多元统计分析（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

任雪松，于秀林 著

图书标签:

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

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503761829

版次：1

商品编码：10623342

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十一五”国家规划教材·全国统计教材编审委员会“十一五”规划教材

开本：18开

出版时间：2011-03-01

用纸：胶版纸

页数：365

字数：370000

正文语种：中文

内容简介

为了适应国民经济诸多领域做定量分析的需要以及当前教学改革不断深入发展的需要，目前国内很多高等院校相继给研究生和本科生开设了该课程。作者在原出版《多元统计分析》一书的基础上，根据全国统计教材编委会专家评审组通过的《编写大纲》要求，对原书进行了修改、充实。借助再版的机会补充了：路径分 析和多维标度法等，力争写出一本适合财经、统计、管理等专业的教材，同时也想给对多元分析方法感兴趣的广大科 技工作者提供一本较系统掌握这一方法的良好参考书。

目录

第一章 绪论
1．1 什么是多元统计分析及发展简史
1．2 多元分析能解决哪些类型的实际问题
1．3 主要内容和方法

第二章 多元正态分布 8
2．1 基本概念
2．1．1 随机向量的概率分布
2．1．2 随机向量的数字特征
2．2 多元正态分布的定义及基本性质
2．2．1 多元正态分布的定义
2．2．2 多元正态变量的基本性质
2．3 多元正态分布的参数估计
2．3．1 多元样本的概念及表示法
2．3．2 多元样本的数字特征
2．3．3 ∪和∑的最大似然估计及基本性质
2．3．4 Wishart分布
习题

第三章 多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验
3．1 均值向量的检验
3．1．1 Hotelling Tz分布
3．1．2 均值向量的检验
3．1．3 协差阵相等时两个正态总体均值向量的检验
3．1．4 协差阵不等时两个正态总体均值向量、 的检验
3．1．5 多个正态总体均值向量的检验（多元方差分析）
3．2 协差阵的检验
3．2．1 一个正态总体协差阵检验
3．2．2 多个协差阵相等检验
3．3 附注
习题三

第四章 多元数据图表示法
4．1 轮廓图
4．2 雷达图
4．3 调和曲线图
4．4 星座图
习题四

第五章 聚类分析
5．5．1 什么是聚类分析
5．2 距离和相似系数
5．2．1 常用数据的变换方法
5．2．2 样品间的距离和相似系数
5．2．3 变量间的相似系数和距离
5．3 八种系统聚类方法
5．3．1 最短距离法
5．3．2 最长距离
5．3．3 中间距离法
5．3．4 重心法
5．3．5 类平均法
5．3．6 可变类平均法
5．3．7 可变法
5．3．8 离差平方和法
5．4 系统聚类法的基本性质及确定分类个数的方法
5．4．1 基本性质
5．4．2 确定分类个数的方法
5．5 有序样品聚类法（最优分割法）
5．5．1 什么是有序样品聚类法
5．5．2 最优分割法的计算步骤
5．6 动态聚类法
5．6．1什么是动态聚类法
5．6．2选择初始凝聚类和初始分类方法
……
第六章 判别分析
第七章 主成分分析
第八章 因子分析
第九章 对应分析
第十章 典型相关分析
第十一章 多重多元回归分析
第十二章 路径分析
第十三章 多维标度法
第十四章 简介定性资料的统计分析
附录l部分习题参考解答
附录2矩阵代数
参考文献
附表

