Multivariate Data Reduction and Discrimination with SAS Software pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sas Inst

作者:Khattree, Ravindra/ Naik, Dayanand N.

出品人:

页数:574

译者:

出版时间:2000-5

价格:$ 76.78

装帧:Pap

isbn号码:9781580256964

丛书系列:

图书标签:

• methodology
• SAS
• Multivariate Data Reduction
• SAS Software
• Discrimination
• Analysis
• Statistics
• Data Mining
• Book

探索复杂数据集的奥秘：从数据降维到精准分类 在当今数据爆炸的时代，我们常常面对浩如烟海、错综复杂的多变量数据集。如何有效地理解和利用这些信息，从中提炼出有价值的洞察，是每一个数据科学家、研究人员和决策者都面临的挑战。本书将带您踏上一段深入探索多变量数据分析核心技术的旅程，重点关注两大关键领域：数据降维（Data Reduction）与判别分析（Discrimination）。我们将系统地介绍这些强大技术背后的理论基础，并着重于如何在实际操作中运用它们来解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：解锁多变量数据的内在结构——数据降维 多变量数据集往往包含大量冗余信息和高维特征，这不仅增加了分析的难度，也可能引入噪音，影响模型的准确性。数据降维技术旨在通过保留数据的主要信息，同时减少变量的数量，从而简化模型、加速计算并提高模型的可解释性。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 作为最经典的数据降维技术之一，PCA能够找到数据方差最大的正交方向，并将原始数据投影到这些主成分上。我们将深入探讨PCA的原理，包括协方差矩阵、特征值和特征向量的计算，以及如何选择合适的主成分数量。此外，您将学习如何解释主成分的含义，以及在何时何地应用PCA能够获得最佳效果。 因子分析（Factor Analysis）： 与PCA关注数据方差的来源不同，因子分析试图通过引入潜在的“因子”来解释变量之间的相关性。本书将详细阐述因子分析的模型假设，以及如何通过探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）来识别和提取这些潜在因子。您将了解到因子分析在构建测量模型、理解潜在结构以及减少测量误差方面的独特优势。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）的降维视角： 虽然LDA本质上是一种判别分析技术，但它也具有强大的降维能力。我们将从降维的角度审视LDA，理解它如何找到最大化类间散布、最小化类内散布的方向，从而将多维数据投影到一个较低维度的空间，同时最大化类别的可分离性。 第二部分：区分不同群体——精准的判别分析 在许多应用场景中，我们希望根据一组观测变量将样本分配到预定义的类别中。判别分析技术正是为了解决这一挑战而生，它能够构建模型来区分不同的群体，并预测新样本的归属。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）： 我们将从LDA的基本原理出发，深入讲解其贝叶斯分类思想，以及如何根据类条件概率和先验概率来构建判别函数。您将学习如何处理类别不平衡的情况，以及LDA在分类性能方面的优越性。 二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis, QDA）： 当不同类别的协方差矩阵存在差异时，QDA能够提供比LDA更灵活的分类边界。本书将详细介绍QDA的模型假设和计算方法，并探讨其适用条件。 逻辑回归（Logistic Regression）： 作为一种广泛应用于二分类和多分类问题的广义线性模型，逻辑回归通过预测事件发生的概率来实现分类。我们将深入讲解逻辑回归的链接函数、损失函数以及常用的优化算法。您将学习如何解读逻辑回归的系数，并评估模型的拟合优度。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： SVM以其在高维空间中找到最优超平面进行分类的能力而著称。本书将详细阐述SVM的基本原理，包括硬间隔、软间隔以及核函数的概念，并重点介绍如何利用SVM来解决线性和非线性分类问题。 其他判别分析方法： 除了上述经典方法，我们还将简要介绍其他重要的判别分析技术，如K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）和决策树（Decision Trees），并讨论它们各自的特点和适用场景。 贯穿全书的实践导向 本书的最大特色在于其强烈的实践导向。我们不仅会深入剖析每种技术的理论内涵，更会通过大量的实例演示，帮助您掌握如何在实际数据分析中应用这些方法。我们将聚焦于如何有效地选择和应用最适合您特定问题的降维或判别分析技术，以及如何评估模型的性能并解释其结果。 无论您是希望简化高维数据以获得更清晰的洞察，还是渴望构建能够精准区分不同类别的预测模型，本书都将为您提供坚实的理论基础和实用的操作指南。通过学习本书，您将能够更自信地驾驭复杂的数据集，从中发掘宝贵的商业价值和科学发现。

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这本书的出现，彻底改变了我对多元数据分析的看法。我之前总觉得这些东西离我的实际工作有点远，但读完这本书，我才发现，原来这些理论在SAS软件中竟然可以如此轻松地实现，并且能够解决我工作中遇到的许多棘手问题。作者的讲解风格非常吸引人，他能够将复杂的统计概念用通俗易懂的语言解释清楚，并且用实际的SAS代码来佐证。 在书中关于判别分析的部分，我尤其欣赏它对不同判别规则（如Fisher判别、Bayes判别）的比较和应用场景的分析。书中通过`PROC DISCRIM`的实例，展示了如何建立一个有效的判别模型，并且详细讲解了如何评估模型的性能，比如分类精度、误判率等。让我印象深刻的是，书中还提到了如何处理先验概率和协方差矩阵不相等的情况，这对于我在实际工作中构建更鲁棒的判别模型非常有帮助。

