Multivariate Statistical Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Lawrence Erlbaum

作者:George A. Marcoulides

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:1997-02-01

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780805825725

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 多元统计
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 判别分析
• 统计建模
• 应用统计

《统计学基础与应用》 本书是一本全面介绍统计学基本概念、方法和实际应用的入门教材。旨在为读者构建扎实的统计学理论基础，并引导读者掌握如何将这些理论应用于解决现实世界中的各种问题。 第一部分 统计学导论与描述性统计 本部分首先从宏观层面引入统计学的概念，解释统计学在科学研究、商业决策和社会发展中的重要作用。我们将探讨数据收集的基本原则、不同类型的数据（如定性数据、定量数据）以及数据的尺度（如名义、顺序、间隔、比例）。 接着，本书将深入讲解描述性统计的核心内容。读者将学习如何有效地组织和呈现数据，包括频率分布表、直方图、条形图、饼图、散点图等多种图形表示方法，这些工具能够帮助我们直观地理解数据的分布特征。 为了量化数据的集中趋势，本书将详细介绍均值（算术平均数）、中位数和众数，并探讨它们各自的适用场景及优缺点。同时，为了衡量数据的离散程度，我们将学习方差、标准差、极差和四分位距等重要指标，理解它们如何反映数据的变异性。 最后，本部分还会介绍一些基本的概率概念，包括概率的定义、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理的初步介绍，为后续学习推断性统计打下基础。 第二部分 概率分布与抽样理论 本部分将聚焦于概率分布，这是连接描述性统计和推断性统计的关键桥梁。我们将首先介绍离散型概率分布，包括伯努利分布、二项分布、泊松分布，并讲解它们的概率质量函数、期望和方差。 随后，我们将重点探讨连续型概率分布，其中正态分布（高斯分布）将占据核心地位。我们会详细分析正态分布的性质、标准正态分布及其应用，包括如何利用Z-分数进行数据标准化和比较。此外，我们还将介绍其他重要的连续概率分布，如指数分布和均匀分布。 在概率分布的基础上，本部分将引入抽样理论。我们将解释抽样的必要性，介绍不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的原理和适用范围。更重要的是，我们将深入探讨中心极限定理，理解它为何是统计推断的基石，以及样本均值的抽样分布性质。 第三部分 参数估计与假设检验 本部分将引导读者进入统计推断的核心领域。首先，我们将学习点估计和区间估计的概念。读者将了解如何使用样本统计量来估计总体参数，并学会构建置信区间，从而量化估计的不确定性。我们将重点介绍针对总体均值和总体比例的置信区间的计算方法。 接着，本书将详细阐述假设检验的基本框架和流程。我们将区分零假设和备择假设，介绍p值、显著性水平（α）以及第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）的概念。 在此基础上，我们将学习各种常见的假设检验方法。包括针对单个总体均值（Z检验、t检验）、单个总体比例的假设检验。随后，我们将介绍两个独立样本均值的检验（Z检验、t检验）和配对样本均值的检验，以及两个独立样本比例的检验。 本部分还将介绍卡方检验，包括拟合优度检验和独立性检验，用于分析分类变量之间的关系。 第四部分 方差分析、回归分析与非参数统计 本部分将进一步拓展统计分析的工具箱。 首先，我们将学习方差分析（ANOVA），它是一种用于比较三个或三个以上样本均值是否相等的统计方法。我们将介绍单因素方差分析的原理、计算步骤以及结果的解释，帮助读者判断不同处理组或不同水平的均值是否存在显著差异。 接着，我们将深入探讨回归分析，这是一种研究变量之间数量关系的方法。我们将从简单线性回归开始，介绍回归模型、回归系数的含义、残差分析以及模型的拟线性检验。然后，我们将扩展到多元线性回归，讲解如何引入多个自变量来预测因变量，以及如何解释多个回归系数和评估模型的整体拟合优度（如R平方）。 最后，本部分将介绍一些常用的非参数统计方法。这些方法在不要求数据服从特定概率分布时非常有用。我们将介绍符号检验、秩和检验（Wilcoxon秩和检验）以及Kruskal-Wallis H检验，并讨论它们在不同情况下的应用。 第五部分 统计软件应用与案例分析 为了使读者能够将所学知识付诸实践，本部分将介绍如何在常用的统计软件（如R、Python的SciPy/Statsmodels库、SPSS等）中实现上述统计方法的计算和分析。我们将提供清晰的软件操作指南和代码示例，帮助读者克服实际应用中的技术障碍。 最后，本书将通过多个来自不同领域的实际案例进行综合分析，涵盖商业、医学、社会科学、工程技术等多个方向。通过这些案例，读者将能够看到统计学知识如何被有效地应用于解决真实世界的复杂问题，从而加深对统计学方法的理解和掌握。 本书力求语言通俗易懂，逻辑清晰，配合丰富的图示和例题，旨在培养读者独立思考和解决统计问题的能力，为读者在学术研究或实际工作中运用统计学打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是在一个关于高维数据可视化的研讨会上被同事推荐这本书的。坦白说，我一开始对它的期待值并不高，总觉得这种“方法论”的书籍难免枯燥乏味，充斥着教科书式的陈腔滥调。然而，这本书的叙述方式却颇有洞见。它最吸引我的地方在于，它没有把不同的统计模型割裂开来，而是将它们置于一个统一的框架下进行审视。比如，在介绍聚类分析时，作者巧妙地将层次聚类与K-means算法进行了对比，并深入探讨了它们在不同数据结构下的适用性边界，这比我之前读过的任何一本侧重于软件操作的书都要深刻得多。特别是关于混合线性模型（Mixed Linear Models）那一章，简直是神来之笔。它不仅清晰地解释了随机效应和固定效应的区别，还通过实际案例展示了如何在存在重复测量或分组数据时避免传统ANOVA的陷阱。读完这一章，我立刻回去重新审视了我们实验室正在进行的一项纵向研究数据，发现之前在模型设定上的几个模糊点瞬间清晰了。这本书的精髓不在于教你点哪个按钮，而在于让你明白为什么要这么做，这才是真正高水平的统计学著作的标志。

