具体描述
《实用多元统计分析(第6版)》多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。对研究者来说，《实用多元统计分析》是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了“浅入深出”，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，又能在一定程度上了解“为什么”这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。
作者简介
作者：(美国)约翰逊 (Johnson.R.A.) (美国)威客恩 (Wichern.D.W.) 译者：陈旋 叶俊
目录信息
第1章 多元分析概述
1.1 引言
1.2 多元方法的应用
1.3 数据的组织
1.4 数据的展示及图表示
1.5 距离
1.6 最终评注
练习
参考文献
第2章 矩阵代数与随机向量
2.1 引言
2.2 矩阵和向量代数基础
2.3 正定矩阵
2.4 平方根矩阵
2.5 随机向量和矩阵
2.6 均值向量和协方差矩阵
2.7 矩阵不等式和极大化
补充2A向量与矩阵：基本概念
练习
参考文献
第3章 样本几何与随机抽样
3.1 引言
3.2 样本几何
3.3 随机样本以及样本均值和协方差矩阵的期望值
3.4 广义方差
3.5 作为矩阵运算的样本均值、协方差与相关系数
3.6 变量的线性组合的样本值
练习
参考文献
第4章 多元正态分布
4.1 引言
4.2 多元正态密度及其性质
4.3 从多元正态分布抽样与极大似然估计
4.4 X和s的抽样分布
4.5 X和S的大样本特性
4.6 评估正态性假定
4.7 搜寻离群值及“清洁”数据
4.8 变换到接近正态性
练习
参考文献
第5章 关于均值向量的推断
5.1 引言
5.2 u作为正态总体均值的似真性
5.3 霍特林T与似然比检验
5.4 置信域和均值分量的联合比较
5.5 总体均值向量的大样本推断
5.6 多元质量控制图
5.7 观测值缺损时均值向量的推断
5.8 多元观测中由时间相依性造成的困难
补充5A作为p维椭球投影的联合置信区间与置信椭圆
练习
参考文献
第6章 多个多元均值向量的比较
6.1 引言
6.2 成对比较与重复测量设计
6.3 两总体均值向量的比较
6.4 多个多元总体均值向量的比较(单因子多元方差分析)
6.5 处理效应的联合置信区间
6.6 协方差矩阵相等性的检验
6.7 双冈子多元方差分析
6.8 轮廓分析
6.9 重复测量设计和生长曲线
6.10 对分析多元模型的展望和建议
练习
参考文献
第7章 多元线性回归模型
7.1 引言
7.2 经典线性回归模型
7.3 最小二乘估计
7.4 回归模型的推断
7.5 由估计的回归函数作推断
7.6 模型检查及回归中的其他问题
7.7 多元多重回归
7.8 线性回归的概念
7.9 比较回归模型的两种表达方式
7.10 有时间相关误差的多重回归模型
补充7A多元多重回归模型的似然比的分布
练习
参考文献
第8章 主成分
8.1 引言
8.2 总体主成分
8.3 综合主成分的样本变差
8.4 主成分的图形表示
8.5 大样本推断
8.6 用主成分监控质量
补充8A样本主成分近似的几何意义
练习
参考文献
第9章 因子分析与对结构性协方差矩阵的推断
9.1 引言
9.2 正交因子模型
9.3 估计方法
9.4 因子旋转
9.5 因子得分
9.6 因子分析的展望和建议
补充9 A极大似然估计的某些计算细节
练习
参考文献
第10章 典型相关分析
10.1 引言
10.2 典型变量和典型相关系数
10.3 总体典型变量的解释
10.4 样本典型变量和样本典型相关系数
10.5 其他样本描述性度量
10.6 大样本推断
练习
参考文献
第11章 判别与分类
11.1 引言
11.2 两个总体的分离与分类
11.3 两个多元正态总体的分类
11.4 评估分类函数
11.5 多个总体的分类
11.6 对多个总体进行判别的费希尔方法
11.7 逻辑斯蒂回归与分类
11.8 最后的评述
练习
参考文献
第12章 聚类、距离方法与多维标度变换
12.1 引言
12.2 相似性量度
12.3 分层聚类方法
12.4 非分层聚类方法
12.5 基于统计模型的聚类
12.6 多维标度变换
12.7 对应分析
12.8 用于观察抽样单元和变量的双重信息图
12.9 普罗克鲁斯特斯分析：一种比较点结构的方法
补充12 A数据挖掘
练习
参考文献
附录
· · · · · · (收起)
读后感
这本书是这学期上的多元统计课用的教材。之前在国内的时候也旁听过一些多元统计课，那个时候用的是Latin, Carroll, & Green的Analyzing Multivariate Data。那本书对于初学者来说真的是有点高深了。和那本书相反，J&W的这本书从基础的矩阵运算讲起，甚至还用了一章来讲多元正态...