《统计学：原理与应用》 简介 《统计学：原理与应用》是一本旨在为读者系统、深入地阐述统计学基本原理，并展示其在各个领域广泛应用价值的著作。本书力求在理论严谨性与实际可操作性之间取得平衡，通过清晰的逻辑脉络、丰富的案例分析和循序渐进的教学设计，帮助读者建立扎实的统计学知识体系，掌握解决实际问题的统计学工具。 本书特色与内容概述 本书紧密围绕统计学这一学科的核心内容展开，共分为四大模块：描述性统计、概率论基础、推断性统计与回归分析。 第一部分：描述性统计——数据世界的初步探索 在信息爆炸的时代，如何有效地“听懂”数据是至关重要的一环。本部分将引导读者从数据的收集、整理、呈现和初步分析入手，揭示隐藏在原始数据背后的信息。 数据的类型与尺度： 首先，本书将详细介绍不同类型的数据，如分类数据（定类、定序）和数值数据（定距、定比），以及它们各自的测量尺度。理解数据的尺度对于后续选择合适的统计方法至关重要。例如，我们会探讨为何不能对定类数据进行求平均值，而定距数据却可以。 数据收集与抽样： 数据的质量直接影响分析结果的可靠性。本章将讨论数据收集的常见方法，包括普查和抽样调查，并重点介绍各种抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样。我们会分析各种抽样方法的优缺点，以及如何根据研究目标和资源限制选择最合适的抽样方案。此外，还会涉及抽样误差的概念及其控制方法。 数据的整理与频数分布： 原始数据往往杂乱无章。本章将介绍如何将原始数据整理成有序的形式，例如按大小顺序排列、分组等。在此基础上，我们将详细讲解频数分布表的构建，包括如何确定组数和组距，以及如何计算各组的频数、频率和累积频率。这些步骤是理解数据分布特征的基础。 数据的图形呈现： 直观的图形比枯燥的数字更能快速传达信息。本书将介绍多种常用的数据可视化方法，包括条形图、饼图、直方图、折线图、散点图、箱线图等。对于每种图，我们都会解释其适用场景，并提供如何正确绘制和解读这些图的指南，帮助读者从图形中洞察数据的分布、趋势和异常值。 集中趋势的度量： 如何用一个数值来概括一组数据的“中心”位置？本章将深入探讨集中趋势的常用度量指标，如均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数。我们会分析它们各自的特点、适用范围以及对异常值的敏感程度，并指导读者根据数据的分布特征选择最合适的集中趋势度量。 离散程度的度量： 数据分布的“分散”程度同样重要。本章将介绍衡量数据离散程度的常用指标，如极差、四分位距、方差和标准差。我们会解释这些指标的计算方法及其统计意义，并强调标准差作为衡量数据离散程度最常用和最重要的指标的地位。 偏度与峰度： 除了集中趋势和离散程度，数据的分布形状也是重要的统计特征。本章将引入偏度和峰度这两个概念，解释它们如何描述数据分布的对称性和尖锐程度，并提供相应的计算方法和解读准则。 第二部分：概率论基础——不确定性世界的数学语言 概率论是统计学推断的基石。本部分将带领读者走进概率的世界，理解随机现象的规律性，为后续的统计推断打下坚实的基础。 随机事件与概率： 本章将首先定义随机事件、样本空间和概率，并介绍古典概率、统计概率和主观概率等不同概率的解释。我们将详细阐述概率的基本性质，如非负性、规范性，以及概率的和法则和积法则，并提供大量实例来巩固读者对概率概念的理解。 条件概率与独立性： 在许多实际问题中，事件发生的概率会受到其他事件发生的影响。本章将引入条件概率的概念，并探讨事件之间的独立性。我们将通过贝叶斯定理等重要公式，展示如何根据已知信息更新事件发生的概率，这在决策分析和风险评估中具有重要意义。 随机变量与概率分布： 随机变量是将随机事件映射到数值的数学工具。本章将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们将重点介绍一些重要的离散概率分布，如二项分布、泊松分布，以及一些重要的连续概率分布，如均匀分布、指数分布和正态分布。 期望与方差： 随机变量的期望代表其数学期望值，而方差则衡量其离散程度。本章将详细讲解期望和方差的计算方法，并介绍其性质。我们将展示如何利用期望和方差来描述和分析随机变量的统计特征，例如，投资的期望收益和风险。 中心极限定理： 这是概率论中最强大的定理之一，也是统计推断的重要理论基础。本章将详细阐述中心极限定理的内容，解释当样本量足够大时，样本均值的抽样分布会近似于正态分布，即使原始总体的分布不是正态的。我们将强调中心极限定理在构建置信区间和进行假设检验中的核心作用。 第三部分：推断性统计——从样本窥探整体 推断性统计是统计学最激动人心的部分之一，它使我们能够从有限的样本数据中对总体做出有意义的判断和预测。 参数估计： 总体参数（如总体均值、总体比例）往往是未知的，但我们可以通过样本来估计它们。本章将介绍点估计和区间估计两种参数估计方法。我们将深入讲解如何计算点估计量（如样本均值作为总体均值的估计），并重点阐述置信区间的概念和构建方法，包括如何选择置信水平，以及置信区间的解释。 假设检验的基本原理： 假设检验是一种用来判断总体参数是否符合某个预设值的统计方法。本章将介绍假设检验的基本流程，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，确定拒绝域（或计算P值），以及做出统计决策。我们将区分第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），并讨论检验效能。 单样本与双样本假设检验： 本章将具体介绍针对单个总体的均值、比例的假设检验，以及针对两个总体均值、比例的比较检验。我们会详细讲解t检验、Z检验、卡方检验等常用检验方法，并提供在不同情况下如何选择合适检验的指导，同时配以丰富的案例说明。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多个总体的均值时，方差分析是一种非常有效的统计工具。本章将介绍单因素方差分析的基本原理，如何通过分解总变异为组间变异和组内变异来检验各组均值是否存在显著差异。 第四部分：回归分析——探索变量间的关系 回归分析是研究变量之间数量关系的重要统计方法，它能够帮助我们理解一个或多个自变量如何影响因变量，并进行预测。 简单线性回归： 当只有一个自变量和一个因变量时，我们使用简单线性回归模型。本章将介绍回归方程的构建，即如何通过最小二乘法找到最佳拟合直线。我们将讲解回归系数的含义，如何检验回归方程的显著性，以及如何解释决定系数（R²）来评估模型的拟合优度。 多重线性回归： 在实际问题中，一个因变量往往受到多个自变量的影响。本章将拓展到多重线性回归，介绍如何建立包含多个自变量的回归模型。我们将讨论如何解释多个回归系数，如何进行变量选择，以及多重共线性等问题。 回归模型的诊断与改进： 任何统计模型都需要进行诊断以确保其有效性。本章将介绍回归模型诊断的常用方法，包括残差分析、对离群值和强影响点的识别。我们还将探讨如何处理模型违背假设的情况，例如数据转换、引入交互项或多项式项等，以改进模型的预测能力和解释力。 实践导向的学习体验 本书不仅注重理论的讲解，更强调统计学在实际问题中的应用。每一章节都配有来自经济学、社会学、医学、工程学等多个领域的真实案例，这些案例经过精心挑选和改编，能够生动地展现统计学方法的威力。读者可以通过阅读案例，理解统计学在解决实际问题中的重要作用，并学习如何将所学知识转化为解决问题的能力。 此外，本书鼓励读者动手实践。书末提供了大量的练习题，覆盖了从概念理解到计算应用等各个层面，帮助读者巩固知识，熟练掌握统计方法。对于希望深入学习的读者，书末还提供了进一步阅读的建议，引导读者探索更高级的统计技术和更专业的统计软件应用。 目标读者 《统计学：原理与应用》适合广泛的读者群体，包括但不限于： 高等院校本科生和研究生： 作为统计学入门或进阶课程的教材。 科研人员： 需要掌握统计学方法来分析实验数据和科研结果。 数据分析从业者： 希望系统学习统计学理论，提升数据分析能力。 对统计学感兴趣的任何人士： 渴望理解数据背后蕴含的信息，并提升量化分析能力。 通过对《统计学：原理与应用》的学习，读者将能够自信地运用统计学工具，深入理解数据，做出更明智的决策，并在各自的领域中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

