应用多元分析（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王学民 著

图书标签:

• 多元统计分析
• 应用统计
• 数据分析
• 回归分析
• 因子分析
• 聚类分析
• 判别分析
• 统计学
• 计量经济学
• 心理统计

出版社： 上海财经大学出版社

ISBN：9787564219178

版次：4

商品编码：11532200

包装：平装

丛书名： 高等院校精品课系列教材

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：298

正文语种：中文

编辑推荐

　　

　　《应用多元分析（第4版）》对数学基础知识的要求较低，只需读者掌握初步的微积分、线性代数和概率统计知识。以简明和深入浅出的方式阐述了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法。此外，本教材还配有电子版相应的《JMP的应用》和《SPSS的应用》，这三款统计软件读者可选择使用。

　　读者可进入：“上财教学网”http://bb.shufe.edu.cn/，点击：教师主页→统计与管理学院→王学民，从中下载如下资料：（1）与本教材相配套的PPT课件；（2）书中（需使用SAS软件运算的）所有例题、习题的数据及SAS程序；（3）与本教材相配套的分章来写的《JMP的应用》和《SPSS的应用》；（4）其他配书资料。

内容简介

　　

　　《应用多元分析（第4版）》》可以说已比较成熟了，这是一本国内难得的多元统计分析优秀教材。是上海市教委重点课程建设项目“多元统计分析”。本教材有如下一些特点：

　　《应用多元分析（第4版）》对数学基础知识的要求较低，只需读者掌握初步的微积分、线性代数和概率统计知识。尽管如此，为便于非统计专业的读者也能顺利地阅读本 书，书中第一章对矩阵代数以及第四章第一节对一元统计推断知识都作了简单的回顾和介绍。

　　《应用多元分析（第4版）》以简明和深入浅出的方式阐述了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法，在充分考虑到适合财经院校学生使用的前提下进行了严谨的论述，有助于学生深刻地理解并掌握多元分析的基本思想方法。

　　《应用多元分析（第4版）》提供的大量例题和习题为读者展示了多元分析在社会科学和经济学等领域中的应用，每章的例题和习题安排侧重于对基本概念的理解和知识的实际应用，并不注重解题的数学技巧和难度。为便于读者的学习（特别是自学），书后的附录给出了习题参考答案，并对稍有难度的习题给出了提示或解答。

　　《应用多元分析（第4版）》每一章后面都附有《SAS的应用》，使用的是SAS9.3版本。此外，本教材还配有电子版相应的《JMP的应用》和《SPSS的应用》，这三款统计软件读者可选择使用。建议统计专业的读者以SAS为主JMP（同为SAS公司的产品）为辅，两款软件各有所长，高低搭配，结合使用可以互补，很有益处。所有这些软件均使用尽可能新的版本。

　　《应用多元分析（第4版）》共分十 章。第一章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识， 这是全书的基础。第二 章至第四章介绍的基本上是一元统计推广到多元统计 的内容，主要阐述了多元分布的基本概 念和多元正态分布及其统计推断。第五章至第十章是 多元统计独有的内容，这部分内容具有 很强的实用性，特别是介绍了各种降维技术，将原始 的多个指标化为少数几个综合指标，以便 于对数据进行分析。

作者简介

　　王学民副教授，曾向上海财经大学统计与管理学院（原统计学系）的本科生和研究生分别讲授过十多届，积累了非常丰富的教学经验。该书历经了三次重大修改而成，从第一版出版至今已有15年，本第四版可以说已比较成熟了，这是一本国内难得的多元统计分析优秀教材。

目录

前言

第一章 矩阵代数
§1.1定义
§1.2矩阵的运算
§1.3行列式
§1.4矩阵的逆
§1.5矩阵的秩
§1.6特征值、特征向量和矩阵的迹
§1.7正定矩阵和非负定矩阵
§1.8特征值的极值问题
小结
附录1-1 SAS的应用
习题

第二章 随机向量
§2.1多元分布
§2.2数字特征
§2.3欧氏距离和马氏距离
*§2.4随机向量的变换
*§2.5特征函数
小结
附录2-1 SAS的应用
习题

第三章 多元正态分布
§3.1多元正态分布的定义
§3.2多元正态分布的性质
§3.3极大似然估计及估计量的性质
§3.4复相关系数和偏相关系数
§3.5x和（n-1）S的抽样分布
*§3.6二次型分布
小结
附录3-1 SAS的应用
附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明
习题