评分☆☆☆☆☆

我是一名偏向应用统计的工程师，在我的职业生涯中，我用过市面上几乎所有主流的统计软件，也读过不少关于特定算法的书籍，但很少有哪本书能像这本《多元统计方法》一样，让我对“统计思维”产生如此强烈的冲击。它的深度是毋庸置疑的，但更难得的是它的“广度”。比如，在讨论多元回归时，它没有止步于普通的最小二乘法，而是深入探讨了岭回归（Ridge Regression）和Lasso等正则化方法，清晰地阐述了它们如何在处理多重共线性问题上达到微妙的平衡。我特别喜欢作者在描述这些高级方法的动机时，往往会先抛出一个实际问题——比如“当变量过多且信息冗余时，我们如何稳定估计？”——然后再引出解决方案。这种“问题导向”的叙事方式，极大地激发了我的学习兴趣。这本书的结构设计也十分合理，从基础的协方差矩阵到高级的时间序列（虽然只是初步介绍），构成了一个完整的知识体系。对于那些希望从“工具使用者”升级为“方法设计者”的人来说，这本书无疑是不可或缺的基石。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的封面设计略显保守，如果不是专业要求，我可能不会主动去挑选它。但一旦开始阅读，我发现其内容远比其朴素的外表要精彩得多。最让我印象深刻的是其中关于结构方程模型（SEM）的介绍。在许多社会科学的教材中，SEM常常被简化为一系列路径图，而这本书则深入剖析了其背后的最大似然估计（MLE）原理，以及如何通过拟合指数来评估模型的优劣。作者对模型设定错误（Misspecification）的讨论非常细致，指出了在构建复杂的潜在变量模型时，必须谨慎对待指标的信效度。此外，书中对于多组别分析（Multi-group Analysis）的展开也极为详尽，特别是如何检验不同群体间的参数是否具有不变性。这本书的语言风格虽然正式，但逻辑清晰得像手术刀一样精准，没有一个多余的词汇。它不讨好读者，而是要求读者投入思考，这是一种对知识的尊重。对我而言，它更像是一部需要时常翻阅、并且总能在其中找到新视角的参考百科全书，而不是一本读完就可以束之高阁的读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的印刷质量和排版布局让我这个有些“老派”的读者感到非常舒服。纸张适中的厚度和适宜的留白，使得长时间阅读眼睛不容易疲劳。内容上，我必须强调其对多元方差分析（MANOVA）的处理，简直是教科书级别的典范。作者非常细致地剖析了Box's M检验的原理及其在实际应用中的局限性，没有为了追求形式上的完整而回避实际操作中的难点。更值得称赞的是，书中对假设检验的稳健性讨论。在很多统计教材中，我们会假设数据是正态分布且协方差矩阵相等，但这本书毫不讳言地指出了这些假设在真实世界中经常被违反，并提供了如Bootstrapping和非参数检验等替代方案的理论基础。我记得有一次，我在处理一个包含异常值的数据集时陷入僵局，正是回头查阅书中关于离群点影响的讨论，才找到了调整模型方向的灵感。这本书的价值在于它的“全面性”和“批判性”，它教会我不要盲目相信软件的默认输出，而要时刻保持对数据结构和模型假设的警惕心。

评分☆☆☆☆☆

这本《多元统计方法》的厚重感，从翻开扉页的那一刻起就扑面而来。我得承认，它对我而言更像是一座需要攀登的高山，而不是一本可以轻松阅读的小说。作者的叙述风格极其严谨，几乎每一个公式推导都充满了数学的逻辑美感，让人在敬畏之余，也感受到了统计学深邃的魅力。我尤其欣赏其中对主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的论述，那种层层递进的讲解，把原本抽象的概念具象化了。比如在讲解特征值和特征向量的几何意义时，作者没有直接给出结论，而是引导读者通过数据变换的视角去理解，这在很多入门书籍中是看不到的。书中大量的例子虽然大多源于经济学或生物统计学领域，但其背后的思想方法是普适的。我花了整整一个周末才啃完关于判别分析的部分，里面的Bayes决策理论和费舍尔线性判别函数之间的联系，初看时如同迷雾重重，但经过反复咀嚼后，豁然开朗。这本书的难度是毋庸置疑的，它要求读者不仅要有扎实的线性代数基础，还要对概率论有深刻的理解，但对于那些真正想在多元数据分析领域深耕的人来说，它绝对是一份宝贵的“内功心法”手册。它不是那种能让你一夜之间成为专家的书，而是一本在你遇到复杂数据挑战时，能让你回过头来寻找理论支撑的权威参考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