应用统计学丛书:多元统计分析及R语言建模(第三版)

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作者:
2014-05
版次: 3
ISBN: 9787566809186
定价: 45.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 329页
正文语种: 简体中文
分类: 社会文化
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  •   《应用统计学丛书:多元统计分析及R语言建模(第三版)》旨在介绍多元统计分析的基础知识、基本理论及其软件应用。《应用统计学丛书:多元统计分析及R语言建模(第三版)》主要内容是:多元统计分析概述、多元数据的数学表达、多元数据图示法、多元线性相关与回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和综合评价方法等。所有数据都使用R语言进行分析。对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导,又注重数据分析方法的多样性,对各方法从背景、程序的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系,都有较详细的阐述,包括近期的一些新发展。书中给出了一些有启发性的案例和习题,书末附录给出了许多补充知识。 前言
    1多元统计分析概述
    1.1多元统计分析的历史
    1.2多元统计分析的用途
    1.3多元统计分析的内容
    1.4软件及其在统计分析中的应用
    1.4.1强大的统计分析软件
    1.4.2完整的数值分析软件
    1.4.3免费的数值分析软件
    1.5统计软件比较及R系统设置
    思考练习题

    2多元数据的数学表达及R使用
    2.1如何收集和整理多元统计分析资料
    2.2数据的数学表达
    2.3数据矩阵及R语言表示
    2.4数据的R语言表示——数据框
    2.5多元数据的R语言调用
    2.6多元数据的简单R语言分析
    案例分析:多元数据的基本统计分析
    思考练习题

    3多元数据的直观表示及R使用
    3.1简述
    3.2均值条图及R使用
    3.3箱尾图及R使用
    3.4星相图及R使用
    3.5脸谱图及R使用
    3.6调和曲线图及R使用
    3.7其他多元分析图
    案例分析:区域城市现代化水平的直观分析
    思考练习题

    4多元相关与回归分析及R使用
    4.1变量间的关系分析
    4.1.1简单相关分析的R计算
    4.1.2一元线性回归分析的R计算
    4.2多元线性回归分析
    4.2.1多元线性回归模型的建立
    4.2.2多元线性回归模型的检验
    4.3多元线性相关分析
    4.3.1矩阵相关分析
    4.3.2复相关分析
    4.4回归变量的选择方法
    4.4.1变量选择准则
    4.4.2逐步回归分析
    4.5非线性回归模型
    4.5.1一元非线性回归模型及其应用
    4.5.2多元非线性回归模型概述
    4.5.3多元非线性回归模型的计算
    案例分析:财政收入的多元回归分析
    思考练习题
    案例分析题

    5广义与一般线性模型及R使用
    5.1数据的分类与模型选择
    5.1.1变量的取值类型
    5.1.2模型选择方式
    5.2广义线性模型
    5.2.1广义线性模型概述
    5.2.2Logistic模型
    5.2.3对数线性模型
    5.3一般线性模型
    5.3.1完全随机设计模型
    5.3.2随机单位组设计模型
    5.3.3析因设计模型
    5.3.4正交实验设计模型
    案例分析:广义线性模型及其应用
    思考练习题
    案例分析题

    6判别分析及R使用
    6.1判别分析的概念
    6.2线性判别分析
    6.3距离判别法
    6.3.1两总体距离判别
    6.3.2多总体距离判别
    6.4Bayes判别法
    6.4.1Bayes判别准则
    6.4.2正态总体的Bayes判别
    案例分析:企业财务状况的判别分析
    思考练习题
    案例分析题

    7聚类分析及R使用
    7.1聚类分析的概念和类型
    7.2聚类统计量
    7.3系统聚类法
    7.3.1系统聚类法的基本思想
    7.3.2系统聚类法的计算公式
    7.3.3系统聚类法的基本步骤
    7.4kmeans聚类法
    7.4.1kmeans聚类的概念
    7.4.2kmeans聚类的原理与计算
    7.5聚类分析的一些问题
    案例分析:全国区域经济的聚类分析
    思考练习题
    案例分析题

    8主成分分析及R使用
    8.1主成分分析的直观解释
    8.2主成分分析的性质
    8.3主成分分析的步骤
    8.4应用主成分分析的注意事项
    案例分析:地区电信业发展情况的主成分分析
    思考练习题
    案例分析题

    9因子分析及R使用
    9.1因子分析的思想
    9.2因子分析模型
    9.3因子载荷的估计及解释
    9.3.1主因子估计法
    9.3.2极大似然估计法
    9.3.3因子载荷的统计意义
    9.4因子旋转方法
    9.5因子得分计算
    9.6因子分析的步骤
    9.7实际中如何进行因子分析
    案例分析:因子分析在上市公司经营业绩评价中的应用
    思考练习题
    案例分析题

    10对应分析及R使用
    10.1对应分析的提出
    10.2对应分析的基本原理
    10.3对应分析的计算步骤
    10.4对应分析应注意的几个问题
    案例分析:对应分析在市场细分和产品定位中的应用
    思考练习题
    案例分析题