评分这本书是这学期上的多元统计课用的教材。之前在国内的时候也旁听过一些多元统计课，那个时候用的是Latin, Carroll, & Green的Analyzing Multivariate Data。那本书对于初学者来说真的是有点高深了。和那本书相反，J&W的这本书从基础的矩阵运算讲起，甚至还用了一章来讲多元正态...
评分这本书从一开始就是以矩阵为基础的多元统计，与Statistical Inference等书风格完全不同。 这本书介绍的矩阵只是很有用，但是我觉得有点over easy。 后面几章很罗嗦！比如PCA哪一章，讲了半天就是个谱分解……啰嗦死了。
评分这本书是这学期上的多元统计课用的教材。之前在国内的时候也旁听过一些多元统计课，那个时候用的是Latin, Carroll, & Green的Analyzing Multivariate Data。那本书对于初学者来说真的是有点高深了。和那本书相反，J&W的这本书从基础的矩阵运算讲起，甚至还用了一章来讲多元正态...
评分这本书是这学期上的多元统计课用的教材。之前在国内的时候也旁听过一些多元统计课，那个时候用的是Latin, Carroll, & Green的Analyzing Multivariate Data。那本书对于初学者来说真的是有点高深了。和那本书相反，J&W的这本书从基础的矩阵运算讲起，甚至还用了一章来讲多元正态...
用户评价
从排版的角度来看，这本书的页边距和行距设置得比较适中，使得长篇阅读时的眼睛疲劳度有所降低，这对于需要长时间对着公式和表格阅读的读者来说是个加分项。书本的装帧很结实，多次翻阅和在案头垫着推导公式，书脊都没有出现明显的松动，体现了出版方的用心。不过，我在查找特定公式或检验名称时，发现索引部分做得不够细致。很多关键的专业术语并没有被收录到索引中，或者索引指向的页码不够精确，导致我需要依赖目录或者通读相关章节才能找到所需内容，这在紧急需要查阅时效率低下。对于一本以“实用”为名的工具书而言，一个详尽、精确的索引是提升使用效率的生命线。希望未来的再版中能对索引功能进行彻底的优化和扩充，让读者能更像使用字典一样便捷地利用这本书的丰富内容。总而言之，实体书的质量值得信赖，但作为工具书的“查找体验”有待提升。
评分我最近在进行一个涉及大量变量交互作用的社会学研究，急需一本能提供清晰操作指南的参考书。这本书的优势在于它对各种检验方法的应用场景划分得非常明确。它没有像某些教科书那样堆砌大量的抽象定义，而是更侧重于“当你遇到A问题时，应该使用B方法，并按照C步骤操作”的逻辑链条。这一点非常贴合我这种实证研究者的习惯。例如，在判别分析的应用实例中，作者给出了从数据预处理到模型解释的完整流程，甚至还涉及到了特定软件（虽然没指明是哪个，但操作逻辑是通用的）的操作逻辑。然而，我发现它在处理缺失值和异常值对多元模型稳健性的影响方面着墨不多。在现实数据集中，数据质量往往是决定分析成败的关键因素，这本书虽然提到了稳健性测试，但深度不够，更像是一个脚注而非核心章节。总的来说，它是一本优秀的“速查手册”，能迅速帮你找到解决当前分析困境的方案，但要进行深层次的方法论批判和优化，可能需要辅以其他更具批判性的文献。
