多元統計分析——基於R（基於R應用的統計學叢書） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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費宇 著

圖書標籤:

• 多元統計分析
• R語言
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 因子分析
• 聚類分析
• 判彆分析
• R應用
• 統計建模

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300199528

版次：1

商品編碼：11568781

包裝：平裝

叢書名： 基於R應用的統計學叢書

開本：16開

齣版時間：2014-10-01

頁數：156

內容簡介

多元統計分析是統計學應用性最強的一個分支，本書是結閤目前非常流行的R軟件來講解多元統計分析的基本理論和方法，力求采用簡潔明瞭的語言來闡述理論，使用R軟件來實現具體的計算分析，試圖幫助讀者在最短的時間裏領會多元統計分析的真諦所在。
本書的編寫有以下特點：（1）言簡意賅，為瞭節約篇幅，省略瞭一些繁瑣的理論證明和公式推導；（2）強調應用，采用生動具體的例子來講解多元統計分析方法，方便讀者學習；（3）與R密切結閤，采用R軟件來實現多元統計的計算和分析，並解讀R軟件的分析結果；（4）使用方便，本書所有例題、案例和習題的數據文件以及相應的R程序都放在人大網站上。

作者簡介

費宇，二級教授，博士生導師，統計學博士，英國曼徹斯特大學博士後。現任雲南財經大學統計與數學學院常務副院長，主要從事統計理論與方法、應用統計、數據挖掘和計量經濟分析方麵的研究。

目錄

第1章 R 與多元統計分析簡介
1．1 R 簡介
1．1．1 R 的特點
1．1．2 R 的安裝與運行
1．1．3 R 的基本原理
1．1．4 R 的幫助
1．2 多元統計分析簡介
1．2．1多元統計分析的用途
1．2．2 多元統計分析的內容
習 題
第 2 章 多元綫性模型
2．1 多元綫性模型
2．1．1 模型定義
2．1．2 模型的參數估計和檢驗
2．2 變量選擇
2．3 迴歸診斷
2．3．1殘差分析和異常點探測
2．3．2 迴歸診斷： 一般的方法
2．4 迴歸預測
習 題
第 3 章 廣義綫性模型
3．1 廣義綫性模型概述
3．2 Logistic 模型
3．3 對數綫性模型
習 題
第 4 章 聚類分析
4．1相似性的度量
4．2係統聚類法
4．3 k均值聚類法
4．4 案例： 世界 146 個國傢和地區人文發展情況的聚類分析
習 題
第 5 章 判彆分析
5．1距離判彆
5．1．1 距離
5．1．2 兩個總體的距離判彆
5．1．3多個總體的距離判彆
5．2 Fisher 判彆
5．2．1 兩總體Fisher 判彆
5．2．2 多總體Fisher 判彆
5．3 Bayes 判彆
5．3．1兩總體的Bayes 判彆
5．3．2 多總體的Bayes 判彆
5．4 案例分析與R 實現
習 題
附 錄
第 6 章 主成分分析
6．1主成分分析的基本思想
6．2 總體主成分
6．2．1 主成分的含義
6．2．2主成分的計算
6．2．3主成分的主要性質
6．2．4主成分個數的確定
6．3樣本主成分
6．3．1樣本主成分性質和計算
6．3．2主成分分析的步驟和相關R 函數
6．4案例： 主成分綜閤分析
習 題
第 7 章 因子分析
7．1 正交因子模型
7．2因子模型的估計
7．3因子正交鏇轉
7．4因子得分
習 題
第 8 章 對應分析
8．1對應分析的基本思想
8．2對應分析的原理
8．3對應分析的計算步驟
8．4 案例： 對應分析在現金支齣定位中的應用及R操作
習 題
第 9 章 典型相關分析
9．1 典型相關分析基本理論
9．2 案例： 我國科學研究與開發機構科研投入與産齣的典型相關分析及R 操作
習 題
第 10 章 多維標度分析
10．1多維標度法的基本思想
10．2古典多維標度法
10．2．1 多維標度法的幾個基本概念
10．2．2 已知距離矩陣時CMDS解的計算
10．2．3 已知相似係數矩陣時CMDS解的計算
10．3 非度量多維標度法
10．4 案例分析與R實現
習 題
參考文獻

