具体描述
《多元统计分析》(第2版)写作的指导思想是:在不失严谨的前提下,明显不同于纯数理类教材,努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透,结合统计软件较全面地系统介绍多元分析的实用方法。为了贯彻这一思想,《多元统计分析》参考了国内外大量书籍及文献，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时,尽力结合社会、经济、自然科学等领域的研究实例,把多元分析的方法与实际应用结合起来,注意定性分析与定量分析的紧密结合,努力把同行们以及我们在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。几乎每种方法都强调它们各自的优缺点和实际运用中应注意的问题。为使读者掌握《多元统计分析》(第2版)内容,又考虑到这门课程的应用性和实践性,每章后面给出一些简单的思考与练习题。我们鼓励读者自己利用一些实际数据去实现这些方法。多元分析的应用离不开计算机,《多元统计分析》的案例主要运用在我国广泛流行的SPSS软件实现，部分方法用SAS软件完成。《多元统计分析》(第2版)一个显著的特点是在每种方法后结合实例概要介绍了SPSS或SAS软件的实际操作实现过程。在每章后面都注明了参考文献,有兴趣的读者可进一步阅读。
统计学核心原理与前沿应用：数据驱动时代的实践指南 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的海洋往往淹没了洞察力的宝藏。本书《统计学核心原理与前沿应用》正是为了填补理论知识与实际操作之间的鸿沟而精心编著。它不是一本单纯罗列公式的教科书，而是一本面向实践、注重思想深度和应用广度的统计学工具箱，旨在帮助读者构建坚实的统计思维框架，并熟练运用前沿分析技术，从复杂数据中提取真正有价值的信息。 本书的编写遵循“从基础到前沿、从理论到实践”的逻辑主线，确保读者无论其统计学背景如何，都能循序渐进地掌握核心技能。我们摒弃了传统教材中晦涩难懂的数学推导，转而聚焦于概念的直观理解、假设背后的逻辑，以及结果的实际解释和应用场景。 第一部分：统计学思维的基石——描述、概率与推断的构建 本部分是全书的基石，致力于夯实读者的统计学基础认知。我们首先深入探讨描述性统计的艺术，不仅仅是平均数、中位数和标准差，更关注如何通过有效的可视化手段（如箱线图、密度图、热力图）来快速描绘数据的全貌和潜在的分布形态。重点强调了数据预处理的重要性，包括异常值检测与处理、缺失值插补策略的选择及其对后续分析结果的敏感性。 随后，我们进入概率论的核心领域，但视角紧密围绕统计推断展开。我们详细解析了随机变量、常见概率分布（正态、二项、泊松）的特性及其在实际问题中的对应关系。特别地，我们花费大量篇幅解释了中心极限定理（CLT）的强大力量，它是连接样本与总体的桥梁，也是理解置信区间和假设检验的逻辑起点。 第三章和第四章聚焦于统计推断的两个核心支柱：参数估计和假设检验。在参数估计部分，我们将区别阐述点估计与区间估计，并深入讲解最大似然估计（MLE）和矩估计（MOM）的原理与优缺点。在假设检验部分，本书采用“逻辑驱动”的方式，详细阐述了P值、I型错误、II型错误、功效（Power）的深刻含义。我们通过大量跨学科的案例，演示了如何根据研究问题选择恰当的检验方法（Z检验、T检验、卡方检验），并强调了多重比较问题（如Bonferroni校正）在实际分析中的必要性。 第二部分：线性模型与方差分析的精妙艺术 线性模型是统计分析的“瑞士军刀”，贯穿了经济学、工程学乃至社会科学的诸多领域。本书的第二部分对此进行了系统且深入的剖析。 回归分析章节是本部分的重中之重。我们从简单线性回归出发，逐步扩展到多元线性回归。重点不仅在于如何拟合模型，更在于如何评估模型的诊断性。我们细致讲解了残差分析的重要性，包括对残差的正态性、独立性、同方差性的检验，并引入了多重共线性（VIF）、杠杆点和影响点的识别方法。对于模型的解释，本书强调了系数的解释、R方（及其调整后R方）的局限性，以及模型选择的原则。 在此基础上，我们引入了方差分析（ANOVA），将其视为线性模型的一种特殊形式。我们详细剖析了单因素、双因素ANOVA的逻辑，以及F检验背后的原理。更重要的是，本书强调了ANOVA与回归分析的内在联系，帮助读者建立起统一的线性模型认知。对于事后检验（Post-hoc tests，如Tukey's HSD），我们也提供了清晰的实施指南和结果解读。 第三部分：超越经典——现代统计分析的前沿技术 随着数据复杂度的增加，传统的线性方法已无法完全应对所有挑战。第三部分将读者的视野拓展到更现代、更灵活的统计工具箱。 广义线性模型（GLM）是本书的一大亮点。它巧妙地统一了线性回归、逻辑回归、泊松回归等多种模型。我们详细讲解了GLM的三个关键要素：随机成分（分布族）、系统方程（链接函数）和线性预测器。通过丰富的案例，读者将学会如何处理非正态响应变量，例如二元结果（逻辑回归）、计数数据（泊松回归）和生存数据。 在处理高维和复杂数据结构时，模型选择与正则化变得至关重要。