应用多元统计分析（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李卫东 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
• 应用统计
• 第二版
• 高等教育

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301261774

版次：2

商品编码：11767404

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：412

字数：579000

编辑推荐

　　《应用多元统计分析》（第二版）在第一版的基础上，修正了错误，并替换了大部分的案例，内容更加深入浅出，适合统计学本科教学、经管类研究生教学，以及专业人士参考学习。

内容简介

　　《应用多元统计分析（第二版）》系统介绍了多元统计分析的基本理论和方法，在简明介绍描述统计、推断统计、聚类分析、主成分分析、因子分析等多元统计分析方法原理的基础上，并结合经济、管理、社会等领域中的实例，通过计算机实现，将多元统计分析与实际应用相结合。较前版修订多元描述统计部分，30%；增加Copula协方差分析，面板数据分析，多元时间序列分析及协整分析，多元评价分析内容。内容新，全面，案例丰富，是作者课题研究的积累。

作者简介

　　李卫东，男，中共党员，现为北京交通大学经济学院副院长，副教授，博士，硕士生导师。多年来从事应用统计学、多元统计分析、时间序列分析、计量经济学、定量分析等课程的教学工作，主持、参与国家级、省部级、横向课题等五十余项课题研究，发表学术论文六十余篇。

目录

第一章 绪论
第二章 多元描述统计分析
第三章 多元正态分布及参数估计
第四章 多元正态分布均值向量和协方差阵的检验
第五章 回归分析
第六章 聚类分析
第七章 判别分析
第八章 主成分分析
第九章 因子分析
第十章 对应分析
第十一章 典型相关分析
第十二章 偏最小二乘回归分析
第十三章 结合分析
第十四章 多维标度法
第十五章 路径分析
第十六章 结构方程模型
第十七章 多元评价分析

