Making Sense of Multivariate Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Spicer, John

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:

价格:$ 112.94

装帧:HRD

isbn号码:9781412909150

丛书系列:

图书标签:

多元统计分析
数据分析
统计学
回归分析
方差分析
聚类分析
因子分析
判别分析
统计建模
数据挖掘

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具体描述

Making Sense of Multivariate Data Analysis is a short introduction to multivariate data analysis (MDA) for students and practitioners in the behavioral and social sciences. It provides a conceptual overview of the foundations of MDA and of a range of specific techniques including multiple regression, logistic regression, discriminant analysis, multivariate analysis of variance, factor analysis, and log-linear analysis. As a conceptual introduction, the book assumes no prior statistical knowledge, and contains very few symbols or equations. Its primary objective is to expose the conceptual unity of MDA techniques both in their foundations and in the common analytic strategies that lie at the heart of all of the techniques. Although introductory, the book encourages the reader to reflect critically on the general strengths and limitations of MDA techniques. Each chapter includes references for further reading accessible to the beginner.

《掌握多变量数据分析：精细拆解与实践指南》本书旨在为您提供一个深入理解和熟练运用多变量数据分析的全面框架。我们不局限于简单罗列方法，而是致力于揭示各种统计技术背后的逻辑、假设以及它们在实际问题解决中的适用性。通过清晰的阐述和循序渐进的引导，即使是初次接触多变量分析的读者，也能逐步建立起坚实的理论基础和实践能力。核心内容概述：在信息爆炸的时代，数据量以惊人的速度增长，而这些数据往往并非单一维度，而是由多个相互关联的变量构成。如何从这些复杂的数据中提取有价值的信息，发现隐藏的模式，做出精准的预测，并最终指导决策，是摆在我们面前的重要挑战。本书正是为应对这一挑战而生，它将带您系统地探索和掌握分析多变量数据的核心方法。数据预处理与探索性分析：在深入模型之前，理解数据的本质至关重要。本书将详细介绍数据预处理的关键步骤，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据转换（如对数转换、标准化、归一化）以及变量编码（如独热编码、序数编码）。这些步骤对于确保分析结果的稳健性和有效性至关重要。接下来，我们将重点关注探索性数据分析（EDA）。您将学会如何利用可视化工具，如散点图矩阵、平行坐标图、热力图以及箱线图，来直观地理解变量之间的关系、分布特征以及潜在的模式。此外，相关性分析（Pearson、Spearman）和协方差分析将帮助您量化变量之间的线性或单调关系，为后续建模提供重要依据。降维技术：化繁为简的艺术当数据集包含大量变量时，直接分析可能会面临“维度灾难”的问题，导致模型性能下降且难以解释。本书将深入探讨降维技术的原理和应用。主成分分析（PCA）：您将学习如何通过线性变换将原始高维数据映射到一个新的低维空间，同时最大程度地保留原始数据的方差信息。我们将详细解析特征值、特征向量的概念，以及如何选择合适的主成分数量。PCA的应用场景，如数据可视化、特征提取和噪声降低，也将得到充分讨论。因子分析（Factor Analysis）：与PCA关注数据本身的方差不同，因子分析旨在识别潜在的、不可观测的“因子”来解释观测变量之间的相关性。您将了解如何构建因子模型，解释因子载荷，并理解因子旋转（如Varimax旋转）的作用。独立成分分析（ICA）：当数据是多个混合信号的叠加时，ICA是寻找与原始信号独立但未知的混合过程的有效工具。本书将介绍ICA的基本假设和算法，以及在信号处理、图像分析等领域的应用。分类与聚类：划分与分组的智慧理解数据的内在结构，将相似的数据点归为一类，或将数据点分配到预定义的类别中，是多变量数据分析的另一重要方面。聚类分析（Cluster Analysis）：您将学习不同类型的聚类算法，包括层次聚类（凝聚式和分裂式）和划分式聚类（如K-Means）。我们将讨论如何选择合适的聚类数量（如肘部法则、轮廓系数），以及如何评估聚类结果。此外，密度基聚类（如DBSCAN）也将被介绍，以处理任意形状的簇。判别分析（Discriminant Analysis）：如果您需要根据一组变量将数据点分配到已知类别中，判别分析将是关键。本书将讲解线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），以及它们在特征选择和分类中的作用。支持向量机（SVM）：作为一种强大的分类和回归算法，SVM通过找到最优超平面来区分不同类别。您将学习线性SVM、核函数（如多项式核、径向基函数核）的使用，以及它们在处理高维和非线性可分数据中的优势。回归分析：理解与预测变量间的关系在许多场景中，我们希望理解一个或多个自变量如何影响一个因变量，并利用这种关系进行预测。多元线性回归（Multiple Linear Regression）：这是最基础的回归模型，您将学习如何构建和解释多元回归模型，包括回归系数的含义、统计显著性检验（t检验、F检验）以及模型拟合优度（R-squared）的评估。正则化回归（Regularization Regression）：面对高维数据或变量间存在多重共线性时，Lasso（L1正则化）和Ridge（L2正则化）回归能够有效避免过拟合，并进行变量选择。本书将详细阐述它们的原理和优劣。广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）：当因变量的分布不符合正态分布时，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布（泊松回归），GLMs提供了灵活的建模框架。您将学习如何选择合适的连接函数和分布族，并理解逻辑回归在分类问题中的核心作用。模型评估与选择：确保分析的可靠性无论使用何种分析技术，对模型进行准确的评估和选择至关重要。本书将涵盖：交叉验证（Cross-validation）：通过将数据划分为训练集和测试集，并多次重复此过程，来评估模型的泛化能力，防止模型在未知数据上的性能下降。模型性能指标：对于分类问题，我们将讨论准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值。对于回归问题，则会关注均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。信息准则：如Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），用于在模型复杂度和拟合优度之间进行权衡，选择最佳模型。实践导向：本书不仅注重理论的讲解，更强调实践能力的培养。每个章节都将通过实际数据集的案例分析，展示如何运用所学的技术解决真实世界的问题。读者可以通过跟随书中的步骤，在实际操作中巩固理解，并学会如何根据具体数据和研究目标选择最适合的分析方法。通过学习本书，您将能够：清晰地理解多变量数据分析中的核心概念和统计原理。熟练地运用各种主流的统计软件（例如，将以Python或R语言的实际代码示例辅助说明）进行数据处理和建模。批判性地评估分析结果，并理解其局限性。自信地从复杂的多变量数据中提取有意义的洞察，为科学研究、商业决策和技术创新提供强有力的支持。无论您是统计学、数据科学、机器学习、生物信息学、社会科学、经济学还是其他需要处理多变量数据的领域的研究者或实践者，本书都将是您不可或缺的指南。