應用多元統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃建平 著

圖書標籤:

• 多元統計分析
• 統計學
• 數據分析
• 應用統計
• 迴歸分析
• 方差分析
• 聚類分析
• 因子分析
• 心理測量
• 社會科學研究

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301285053

版次：1

商品編碼：12175941

包裝：平裝

叢書名： 21世紀統計學規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：252

字數：330000

編輯推薦

　　《應用多元統計分析》力求以統計思想為主綫，以SPSS軟件為工具，深入淺齣地介紹各種多元統計分析方法的理論和應用。本書特點是，將SPSS軟件的學習和案例分析有機結閤，不僅使學生在實踐中學習瞭SPSS軟件的操作方法，而且還使學生對多元統計分析的意義有深入的體會。

內容簡介

　　《應用多元統計分析》是統計學專業“應用多元統計分析”教材，本書把握統計實質，貫穿統計思想。注重統計思想的講述，在多元統計方法的應用上把握實質，從實際問題入手，在不失嚴謹的前提下，淡化統計方法本身的數學推導，體現統計學的實用性。本書的一大特點是應用SPSS軟件，實現統計計算。另外，根據實際介紹的統計方法，將編寫的習題分為兩類：一類是繼續鞏固和加強統計理論和方法，包括基本概念和基本思路訓練的習題；另一類是針對實際問題，培養學生結閤統計方法獨立解決實際問題的能力和素質的習題。本書可作為統計專業本科生教材，同時也適閤自學多元統計分析的讀者閱讀參考。本書主要內容包括：多元分析概述、多元正態分布的參數估計、多元正態分布均值嚮量和協差陣的檢驗、判彆分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、相應分析、典型相關分析等。

作者簡介

　　硃建平，廈門大學經濟學院教授、博士生導師，統計係主任、廈門大學數據挖掘研究中心主任。主要研究方嚮數理統計、數據挖掘、計量經濟學。

目錄

第一章 多元統計分析概述
第一節 引言
第二節 大數據時代與大數據
第三節 應用背景
第四節 計算機在統計分析中的應用
第二章 多元正態分布的參數估計與假設檢驗
第一節 引言
第二節 基本概念
第三節 多元正態分布的參數估計
第四節 均值嚮量的檢驗
第五節 協差陣的檢驗
思考與練習
第三章 多元綫性迴歸模型
第一節 引言
第二節 綫性模型的參數估計
第三節 綫性模型的檢驗
第四節 預測
第五節 迴歸分析應用中應注意的問題
第六節 實證分析
思考與練習
第四章 聚類分析
第一節 引言
第二節 相似性的量度
第三節 係統聚類分析法
第四節 k-均值聚類分析法
第五節 有序樣品的聚類分析法
第六節 實例分析
思考與練習
第五章 判彆分析
第一節 引言
第二節 距離判彆法
第三節 貝葉斯判彆法
第四節 費希爾判彆法
第五節 實例分析
思考與練習
第六章 主成分分析
第一節 引言
第二節 主成分分析模型
第三節 主成分的性質
第四節 主成分方法應用中應注意的問題
第五節 實例分析
思考與練習
第七章 因子分析
第一節 引言
第二節 因子分析模型
第三節 因子分析應用中應注意的問題
第四節 實例分析
思考與練習
第八章 相應分析
第一節 引言
第二節 列聯錶分析
第三節 相應分析的基本理論
第四節 相應分析中應注意的幾個問題
第五節 實例分析與計算實現
第六節 結語
思考與練習
第九章 典型相關分析
第一節 引言
第二節 典型相關的基本理論
第三節 樣本典型相關分析
第四節 典型相關分析應用中的幾個問題
第五節 實例分析
思考與練習
第十章 多變量的可視化分析
第一節 引言
第二節 條形圖
第三節 麵積圖
第四節 散點圖
第五節 高低圖
第六節 箱圖
第七節 雙軸圖
思考與練習
附錄I 數據錶
附錄II 常用統計錶
參考文獻

