应用多元统计分析（第四版）
出版时间:
2021-01
版次:
1
ISBN:
9787030673206
定价:
42.00
装帧:
其他
页数:
225页
字数:
326千字
118人买过
-
《应用多元统计分析（第四版）》为“十二五”普通高等教育本科***规划教材，同时也是教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐教材。《应用多元统计分析（第四版）》努力贯彻“少而精”的原则，力求以统计思想为主线，以R语言为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括：多元统计分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析等。特别是，《应用多元统计分析（第四版）》将R语言的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用。 目录
**章 多元统计分析概述 1
**节 引言 1
第二节 大数据时代的多元统计分析 2
第三节 应用背景 3
第四节 计算机在统计分析中的应用 7
思考与练习 8
第二章 多元正态分布的参数估计 9
**节 引言 9
第二节 基本概念 9
第三节 多元正态分布 14
第四节 参数估计的一般理论 17
第五节 实例分析与计算机实现 23
思考与练习 26
第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验 28
**节 引言 28
第二节 均值向量的检验 28
第三节 协差阵的检验 36
第四节 实例分析与计算机实现 38
思考与练习 45
第四章 判别分析 49
**节 引言 49
第二节 距离判别法 49
第三节 贝叶斯判别法 54
第四节 费希尔判别法 56
第五节 实例分析与计算机实现 60
思考与练习 66
第五章 聚类分析 69
**节 引言 69
第二节 相似性的量度 69
第三节 系统聚类分析法 72
第四节 K均值聚类分析 81
第五节 有序样品的聚类分析法 83
第六节 实例分析与计算机实现 87
思考与练习 103
第六章 主成分分析 107
**节 引言 107
第二节 主成分的几何意义及数学推导 107
第三节 主成分的性质 111
第四节 主成分分析应用中应注意的问题 112
第五节 实例分析与计算机实现 114
思考与练习 122
第七章 因子分析 125
**节 引言 125
第二节 因子分析模型 125
第三节 因子载荷矩阵求解 129
第四节 公共因子重要性的分析 132
第五节 实例分析与计算机实现 136
思考与练习 144
第八章 相应分析 148
**节 引言 148
第二节 列联表 148
第三节 相应分析的基本理论 151
第四节 相应分析中应注意的问题 153
第五节 实例分析与计算机实现 154
思考与练习 158
第九章 典型相关分析 161
**节 引言 161
第二节 典型相关分析的基本理论 161
第三节 样本典型相关分析 166
第四节 典型相关分析应用中的几个问题 171
第五节 实例分析与计算机实现 175
思考与练习 179
第十章 多维标度法 182
**节 引言 182
第二节 古典多维标度法 183
第三节 多维标度法中的几个问题 187
第四节 实例分析与计算机实现 187
思考与练习 191
第十一章 多变量的可视化分析 193
**节 引言 193
第二节 多个分类变量的可视化 193
第三节 多个数值变量的可视化 197
第四节 多个分类变量与数值变量的可视化 204
思考与练习 205
参考文献 206
附录 207
常用统计表 207
R语言简介 215
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内容简介:
《应用多元统计分析（第四版）》为“十二五”普通高等教育本科***规划教材，同时也是教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐教材。《应用多元统计分析（第四版）》努力贯彻“少而精”的原则，力求以统计思想为主线，以R语言为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括：多元统计分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析等。特别是，《应用多元统计分析（第四版）》将R语言的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用。
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目录:
目录
**章 多元统计分析概述 1
**节 引言 1
第二节 大数据时代的多元统计分析 2
第三节 应用背景 3
第四节 计算机在统计分析中的应用 7
思考与练习 8
第二章 多元正态分布的参数估计 9
**节 引言 9
第二节 基本概念 9
第三节 多元正态分布 14
第四节 参数估计的一般理论 17
第五节 实例分析与计算机实现 23
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第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验 28
**节 引言 28
第二节 均值向量的检验 28
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第四章 判别分析 49
**节 引言 49
第二节 距离判别法 49
第三节 贝叶斯判别法 54
第四节 费希尔判别法 56
第五节 实例分析与计算机实现 60
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第五章 聚类分析 69
**节 引言 69
第二节 相似性的量度 69
第三节 系统聚类分析法 72
第四节 K均值聚类分析 81
第五节 有序样品的聚类分析法 83
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第六章 主成分分析 107
**节 引言 107
第二节 主成分的几何意义及数学推导 107
第三节 主成分的性质 111
第四节 主成分分析应用中应注意的问题 112
第五节 实例分析与计算机实现 114
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第七章 因子分析 125
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第二节 因子分析模型 125
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第四节 公共因子重要性的分析 132
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第八章 相应分析 148
**节 引言 148
第二节 列联表 148
第三节 相应分析的基本理论 151
第四节 相应分析中应注意的问题 153
第五节 实例分析与计算机实现 154
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第九章 典型相关分析 161
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第二节 典型相关分析的基本理论 161
第三节 样本典型相关分析 166
第四节 典型相关分析应用中的几个问题 171
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第十章 多维标度法 182
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第二节 古典多维标度法 183
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第十一章 多变量的可视化分析 193
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第二节 多个分类变量的可视化 193
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第四节 多个分类变量与数值变量的可视化 204
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