前言/序言

探索数据世界的奥秘：理论与实践的交融 数据，作为现代社会最宝贵的资源之一，正以前所未有的速度爆炸式增长。从科学研究的宏大叙事，到商业决策的精细考量，再到日常生活中的细微观察，数据无处不在，并承载着理解世界、预测未来、优化选择的巨大潜力。然而，如何从海量、复杂、甚至充满噪声的数据中提炼出有价值的信息，洞察隐藏的规律，做出明智的判断，却是一项充满挑战的任务。这正是多元统计分析的魅力所在。 本书旨在为读者提供一套系统而深入的工具箱，帮助您驾驭多元数据的汪洋大海，拨开迷雾，发现其中蕴含的宝贵洞见。我们不仅会介绍多元统计分析的核心理论和经典方法，更将强调这些方法在实际应用中的灵活性和强大效力。本书的目标是让您能够自信地运用多元统计技术，解决现实世界中遇到的各种复杂问题，无论您是统计学专业的学生、数据科学家、研究人员，还是希望提升数据分析能力的各行业从业者，都能从中获益。 理论基石，脉络清晰： 在深入探索具体方法之前，本书将首先为您构建坚实的理论基础。我们将从概率论和数理统计的基本概念出发，回顾描述性统计、推断性统计等与多元分析紧密相关的知识点。在此基础上，我们将系统地阐述多元统计分析的核心思想：如何在一个研究中同时处理多个变量，并理解它们之间的相互关系。 向量与矩阵的语言： 多元统计分析离不开向量和矩阵的运算。本书将清晰地介绍向量空间、矩阵的性质、特征值与特征向量等基础概念，让您能够熟练运用这些数学工具来表示和处理多维数据。我们会用直观的方式解释这些概念如何与数据关联，例如，一个数据矩阵如何表示多个样本在多个变量上的观测值。 多维分布的探索： 单变量的正态分布是统计学的基石，而多元正态分布则是多元统计分析的核心。我们将深入讲解多元正态分布的性质、概率密度函数，以及它在许多经典多元统计方法中的重要作用。此外，我们还会探讨其他重要的多维概率分布，以及如何检验数据是否符合这些分布的假设。 距离与相似性的度量： 在多元数据分析中，度量数据点之间的“远近”或“相似”是至关重要的。本书将介绍多种距离度量方法，如欧氏距离、马氏距离等，并讨论它们的适用场景。理解这些度量有助于我们后续进行聚类、分类以及降维等操作。 降维的艺术： 当变量数量众多时，直接分析会变得非常困难。降维技术能够有效地提取数据的主要信息，降低数据的维度，从而便于可视化和进一步分析。本书将详细介绍主成分分析（PCA）和因子分析等经典的降维方法，深入剖析其背后的数学原理，并展示如何解释降维后的结果，例如，PCA如何找到数据的“主方向”，因子分析如何揭示潜在的观测因子。 变量之间的奥秘： 变量之间是否存在线性关系？它们之间的相关程度如何？本书将为您详细介绍相关分析，特别是多元相关分析，帮助您理解多个变量如何协同变化。我们将深入讲解相关矩阵的构建和解释，以及如何通过这些信息发现变量间的隐藏联系。 假设检验的严谨： 在进行推断时，严谨的假设检验是必不可少的。本书将覆盖多种适用于多元数据的假设检验方法，例如，独立性检验、方差分析（MANOVA）等，并强调如何正确地设定假设、选择检验方法、解释P值以及做出决策。 方法精粹，应用为先： 理论的深度离不开方法的广度和实践的精度。本书将系统地介绍一系列强大的多元统计分析方法，并重点关注它们在不同领域的实际应用。 聚类分析： 如何将具有相似特征的观测对象分组？聚类分析能够帮助我们发现数据中的自然分组。本书将介绍层次聚类、划分聚类（如K-means）等多种聚类算法，并讨论如何选择合适的距离度量、聚类准则以及如何评估聚类结果的有效性。我们将展示聚类在市场细分、基因芯片分析、图像识别等领域的应用案例。 判别分析： 已知某些观测对象的类别，如何建立一个模型来预测新观测对象所属的类别？判别分析正是为此而生。本书将讲解线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）等方法，并讨论其在疾病诊断、信用评估、模式识别等场景中的应用。 回归分析的延伸： 线性回归是统计学中最基础也最广泛使用的方法之一。多元回归分析则将线性回归的概念拓展到多个自变量的情况。本书将在此基础上，介绍更复杂的回归模型，例如，正则化回归（Ridge, Lasso），它们在处理高维数据和防止过拟合方面具有显著优势，广泛应用于生物信息学、金融建模等领域。我们还将探讨广义线性模型（GLM），它能够处理非正态分布的响应变量，如泊松回归用于计数数据，逻辑回归用于二分类数据。 方差分析的进阶： 方差分析（ANOVA）是比较多个组均值差异的有力工具。本书将深入讲解多因素方差分析，以及如何通过交互作用来理解不同因素组合对结果的影响。我们还将介绍协方差分析（ANCOVA），它能够控制协变量的影响，使比较更加精确。 