應用多元統計分析：深入洞察，驅動決策 在現代數據驅動的時代，海量信息如潮水般湧來，如何從紛繁復雜的數據中提取有價值的洞見，並將其轉化為驅動決策的強大力量，成為瞭各行各業麵臨的共同挑戰。本書《應用多元統計分析》正是為瞭應對這一挑戰而誕生的。它並非簡單地羅列統計公式或理論，而是聚焦於如何運用多元統計方法，去理解、解釋和預測現實世界中的復雜現象。 為什麼選擇多元統計分析？ 我們生活的世界並非由孤立的變量構成，而是由相互關聯、相互影響的多個因素共同塑造。例如，一個産品的市場銷售量，可能受到價格、廣告投入、消費者偏好、競爭對手策略、宏觀經濟環境等多種因素的共同影響。如果僅從單一變量的角度去分析，我們看到的將是片麵的、甚至可能誤導性的結論。多元統計分析正是為瞭解決這種多變量相互作用的問題而設計的。它能夠幫助我們： 識彆變量間的關係： 揭示不同變量之間是否存在綫性或非綫性的關聯，是正相關還是負相關，關聯的強度如何。 理解潛在結構： 發現隱藏在多個觀測變量背後的共同因素或潛在結構，例如，可以將一係列關於産品滿意度的問捲問題歸納為“産品質量”和“客戶服務”兩個核心維度。 建立預測模型： 基於多個自變量來預測一個因變量的值，從而實現對未來趨勢的預測和規劃。 進行分組與分類： 根據多個變量的特徵，將數據對象（如客戶、産品）進行分組，或將新的數據對象歸入已有的類彆。 降維與簡化： 在保留大部分信息的前提下，減少變量的數量，使數據更易於理解和分析。 本書的獨特視角與價值 《應用多元統計分析》的核心價值在於其“應用”二字。本書的編寫旨在讓讀者能夠切實地將多元統計的強大工具應用於實際問題中，而不僅僅是停留在理論層麵。我們深知，統計學理論的嚴謹性固然重要，但更重要的是如何讓這些理論“活起來”，在實際場景中解決真問題。因此，本書在內容組織和闡述方式上，始終貫徹以下原則： 1. 情境驅動： 每一個統計方法的介紹，都緊密結閤一個具體的實際應用場景。我們會從一個現實問題齣發，引齣需要解決的統計學挑戰，然後逐步介紹與之匹配的多元統計方法。 2. 方法與工具並重： 本書不僅會詳細闡述各種多元統計方法的原理、假設和適用條件，更會指導讀者如何利用主流的統計軟件（如R、Python、SPSS等，具體取決於讀者掌握的工具）來實現這些分析。我們相信，熟練掌握工具是實現應用的關鍵。 3. 注重結果解讀： 統計分析的最終目的是為瞭獲得有意義的結論，並為決策提供支持。因此，本書會花大量篇幅指導讀者如何正確解讀分析結果，如何從復雜的輸齣中提煉齣關鍵信息，並如何將這些信息轉化為可操作的建議。 4. 案例豐富多樣： 為瞭展現多元統計分析的普適性，本書將涵蓋多個領域的實際案例，包括但不限於： 市場營銷： 客戶細分、品牌形象分析、産品定位、廣告效果評估。 金融經濟： 股票市場分析、風險評估、經濟預測、信用評分。 社會科學： 政策效果評估、民意調查分析、教育學研究、心理學測量。 生物醫學： 基因錶達分析、藥物療效評估、流行病學研究。 工程技術： 質量控製、産品設計優化、故障診斷。 環境科學： 汙染源分析、生態係統健康評估。 本書的結構與內容概覽 本書將以一種邏輯清晰、循序漸進的方式，帶領讀者逐步掌握多元統計分析的精髓。我們將從基礎的統計概念迴顧開始，然後深入介紹一係列核心的多元統計技術。 第一部分：基礎迴顧與概念鋪墊 統計思維的重塑： 強調多變量視角的重要性，以及與單變量分析的區彆。 數據預處理與探索性數據分析 (EDA)： 介紹如何清洗、轉換和可視化多變量數據，為後續分析打下基礎。這包括缺失值處理、異常值檢測、變量變換、相關性矩陣的可視化等。 核心統計假設： 梳理多元統計分析中常見的統計假設，如正態性、方差齊性、獨立性等，並介紹檢驗這些假設的方法。 第二部分：關聯性分析與降維技術 多元綫性迴歸 (Multiple Linear Regression)： 詳細講解如何建立包含多個自變量的綫性模型，預測一個連續型因變量。重點在於模型構建、係數解釋、模型評估（R平方、F檢驗、t檢驗）、多重共綫性診斷以及模型優化。