我对比了一下手头上的几本经典统计教材，这本书在某些高级主题的覆盖广度上确实展现出了其深厚的底蕴。特别是关于因子分析和主成分分析的理论阐述，处理得非常到位，深入到了数学推导的细节层面，对于有志于从事高级量化研究的人来说，这部分内容价值极高。然而，在对于一些新兴的、在业界应用越来越广泛的计算方法（比如非参数估计、或者与机器学习交叉的前沿模型）的介绍上，略显不足，似乎更侧重于传统的解析解法。统计学领域发展日新月异，一本“第二版”的教材，如果能在保持经典理论深度的同时，能适当增加对新方法的概览和介绍，哪怕只是作为选读章节，相信会更能适应当前快速变化的科研和工业需求，使其理论深度与时代前沿实现更完美的结合。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格来看，这本书的文字风格非常典型地体现了传统学术著作的严谨性——精确、客观，几乎不含任何主观色彩。每一个术语的定义都经过了反复推敲，确保了无可争议的准确性。这种风格的优点在于能够最大限度地减少歧义，保证了知识传递的纯粹性。但是，对于需要通过阅读来激发学习兴趣的读者来说，这种过度客观的叙述方式，使得内容显得有些干燥和晦涩。如果能穿插一些历史背景的介绍，比如某个统计方法的提出者在当时面临的挑战，或者某个重大突破背后的故事，哪怕只是在脚注中简要提及，都能极大地提升阅读的沉浸感和趣味性。目前的版本，更像是一份精密的“工具手册”，而不是一本能引导人探索未知领域的“引路灯”。

