Applied Multivariate Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Brian S. Everitt

出品人:

页数:342

译者:

出版时间:2001-2-15

价格:USD 55.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780340741221

丛书系列:

图书标签:

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

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具体描述

Review

"The real world is multivariate. This update of the first iteration (undated) includes chapter revisions and exercises; new sections on neural networks and random effects models for longitudinal data; and appended information on software packages, and the problem of missing values. Familiarity with matrix algebra is helpful, though more technical material is confined to the tables. Suitable for an applied statistics course text or reference for applied researchers. Everitt is a behavioral statistics professor at the Institute of Psychiatry at King's College in London. Dunn teaches biomedical statistics at the U. of Manchester."--SciTech Book News

"This intermediate to advanced level data analysis book is appropriate for investigators who deal with complex data sets involving multiple response variables. Exploratory and confirmatory methodologies are explained and some mathematical justification for the methods is provided. ... [P]resumably [the] intention [of the authors] is to acquaint readers with the more useful aspects of multivariate analysis and display by updating the material from the earlier edition. There is a need for such information and this book makes a contribution in that direction. It appears to be written for a relatively nonmathematical audience. This could include students and practitioners particularly, but not exclusively, in the social sciences. ... The best thing about the book is that the authors have incorporated graphical display where possible. ... The coverage appears complete and I can't think of any major topic that has been ignored."--Doody's

Product Description

Multivariate analysis plays an important role in the understanding of complex data sets requiring simultaneous examination of all variables. Breaking through the apparent disorder of the information, it provides the means for both describing and exploring data, aiming to extract the underlying patterns and structure. This intermediate-level textbook introduces the reader to the variety of methods by which multivariate statistical analysis may be undertaken. Now in its 2nd edition, 'Applied Multivariate Data Analysis' has been fully expanded and updated, including major chapter revisions as well as new sections on neural networks and random effects models for longitudinal data. Maintaining the easy-going style of the first edition, the authors provide clear explanations of each technique, as well as supporting figures and examples, and minimal technical jargon. With extensive exercises following every chapter, 'Applied Multivariate Data Analysis' is a valuable resource for students on applied statistics courses and applied researchers in many disciplines.

