多元統(tǒng)計(jì)分析：從數(shù)據(jù)到結(jié)論
定 價(jià)：45 元
叢書名：普通高等教育”十三五“規(guī)劃教材
- 作者：韓明 著
- 出版時(shí)間：2016/8/1
- ISBN：9787564225193
- 出 版 社：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
- 中圖法分類：O212.4
- 頁碼：285
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
全書共由12章組成，在介紹多元統(tǒng)計(jì)分析的有關(guān)概念、相關(guān)背景的基礎(chǔ)上，突出統(tǒng)計(jì)思想，著重講解常用方法及其應(yīng)用。主要內(nèi)容包括多元數(shù)據(jù)的表示及可視化、線性回歸分析、逐步回歸與回歸診斷、廣義線性模型與非線性模型、方差分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析，《多元統(tǒng)計(jì)分析：從數(shù)據(jù)到結(jié)論》圖文并茂，注重可讀性，著重于多元統(tǒng)計(jì)分析方法在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用，將應(yīng)用案例貫穿始終，并給出了R軟件、MATLAB的相關(guān)程序。
《多元統(tǒng)計(jì)分析：從數(shù)據(jù)到結(jié)論》可以作為高等院校有關(guān)專業(yè)本科生、研究生“多元統(tǒng)計(jì)分析”課程的教材或參考書，也可作為全國大學(xué)生（研究生）“數(shù)學(xué)建模競賽”、全國大學(xué)生“統(tǒng)計(jì)建模大賽”的培訓(xùn)教材或參考書，還可以供有關(guān)專業(yè)的教師、研究人員和工程技術(shù)人員以及廣大自學(xué)者參考。
“多元統(tǒng)計(jì)分析”課程已經(jīng)被越來越多的將來需要與數(shù)據(jù)打交道的本科生和研究生的相關(guān)專業(yè)列為必修課或選修課。隨著我國高等教育進(jìn)一步“大眾化”，特別是相關(guān)軟件的普及，學(xué)習(xí)“多元統(tǒng)計(jì)分析”的人越來越多，人們不再只滿足于學(xué)習(xí)一些理論知識(shí)，大家更希望將此作為工具，借助計(jì)算機(jī)和相關(guān)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。
作者結(jié)合多年來的教學(xué)實(shí)踐，深感一本內(nèi)容簡練但又實(shí)用的“多元統(tǒng)計(jì)分析”教材的重要性，在已有的相關(guān)教材中，有的側(cè)重理論的講述，讀者需要具備較深厚的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；有的則注重模型的應(yīng)用，理論和技術(shù)細(xì)節(jié)不是重點(diǎn)。本書在介紹多元統(tǒng)計(jì)分析的有關(guān)概念、背景的基礎(chǔ)上，突出統(tǒng)計(jì)思想，著重講解常用方法及其應(yīng)用，并側(cè)重于應(yīng)用。本書書名為《多元統(tǒng)計(jì)分析：從數(shù)據(jù)到結(jié)論》（Multivariate Statistical Analysis：From Data to Conclusions），意在“應(yīng)用”，書中將一些嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程略去而只列出結(jié)論（降低了對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求），讀者學(xué)習(xí)時(shí)關(guān)鍵是理解這些結(jié)果，清楚它們的意義和背景，對一些被略去的推理論證部分，感興趣者可參考書后列出的有關(guān)文獻(xiàn)。
本書汲取了國內(nèi)外相關(guān)教材中流行的直觀、靈活的教學(xué)方式，以及通過圖表和應(yīng)用案例進(jìn)行教學(xué)這些長處。本書中的例題可以分為兩類：一類是為了說明有關(guān)理論或方法的簡單問題（這類問題一般不需要借助軟件）；另一類是為了應(yīng)用有關(guān)理論或方法解決一些比較復(fù)雜的問題（應(yīng)用案例），這類問題的解決一般需要借助軟件才能實(shí)現(xiàn)。
考慮到作為一款免費(fèi)軟件，R軟件具有豐富的資源、良好的擴(kuò)展性和完備的幫助系統(tǒng)，并且考慮到MATLAB在工程等領(lǐng)域中應(yīng)用的廣泛性、在國內(nèi)外各高等院校中使用的普及性，本書的應(yīng)用案例采用R軟件和MATLAB，并給出了相應(yīng)的程序。
感謝王家寶教授在作者寫作本書過程中給予的指導(dǎo)和鼓勵(lì)，本書的編寫得到寧波工程學(xué)院理學(xué)院的支持，在此表示感謝。
作者結(jié)合多年的教學(xué)實(shí)踐，把一些教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、教學(xué)研究成果和教學(xué)心得體會(huì)等寫進(jìn)了本書，希望能和廣大讀者一起分享，雖然作者努力使本書成為一本既有特色又便于教學(xué)（或自學(xué)）的教材，但由于水平所限，書中難免還存在一些疏漏甚至是錯(cuò)誤，懇請專家和讀者批評(píng)和指正。