第四章 多元正态总体的统计推断
§4.1一元情形的回顾
§4.2单个总体均值的推断
§4.3两个总体均值的比较推断
§4.4轮廓分析
§4.5多个总体均值的比较检验（多元方差分析）
§4.6协方差矩阵相等性的检验
§4.7总体相关系数的推断
小结
附录4-1 SAS的应用
附录4-2 若干推导
附录4-3 威尔克斯A分布的定义及基本性质
习题

第五章 判别分析
§5.1引言
§5.2距离判别
§5.3贝叶斯判别
§5.4费希尔判别
§5.5逐步判别
小结
附录5-1 SAS的应用
习越

第六章 聚类分析
§6.1引言
§6.2距离和相似系数
§6.3系统聚类法
§6.4动态聚类法
小结
附录6-1 SAS的应用
附录6-2 若干公式的推导
习题

第七章 主成分分析
§7.1引言
§7.2总体的主成分
§7.3样本的主成分
小结
附录7-1 SAS的应用
附录7-2 （7.3.11）式的证明
习题

第八章 因子分析
§8.1引言
§8.2正交因子模型
§8.3参数估计
§8.4因子旋转
§8.5因子得分
小结
附录8-1 SAS的应用
习题

第九章 对应分析
§9.1引言
§9.2行轮廓和列轮廓
§9.3独立性的检验和总惯量
§9.4行、列轮廓的坐标
§9.5对应分析图
小结
附录9-1 SAS的应用
附录9-2 若干推导
习题