本书深入介绍了Lasso、Ridge和Elastic Net等正则化技术，解释了它们如何在控制模型复杂度和防止过拟合之间取得平衡，并展示了它们在特征选择中的强大能力。 此外，鉴于现代数据分析对因果推断的日益重视，我们专门设立章节探讨非实验性数据的因果推断方法。这包括倾向得分匹配（PSM）、工具变量（IV）以及差分中的差分（DID）的基本思想和应用边界，强调了在观察性研究中识别和处理混杂变量的关键性。 第四部分：非参数方法与进阶主题 本部分为寻求更灵活分析方法的读者提供了必要的补充。我们介绍了非参数统计，如秩和检验（Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H），强调了它们在数据分布未知或样本量较小情况下的适用性。 最后，本书触及了贝叶斯统计学的入门概念，对比了频率学派和贝叶斯学派的核心差异，并简要介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的基本思想，为读者深入研究更复杂的层次模型打下基础。 结语：从数据到洞察力的转化 本书的最终目标是培养读者成为一个批判性的数据使用者。统计分析并非终点，而是通往高质量决策的途径。通过对理论基础的扎实掌握、对模型诊断的严格要求，以及对前沿工具的熟练运用，读者将能够自信地面对真实的、充满挑战性的数据集，有效地沟通分析结果，并推动数据驱动的创新。本书旨在成为您从数据海洋中捕获智慧的必备指南。
作者简介
目录信息
第1章 多元正态分布 1.1 多元分布的基本概念 1.2 统计距离和马氏距离 1.3 多元正态分布 1.4 均值向量和协方差阵的估计 1.5 常用分布及抽样分布第2章 均值向量和协方差阵的检验 2.1 均值向量的检验 2.2 协方差阵的检验 2.3 形象分析 2.4 有关检验的上机实现第3章 聚类分析 3.1 聚类分析的基本思想 3.2 相似性度量 3.3 类和类的特征 3.4 系统聚类法 3.5 模糊聚类分析 3.6 K-均值聚类和有序样品的聚类 3.7 计算步骤与上机实现 3.8 社会经济案例研究第4章 判别分析 4.1 判别分析的基本思想 4.2 距离判别 4.3 Bayes判别 4.4 FiSher判别 4.5 逐步判别 4.6 判别分析方法步骤及框图 4.7 判别分析的上机实现 4.8 判别分析应用的几个例子第5章 主成分分析 5.1 主成分分析的基本思想与理论 5.2 主成分分析的几何意义 5.3 总体主成分及其性质 5.4 样本主成分的导出 5.5 有关问题的讨论 5.6 主成分分析步骤及框图 5.7 主成分分析的上机实现第6章 因子分析 6.1 因子分析的基本理论 6.2 因子载荷的求解 6.3 因子分析的步骤与逻辑框图 6.4 因子分析的上机实现第7章 对应分析 7.1 列联表及列联表分析 7.2 对应分析的基本理论 7.3 对应分析的步骤及逻辑框图 7.4 对应分析的上机实现第8章 典型相关分析 8.1 典型相关分析的基本理论及方法 8.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图 8.3 典型相关分析的上机实现 8.4 社会经济案例研究第9章 定性数据的建模分析 9.1 对数线性模型基本理论和方法 9.2 对数线性模型的上机实现 9.3 LogiStic回归基本理论和方法 9.4 Logistic回归的方法及步骤 9.5 Logistic回归的上机实现第10章 路径分析 10.1 基本概念和理论 10.2 分解相关系数 10.3 路径模型的调试和检验 10.4 路径分析流程图及SPSS指令 10.5 案例分析第11章 结构方程模型 11.1 结构方程的基本思想及模型设定 11.2 结构方程模型的构建 11.3 结构方程模型的识别和估计 11.4 结构方程模型的评价和修改 11.5 结构方程模型的上机实现 11.6 一个实例第12章 联合分析 12.1 联合分析的基本理论和方法 12.2 联合分析的方法步骤及框图 12.3 联合分析的上机实现第13章 多变量的图表示法 13.1 散点图矩阵 13.2 脸谱图 13.3 雷达图与星图 13.4 星座图第14章 多维标度法 14.1 MDS的基本理论和方法 14.2 MDS的古典解 14.3 古典解的优良性 14.4 非度量方法 14.5 多维标度法的上机实现 14.6 社会经济案例研究
· · · · · · (收起)
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读后感
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用户评价
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学习范本，可精读
评分讲的非常扎实，经典的内容。可惜针对我的问题没办法使用。
评分数学公式不够严密。
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