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对于我而言，《Multivariate Data Reduction and Discrimination with SAS Software》不仅仅是一本书，更是一个强大的工具箱。我从事的领域常常需要处理大量客户数据，如何从中提取有价值的信息，进行客户细分，以及预测客户的行为，是我日常工作的重中之重。这本书正好提供了我所需要的理论框架和实际操作指导。 书中对于多重对应分析（Multiple Correspondence Analysis）的讲解，让我眼前一亮。我之前一直认为这种技术很难掌握，但作者通过SAS的`PROC CORRESP`和`PROC FACTOMINER`，清晰地展示了如何分析分类变量之间的关系，并创建联结图。这对于我理解不同客户群体的偏好和行为模式，以及发现不同特征之间的潜在联系，提供了非常有用的工具。书中的可视化部分也非常出色，能够帮助我直观地理解分析结果。

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在我看来，这本书最成功的之处在于它能够真正意义上地赋能读者。我一直认为，学习统计软件的目的是为了解决实际问题，而不是为了成为一名SAS程序员。而这本书恰恰做到了这一点，它让我能够理解SAS代码背后的统计原理，并且能够根据实际需求灵活运用。 书中关于聚类分析（Cluster Analysis）的内容，让我受益匪浅。虽然聚类分析本身并不是严格意义上的降维或判别，但它常常与这些技术相结合使用，用于发现数据中的自然分组。作者详细介绍了SAS中`PROC CLUSTER`和`PROC FASTCLUS`的使用方法，并比较了不同聚类算法的优缺点。他尤其强调了如何选择合适的聚类数量，以及如何解释聚类结果，这对于我在进行客户分群、市场细分时，提供了宝贵的指导。

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对于我这种需要常常处理大量高维数据，并且需要从中提取出有意义信息的人来说，《Multivariate Data Reduction and Discrimination with SAS Software》这本书无异于雪中送炭。我一直苦恼于如何有效地压缩数据，同时又不丢失关键信息，并且能够根据这些压缩后的数据进行分类预测。这本书提供了我所需要的答案。它没有采用那种“黑箱操作”的方式，而是非常细致地讲解了数据降维的原理，以及判别分析背后的逻辑。 书中对典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）的阐述，让我茅塞顿开。我一直对如何量化两个变量集合之间的关系感到困惑，而这本书通过`PROC CANCORR`的实际操作，清晰地展示了如何计算典型相关系数，并解释了典型变量的意义。更重要的是，作者还讨论了如何解释典型变量的载荷，以及如何利用这些典型变量来进行进一步的分析，比如判别分析。这种循序渐进的讲解方式，让我能够更好地理解复杂概念，并将它们应用到实际问题中。

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从我拿到《Multivariate Data Reduction and Discrimination with SAS Software》这本书的那一刻起，我就知道我找到了我一直在苦苦寻觅的宝藏。作为一名在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者，我深切体会到，仅仅掌握理论知识是远远不够的，将这些理论转化为可执行、可优化的SAS代码，才是解决实际问题的关键。这本书恰恰做到了这一点，并且做得非常出色。它没有像许多同类书籍那样，将大量的篇幅浪费在枯燥的数学推导上，而是以一种更加务实和直观的方式，引导读者一步步理解多元数据降维和判别分析的核心思想。 书中对于主成分分析（PCA）的讲解，从概念的引入到SAS中的具体实现，都处理得恰到好处。作者并没有回避数学原理，但他总是能用最简洁的语言解释清楚，并将重点放在如何利用SAS的`PROC PRINCOMP`和`PROC FACTOR`来提取信息量最大的主成分，以及如何解释这些主成分在实际数据中所代表的含义。我尤其欣赏书中关于如何选择主成分数量的讨论，以及如何通过绘制碎石图（Scree Plot）和方差解释图来辅助决策。这些细节对于新手来说至关重要，能够帮助他们避免走弯路，快速掌握PCA的应用。

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老实说，我一开始对这本书的期望值并不算特别高，毕竟“多元数据降维”和“判别分析”这两个主题听起来就有点学术化，我担心它会是那种只适合理论研究者，而对我们这些需要实际操作的工程师来说，用处不大的书。然而，翻开第一页，我就被深深吸引住了。作者在开篇就用非常生动的例子，解释了为什么我们需要降维，以及在什么样的情况下，判别分析能够帮助我们做出更明智的决策。 书中的SAS代码示例，可以说是我见过最清晰、最实用的了。它不仅仅是简单地罗列一堆代码，而是附带了详细的解释，说明了每一行代码的作用，以及我们应该如何根据自己的数据和分析目标来调整这些代码。比如，在讲解主成分分析时，作者不仅展示了如何使用`PROC PRINCOMP`，还详细解释了如何解读输出结果中的特征值、特征向量以及变量在主成分上的载荷，甚至还提供了如何利用这些信息进行变量选择和数据可视化的方法。这让我一下子就明白了，原来PCA不仅仅是减少变量的数量，更重要的是理解变量之间的潜在关系，以及如何提取出最能代表原始数据信息的新变量。