第十章 典型相关分析
§10.1引言
§10.2总体典型相关
§10.3样本典型相关
§10.4典型相关系数的显著性检验
小结
附录10-1 SAS的应用
习题

附录 习题参考答案及部分解答
参考文献

前言/序言

深入浅出：现代统计推断与数据驱动决策的基石 本书聚焦于当代数据科学和量化研究的核心驱动力——严谨的统计推断方法，并辅以直观的实践指导，旨在为读者构建一个全面而深入的统计学知识体系。 --- 第一部分：统计思维的奠基与基础模型构建 本部分将读者从零开始，系统地引入现代统计分析的哲学基础与基本工具。我们强调“理解数据背后的机制”而非仅仅是机械地应用公式。 第一章：概率论的回顾与现代统计的视角 本章首先回顾概率论中对随机性与不确定性描述的核心概念，如随机变量、矩、以及常见概率分布（正态、二项、泊松）。随后，我们将重点探讨这些理论如何转化为统计推断的基石：参数估计的本质与统计模型的假设前提。我们将详细分析大数定律和中心极限定理在实际应用中的意义，特别是它们如何支撑我们对有限样本进行可靠推断的信心。 第二章：描述性统计与数据可视化：洞察的开端 数据的“第一眼”印象至关重要。本章深入探讨如何有效地描述和可视化数据集。内容涵盖集中趋势、离散程度的多种度量（包括中位数、众数、四分位数、方差、变异系数等），并引入更稳健的统计量以应对异常值。在可视化方面，我们不仅介绍直方图、箱线图等基础图表，更专注于探索性数据分析（EDA）的高级技巧，如散点图矩阵、小提琴图，以及如何利用可视化来诊断潜在的模型违背和数据结构。本章强调图形化叙事的重要性，即如何通过图表清晰地传达统计结论。 第三章：参数估计的理论与实践 本章是统计推断的核心起点。我们详尽讨论点估计的两种主要方法：矩估计法（Method of Moments, MoM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对于MLE，我们将剖析其内在的优化机制、渐近性质（如一致性、渐近正态性），并提供通过数值优化求解复杂模型参数的案例分析。此外，贝叶斯估计的概念被引入，作为与频率学派方法的对比，帮助读者理解估计的两种根本性哲学差异。 第四章：假设检验的严谨框架 假设检验是量化研究中最常用的工具，本章致力于消除对该工具的常见误解。我们从尼曼-皮尔逊框架出发，系统阐述零假设、备择假设的设定、检验统计量的构建、P值（P-value）的正确解释及其局限性。重点讨论I类错误（$alpha$）与II类错误（$eta$）之间的权衡，以及统计功效（Power）分析的重要性。本章特别辟出章节讨论多重比较问题，介绍Bonferroni、Holm以及 FDR（False Discovery Rate）控制方法，确保读者能够负责任地得出拒绝或接受零假设的结论。 --- 第二部分：线性模型的深入剖析与扩展 线性模型是统计分析的“万能语言”。本部分将重点剖析经典线性模型的内部机制、诊断方法及其在各种复杂场景下的应用延伸。 第五章：经典线性回归模型（OLS）的理论基础与应用 本章深入回归分析的理论内核。我们不仅推导普通最小二乘法（OLS）的估计量，更侧重于对高斯-马尔可夫定理的理解——即在满足特定假设下，OLS估计量的最佳线性无偏性（BLUE）。讨论如何检验回归模型的四个核心假设（线性性、独立性、同方差性、正态性），并详细介绍残差分析的诊断图谱。实际应用中，本章还涵盖了变量选择的标准（如AIC/BIC）、逐步回归的利弊，以及多重共线性的识别与缓解策略。 第六章：方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA） ANOVA被视为线性模型在分类因子（Factor）上的特例。本章将ANOVA的F检验框架与线性模型中的系数检验联系起来，揭示其统一性。内容包括单因素、双因素完全随机设计（CRD）和随机化区组设计（RBD）的分析流程。随后，协方差分析（ANCOVA）被引入，作为控制混杂变量（Covariates）影响的有效工具，讲解如何利用连续变量调整组间差异，提升检验效率。 第七章：广义线性模型（GLMs）：拓展至非正态数据 现实世界中的响应变量往往不服从正态分布（如计数、比例、二值结果）。本章系统介绍了广义线性模型（GLM）框架，包括连接函数（Link Function）和指数族分布的概念。重点详细阐述： 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二元结果的分析，深入解释Logit变换、几率（Odds）及其比率的解释，以及如何进行风险评估。 泊松回归（Poisson Regression）：用于计数数据分析，讨论过分散（Overdispersion）问题及其处理方法（如Quasi-Poisson模型）。 --- 第三部分：处理复杂结构数据与非参数方法 当数据结构变得复杂或基本假设无法满足时，我们需要更灵活、更鲁棒的分析工具。 第八章：回归模型中的诊断、稳健性与非参数方法 本章关注统计模型的“健康检查”。我们介绍如何利用高杠杆点、库克距离（Cook’s Distance）等指标识别对拟合影响过大的观测点。针对异方差性问题，本章详细介绍稳健标准误（Robust Standard Errors，如White/Huber-White估计），以及加权最小二乘法（WLS）。同时，本章也引入了非参数回归的基本思想，如局部回归（LOESS），作为在不预设严格函数形式下的数据平滑和趋势估计方法。 第九章：多层次与混合效应模型基础 在许多现代研究中，数据存在嵌套结构（例如，学生嵌套在班级中，重复测量在个体内部）。本章为读者引入线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models, LMEM）。阐述随机效应（Random Effects）与固定效应（Fixed Effects）的区别，解释如何对组内相关性进行建模，以及如何利用随机截距和随机斜率来处理纵向数据和具有层次结构的复杂数据集。 第十章：数据降维与特征提取：主成分分析（PCA） 当变量过多或存在高度相关性时，维度灾难成为挑战。本章详尽介绍主成分分析（PCA）的数学原理，包括协方差矩阵的特征值分解。重点在于理解如何通过正交变换提取信息量最大的“主成分”，并讨论如何通过碎石图（Scree Plot）和解释方差百分比来确定保留的维度数量，以及如何解释转换后的变量。 --- 第四部分：高阶推断与现代计算统计 本部分将视野扩展到更前沿和计算密集型的统计技术，为读者迎接大数据时代的挑战做好准备。 第十一章：时间序列分析的初步接触 本章针对具有时间依赖性的数据结构，提供时间序列分析的基本框架。内容包括平稳性检验（如ADF检验）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读。初步介绍ARIMA模型的概念，理解其在时间序列预测中的应用基础，侧重于识别和建模序列中的趋势与季节性成分。 第十二章：重采样方法与Bootstrap 在难以推导出精确抽样分布的情况下，重采样技术提供了强大的替代方案。本章深入探讨Bootstrap方法的原理，包括如何通过有放回的重复抽样来估计参数的抽样分布、标准误和置信区间。对比Bootstrap与Jackknife方法的优劣，并提供在回归系数和复杂统计量上应用Bootstrap的实用指南。 第十三章：贝叶斯统计方法概览 作为对频率学派的补充，本章介绍贝叶斯推断的核心：先验分布、似然函数、后验分布以及贝叶斯定理的实际应用。重点在于介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Gibbs采样和Metropolis-Hastings算法，如何用于估计复杂模型（如分层模型）的后验分布，为读者迈入现代贝叶斯计算领域打下坚实基础。 --- 本书的特色在于其对统计学概念的深度挖掘与对现代应用场景的充分覆盖。每一个模型和方法都伴随着对“为什么”和“在什么情况下使用”的深入探讨，强调统计建模的批判性思维和对模型假设的持续检验，确保读者不仅会“计算”，更懂得“推断”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过一些关于统计和数据处理的书籍，但总觉得它们要么过于浅显，要么过于晦涩，很难找到一个恰到好处的平衡点。这本书的名字《应用多元分析（第4版）》，听起来就非常有份量，而且“第4版”这个字眼，也暗示了它经过了长时间的沉淀和打磨，应该会更加成熟和完善。我一直很想深入了解多元分析的具体方法和应用，尤其是那些在实际工作中能够派上用场的技术。例如，我一直对如何从海量数据中提取有用的信息，以及如何构建模型来预测未来的趋势非常感兴趣。这本书能否提供一些具体的算法讲解，并且配上易于理解的图示和代码示例，将是我非常看重的。我希望它能够循序渐进地引导我，即使是初学者也能慢慢掌握核心概念，并且能够将这些知识应用到我自己的研究或工作中。如果书中能提供一些常用的软件实现方法，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书，嗯，怎么说呢，刚拿到手的时候，就被它厚实的身躯震住了。封面上那一抹沉稳的蓝色，透着一股学术的气息，让人忍不住就想翻开它，一探究竟。我平时就对那些深邃的理论比较感兴趣，尤其是在数据分析这个领域，总觉得里面藏着无数的奥秘等待我去挖掘。这本书的题目，直观地告诉我，它将带领我走进一个全新的分析世界，用“多元”这个词，就已经暗示了内容的丰富性和复杂性。我对那些能将复杂问题抽丝剥茧，用严谨的数学工具来解释现象的书籍，有着天然的亲近感。这本书的排版和纸质也相当不错，翻阅起来很舒服，不会有廉价感。我尤其期待书中能够包含一些现实世界的案例分析，毕竟理论再美，也要落地才能显出价值。不知道它会在我心中激起怎样的浪花，但光是这沉甸甸的分量，就足以让我对其充满期待。我希望它能成为我通往数据分析殿堂的一块坚实的基石，让我能够更深入地理解那些隐藏在数据背后的规律。