精彩書摘

多元統計分析是統計學應用性最強的一個分支,在社會、經濟、管理、生物、醫學、體育和環境科學等很多領域應用廣泛,是數學、統計學、經濟和管理類本科生和研究生的一門重要課程. 然而,多元統計分析這門課不好教、不好學,一個重要的原因就是多元統計分析的理論比較抽象, 涉及的計算復雜,需要藉助軟件在計算機上實現.
目前關於多元統計分析的教材一般分為兩種:一種注重係統講授多元統計理論,比如張堯庭和方開泰教授編寫的經典教材《多元統計分析引論》：一種強調多元統計方法的應用, 結閤統計軟件講解多元統計理論與方法,比如何曉群教授編寫的《多元統計分析》教材.第一種教材比較適閤統計類和數學類學生使用,第二種教材比較適閤經濟和管理類學生使用.
本書屬於第二種教材, 結閤目前非常流行的R軟件來講解多元統計分析的基本理論和方法,力求采用簡潔明瞭的語言來闡述理論,使用R軟件來實現具體的計算分析,試圖幫助讀者在最短的時間裏領會多元統計分析的真諦所在.
本書的編寫有以下特點:(1)言簡意賅,為瞭節約篇幅,省略瞭一些煩瑣的理論證明和公式推導；(2)強調應用,采用生動具體的例子來講解多元統計分析方法,方便讀者學習；(3)與R密切結閤,采用R軟件來實現多元統計的計算和分析,並解讀R軟件的分析結果；(4)使用方便, 本書所有例題、案例和習題的數據文件以及相應的R程序都放在中國人民大學齣版社工商管理齣版分社網站www.rdjg.com.cn上供讀者下載使用. 讀者也可以通過電子郵件嚮作者索取, 郵箱地址:
1350691353@qq.com (費宇).
全書共10 章, 第1, 2, 3, 4, 7 章由費宇編寫, 第5, 6, 10章由郭民之編寫, 第8, 9 章由陳貽娟編寫.本書可作為經濟學和管理學類專業的本科生和碩士研究生教材,也可以作為統計工作者的參考書.
本書參閱瞭許多國內外教材和資料, 並引用瞭部分例題和習題,在此嚮有關的作者錶示衷心的感謝; 本書得到瞭雲南省教育廳“統計學”省院省校教育閤作谘詢、 共建省級重點學科項目的支持,得到瞭雲南省教育廳“統計學人纔培養模式創新實驗區”項目的支持,還得到瞭雲南財經大學三年提升計劃“統計學精品視頻公開課”項目的支持, 在此錶示感謝;本書的齣版得到中國人民大學齣版社的大力支持和幫助,在此錶示誠摯的謝意.
由於作者水平有限, 難免有不妥和謬誤之處,懇請同行專傢及廣大讀者提齣寶貴意見和建議.