评分☆☆☆☆☆

这套书的装帧设计真是让人眼前一亮，硬壳精装，拿在手里沉甸甸的，一看就是用心制作的。封面设计简洁大气，用色稳重，很符合教材的调性。内页纸张质量也相当不错，字迹清晰，排版布局合理，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。尤其是一些复杂的公式和图表，印刷得非常精准，没有出现模糊或者错位的现象，这对于学习统计学这种对精确度要求很高的学科来说，太重要了。翻阅起来非常顺滑，看得出在细节处理上是下足了功夫的。不过话说回来，作为一个读者，我更看重的是内容本身带来的价值，漂亮的外壳固然加分，但如果内里空洞，终究是留不住人的。我期待这本书能真正帮我解决学习上的难题，而不是仅仅停留在“看起来很高级”的层面。希望那些深入的概念和复杂的模型，能用更直观、更贴近实践的方式呈现出来，这样阅读体验才会是全方位的优秀。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间研究这本书的绪论部分，试图理解作者构建整个知识体系的逻辑脉络。很明显，作者试图建立一个从基础概率论到高级多变量模型推导的完整桥梁。但坦白讲，前几章在概念引入上略显仓促，对于没有扎实数理基础的读者来说，可能需要频繁地参考其他概率论和线性代数的基础教材进行交叉学习。这种“默认读者基础良好”的叙事方式，虽然能让篇幅得以精简，却牺牲了对初学者友好的程度。比如，在解释协方差矩阵的性质时，如果能多增加几页关于矩阵特征值和特征向量在统计学中具体几何意义的探讨，而不是仅仅罗列公式推导，想必会更有助于构建直观理解。希望后续章节能在保持严谨性的同时，增加更多的“软着陆”点，让学习曲线不要过于陡峭。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分是我关注的重点，因为统计学最终是要应用于解决实际问题的。我翻阅了几个经济学和生物统计学的应用示例，发现数据和结论的呈现方式非常专业，图示清晰，步骤明确。然而，我在尝试复现其中一个多元回归模型的例子时，发现书中标注的原始数据源信息略显模糊，并且没有提供可供下载的配套数据集，这给希望动手实践的读者带来了不小的麻烦。在当今强调计算统计和可复现性的时代，一本现代的统计教材如果不能方便地提供实践环境和数据支持，其应用价值就会大打折扣。期望后续的电子版或者勘误中能补充完整的代码片段和数据集链接，让理论学习真正能够转化为实践能力，而不是停留在纸面上的“优秀范例”。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，纸质太次，有点像是盗版！

评分☆☆☆☆☆

内容不错，纸质太次，有点像是盗版！

评分☆☆☆☆☆

111111111111111

评分☆☆☆☆☆

可以。

评分☆☆☆☆☆

可以。

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

一般般

评分☆☆☆☆☆

一般般

评分☆☆☆☆☆

数据分析师考试必备，但是我觉得内容没什么用