好的，这是一本关于统计学和数据分析的图书的详细简介，重点关注多元统计方法，但不涉及您提到的那本书的内容： --- 书名：高级多元统计方法与应用：从理论基石到实践前沿作者： [此处留空，或填写虚构作者名] 出版社： [此处留空，或填写虚构出版社名] 第一版内容简介本书旨在为统计学、数据科学、生物统计学、经济学以及社会科学等领域的研究人员、高级本科生和研究生提供一本全面、深入且实用的高级多元统计分析教科书。我们聚焦于从基础理论构建到复杂模型应用的完整知识体系，内容涵盖了经典多元分析方法的严谨数学推导，并结合现代计算工具，展示如何在真实世界的数据集中有效实施这些技术。我们深知，理解多元数据结构背后的统计原理，是成功进行数据驱动决策的关键。因此，本书采取了理论与实践紧密结合的叙事方式，力求在提供坚实数学基础的同时，确保读者能够掌握实际操作的技能。全书结构与核心内容本书共分为六个主要部分，系统地引导读者进入多元统计分析的深水区：第一部分：多元数据基础与矩阵代数回顾本部分是理解后续复杂模型的前提。我们首先回顾了必要的矩阵代数基础，包括矩阵分解（如特征值分解、奇异值分解SVD），这是理解协方差结构和降维技术的核心工具。随后，我们深入探讨了多元随机变量的概率分布，重点介绍了多元正态分布的性质、矩的计算以及如何进行多元正态性的检验。此外，本部分还详细讨论了处理缺失数据（Imputation Techniques）和数据标准化的重要性及其对分析结果的影响。第二部分：多元均值和协方差的推断此部分是建立在单变量统计推断基础上的自然延伸。我们详细阐述了单样本、双样本及多样本情况下均值向量的假设检验。核心内容包括：霍特林 $T^2$ 检验 (Hotelling's $T^2$ Test)：详细讲解其原理、应用条件以及在多变量比较中的鲁棒性。多元方差分析 (MANOVA)：不仅解释了单因素和多因素MANOVA的设计原理、统计检验量（如Wilks' Lambda、Pillai's Trace等）的数学定义及其在判断整体显著性中的作用，还着重讨论了如何进行事后检验（Post-hoc Analysis）以定位差异的来源。协方差结构分析：探讨了如何检验多个群组之间协方差矩阵是否相等（Box's M检验），以及在协方差矩阵不相等时应采取的替代策略。第三部分：数据降维技术在处理高维数据时，降维是至关重要的步骤。本部分专注于信息损失最小化和数据可视化。主成分分析 (PCA)：我们不仅从最大化方差的角度推导出PCA的原理，还从协方差矩阵的特征分解入手，详细解释了如何选择主成分的数量（如基于碎石图、累计方差解释率），以及如何解释主成分的载荷（Loadings）。因子分析 (Factor Analysis, FA)：与PCA的区别与联系是本节的重点。我们深入探讨了探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的框架，包括因子载荷的估计方法（如最大似然法ML、加权最小二乘法WLS）以及因子旋转（正交旋转与斜交旋转）对结果解释性的影响。第四部分：多元回归与模型选择本部分将经典线性回归模型推广到多元响应变量或包含多个预测变量的复杂情境。多元线性回归 (MLR)：讨论了最小二乘估计在多元设定下的性质，重点解决多重共线性问题（Multicollinearity）及其诊断（如VIF）。判别分析 (Discriminant Analysis, DA)：侧重于分类任务。我们详述了线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）的构建过程，包括如何建立判别函数、评估分类器的性能（如混淆矩阵、敏感度、特异度），以及如何处理不同类别间样本量不均衡的情况。规范相关分析 (Canonical Correlation Analysis, CCA)：适用于探索两组变量集之间关系的最佳线性组合，本书详细阐述了如何解释规范载荷和规范相关系数。第五部分：模型拟合与结构方程建模基础 (SEM) 本部分将统计推断提升到更高级的模型结构层面，为读者理解现代统计建模打下坚实基础。结构方程建模 (SEM) 概述：介绍了SEM的两个核心组成部分——测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和结构模型。我们详细解释了如何使用协方差矩阵来指定模型，以及最大似然估计在SEM中的地位。拟合优度指标 (Goodness-of-Fit Indices)：深入分析了卡方检验、RMSEA、CFI、TLI等关键指标的理论依据和解释标准，强调了模型修正指数（Modification Indices）的审慎使用。第六部分：特定应用领域的高级主题为增强本书的实践性，最后一部分介绍了在特定应用场景中需要考虑的高级议题。混合效应模型在重复测量中的应用：讨论了如何利用线性混合模型（LMM）处理具有重复观测或层次结构的数据，特别关注如何正确指定随机效应。非参数多元方法：简要介绍了在数据不满足正态性假设时，如使用距离矩阵的非参数多维标度（MDS）或非参数判别方法。本书的特点本书的结构设计旨在培养读者的批判性思维和解决实际问题的能力。每个章节都包含： 1. 严谨的数学推导：确保读者理解每个检验背后的统计原理。 2. 