前言/序言

多元統計分析：探索數據深層關聯的科學之旅 在現代數據驅動的世界中，我們無時無刻不被海量信息所包圍。從經濟學中的宏觀經濟指標到生物學中的基因組數據，從市場營銷中的客戶行為分析到社會科學中的民意調查，數據以其紛繁復雜的形式滲透進我們生活的方方麵麵。然而，原始數據本身往往如同未經雕琢的璞玉，其內在的價值和規律需要藉助專業的工具和方法纔能得以發掘。多元統計分析，正是這樣一把精雕細琢的利器，它幫助我們穿透數據的迷霧，洞察變量之間的錯綜復雜的關係，從而做齣更明智的決策。 本書，《多元統計分析——基於R》，旨在帶領讀者踏上一段係統而深入的學習旅程，領略多元統計分析的魅力，並掌握利用強大的R語言進行實際操作的技能。我們並非簡單地羅列枯燥的公式和定理，而是將理論與實踐緊密結閤，強調統計思想的理解和應用。通過本書的學習，您將能夠： 一、 深刻理解多元統計分析的核心思想與應用場景： 多元統計分析的核心在於研究多個變量之間的相互關係，以及如何利用這些關係來理解、描述和預測現象。不同於單變量或雙變量分析，多元統計分析能夠捕捉到數據中更豐富、更微妙的結構。例如： 維度降低（Dimensionality Reduction）： 當我們麵對擁有大量變量的數據集時，例如用戶畫像數據包含幾百個特徵，如何有效地篩選齣最能代錶數據本質的少數幾個關鍵變量？主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）等技術能夠幫助我們壓縮數據的維度，降低計算復雜度，同時盡可能地保留原始信息，使得後續分析更加高效和直觀。想象一下，將成韆上萬的基因錶達數據濃縮成幾個關鍵的生物通路，是不是更容易理解和解釋？ 變量選擇與模型構建（Variable Selection and Model Building）： 在建立預測模型時，並非所有變量都對目標變量有貢獻，甚至有些變量會引入噪聲，乾擾模型的準確性。多元統計分析提供瞭多種工具來識彆重要的預測變量，並構建最優的模型。例如，多元迴歸（Multiple Regression）可以量化多個自變量對因變量的影響程度，幫助我們理解哪些因素最關鍵。而聚類分析（Cluster Analysis）則能根據變量的相似性將觀測值分組，發現數據中隱藏的模式，這在市場細分、客戶分群等領域有著廣泛的應用。 分類與判彆（Classification and Discrimination）： 如何根據一係列的測量指標，準確地將個體或事物歸入預設的類彆？判彆分析（Discriminant Analysis）和邏輯迴歸（Logistic Regression）等方法，能夠構建判彆函數或模型，用於區分不同類彆的個體。例如，根據病人的體檢指標，預測其患上某種疾病的概率；或者根據銀行的信用記錄，判斷客戶的貸款違約風險。 數據結構探索與可視化（Data Structure Exploration and Visualization）： 在探索性數據分析（EDA）階段，多元統計分析方法能夠幫助我們快速地識彆數據中的結構和異常值。例如，散點圖矩陣（Scatterplot Matrix）可以直觀地展示多對變量之間的關係，而多維尺度分析（MDS）則能將高維數據映射到低維空間，揭示數據點之間的距離關係，便於我們理解其內在的組織結構。 本書將深入剖析這些核心思想，並結閤實際案例，讓您深刻理解每種方法解決的問題、適用的場景以及其背後的統計學原理。 二、 熟練掌握R語言在多元統計分析中的應用： R語言作為一款免費開源的統計計算和圖形展示軟件，以其強大的功能、豐富的包以及活躍的社區支持，已成為統計學領域不可或缺的工具。本書將以R語言為載體，提供清晰的代碼示例和詳盡的步驟指導，讓您親手實踐各種多元統計分析方法。 數據預處理與清洗（Data Preprocessing and Cleaning）： 真實世界的數據往往充斥著缺失值、異常值和不一緻性。本書將介紹如何利用R語言進行高效的數據清洗和預處理，為後續的統計分析奠定堅實的基礎。 核心多元統計方法的R實現（R Implementation of Core Multivariate Methods）： 從最基礎的主成分分析、因子分析，到多元迴歸、聚類分析、判彆分析，再到更高級的方法如典型相關分析（Canonical Correlation Analysis）、對應分析（Correspondence Analysis）等，本書將逐一展示如何在R中運用相應的函數和包來完成這些分析。我們會詳細講解每個函數的參數含義，以及如何解讀輸齣結果。 可視化工具的應用（Application of Visualization Tools）： 好的可視化能夠極大地提升我們對數據和分析結果的理解。本書將指導您如何利用R的強大繪圖係統（如`ggplot2`等包）來創建高質量的統計圖錶，例如散點圖、熱力圖、聚類樹狀圖、因子載荷圖等，讓您的分析結果更加直觀和富有說服力。 案例驅動的學習模式（Case-Driven Learning）： 我們深知理論的生動性離不開鮮活的案例。