Analisis Multivariante de Datos - 5 Edicion (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Rolph Anderson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-05

价格:USD 33.45

装帧:Paperback

isbn号码:9788483220351

丛书系列:

图书标签:

Multivariate Analysis
Data Analysis
Statistics
Spanish Edition
Applied Statistics
Quantitative Methods
Research Methods
Data Mining
Biostatistics
Econometrics

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具体描述

《多变量数据分析：第五版》本书是一本关于多变量数据分析的经典教材，旨在为读者提供深入理解和应用各种多变量统计技术的全面指导。全书共分为十章，内容涵盖了多变量数据分析的核心概念、常用方法以及实际应用案例。第一章：导论本章首先介绍了多变量数据分析的定义、重要性及其在不同领域的应用前景。接着，阐述了进行多变量分析的基本步骤和注意事项，包括数据收集、预处理、模型选择和结果解释等。此外，还对多变量数据分析的发展历程进行了简要回顾，并展望了未来的发展趋势。第二章：多变量数据的描述性统计本章着重于描述多变量数据的基本特征。首先介绍了多变量数据集的结构和表示方法，如协方差矩阵和相关矩阵。随后，详细讲解了如何计算和解释均值向量、方差、协方差和相关系数等统计量。为了更直观地展示数据分布，本章还介绍了多变量数据的可视化技术，包括散点图矩阵、主成分分析图等。第三章：多变量分布本章深入探讨了多变量概率分布。首先回顾了单变量概率分布的基本概念，然后介绍了多元正态分布的定义、性质及其在统计推断中的重要性。此外，还讨论了其他一些常见的多变量分布，如多元t分布、多元卡方分布等，并解释了它们在不同模型中的应用。第四章：模型选择和参数估计本章聚焦于多变量分析中模型的选择和参数的估计。首先讨论了模型选择的准则，例如信息准则（AIC、BIC）和交叉验证等。随后，详细介绍了最大似然估计（MLE）和最小二乘估计（LSE）等常用的参数估计方法，并探讨了它们的优缺点和适用范围。第五章：主成分分析 (PCA) 主成分分析是一种强大的降维技术，本章对此进行了详尽的阐述。首先解释了PCA的原理，即通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时保留尽可能多的原始数据方差。接着，详细介绍了计算主成分的步骤，包括协方差矩阵的计算、特征值和特征向量的求解。最后，通过实际案例展示了PCA在数据压缩、特征提取和可视化方面的应用。第六章：因子分析 (FA) 因子分析是另一种常用于揭示潜在结构的技术。本章阐述了FA的基本思想，即认为观测变量是由少数不可观测的潜在因子所决定的。详细介绍了因子模型的构建、因子载荷的解释以及因子旋转的意义和方法。通过案例分析，说明了FA在测量学、心理学和市场研究等领域的应用。第七章：判别分析判别分析的目标是构建一个模型，用于区分和预测属于不同类别的观测对象。本章介绍了线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）等方法。详细阐述了判别函数的构建、分类规则的建立以及模型性能的评估。通过实例，演示了判别分析在客户分类、疾病诊断等问题中的应用。第八章：聚类分析聚类分析旨在将相似的对象分组到不同的簇中。本章介绍了层次聚类和非层次聚类（如K-means）等主要聚类方法。详细阐述了距离度量、聚类准则以及簇的评估方法。通过实际案例，说明了聚类分析在市场细分、生物分类等领域的应用。第九章：典型相关分析 (CCA) 典型相关分析用于研究两个变量集之间的线性关系。本章解释了CCA的原理，即寻找两组变量之间的线性组合，使得这些线性组合的相关性最大化。详细介绍了典型变量的计算、典型相关系数的解释以及假设检验。通过案例，展示了CCA在社会科学和经济学等领域的研究应用。第十章：多变量回归分析本章将线性回归的思想扩展到多变量情况。首先介绍了多元线性回归模型，并讨论了模型拟合、参数估计和假设检验。接着，深入探讨了多重共线性、异方差性和自相关性等常见问题及其处理方法。最后，通过实际案例，演示了多变量回归在预测和解释方面的能力。本书的每一章都配有大量的例题和练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，并提高实际应用能力。本书适合统计学、数据科学、经济学、心理学、社会学以及其他需要处理和分析多变量数据的领域的学生和研究人员阅读。