    11典型相关分析及R使用
    11.1引言
    11.2典型相关分析的基本架构
    11.3典型相关分析的基本原理
    11.4典型相关系数的显著性检验
    11.5典型相关系数及变量的计算
    案例分析:农村居民收入和支出的典型相关分析
    思考练习题
    案例分析题

    12多维标度法MDS及R使用
    12.1MDS的基本理论和方法
    12.2MDS的古典解
    12.3非度量方法
    12.4多维标度法的计算过程
    案例分析:国内各地区工资水平的多维标度分析
    思考练习题
    案例分析题

    13综合评价方法及R使用
    13.1综合评价的基本概念
    13.2综合评价中指标体系的构建
    13.2.1选择并构建综合评价指标体系
    13.2.2确定观测指标的量纲方法
    13.2.3综合评价指标的合成方法
    13.2.4确定评价指标的权数
    13.3综合评价方法及其应用
    13.3.1综合评分法
    13.3.2层次分析法
    案例分析:区域自主创新能力的层次分析
    思考练习题
    案例分析题

    14R语言软件及其使用说明
    14.1关于R语言
    14.1.1什么是R语言
    14.1.2为什么要用R语言
    14.1.3用R语言进行统计分析的优势和劣势
    14.2R语言软件的下载与安装
    14.2.1R语言下载
    14.2.2R语言安装
    14.3R语言包及其函数
    14.3.1R语言标准包
    14.3.2R语言扩展包
    14.3.3书中使用的R语言包及其函数
    14.3.4自编R语言包及其函数
    附录RStudio简介
    参考文献
  • 内容简介:
      《应用统计学丛书:多元统计分析及R语言建模(第三版)》旨在介绍多元统计分析的基础知识、基本理论及其软件应用。《应用统计学丛书:多元统计分析及R语言建模(第三版)》主要内容是:多元统计分析概述、多元数据的数学表达、多元数据图示法、多元线性相关与回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和综合评价方法等。所有数据都使用R语言进行分析。对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导,又注重数据分析方法的多样性,对各方法从背景、程序的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系,都有较详细的阐述,包括近期的一些新发展。书中给出了一些有启发性的案例和习题,书末附录给出了许多补充知识。
  • 目录:
    前言
    1多元统计分析概述
    1.1多元统计分析的历史
    1.2多元统计分析的用途
    1.3多元统计分析的内容
    1.4软件及其在统计分析中的应用
    1.4.1强大的统计分析软件
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    1.4.3免费的数值分析软件
    1.5统计软件比较及R系统设置
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    2.1如何收集和整理多元统计分析资料
    2.2数据的数学表达
    2.3数据矩阵及R语言表示
    2.4数据的R语言表示——数据框
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    案例分析:多元数据的基本统计分析
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    3.1简述
    3.2均值条图及R使用
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    4.2多元线性回归分析
    4.2.1多元线性回归模型的建立
    4.2.2多元线性回归模型的检验
    4.3多元线性相关分析
    4.3.1矩阵相关分析
    4.3.2复相关分析
    4.4回归变量的选择方法
    4.4.1变量选择准则
    4.4.2逐步回归分析
    4.5非线性回归模型
    4.5.1一元非线性回归模型及其应用
    4.5.2多元非线性回归模型概述
    4.5.3多元非线性回归模型的计算
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    5广义与一般线性模型及R使用
    5.1数据的分类与模型选择
    5.1.1变量的取值类型
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    5.2广义线性模型
    5.2.1广义线性模型概述
    5.2.2Logistic模型
    5.2.3对数线性模型
    5.3一般线性模型
    5.3.1完全随机设计模型
    5.3.2随机单位组设计模型
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    6.4.1Bayes判别准则
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    9.3.3因子载荷的统计意义
    9.4因子旋转方法
    9.5因子得分计算
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    9.7实际中如何进行因子分析
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    10对应分析及R使用
    10.1对应分析的提出
    10.2对应分析的基本原理
    10.3对应分析的计算步骤
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    12.1MDS的基本理论和方法
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    13综合评价方法及R使用
    13.1综合评价的基本概念
    13.2综合评价中指标体系的构建
    13.2.1选择并构建综合评价指标体系
    13.2.2确定观测指标的量纲方法
    13.2.3综合评价指标的合成方法
    13.2.4确定评价指标的权数
    13.3综合评价方法及其应用
    13.3.1综合评分法
    13.3.2层次分析法
    案例分析:区域自主创新能力的层次分析
    思考练习题
    案例分析题

    14R语言软件及其使用说明
    14.1关于R语言
    14.1.1什么是R语言
    14.1.2为什么要用R语言
    14.1.3用R语言进行统计分析的优势和劣势
    14.2R语言软件的下载与安装
    14.2.1R语言下载
    14.2.2R语言安装
    14.3R语言包及其函数
    14.3.1R语言标准包
    14.3.2R语言扩展包
    14.3.3书中使用的R语言包及其函数
    14.3.4自编R语言包及其函数
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