本書將貫穿多個來自不同領域的實際數據集，涵蓋經濟、金融、醫學、市場營銷、社會科學等多個方嚮。通過解決這些實際問題，您將更深刻地體會到多元統計分析的強大力量，以及R語言在實際應用中的便捷性。 三、 培養科學的統計思維和解決問題的能力： 學習多元統計分析不僅僅是掌握一套技術，更重要的是培養一種科學的思維方式。本書將引導您： 理解統計假設和模型前提（Understanding Statistical Assumptions and Model Prerequisites）： 每種統計方法都有其適用的前提條件。本書將幫助您理解這些假設，並學會如何檢驗它們，從而確保您的分析結果的有效性和可靠性。 批判性地解讀分析結果（Critically Interpreting Analysis Results）： 統計結果並非簡單的數字堆砌，而是需要結閤業務背景和統計學知識進行深入解讀。本書將提供指導，幫助您理解統計輸齣的含義，識彆潛在的偏差，並做齣有意義的結論。 選擇閤適的分析方法（Choosing Appropriate Analytical Methods）： 麵對復雜的數據問題，如何選擇最適閤的多元統計分析方法是一個關鍵的挑戰。本書將通過案例分析，幫助您學習如何根據數據的特點、研究目的以及業務需求來做齣明智的選擇。 將統計知識應用於實際問題（Applying Statistical Knowledge to Real-World Problems）： 最終的目標是將所學知識轉化為解決實際問題的能力。本書的學習過程將鼓勵您將統計方法應用到您自己感興趣的領域，從而真正掌握這門技術。 本書適閤誰？ 統計學及相關專業的學生： 本書可以作為多元統計分析課程的教材或參考書，幫助您係統地學習理論知識，並掌握R語言的實踐技能。 需要進行數據分析的從業人員： 無論您是市場研究員、金融分析師、生物統計學傢，還是其他領域的專業人士，如果您需要處理和分析多變量數據，本書將為您提供寶貴的工具和方法。 對數據探索和模式發現感興趣的研究者： 如果您希望深入挖掘數據中的信息，發現隱藏的規律，本書將為您開啓一扇新的大門。 希望提升數據分析能力的學習者： 即使您沒有深厚的統計學背景，隻要您具備基本的數學和計算機操作能力，本書也將通過循序漸進的講解，帶領您掌握多元統計分析的精髓。 展望未來： 在數據爆炸的時代，多元統計分析不再僅僅是統計學傢的專屬領域，它已經成為各行各業不可或缺的分析工具。掌握多元統計分析的技能，以及熟練運用R語言進行實踐，將極大地提升您在職場上的競爭力，並幫助您在復雜的數據世界中遊刃有餘。 《多元統計分析——基於R》，期待與您一同開啓這段數據探索的精彩旅程，解鎖數據背後的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對統計學軟件的使用常常感到頭疼，尤其是當軟件輸齣的結果不如預期時，我往往不知道該如何去排查問題齣在哪裏。這本書在這方麵的錶現堪稱教科書級彆。它沒有僅僅停留在展示R的某個函數如何調用，而是深入剖析瞭這些函數背後的統計邏輯。例如，在處理多重共綫性問題時，書中不僅給齣瞭檢測方法，還詳細解釋瞭為什麼共綫性會影響模型的穩定性和參數估計的可靠性，並提供瞭基於R的解決方案。這種“知其然，更知其所以然”的教學方法，極大地提升瞭我獨立解決復雜統計問題的能力。對於那些想從“R語言使用者”躍升為“統計分析專傢”的人來說，這本書提供瞭必要的理論基石和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一名需要處理大量實驗數據的研究人員，我一直在尋找一本既能深入理論又能貼閤實際操作的書籍。這本書恰好滿足瞭我的需求。我特彆欣賞它對R語言應用的強調，這使得學習過程不再是紙上談兵。書中的代碼示例詳盡且經過精心調試，我可以直接復製粘貼到我的R環境中運行，即時看到結果並進行修改。這種“邊學邊練”的模式極大地提高瞭我的學習效率。當我遇到一些棘手的迴歸問題時，翻閱相關章節，作者對模型假設的討論和診斷方法的介紹，總能精準地指齣我的盲區。更重要的是，作者對不同分析方法之間的權衡利弊進行瞭深入的比較，這對於我選擇最閤適的統計工具至關重要。它不僅僅是一本工具書，更像是一位經驗豐富導師的悉心指導，總能在關鍵時刻點撥迷津。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令我印象深刻。我之前接觸過一些統計學的入門讀物，它們大多停留在描述性統計或簡單的推斷性統計層麵。然而，這本書真正地將我帶入瞭多元統計的“腹地”，比如主成分分析、因子分析、判彆分析這些我一直覺得難以攻剋的領域。作者的講解絲毫不含糊，他並沒有迴避數學上的嚴謹性，但同時又輔以大量的圖形化解釋和直觀的類比，讓復雜的過程變得可以觸摸、可以理解。我感覺自己像是被帶著進行瞭一次高強度的智力拉練，挑戰性十足，但收獲更是巨大。讀完之後，我對處理高維數據時的那種自信心是之前任何學習資料都無法給予的。這本書為我未來的研究工作打開瞭一扇全新的大門。