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这本书简直就是为我量身打造的！我一直在寻找一本能深入浅出讲解多元数据降维和判别分析的著作，特别是如何将这些高阶统计概念转化为实际的SAS代码，这本书就完美地填补了我的知识空白。起初，我还在担心它会过于理论化，充斥着晦涩的数学公式，但事实证明我的顾虑是多余的。作者在理论讲解上力求精炼，更侧重于其背后的直观理解，然后迅速过渡到SAS的实现。比如，在讨论主成分分析（PCA）时，书中不仅解释了协方差矩阵、特征值和特征向量的意义，更关键的是，它详细展示了如何使用SAS的`PROC PRINCOMP`和`PROC FACTOR`来提取主成分，并提供了清晰的解释，告诉读者如何解读这些组件的方差贡献率、载荷以及如何可视化它们。这对于像我这样更倾向于动手实践的学习者来说，简直是福音。 更让我惊喜的是，书中对判别分析的部分也同样出色。它没有停留在理论层面，而是深入讲解了线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）等不同方法的适用场景和SAS实现。最令我印象深刻的是，书中通过多个实际案例，演示了如何使用`PROC DISCRIM`构建判别模型，并评估模型的分类准确性。它甚至讨论了如何处理类别不平衡的数据集，以及如何选择最优的判别规则，这对于我在实际工作中处理诸如客户分群、风险评估等问题时，提供了非常宝贵的指导。书中的SAS代码示例非常详细，可复制性强，而且作者还贴心地提供了代码背后的逻辑解释，让读者不仅能照搬，更能理解为何这么写。

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我一直在寻找一本能够帮助我深入理解SAS在多元数据分析中的应用的书籍，而《Multivariate Data Reduction and Discrimination with SAS Software》恰好满足了我的需求。这本书的优点在于它既有扎实的理论基础，又有丰富的SAS实践操作。 书中对非参数判别分析的讨论，让我印象深刻。在很多情况下，数据并不满足参数判别分析的假设，而书中对K近邻判别（K-Nearest Neighbors Discriminant Analysis）和最近邻判别（Nearest Neighbor Discriminant Analysis）的讲解，让我能够处理更广泛的数据类型。通过SAS代码示例，我学会了如何设置K值，如何处理不平衡数据，以及如何评估模型的准确性。这对于我在处理一些非标准化的数据集时，提供了非常有力的支持。

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对于任何想要在SAS软件中进行高效的数据降维和判别分析的研究者或从业者来说，这本书都是一本不可多得的宝藏。我之所以这么说，是因为它不仅提供了一套系统性的学习路径，更重要的是，它将理论知识与实际操作完美地结合起来。 我尤其欣赏书中对于多变量方差分析（MANOVA）的讲解。在我的工作中，我经常需要比较多个组在多个因变量上的差异，而MANOVA正是解决这一问题的利器。书中通过SAS的`PROC GLM`，详细地展示了如何构建MANOVA模型，如何解释 Wilk's Lambda、Pillai's Trace 等统计量，以及如何进行事后检验。更重要的是，作者还讨论了如何处理协变量，以及如何进行多重比较，这使得我对MANOVA的应用有了更深刻的理解。

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这本书给我带来的最深刻的体会，就是它成功地架起了理论与实践之间的桥梁。在我之前的学习过程中，我接触过不少关于多元统计分析的书籍，它们往往要么过于偏重数学理论，让人望而却步；要么就是停留在非常基础的应用层面，缺乏深度。而《Multivariate Data Reduction and Discrimination with SAS Software》这本书，则恰恰弥补了这一空白。它在保证理论严谨性的同时，将重点放在了如何将这些理论转化为实际可操作的SAS代码，并且是通过一系列精心设计的案例来展示的。 我特别喜欢书中关于因子分析（Factor Analysis）的部分。作者不仅仅解释了因子模型的基本假设和解因子模型的思路，更是详细演示了如何使用SAS的`PROC FACTOR`来提取因子，以及如何进行因子旋转（比如Varimax旋转），以获得更易于解释的因子载荷。书中对于如何从因子载荷矩阵中识别出潜在的因子，以及如何用这些因子来解释原始变量之间的共性，给出了非常详尽的指导。这对于我在进行市场调研、心理测量等领域，探索潜在的观测变量背后的隐藏结构时，提供了极其有价值的参考。

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居然又是第一个biu~factor analysis model选择讲的比step by step好~

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