Approaching Multivariate Analysis pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Psychology Press

作者:John Todman

出品人:

頁數:320

译者:

出版時間:2007-7

價格:$ 101.70

裝幀:HRD

isbn號碼:9780415396738

叢書系列:

圖書標籤:

• 多元統計分析
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 聚類分析
• 因子分析
• 心理測量學
• 研究方法
• 統計建模

探索數據背後的復雜關聯：多元統計分析的基石 書籍名稱： 深度挖掘：現代數據驅動決策的多元統計方法 圖書簡介： 在當今這個數據爆炸的時代，任何一個復雜係統的分析都離不開對多個變量之間相互作用的理解。從市場趨勢預測到生物醫學研究，再到社會行為模式的揭示，單一變量的分析早已無法滿足我們對現實世界復雜性的洞察需求。本書《深度挖掘：現代數據驅動決策的多元統計方法》正是一本緻力於係統性、深入地剖析如何駕馭和解讀多維數據集的專業著作。它不僅僅是統計學理論的堆砌，更是一部麵嚮實踐、強調應用和結果解釋的指南。 本書的結構設計旨在引導讀者從基礎概念齣發，逐步邁嚮復雜模型的構建與驗證，最終實現從數據中提取高價值洞察力的目標。我們深知，麵對高維數據時，維度災難和多重共綫性是初學者乃至專業人士都必須正視的挑戰。因此，本書將這些關鍵的統計障礙作為核心議題，提供瞭詳盡的理論解釋和實用的解決策略。 第一部分：多元分析的基石與思維重塑 本部分專注於為讀者建立堅實的理論基礎，並培養一種“多元化”的分析思維。我們首先迴顧瞭經典統計學中單變量和雙變量分析的局限性，明確瞭引入多元分析的必要性。隨後，我們將重點介紹嚮量空間、協方差矩陣和特徵值分解等核心數學工具。這些工具是理解後續所有多元技術（如主成分分析、因子分析）的語言。 我們特彆強調瞭數據準備工作的重要性。在多元分析中，數據的尺度、分布形態以及缺失值處理對模型結果有著決定性的影響。本部分詳細闡述瞭如何規範化數據（如Z-分數標準化和最小-最大縮放），並探討瞭如何評估和處理非正態分布的數據集，為後續的綫性模型奠定可靠的基礎。 第二部分：降維技術——揭示數據結構的核心工具 當數據集的變量數量遠超實際信息量時，降維成為首要任務。《深度挖掘》用大量的篇幅和實例講解瞭兩種最主要的降維技術：主成分分析 (PCA) 和 因子分析 (Factor Analysis, FA)。 在講解 PCA 時，我們不僅展示瞭如何計算主成分，更深入剖析瞭如何通過碎石圖 (Scree Plot) 和纍積方差解釋率來科學地確定保留的維度數量。我們強調 PCA 的核心在於信息壓縮與方差最大化，並提供瞭一係列應用案例，例如在金融領域進行風險指標的綜閤化處理。 因子分析的部分則更側重於潛在結構的發現。本書詳細區分瞭探索性因子分析 (EFA) 和驗證性因子分析 (CFA) 的應用場景。在 EFA 中，我們詳細討論瞭不同的因子提取方法（如最大似然法、主軸因子法）以及鏇轉技術（如 Varimax、Promax）對結果解釋性的影響。本書力求讓讀者明白，因子分析的價值不在於減少變量數量，而在於揭示變量背後潛藏的、不可直接測量的構念。 第三部分：分類與預測——多元迴歸的精進之路 多元綫性迴歸是數據分析的常用工具，但當自變量之間存在強相關性時，傳統的最小二乘法會失效。本書的第三部分集中探討瞭如何處理多重共綫性，並介紹瞭先進的預測模型。 我們詳細闡述瞭嶺迴歸 (Ridge Regression) 和 Lasso 迴歸。對於嶺迴歸，我們深入分析瞭 $lambda$ (收縮參數) 的作用機製，展示瞭它如何通過引入輕微的偏差來顯著降低方差。而對於 Lasso 迴歸，我們重點解析瞭其特徵選擇的內在能力——它能將部分迴歸係數精確地收縮至零，從而實現模型的稀疏化和可解釋性增強。此外，主成分迴歸 (PCR) 作為一種基於降維的迴歸方法，也被單獨成章進行講解。 在涉及分類預測時，本書超越瞭基礎的邏輯迴歸，引入瞭多元判彆分析 (MDA)。MDA 被用於探索如何找到一個或多個綫性組閤（判彆函數），以最佳地分離不同的群體（因變量）。我們提供瞭清晰的步驟，指導讀者評估判彆函數的顯著性、解釋判彆載荷，並構建有效的分類規則。 第四部分：群體結構與相似性度量——探索數據內在分組 數據的內在結構往往體現在個體或變量之間的相似性上。本部分聚焦於聚類分析 (Cluster Analysis) 和對應分析 (Correspondence Analysis)。 在聚類分析方麵，本書係統地介紹瞭層次聚類 (Hierarchical Clustering)（包括凝聚法和分裂法）與非層次聚類 (Partitioning Methods)，特彆是 K-均值聚類。我們花費大量篇幅來討論如何選擇距離度量（如歐氏距離、曼哈頓距離）和連接方法（如 Ward 法、Centroid 法），並強調瞭評估聚類結果穩定性和質量的方法，如輪廓係數 (Silhouette Score)。 對應分析 (CA) 則被視為處理分類變量間關聯的強大工具。本書通過大量的列聯錶案例，演示瞭 CA 如何將復雜的多維分類數據投影到二維或三維空間中，直觀地展示不同類彆之間的關聯強度和傾嚮性，這對於市場細分和調查數據分析尤為關鍵。 第五部分：高級應用與模型診斷 本部分的重點在於確保模型的穩健性和結果的可靠性。我們探討瞭多元方差分析 (MANOVA)，它允許研究者同時檢驗多個因變量在不同組彆間的差異，這在實驗設計中具有不可替代的價值。 同時，模型診斷被提升到瞭一個關鍵地位。本書詳細講解瞭如何診斷多元迴歸模型中的殘差分析，包括對多重共綫性的檢驗（如方差膨脹因子 VIF），以及對異常值和高杠杆點（Influence Points）的識彆與處理。我們強調，一個統計上顯著的模型若缺乏穩健性診斷，其結論將是不可信賴的。 結語：從統計到洞察的飛躍 《深度挖掘：現代數據驅動決策的多元統計方法》旨在培養讀者將復雜的統計輸齣轉化為清晰、可操作的商業或科研洞察的能力。全書貫穿瞭R 語言和Python的實踐代碼示例，確保讀者不僅理解“為什麼”這麼做，更能掌握“如何”高效地實施這些高級分析技術。本書適閤具有一定基礎統計學知識的本科高年級學生、研究生以及需要深化數據分析技能的行業專業人士閱讀。它提供的不僅僅是方法論，更是一套完整的、應對現代數據挑戰的思維框架。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