評分☆☆☆☆☆

我是一個偏愛實踐多於純理論的讀者，所以我對這本書的配套資源和實戰導嚮評價非常高。它不像那種堆砌公式的理論著作，而是處處體現著將理論轉化為行動的理念。書中的案例選取非常貼近實際生活和科研場景，從金融數據建模到生物信息學分析，幾乎涵蓋瞭我工作和學習中可能會遇到的各種場景。每次我學完一個新的分析方法，我都會立刻嘗試用書中的數據集進行復現，然後替換成我自己的數據，這種迭代式的學習方法效率極高。最讓我感到欣慰的是，這本書的排版和注釋做得非常細緻，即便是初次接觸R語言的讀者，也能通過它建立起對多元統計分析的係統認知，真正做到瞭理論與實踐的完美融閤，是我書架上絕對的“常備良藥”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當專業，色彩搭配沉穩又不失現代感，一下子就抓住瞭我的眼球。我是一個對數據分析領域充滿好奇的初學者，尤其是在R語言這個強大的工具麵前，常常感到既興奮又有些不知所措。拿到這本書後，我首先被它清晰的結構和邏輯感所吸引。作者顯然非常注重讀者的學習體驗，從基礎概念的引入到復雜模型的構建，每一步都安排得井井有條，讓人感覺每翻開一頁都是在穩步嚮前。它不像有些教科書那樣晦澀難懂，而是用一種平易近人的方式，將那些聽起來高深莫測的多元統計概念娓娓道來。特彆是那些實戰案例的引入，讓抽象的理論變得生動起來，我能真切地感受到這些統計方法在現實世界中的應用價值。這本書給我最大的感受是，它不隻是在教你“怎麼做”，更是在告訴你“為什麼這麼做”，這種深層次的理解是很多同類書籍所欠缺的。

評分☆☆☆☆☆

還可以吧。。。。

評分☆☆☆☆☆

很好的統計書，慢慢學吧，

評分☆☆☆☆☆

還沒看還沒看還沒看還沒看

評分☆☆☆☆☆

很好_(:3」∠)_很好_(:3」∠)_

評分☆☆☆☆☆

吳老爺子的書，很棒！

評分☆☆☆☆☆

紙張質量超棒

評分☆☆☆☆☆

我是小小班服設計風格為主……好用不知道自己在

評分☆☆☆☆☆

吳老爺子的書一定要贊。

評分☆☆☆☆☆

當你用R 來學習統計時, 你一定會愛上R, 因為它是那麼令人著迷, 讓你難捨難分, 不離不棄; 當你用R 來學習統計時, 你一定會感到神奇, 因為它有如此多的選擇,讓你無所適從, 力所不及; 當你用R 來學習統計時, 你也一定會愛上統計, 因為它是一種思想, 一種文化, 讓你發現它的內涵, 它的邏輯, 它的樂趣, 它的魅力; 無論你愛它還是不愛它, 它總是讓你難言放棄, 因為它充滿著無窮奧秘, 伴隨著詩情畫意, 這就是R, 這就是統計.