Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Francois Husson

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2010-11-15

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439835807

丛书系列:

图书标签:

• R
• 统计
• 数据挖掘
• 科普
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• AppliedMaths
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• Multivariate Analysis
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好的，这是一份关于一本名为《Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R》的书籍简介。 --- 书名： 探索性多元分析实例详解：基于R语言实现 作者： [请在此处填写作者姓名或留空] 出版社： [请在此处填写出版社名称或留空] 出版日期： [请在此处填写出版日期或留空] --- 内容简介 发掘数据背后的深层结构：多元分析的实践指南 在当今数据驱动的世界中，我们面临的数据集往往具有复杂的结构，其中包含多个相互关联的变量。简单地对单个变量进行描述性统计分析（如平均值和标准差）已经远远不能满足我们对数据全貌的理解需求。《探索性多元分析实例详解：基于R语言实现》正是为应对这一挑战而生。本书旨在为读者提供一套系统、实用的多元数据分析框架，重点突出“探索性”的理念——即在正式建模之前，如何通过多样化的可视化和统计技术，揭示数据中的潜在模式、关联、异常值以及维度结构。 本书的核心价值在于其“实例驱动”的方法论。我们深知，纯粹的理论推导往往难以与实际数据场景相结合。因此，全书紧密围绕真实世界的数据集展开，每一种多元分析技术都配有详尽的R语言代码实现和结果解读。读者将不仅仅是学会了某个算法的原理，更是掌握了如何在R环境中高效地应用这些工具，并将统计输出转化为可操作的业务或科研洞察。 为何选择探索性方法？ 在严肃的假设检验和模型构建之前，探索性数据分析（EDA）是至关重要的一步。多元数据的EDA尤其关键，因为它帮助我们回答以下核心问题： 1. 变量间关系如何？ 是存在线性相关、非线性关联，还是完全独立？ 2. 数据是否可以被简化？ 是否存在底层因子或主成分概括了大部分变异？ 3. 观测值是否存在群体结构？ 数据点是否自然地聚集成若干簇？ 4. 是否存在异常或影响较大的观测点？ 这些点是否会扭曲后续的统计推断？ 本书将系统地引导读者通过多种统计图形和定性评估手段，回答这些关键问题，从而为后续的正式建模（如回归、判别或聚类）打下坚实的基础，确保分析的稳健性和有效性。 全书结构与核心内容概览 本书内容组织严谨，从基础的二维散点图矩阵扩展到复杂的高维降维技术，确保读者能循序渐进地掌握多元分析的全貌。 第一部分：多元数据的基础准备与可视化 本部分奠定理解多元关系的基础。我们将从最直观的散点图矩阵（SPLOM）开始，教授如何同时观察所有变量对之间的两两关系。随后，将深入探讨相关性分析，不仅仅是计算皮尔逊相关系数，更重要的是理解不同类型的相关性（如等级相关）及其在非正态数据中的应用。我们还将介绍如何使用多元正态性检验来评估数据分布的假设前提，以及如何通过Mahalanobis距离初步识别潜在的异常值。在R环境中，我们将熟练运用`ggplot2`家族的包，实现高度定制化和信息量丰富的多变量图表。 第二部分：维度缩减技术——化繁为简的艺术 面对高维数据，维度缩减是提取核心信息、消除冗余的关键技术。 主成分分析（PCA）： 这是本书重点介绍的技术之一。我们将详细解释PCA的数学原理（特征值、特征向量），但更侧重于其实际应用：如何通过碎石图（Scree Plot）、解释方差比例来确定保留的主成分数量。R代码将演示如何旋转（Rotation）成分以提高可解释性，并利用主成分得分图对样本进行可视化。 因子分析（FA）： 与PCA关注方差最大化不同，FA关注潜在因子对观测变量的共同影响。本书将区分探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的边界，并专注于EFA中如何选择因子载荷矩阵的最佳旋转方法（如Varimax、Promax），以达成简洁的因子结构。 第三部分：数据结构与分组的探索 当数据包含分类信息或我们希望识别自然分组时，多元统计方法提供了强大的工具。 聚类分析（Cluster Analysis）： 我们将全面介绍两种主要的聚类方法：层次聚类（Hierarchical Clustering）（包括凝聚法和分裂法，并学习如何解读树状图Dendrogram）和K均值聚类（K-means）。如何客观地选择最佳的聚类数量（如通过肘部法则或轮廓系数Silhouette Score）是本部分的关键实践点。 判别分析（Discriminant Analysis, DA）： 在已知分组标签的情况下，DA是探索区分不同群体的主要手段。我们将学习如何构建线性判别函数（LDF），并使用判别函数得分图来直观地评估不同群体间的线性可分离程度。同时，也会探讨其对多元正态性和协方差矩阵同质性的敏感性。 第四部分：高级探索与模型诊断 为使探索性分析更加健壮，本书将涉及更复杂的工具和诊断步骤。 多元方差分析（MANOVA）的探索阶段： 在正式进行多变量比较之前，MANOVA的探索性阶段至关重要。我们将聚焦于Box's M检验（评估协方差矩阵相等性）以及如何利用Wilks' Lambda、Pillai's Trace等统计量对整体效应进行初步评估。 多维标度法（MDS）： 当我们只有成对距离或相似性数据时，MDS提供了一种将这些关系嵌入低维空间进行可视化的有力方法。我们将对比经典MDS和非度量MDS的应用场景和结果解释。 实践与工具 贯穿全书的R语言实现是本书的强大支柱。我们精选了R生态系统中用于多元分析的权威包，如`stats`、`FactoMineR`、`cluster`、`MASS`以及现代可视化工具。所有的代码块都经过精心设计，确保易于理解和复制，并附带详细的注释，引导读者理解每一步操作背后的统计意义。 目标读者 本书特别适合以下人群： 社会科学、市场研究、生物统计学和环境科学领域的研究人员和学生，他们需要处理包含大量相互作用变量的数据集。 数据分析师和数据科学家，希望超越单变量描述，深入挖掘复杂数据集的内在结构。 统计学进阶学习者，寻求将教科书上的多元统计理论应用于实际R操作的实践桥梁。 《探索性多元分析实例详解：基于R语言实现》不仅仅是一本参考手册，它更像一位经验丰富的协作者，引导读者一步步剥开复杂数据的外衣，发现那些隐藏在表面之下的关键信息，为后续的定量决策提供坚实的数据基础。掌握本书内容，意味着您将具备从复杂数据集中提取清晰、可解释洞察的关键能力。

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有点用；但叙述得较差

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介绍的内容很详细

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介绍的内容很详细

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介绍的内容很详细