Applied Multivariate Statistics with SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Naik, Dayanand N./ Khattree, Ravindra

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:

价格:378.00 元

装帧:

isbn号码:9781580253574

丛书系列:

图书标签:

• Multivariate Statistics
• SAS
• Applied Statistics
• Data Analysis
• Regression
• Statistical Modeling
• Biostatistics
• Quantitative Analysis
• Research Methods
• Technometrics

好的，这是一份关于《应用多元统计分析：基于 R 语言的实现》的图书简介，内容详实，旨在为读者提供深入的学习指导，而非涉及您提到的那本使用 SAS 的书籍。 --- 《应用多元统计分析：基于 R 语言的实现》 超越基础：构建坚实的多元统计分析技能 在当今数据驱动的世界中，数据往往呈现出多变量的复杂结构。简单的单变量或双变量分析已无法满足对现实世界复杂现象的深入洞察需求。《应用多元统计分析：基于 R 语言的实现》正是这样一本填补理论与实践鸿沟的权威指南。本书不仅系统地梳理了多元统计分析的核心理论框架，更重要的是，它将这些复杂的统计概念与现代最灵活、功能最强大的统计计算环境——R 语言——紧密结合，确保读者能够知其然，更知其所以然，并能亲手操作，解决实际问题。 本书的目标读者群体广泛，包括统计学、经济学、生物信息学、市场营销、社会科学、工程学等领域的研究人员、高级本科生、研究生以及渴望提升数据分析能力的从业人员。 本书结构与核心内容深度解析 全书内容分为四个逻辑清晰的部分，层层递进，引导读者从基础概念稳步迈向高级建模： 第一部分：多元统计基础与数据探索（Foundations and Exploration） 本部分是理解后续复杂模型的基石。我们首先确立了多元统计分析的数学背景和应用场景，重点在于如何高效地预处理和可视化多维数据。 1. 多元数据基础： 详细介绍了向量、矩阵代数在统计学中的应用，特别是特征值、特征向量在降维技术中的核心作用。我们确保读者对协方差矩阵和相关矩阵的性质有深刻理解，这是构建所有后续模型的基础。 2. 多元数据的描述与可视化： 涵盖了描述性统计量的扩展，如马氏距离（Mahalanobis Distance）的引入。重点在于多元散点图矩阵、高维数据投影技术（如使用 pairs() 或 ggpairs 函数），以及通过热力图（Heatmaps）来直观展示变量间的相互关系强度和模式。 3. 假设检验的多元扩展： 深入探讨了如何将单样本 $t$ 检验扩展到多元情形——霍特林 $T^2$ 检验（Hotelling’s $T^2$ Test）。详细解释了其背后的统计原理，并指导读者如何使用 R 中的 `HotellingT2` 或自定义函数进行实际操作和结果解释。 第二部分：维度缩减技术（Dimension Reduction Techniques） 在处理高维数据集时，维度灾难是一个不可避免的挑战。本部分专注于如何有效地提取数据的主要信息，同时最小化信息损失。 4. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： PCA 是降维技术的“瑞士军刀”。本书不仅详细推导了如何通过特征分解来获得主成分，更侧重于如何科学地选择主成分的数量（如基于碎石图 Scree Plot、累积方差解释率）。R 代码部分将侧重于 `prcomp()` 函数的高级应用，包括主成分得分的计算、旋转矩阵的解释，以及如何将降维结果可视化（如双标图 Biplot）。 5. 因子分析（Factor Analysis, FA）： 区分 FA 与 PCA 的根本目的——FA 旨在发现潜在的、不可观测的“因子”。本书细致讲解了最大似然法（Maximum Likelihood）和主轴因子法（Principal Axis Factoring），并详细阐述了因子旋转（如 Varimax、Promax）的必要性及对结果解释的影响。如何使用 R 中的 `factanal` 或 `psych` 包进行模型拟合、检验拟合优度，是本章的实践重点。 