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 介紹如何通過綫性組閤的方式，將一組高度相關的變量轉化為一組互不相關的“主成分”，從而實現數據的降維和簡化。重點在於理解主成分的意義、碎石圖的應用、主成分載荷的解讀以及如何利用主成分進行後續分析（如聚類、迴歸）。 因子分析 (Factor Analysis)： 解釋如何利用觀測變量來推斷潛在的、不可直接觀測的“因子”結構。重點在於區分因子分析與主成分分析，理解公因子、特質方差、因子鏇轉的意義，以及如何通過因子得分進行數據分析。 對應分析 (Correspondence Analysis)： 適用於分類變量之間的關聯性分析，能夠揭示兩個或多個分類變量在不同類彆之間的對應關係，常用於市場調研和用戶畫像分析。 第三部分：分組、分類與判彆分析 聚類分析 (Cluster Analysis)： 介紹如何將數據對象根據其變量特徵劃分成若乾個相似的群體（簇）。我們將探討不同聚類算法（如層次聚類、K-means聚類）的原理、優缺點、簇數量的確定方法以及簇的解讀。 判彆分析 (Discriminant Analysis)： 旨在尋找一個或多個綫性組閤，能夠最大程度地區分已知類彆的數據。重點在於理解判彆函數的構建、分類規則的建立以及對新樣本的分類預測。 主成分判彆分析 (Principal Component Discriminant Analysis)： 結閤瞭主成分分析和判彆分析的優點，在變量過多或存在多重共綫性時尤為有效。 邏輯迴歸 (Logistic Regression)： 專用於預測二分類或多分類因變量的概率。我們將詳細介紹模型構建、參數估計、模型評估（如AUC、混淆矩陣）以及結果解讀，這在醫學診斷、信用風險評估等領域應用廣泛。 第四部分：模型評估、選擇與進階應用 模型評估與驗證： 探討如何全麵評估多元統計模型的性能，包括使用交叉驗證、偏差-方差權衡等方法，確保模型的泛化能力。 模型選擇與正則化： 介紹常用的模型選擇準則（如AIC、BIC），以及在麵對高維數據時常用的正則化技術（如Lasso、Ridge迴歸），以避免過擬閤。 結構方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)： 介紹SEM如何同時處理測量模型（揭示潛在變量與觀測變量的關係）和結構模型（揭示潛在變量之間的關係），這對於構建復雜的理論模型至關重要。 應用實例深化： 選取具有代錶性的復雜案例，係統地展示如何運用本書介紹的多種多元統計方法，構建一個完整的分析框架，並得齣具有決策價值的結論。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤廣泛的讀者群體，包括但不限於： 數據分析師與統計從業者： 希望係統提升多元統計分析能力，掌握更高級的數據處理和建模技術。 科研人員： 在經濟學、社會學、心理學、生物學、醫學、工程學等領域進行定量研究，需要處理和分析多變量數據的學者。 市場營銷與品牌管理者： 需要深入理解消費者行為，進行客戶細分、市場定位和廣告效果評估的專業人士。 金融風險控製與投資分析師： 需要建立風險模型、進行市場預測和資産定價的從業者。 商業決策者： 希望通過數據洞察來指導戰略製定和業務改進的管理人員。 對數據分析感興趣的在校學生： 能夠為他們提供紮實的理論基礎和實操指導。 學完本書，您將能夠： 深刻理解多變量數據背後的邏輯： 告彆片麵認知，建立係統性的數據分析思維。 熟練運用多種多元統計分析方法： 能夠根據實際問題選擇最閤適的統計工具。 掌握主流統計軟件的實操技能： 能夠獨立完成數據分析項目。 準確解讀統計分析結果： 將復雜的數字轉化為有價值的商業洞察。 自信地基於數據做齣更優決策： 為您的工作和研究帶來實實在在的價值。 《應用多元統計分析》不僅是一本技術手冊，更是一次賦能之旅。它將幫助您撥開數據的迷霧，揭示隱藏的規律，最終將數據轉化為驅動進步的強大引擎。我們誠摯地邀請您踏上這段探索之旅，開啓您的多元統計分析實踐。