评分这本书的结构安排上，感觉像是为有经验的从业者设计的“进阶地图”，而不是给统计学新手的“入门领航员”。章节之间的逻辑衔接非常紧密，一个章节的内容往往是前一个章节知识点的自然延伸。这种紧凑感固然体现了作者对学科体系的深刻理解，但对于刚接触多元分析的新手来说，门槛略高。我记得在读到关于结构方程模型的章节时，如果没有事先对因子分析和回归分析有牢固的掌握，理解起来会非常吃力，作者似乎默认读者已经具备这些知识储备。书中的案例选择偏向于经济学和金融学领域，对于我这种偏向生物信息学数据的用户来说，直接套用模型的解释力会打折扣。我花了不少时间去“翻译”书中的术语和案例背景，将其映射到我自己的数据类型上。如果能增加一些跨学科的、更具普适性的案例演示，或者在每章末尾增加“知识点回顾与应用拓展”之类的总结，对不同背景的读者会更加友好。目前的版本，更像是为特定专业背景的读者量身定制的精品课程讲义。
评分阅读这本书的过程中，我最大的感受是其对“选择”的强调。它没有强行灌输某一种最优方法，而是花费大量篇幅对比了不同方法之间的权衡与取舍——比如，在面对多重共线性时，是选择岭回归还是主成分回归？不同的选择会带来什么样的解释偏差和预测性能差异？这种辩证的探讨方式，极大地提升了读者的批判性思维。作者在讲解时，倾向于使用直观的比喻来解释复杂的数学关系，这使得原本抽象的统计概念变得“可触摸”。例如，作者用“聚光灯效应”来描述特征值在解释方差中的作用，这个比喻我至今印象深刻。然而，在涉及到最新发展的技术，比如基于机器学习的特征选择算法在多元环境下的应用时，这本书显得有些保守和滞后了。它主要集中在经典的参数化模型上，对于非参数方法和近年来数据挖掘领域的快速迭代成果，介绍得比较简略。这使得这本书的“保质期”可能会因为统计学的前沿发展而受到一定影响，更偏向于巩固经典理论基础。
评分这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的图案，就是那种让人一眼就能感觉到是工具书的风格。内页的纸张质量中规中矩，印刷清晰，术语和公式排版得比较严谨，这点对于需要时常查阅公式和模型的读者来说是件好事。不过，我感觉在某些复杂的概念解释上，文字描述略显单薄，需要结合图示或者更深入的背景知识才能完全理解。例如，在处理高维数据时的主成分分析部分，理论推导的步骤如果能再详细展开一些，会更符合初学者的需求。当然，作为一本“实用”导向的书籍，它确实聚焦于如何操作和应用，而不是纯粹的数学证明，这从某种程度上减轻了阅读负担。对于有一定统计学基础，想快速上手处理实际问题的人来说，这种取舍是可以理解的。但对于那些想深挖理论根基的读者，可能会觉得每一步的跳跃性有点大，需要额外的补充材料来填补空白。整体而言，装帧和排版合格，但内容深度在某些关键点上略显不足，更像是一本高效的“操作手册”而非百科全书。
评分严重推荐……毁三观，洗脑，膜拜……
评分太好用了这本书，大学毕业之后还留着
评分一本从矩阵讲起的统计学好书，系统介绍了各种分析的原理，还带有详细的参考资料，可惜自己好多看不懂。。
评分写的出神入化
评分翻译的比较生硬
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