统计分析》这本书，可以说是把我零散的知识点串联起来，并且深入讲解了很多我之前只是浅尝辄止的概念。就拿主成分分析（PCA）来说，我之前学过，也知道它能降维，但具体怎么计算、各个主成分的意义是什么、在实际数据中如何解读，总是觉得不够清晰。这本书在这方面给出了非常详尽的解释，从数学原理到实际操作，一步步引导读者理解。它不仅介绍了PCA的基本思想，还深入探讨了其变种，比如主成分回归（PCR）和主成分分析在图像识别、文本分析等领域的应用。书中大量的案例分析更是点睛之笔，让我看到了理论是如何落地到实际问题的解决中的。例如，在分析一个包含大量客户特征的数据集时，如何利用PCA识别出关键的潜在因素，从而优化营销策略，这些内容都极具启发性。而且，书中对数据预处理的要求也强调得很到位，比如标准化、缺失值处理等，这些细节往往是影响分析结果成败的关键。阅读过程中，我常常被书中严谨的逻辑和清晰的阐述所折服，每一个公式的推导都力求有据可循，每一个例子的讲解都循序渐进，非常适合我这种需要打牢基础的读者。这本书让我对多元统计分析的认识上升到了一个新的高度，不再是停留在表面的计算和公式记忆，而是真正理解了其背后的原理和精髓。
评分我是一名统计学教育工作者，在多年的教学过程中，我深知一本优秀教材的重要性。《应用多元统计分析》这本书，是我一直以来向学生推荐的优秀教材之一。这本书的优点在于，它既有严谨的理论深度，又不失对实际应用的侧重。《应用多元统计分析》在讲解每一个统计模型时，都会从其理论基础出发，详细介绍其数学原理和推导过程。例如，在讲解判别分析时，书中会深入分析Fisher线性判别函数和二次判别函数，以及它们背后的统计假设。这对于培养学生严谨的数学思维至关重要。同时，这本书也非常注重统计方法的实际应用。书中提供了大量的案例分析，涵盖了经济学、社会学、医学、工程学等多个领域。这些案例不仅让学生看到理论知识如何应用于解决实际问题，还能激发他们对统计学的兴趣。书中对每种方法的应用条件、优缺点以及结果解读都进行了详细说明，能够帮助学生避免在实际分析中出现误区。此外，这本书在知识的组织结构上也做得非常好，从基础的变量关系描述，到复杂的模型构建和评估，层层递进，逻辑清晰。这使得学生能够循序渐进地掌握多元统计分析的知识体系。我经常引用这本书中的例子和讲解来辅助我的课堂教学，学生反馈普遍很好。
评分作为一名数据分析师，我每天都在和各种各样的数据打交道，从市场调研数据到用户行为数据，再到财务报表。统计学是我工作中不可或缺的工具，而《应用多元统计分析》这本书，就像是我的“武器库”里最锋利的几把刀。我特别喜欢书中对判别分析的讲解，比如如何利用Fisher判别法和二次判别法来区分不同的群体。在我的工作中，经常需要根据一些指标来预测用户是否会流失，或者将用户分成不同的消费群体。这本书提供的判别分析方法，给了我非常实用的解决方案。它不仅解释了判别函数的构建过程，还详细说明了如何评估模型的准确性，以及如何处理不同类别样本量不均衡的情况。书中举例的医学诊断、金融风险评估等场景，虽然不是我直接面临的业务，但其分析思路和方法论是完全通用的，我能从中汲取很多灵感，将其应用到我自己的业务场景中。此外，书中对聚类分析的论述也让我眼前一亮。我之前尝试过K-means算法，但总是纠结于K值的选择，以及聚类结果的解释。这本书系统地介绍了层次聚类、划分聚类等多种方法，并提供了相应的评估指标，比如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，让我能够更科学地评估聚类效果。书中关于客户细分、基因分型等案例，让我深刻体会到聚类分析在洞察数据内在结构方面的强大能力。这本书的实用性真的非常高，让我能够更自信地运用多元统计方法解决实际问题。
评分我是一名社会学研究者，数据分析是我研究工作的重要组成部分。在我研究的众多课题中，总是会遇到涉及多个变量之间关系的复杂情况，而《应用多元统计分析》这本书，为我解决这些难题提供了理论支持和方法指导。《应用多元统计分析》的章节设置非常合理，从最基础的变量关系探索，到复杂的模型构建，都循序渐进，非常适合我们这些需要理解和应用统计方法来解释社会现象的研究者。我特别欣赏书中关于卡方检验和相关分析的深入讲解。在社会学研究中，我们常常需要检验两个分类变量之间是否存在关联，或者两个连续变量之间是否存在线性关系。这本书不仅提供了这些检验方法的计算步骤，更重要的是，它强调了如何理解和解释检验结果。例如，在分析社会经济地位与政治参与度之间的关系时，卡方检验可以帮助我们判断两者之间是否存在显著关联，而相关系数则能量化这种关联的强度和方向。书中对这些概念的解释，都非常清晰易懂，让我能够避免误读数据，从而得出更可靠的研究结论。此外，书中对多重回归分析的介绍，也为我研究社会因素的复杂交互作用提供了有力工具。例如，在研究教育程度、家庭背景和收入水平对个体幸福感的影响时，多重回归分析能够帮助我区分每个因素的独立贡献，并揭示它们之间的潜在交互效应。这本书的严谨性和深度，让我对社会现象的统计解释能力有了显著提升。