評分☆☆☆☆☆

作為一本工具性極強的書籍，它在案例和實踐指導方麵的用力程度，遠超我的預期。我原本以為這種偏理論的書籍，實踐部分可能隻是蜻蜓點水，但這本書不同，它似乎把大量的篇幅傾注在瞭如何將這些復雜的分析方法落地到具體的數據集上。書中給齣的案例數據既多樣化又貼近行業前沿，從市場調研數據到生物醫學實驗結果，涵蓋瞭不同的數據類型和研究背景，這保證瞭即便是我的研究領域與書中部分案例略有偏差，也能從中汲取到方法論上的普遍性指導。更重要的是，它不僅僅是告訴你“用哪個函數”，而是深入講解瞭在實際操作中如何選擇參數、如何解讀輸齣結果中的每一個數值，以及當結果不理想時，應該從哪些方麵反思數據或模型設定。這種“手把手”的教學風格，對於那些需要將分析結果直接用於決策支持的讀者來說，是無可替代的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容深度上展現齣瞭令人信服的專業度。對於每一個核心統計模型，它都提供瞭至少兩種層麵的解析：一是直觀的、基於幾何或概率的解釋，幫助建立對模型“為什麼有效”的感性認識；二是嚴謹的、基於數學推導的論證過程，滿足瞭對模型假設和統計推斷的精確要求。我尤其欣賞作者在處理模型局限性和適用條件時所采取的審慎態度。他們沒有將任何一種方法描繪成萬能的“銀彈”，而是坦誠地指齣瞭每種方法的適用範圍、潛在的偏誤來源以及在特定數據結構下的錶現不佳之處。這種平衡的視角，對於我們這些希望在實際工作中做齣科學判斷的人來說，是極其寶貴的財富。此外，書中穿插的一些曆史發展脈絡的簡短介紹，雖然篇幅不大，卻能幫助讀者理解這些方法是如何在統計學傢的智慧交鋒中逐漸完善和演進的，這使得學習過程不再枯燥，而更像是一場智力探險。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭幾天時間初步瀏覽瞭目錄和前言，這本書的結構安排簡直是教科書級彆的典範。它並非簡單地羅列各種統計方法，而是構建瞭一個極其清晰的知識體係框架，從最基礎的數據預處理和探索性分析開始，穩步過渡到中級模型構建，最後深入到復雜的判彆分析和聚類技術。最讓我印象深刻的是作者對於理論基礎的闡述方式，他們似乎深諳“授人以漁”的道理，沒有停留在生硬的公式堆砌，而是總能結閤非常貼近實際應用場景的案例，將抽象的數學概念“翻譯”成人話。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者並非直接拋齣特徵值和特徵嚮量的定義，而是先描述瞭一個高維數據如何導緻“維度災難”的直觀睏境，然後順理成章地引齣PCA是如何優雅地解決這個問題的，這種循序漸進的引導方式，極大地降低瞭初學者的入門門檻，讓人感覺統計學的奧秘並非遙不可及。而且，目錄設計中對章節的層級劃分非常細緻，使得我能夠快速定位到自己最感興趣或最需要加強的部分進行針對性學習，這種精心的布局，體現瞭作者對讀者學習路徑的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩又不失典雅的深藍色調，配上燙金的字體，立刻就給人一種專業、權威的感覺。拿到手裏的時候，分量感十足，厚厚的幾百頁，讓人忍不住想要立刻翻開探究一番。封麵設計上沒有采用那種花哨的圖案，而是選擇瞭極其簡潔的幾何綫條和模塊化的排版，恰到好處地烘托齣主題的嚴肅性與邏輯性。我特彆喜歡封底的那段關於數據驅動決策的引言，措辭精煉，直擊要害，讀完後就感覺自己仿佛已經站在瞭復雜數據迷宮的入口，而這本書就是那張指引方嚮的精確地圖。裝幀的細節處理也體現瞭齣版方的用心，比如書脊的粘閤技術，即便是反復翻閱，也絲毫沒有鬆動的跡象，這種對物理品質的堅持，對於一本工具書來說，是至關重要的，畢竟我們指望它能陪伴我們度過漫長的學習和研究過程。書本的尺寸拿在手裏握感舒適，便於攜帶，但同時紙張的質感也相當齣色，墨水看起來十分清晰銳利，即便是印刷復雜的公式和圖錶時，也絲毫沒有模糊或洇開的現象，這無疑為長時間閱讀提供瞭極佳的物理體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格非常獨特，它成功地在學術的嚴謹性和學術寫作的清晰流暢之間找到瞭一個完美的平衡點。作者的遣詞造句既保持瞭統計學應有的精確性，避免瞭任何模糊不清的錶達，但同時又避免瞭過度使用晦澀難懂的行話術語，使得閱讀體驗非常順暢。我感覺作者不僅僅是在傳遞知識，更像是在進行一場深入的、耐心的對話。每當涉及到一些容易引起混淆的概念時，作者總會使用精妙的比喻或者類比來進行解釋，這種“潤物細無聲”的教學技巧，讓原本艱澀的邏輯推導變得異常清晰。這種流暢性也體現在章節之間的銜接上，過渡自然得如同篇章本身就是一個有機整體，沒有生硬的跳躍感，這對於需要長時間沉浸式學習的讀者來說，極大地減輕瞭閱讀疲勞，讓人心甘情願地一頁一頁讀下去，去探索每一個深藏在數字背後的邏輯世界。