6. 判别分析与典型相关分析（DA & CCA）： 这两部分是多元统计中实现“预测”和“关联”的关键。 线性判别分析（LDA）：侧重于寻找最佳线性组合，以最大化组间差异，最小化组内差异。我们详细对比了费舍尔判别函数与基于最大似然估计的方法，并提供了 R 中 `MASS::lda` 函数的全面教程，包括分类结果的评估（混淆矩阵）。 典型相关分析（CCA）：用于探究两组变量集（如心理测量变量集与行为表现变量集）之间的潜在关系。本书清晰阐述了典范相关系数的意义及其显著性检验。 第三部分：多元回归与方差分析（Multivariate Regression and ANOVA） 本部分将单变量的回归和方差分析扩展到处理多个因变量或多个因子效应的复杂场景。 7. 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 尽管这是基础内容，但本书将其置于多元分析的框架下，重点讨论多元共线性（Multicollinearity）的诊断（如 VIF 值）及其对系数估计稳定性的影响。我们对比了普通最小二乘法（OLS）在存在严重共线性时的局限性。 8. 多元方差分析（MANOVA）： MANOVA 是 ANOVA 对多个因变量的自然延伸。本书深入剖析了 Wilks' Lambda、Pillai's Trace 等统计量背后的理论，并强调了何时应该使用 MANOVA 而非多个独立的 ANOVA。实践中，我们指导读者使用 R 的 `manova()` 函数，并对多重比较（Post-hoc Tests）的解释进行细致说明。 9. 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）基础： 作为高级分析的桥梁，本章引入了 SEM 的概念，特别是测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和路径分析（Path Analysis）。重点介绍了模型的识别问题、拟合优度指标（如 $chi^2$、CFI、RMSEA）的解读，以及如何使用 R 的 `lavaan` 包进行初步的路径分析。 第四部分：分类数据与聚类分析（Classification and Clustering） 该部分关注于数据点的分组和分类，是数据挖掘和模式识别的关键技术。 10. 逻辑回归的多元扩展（Multinomial and Ordinal Regression）： 适用于因变量为名义或有序类别的场景。本书详细解释了广义线性模型（GLM）框架下的多项式和序数逻辑回归，并着重于系数（Odds Ratios）的解释，指导读者使用 `nnet` 或 `ordinal` 包。 11. 聚类分析（Cluster Analysis）： 聚类是无监督学习的核心。我们详细比较了层次聚类（Hierarchical Clustering）和划分式聚类（Partitioning Clustering，如 K-Means）的优缺点。对 K-Means 的应用，我们提供了肘部法则（Elbow Method）和轮廓系数（Silhouette Score）等多种方法来确定最优聚类数 $K$ 的实用技巧。 12. 判别分类（Discriminant Classification）： 介绍如何利用训练集学习到的模型来预测新样本的类别归属。内容涵盖线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），并探讨了分类错误率的评估。 R 语言实践的深度承诺 本书最大的特色在于其“代码驱动型”的学习路径。每一章节的理论讲解后，都紧接着一节或多节详尽的 R 实践操作。 数据准备： 所有示例均使用真实的、复杂的多变量数据集（非简化模拟数据），确保读者面对真实数据时的适应性。 代码透明性： 关键统计量（如特征值、判别函数系数）的计算过程，我们尽可能展示如何直接通过矩阵运算或 R 内置函数实现，帮助读者理解“黑箱”内部的运作。 结果解释： 强调统计输出（Summary Output）的解读能力，教导读者如何将复杂的统计数字转化为可理解的业务或科学结论。 通过《应用多元统计分析：基于 R 语言的实现》，读者将不仅掌握多元统计学的全景图谱，更能熟练运用 R 语言这一强大工具，在任何需要处理复杂、多维数据分析的场景中，做出严谨、高效且可解释的决策。这是一次从数据输入到洞察输出的全面赋能之旅。