评分☆☆☆☆☆

我最近在准备一些项目，其中涉及到很多变量之间的复杂关系，需要用到更高级的分析工具。《应用多元分析（第4版）》这个书名，正好击中了我的痛点。我希望这本书能够为我打开一扇新世界的大门，让我能够更有效地处理那些多变量的数据集。我特别希望书中能够深入讲解一些常用的多元统计模型，比如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等等，并且能够解释这些模型是如何构建的，它们的假设是什么，以及在什么情况下应该使用它们。除了理论，我也很期待书中能够提供一些实际操作的指导，比如如何使用 R、Python 或者 SPSS 等软件来实现这些分析。如果书中能够包含一些对复杂模型的解读和优化方法，那对我来说将是极大的帮助。我希望通过这本书，能够提升我独立进行复杂数据分析的能力，并且能够更自信地面对各种数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《应用多元分析（第4版）》这本书时，我脑海中立刻浮现出许多关于数据洞察的场景。我一直对如何从看似杂乱的数据中提炼出有价值的信息充满兴趣，而多元分析无疑是实现这一目标的重要手段。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的模型和技术。我非常期待书中能够详细阐述各种多元统计方法的原理，并且用清晰易懂的语言进行解释，避免过于晦涩的数学推导。同时，我也希望书中能够提供丰富的实际应用案例，最好是能够结合最新的技术发展和现实问题。如果书中能够指导读者如何利用这些分析方法来解决实际业务中的挑战，比如市场细分、风险评估、用户行为预测等，那将非常有价值。这本书能否帮助我建立起一套扎实且实用的多元分析技能，是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

对于一本号称“应用”的教材，我最关心的莫过于它是否真正具备了指导实践的能力。我不是一个纯粹的理论研究者，我更看重的是如何将学到的知识转化为解决实际问题的工具。《应用多元分析（第4版）》这个名字，让我对它的应用性充满了好奇。我希望这本书能够涵盖各种主流的多元分析技术，并且不仅仅是罗列公式和定义，更重要的是解释这些技术背后的逻辑，以及它们在不同场景下的适用性。我希望书中能够有丰富的案例研究，这些案例最好能覆盖经济、金融、医学、工程等多个领域，这样我才能更直观地感受到多元分析的强大威力。此外，我非常希望书中能够提供一些关于如何选择合适的分析方法、如何解读分析结果以及如何避免常见误区的指导。如果这本书能够帮助我建立起一套完整的多元分析思维框架，那我将不虚此行。

评分☆☆☆☆☆

好书

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好

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很好的教材，最新版的，知名教授的著作

评分☆☆☆☆☆

很快，很新！值得买

评分☆☆☆☆☆

买来学习用，不错的教材。

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

其实一般般，实用性欠佳

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好