计算实现：结合主流统计软件（如R语言或Python的特定库）提供的代码示例，展示如何将理论转化为可执行的分析流程。 3. 案例研究：选用来自社会学、生物学和金融领域的真实数据集，展示每种方法的应用场景、结果解读和潜在陷阱。本书不是对现有方法的简单罗列，而是致力于提供一个连贯的分析框架，使读者能够根据具体的研究问题，灵活、恰当地选择和应用最合适的多元统计工具。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭复杂的多元数据集，并对分析结果进行深入且有力的解释。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度着实令人印象深刻，它明显是为那些不满足于表面分析的进阶学习者准备的。在深入探讨结构方程模型（SEM）和混合效应模型（Mixed-Effects Models）的部分，我感受到了作者深厚的功底。不同于许多入门书籍对这些高级方法的浅尝辄止，本书详尽地解析了模型识别、参数估计的迭代过程以及模型的修正路径。尤其是在处理纵向数据和面板数据时，作者清晰地阐述了为什么简单的重复测量ANOVA会失效，并精准地定位了多层线性模型在捕捉时间依赖性方面的优势。对于我在处理跨部门项目绩效评估数据时遇到的复杂协方差结构问题，书中的特定章节提供了直接的、可操作的数学框架来构建更合理的模型。这已经超越了基础统计学的范畴，更像是一本关于复杂系统建模的专业指南，要求读者具备扎实的线性代数和概率论基础才能完全吸收其精髓。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一次与经验丰富的统计学家的深度对话。作者的叙述风格充满了对细节的关注和对潜在误区的警示。在讲解聚类分析时，他并未简单地罗列K均值、层次聚类等算法，而是深入探讨了“距离度量”的选择对最终结果具有多么决定性的影响——是使用欧氏距离、曼哈顿距离，还是更复杂的Gower距离，这完全取决于数据类型和研究目标。这种对“模型假设”的强调贯穿始终，让我意识到数据分析的精髓往往在于对模型前提的严格校验，而非盲目套用默认设置。书中对离群值处理的章节尤其精彩，它没有给出标准答案，而是呈现了多种稳健性分析的方法，鼓励读者去探究数据背后的生成机制。这种深入骨髓的批判性思维训练，极大地提升了我对分析结果的信心和解释能力。感觉作者不是在教我们如何“跑”一个模型，而是在教我们如何“思考”一个模型应该如何被构建和验证。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当沉稳，蓝灰色的主调带着一丝学术的严谨感，但内页的排版却比我想象的要友好得多。初次翻阅时，我最直观的感受是作者在试图搭建一座连接理论与实践的桥梁。它没有一开始就陷入那些让人望而生畏的复杂数学公式中，而是通过一系列非常贴近实际研究的案例，循序渐进地引导读者进入多元数据分析的世界。比如，它在讲解主成分分析（PCA）时，并没有仅仅停留在特征值和特征向量的代数定义上，而是花了大量篇幅去解释“方差最大化”在解释金融风险分散或生物标记物降维中的实际意义。我特别喜欢它在介绍不同分析方法之间的联系与区别时所采用的对比论证方式，清晰地勾勒出了每种技术在解决特定问题时的优势与局限。对于我这种需要经常处理高维调查数据的人来说，这种强调“什么时候用什么工具”的实用导向，远比单纯堆砌公式来得更有价值。它让原本抽象的统计模型变得具体可感，仿佛手里拿着的不是一本教材，而是一套精心组织的工具箱，每件工具都有明确的适用场景和操作指南。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书最吸引我的一点，在于它对多元数据分析哲学层面的探讨。作者并没有将统计模型视为绝对真理的载体，而是将其置于整个科学探究流程中进行考察。在最后几章，他对贝叶斯方法和机器学习方法论的引入，展现了极强的时代视野。他没有将这些新方法视为对传统方法的取代，而是作为一种互补和拓展。比如，在讨论分类问题时，他将传统的逻辑回归与最新的提升树模型进行了并置比较，并分析了它们在解释性和预测精度上的权衡。这种包容但又不失批判的讨论，让我重新审视了“模型选择”的本质——它是一个关于信息损失、可解释性与预测性能之间不断权衡的艺术。这本书的结尾，并没有给出“终极答案”，而是留下了一系列开放性的研究问题和方法论挑战，这激发了我继续探索和深究的强烈愿望，仿佛完成了一次本科阶段的学习后，立刻被引向了更广阔的研究前沿。

评分☆☆☆☆☆

从技术实现的角度来看，这本书的实用性主要体现在它对不同软件实现路径的讨论上。虽然它是一本理论导向的著作，但作者非常巧妙地在关键算法介绍后，穿插了针对主流统计软件（如R或SAS）的伪代码或关键函数说明。这极大地弥补了纯理论书籍在实际操作中的空白。例如，在介绍判别分析（DA）时，书中不仅解释了费舍尔线性判别函数的推导，还附带了如何通过特定软件命令来检查分类矩阵和变量权重的信息。对我而言，这意味着我可以迅速地将学到的理论知识转化为可执行的分析脚本，而不是在不同软件的手册中大海捞针。这种“理论支撑操作”的编排方式，极大地提高了我的学习效率，确保了理论理解与实际操作的同步提升。这本著作成功地做到了学术的严谨与工程的实用之间的完美平衡。

评分☆☆☆☆☆