评分我是一名产品经理，日常工作中需要分析大量的用户行为数据，以优化产品体验和提升用户满意度。《应用多元统计分析》这本书，就像一位经验丰富的数据向导，带领我深入挖掘用户数据的价值。这本书的优点在于，它不仅仅停留在理论层面，而是非常注重与实际应用场景的结合，这对于我们这种需要快速迭代产品的行业来说，尤为重要。我尤其对书中关于聚类分析和因子分析的讲解印象深刻。在分析用户行为数据时，我们常常会发现用户的行为模式非常多样化，而聚类分析则能够帮助我们将用户群体细分，识别出具有相似行为模式的用户群。比如，我们可以通过聚类分析找出“重度用户”、“偶尔用户”、“潜在流失用户”等不同群体，从而针对性地制定不同的产品策略和营销活动。因子分析则能够帮助我理解用户行为背后的潜在动机。例如，当用户在产品中表现出多种不同的行为时，因子分析或许能够帮助我发现这些行为背后是否存在一些共同的驱动因素，比如“追求效率”、“社交需求”、“娱乐性”等等。理解了这些潜在动机，我就可以更准确地设计新的功能，或者优化现有功能，以更好地满足用户的核心需求。书中丰富的案例，让我能够看到这些统计方法在实际产品分析中的应用，并从中获得启发，将其迁移到我自己的工作中。这本书让我对用户数据有了更深的理解，也让我能够更有策略性地进行产品决策。
评分我在一个咨询公司工作，经常需要为客户提供数据驱动的解决方案。这种工作性质决定了我必须对各种统计模型有深入的理解，并能灵活运用。《应用多元统计分析》这本书，无疑为我提供了一个坚实的理论基础和丰富的实操指导。我特别欣赏书中关于因子分析的章节。我曾经在处理一些复杂的问卷调查数据时，发现很多问题之间存在很强的相关性，难以直接解读。这本书详细阐述了因子分析的核心思想，即通过少数几个潜在的公共因子来解释大量观测变量之间的相关性。它解释了如何计算因子载荷矩阵，如何进行因子旋转以提高解释性，以及如何根据因子得分对个体进行分组。书中关于消费者心理、教育测量等案例，都非常贴切地展示了因子分析在识别潜在结构、简化变量维度方面的威力。这让我能够更有效地从看似混乱的数据中提炼出关键信息，为客户提供更具洞察力的建议。另外，书中对对应分析的讲解也让我受益匪浅。在市场研究中，我们经常需要分析定性变量之间的关系，比如不同消费者群体对不同品牌产品的偏好。对应分析提供了一种直观地可视化这些关系的方法，让我能够清晰地看到哪些品牌更受哪些群体欢迎，以及不同品牌之间是否存在竞争关系。这本书的优点在于，它不仅提供了理论框架，更强调了实际应用中的注意事项和解读方法，这对于我这种需要直接面向客户的咨询师来说，至关重要。
评分我在一家市场调研公司工作，经常需要分析不同消费者群体的消费习惯和偏好。《应用多元统计分析》这本书，为我提供了宝贵的工具和方法，让我能够更深入地理解消费者数据。《应用多元统计分析》的实用性是我选择这本书的重要原因。书中提供的各种分析方法，都能够直接应用于我日常的工作中。例如，我经常需要分析问卷调查数据，其中包含大量的分类变量和评分变量。书中关于对应分析和聚类分析的讲解，让我能够有效地将不同消费者群体进行细分，并识别出他们的消费特征。对应分析能够帮助我可视化不同品牌与不同消费者群体之间的关系，而聚类分析则能将具有相似消费行为的消费者聚集成群，从而为我的客户提供更精准的市场定位和营销策略。此外，书中关于因子分析的介绍，也给了我很大的启发。在分析消费者对某个产品的看法时，我们常常会发现一些表面上看似不同的评价，实际上却反映了背后一些更深层次的动机或需求。因子分析能够帮助我从大量的观测变量中提炼出少数几个潜在的因子，从而更深入地理解消费者的购买驱动力。书中丰富的案例，让我能够看到这些统计方法在实际市场研究中的应用，并从中获得宝贵的经验。这本书让我能够更有效地从数据中提取洞察，为我的客户提供更有价值的决策支持。
评分值得学习使用，推荐值得学习使用，推荐
评分还没开始使用，是老师要求的课本！
评分正版图书，值得信赖，物流速度快！
评分便宜送货速度快
评分这是我当年的老师写的，特地买来拜读一下
评分正版书，送货速度快
评分不错的统计学方面的教材，但是对于应用统计方面的，相对理论了点；更适合数学专业和统计专业的
评分人大统计学指定教材，适合有点统计基础的人看
评分买的教材 京东很快就送到了
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