前言
第1章 緒論
1．1 多元統(tǒng)計(jì)分析概述
1．2 多元統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用
1．3 有關(guān)軟件介紹
1．4 本書的基本框架和內(nèi)容安排
1．5 思考與練習(xí)題
第2章 多元數(shù)據(jù)的表示及可視化
2．1 多元數(shù)據(jù)的矩陣表示
2．1．1 多元數(shù)據(jù)的一般格式
2．1．2 多元數(shù)據(jù)的數(shù)字特征
2．2 多元數(shù)據(jù)的展示及可視化
2．2．1 用R語言展示和描述多元數(shù)據(jù)
2．2．2 用R語言對多元數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化
2．3 思考與練習(xí)題
第3章 線性回歸分析
3．1 一元線性回歸的回顧
3．1．1 一個(gè)例子
3．1．2 數(shù)學(xué)模型
3．1．3 回歸參數(shù)的估計(jì)
3．1．4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
3．1．5 預(yù)測
3．2 多元線性回歸
3．2．1 多元線性回歸模型
3．2．2 回歸參數(shù)的估計(jì)
3．2．3 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
3．2．4 預(yù)測
3．2．5 血壓、年齡和體質(zhì)指數(shù)問題
3．2．6 電力市場的輸電阻塞管理問題
3．3 多項(xiàng)式回歸
3．4 思考與練習(xí)題
第4章 逐步回歸與回歸診斷
4．1 逐步回歸
4．1．1 變量的選擇
4．1．2 逐步回歸的計(jì)算
4．2 回歸診斷
4．2．1 什么是回歸診斷
4．2．2 兒童智力測試問題
4．3 Box-Cox變換
4．4 思考與練習(xí)題
第5章 廣義線性模型與非線性模型
5．1 廣義線性模型
5．1．1 廣義線性模型概述
5，1．2 Logistic模型
5．1．3 對數(shù)線性模型
5．2 一元非線性回歸模型
5．3 多元非線性回歸模型
5．3．1 R軟件中非線性擬合函數(shù)及其應(yīng)用
5．3．2 MATLAB中非線性回歸函數(shù)及其應(yīng)用
5．4 思考與練習(xí)題
第6章 方差分析
6．1 單因素方差分析
6．1．1 數(shù)學(xué)模型
6．1．2 方差分析
6．1．3 用R軟件作單因素方差分析
6．1．4 用MATLAB作單因素方差分析
6．1．5 均值的多重比較
6．2 雙因素方差分析
6．2．1 不考慮交互作用
6．2．2 考慮交互作用
6．3 多元方差分析
6．3．1 多個(gè)正態(tài)總體均值向量的檢驗(yàn)
6．3．2 多個(gè)正態(tài)總體協(xié)方差矩陣的檢驗(yàn)
6．4 本章附錄
6．5 思考與練習(xí)題
第7章 聚類分析
7．1 聚類分析的基本思想與意義
7．2 Q型聚類分析
7．2．1 兩點(diǎn)之間的距離
7．2．2 兩類之間的距離
7．2．3 用MATLAB進(jìn)行聚類分析
7．2．4 用R軟件進(jìn)行聚類分析
7．3 R型聚類分析
7．3．1 變量相似性度量
7．3．2 變量聚類法
7．4 我國高等教育發(fā)展?fàn)顩r的聚類分析
7．4．1 問題的提出
7．4．2 問題的分析與建模
7．4．3 問題的求解
7．4．4 問題的研究結(jié)果
7．5 聚類分析要注意的問題
7．6 思考與練習(xí)題
第8章 判別分析
8．1 距離判別
8．1．1 馬氏距離
8．1．2 判別準(zhǔn)則與判別函數(shù)
8．1．3 多總體情形
8．1．4 R軟件中的判別函數(shù)介紹與應(yīng)用
8．2 Fisher判別
8．2．1 判別準(zhǔn)則
8．2．2 判別函數(shù)中系數(shù)的確定
8．2．3 確定判別函數(shù)
8．3 Bayes判別
8．3．1 誤判概率與誤判損失
8．3．2 兩總體的Bayes判別
8．3．3 某氣象站有無春旱的判別問題
8．3．4 有關(guān)MATLAB程序和計(jì)算結(jié)果
8．4 蠓蟲分類問題
8．4．1 問題的提出
8．4．2 問題的分析與模型的建立
8．4．3 模型求解
8．5 3種鳶尾花分類問題
8．6 判別分析中需要注意的幾個(gè)問題
8．7 思考與練習(xí)題
第9章 主成分分析
9．1 主成分分析的基本思想和方法
9．2 特征值因子的篩選
9．3 主成分回歸分析
9．4 成年男子16項(xiàng)身體指標(biāo)的主成分分析
9．5 學(xué)生4項(xiàng)身體指標(biāo)的主成分分析
9．6 我國部分地區(qū)人均消費(fèi)水平的主成分分析
9．7 我周高等教育發(fā)展情況的主成分分析
9．7．1 計(jì)算特征值和特征向量
9．7．2 選擇主成分與計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值
9．7．3 問題的求解
9．7．4 問題的研究結(jié)果
9．8 主成分分析中需要注意的幾個(gè)問題
9．9 思考與練習(xí)題
……
第10章 因子分析
第11章 對應(yīng)分析
第12章 典型相關(guān)分析
參考文獻(xiàn)
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