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这本《应用多元统计与SAS》的教材，拿到手的时候，我就被它扎实的理论基础和清晰的结构深深吸引住了。作者在处理那些复杂的多元统计概念时，采取了一种非常循序渐进的方式，让即便是初次接触这个领域的读者也能逐渐理解。比如，对于主成分分析（PCA）的讲解，书中不仅详细阐述了数学推导，还非常贴心地结合了SAS的实际操作步骤，从数据准备到结果解读，每一步都做得非常到位。我尤其欣赏它在理论和实践之间的平衡，很多教材要么过于偏重理论的晦涩难懂，要么就是停留在表面的操作演示，而这本书却完美地结合了两者的优点。它真正教会了我如何“思考”多元数据，而不仅仅是“运行”代码。书中的案例选择也非常贴近实际研究场景，涵盖了社会科学、生物统计等多个领域，这使得我能够更好地将书本知识迁移到我自己的研究课题中去。每一次遇到棘手的统计问题，翻开这本书，总能找到令人豁然开朗的解答。

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这本书给我的最大感受是其内容组织上的严谨与宏大视野。它不仅仅是一本关于特定统计方法的工具书，更像是一份全面的多元数据分析的“方法论”指南。它对多元回归、判别分析到结构方程模型（SEM）的过渡处理，逻辑链条非常顺畅，让人感觉整个多元统计学体系是高度统一和自洽的。我记得有一次在处理一个涉及到多组别比较的复杂协方差分析（MANCOVA）时，我陷入了对效应值解释的困境，书中关于“统计功效”和“实际意义”区分的讨论，直接点醒了我。作者的语言风格看似平实，实则蕴含着深厚的统计学洞察力，没有那些故作高深的行话，但每一个论断都掷地有声。对于希望系统提升自己量化分析能力的研究生来说，这本书的深度和广度都是无可替代的。

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我必须承认，这本书的阅读过程并不轻松，但其回报是巨大的。它涵盖了从基础的多元正态性检验到更进阶的聚类分析（Cluster Analysis）和多维标度（MDS）等无监督学习方法。最让我印象深刻的是它对“数据挖掘”思维的培养。例如，在介绍集群分析时，书中不仅对比了K均值和层次聚类方法的优缺点，还深入探讨了如何根据业务目标来选择最佳的聚类方案，这已经超越了传统统计学的范畴，带有一丝数据科学的影子。阅读这本书，就像是获得了一位经验丰富的统计学导师在身边随时指导，他总能在我即将迷失在复杂的公式和参数中时，拉我一把，提醒我研究的最终目的是从数据中提取有意义的知识。对于任何致力于在学术或工业界深入应用多元统计方法的专业人士而言，这本书无疑是一份值得反复研读的经典之作。

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说实话，我之前对SAS的运用一直停留在基础描述性统计的层面，很多高级模块，尤其是涉及复杂模型构建和检验的部分，对我来说简直是个黑洞。然而，这本教材彻底改变了我的看法。它对SAS宏语言（Macro Language）的介绍，简直是教科书级别的示范。通过书中的讲解，我学会了如何编写更高效、更灵活的SAS程序来处理大型、多变量的数据集。它没有仅仅停留在“如何点鼠标”的层面，而是深入到了“如何用编程思维解决统计难题”。阅读过程中，我发现作者非常注重细节，比如在进行因子分析（Factor Analysis）时，关于特征值、共同性和唯一性的讨论，作者给出了非常清晰的权重判断标准，这在很多其他资源中都是含糊不清的。这本书读完后，我感觉自己的SAS技能得到了质的飞跃，不再是那个只会运行现成代码的“操作员”，而是真正掌握了利用工具解决复杂问题的“工程师”。

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与其他偏重理论推导而忽视实际操作的教材相比，这本书在“可操作性”这一点上做得尤为出色。它对SAS输出结果的解读部分，是我认为其价值最高的亮点之一。很多时候，我们能运行出结果，但却不明白那些密密麻麻的表格和数字背后的真正含义，尤其是在进行多重比较或模型假设检验时。作者非常细致地逐项解释了SAS输出中的关键指标，例如在典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）中，如何判断变量对之间的相关性和重要性。这种对“结果落地”的关注，极大地增强了学习的成就感。每当我在处理新的数据集时，我都会习惯性地参考书中的“解读步骤清单”，这已经成为了我分析流程中不可或缺的一部分，它有效地弥补了课堂教学中往往侧重讲解模型构建而忽略结果报告环节的不足。

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