探索性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA）： 这两种方法在心理学、教育学、市场调研等领域有着广泛的应用。本书将详细阐述因子分析的原理，如何从一组观测变量中提取潜在的因子，以及如何解释这些因子。我们还将介绍因子分析在构建量表、理解复杂结构等方面的应用。 结构方程模型（SEM）： SEM是一种强大的统计技术，能够同时估计多个变量之间的路径关系，检验复杂的理论模型。本书将介绍SEM的基本框架，包括测量模型和结构模型，以及如何运用SEM来分析潜在变量之间的因果关系。我们将通过实际案例展示SEM在管理学、社会科学等领域的强大应用能力。 非参数统计方法： 当数据不满足正态性等参数假设时，非参数统计方法就显得尤为重要。本书将介绍一些常用的多元非参数检验方法，它们具有更广泛的适用性，能够处理更复杂的数据结构。 多维尺度分析（MDS）： MDS是一种可视化技术，可以将高维数据映射到低维空间，以便直观地展示数据点之间的相似性或距离关系。本书将介绍MDS的原理和应用，例如，在消费者偏好分析、品牌定位研究中的应用。 实践驱动，代码相伴： 理论的学习需要与实践紧密结合。本书将通过大量的案例分析，展示如何运用上述多元统计方法解决实际问题。我们不仅会提供清晰的步骤和详细的解释，更会强调如何理解和解释分析结果，以及如何将分析结果转化为有价值的业务洞察或科学结论。 为了让读者能够更好地掌握这些方法，本书还将整合主流的统计软件应用。我们会选择一到两种常用的统计软件（例如 R 或 Python 的相关统计库），在讲解具体方法时，会同步提供相应的代码示例。这些代码将不仅仅是工具的展示，更是对理论和方法的具象化呈现，帮助您在实践中加深理解，并能够独立完成数据分析任务。您将学习如何导入数据、进行预处理、执行分析、可视化结果，以及解读输出。 进阶视野，融会贯通： 本书的内容将循序渐进，从基础概念到高级模型。我们会努力做到理论严谨，但又不失通俗易懂。我们希望您在阅读本书的过程中，不仅能够掌握多元统计分析的“术”，更能领悟其“道”。 数据预处理与诊断： 在进行任何分析之前，有效的数据预处理至关重要。本书将强调数据清洗、缺失值处理、异常值检测等环节的重要性，并介绍如何进行初步的数据探索和可视化，以了解数据的基本特征。同时，我们也会讲解如何对模型进行诊断，例如，检验模型的假设，评估模型的拟合优度，确保分析的可靠性。 模型选择与评估： 在面对众多分析方法时，如何选择最适合您研究问题的模型？本书将为您提供指导，讨论不同方法的优缺点、适用场景以及评估模型性能的标准。 结果的解读与沟通： 复杂的统计结果如何转化为清晰易懂的语言？本书将强调结果解释的艺术，以及如何有效地将分析结果传达给非专业人士，支持决策制定。 前沿动态的启示： 统计学领域日新月异，本书将适时地触及一些前沿的统计思想和技术，例如，机器学习与统计学的结合，大数据分析中的统计挑战等，为您的进一步学习和研究提供启示。 学习路径，指引清晰： 无论您是初学者还是希望深化理解的研究者，本书都将提供一条清晰的学习路径。您可以根据自己的基础和兴趣，选择性地深入学习某个章节。我们鼓励读者在学习理论的同时，积极动手实践，利用身边的实际数据进行练习。 本书期望达成的目标： 理解多元统计分析的核心概念和原理。 掌握多种经典的多元统计分析方法及其适用条件。 能够运用统计软件完成数据分析的全过程。 具备独立分析和解释多元统计数据的能力。 提升从数据中发现洞见、支持决策的能力。 为进一步学习更高级的统计模型和技术奠定坚实基础。 让我们一同踏上探索数据世界的精彩旅程，运用多元统计分析的强大工具，发掘数据的无限可能，让数据真正赋能我们的研究、工作与生活。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑组织结构清晰得令人称赞。从数据探索性分析（EDA）的基础，逐步过渡到更复杂的结构建模，每一步的衔接都非常自然，没有突兀感。特别是对因子分析和主成分分析的比较，作者通过一个精心设计的例子，清晰地揭示了两者在目标设定（解释方差 vs. 降维）上的根本差异，这对于长期以来混淆这两个概念的学习者来说，无疑是一大福音。在讲解回归诊断时，书中对残差图的解读部分极为细致，作者深入探讨了如何通过观察残差的非线性模式和离群点来判断模型的拟合质量，并给出了相应的模型修正建议，而不是简单地指出“残差需要符合正态分布”。这种对细节的关注，使得这本书在实际应用中更具指导意义。阅读过程中，我感到自己不仅仅是在学习一套统计工具箱，更像是在学习一套完整的数据科学家的思维框架——从问题定义到模型选择，再到结果的审慎汇报，每一步都有章可循，是值得反复研读的案头必备之作。

评分☆☆☆☆☆

与其他侧重于软件操作演示的统计书籍相比，这本《应用多元统计分析（第二版）》展现出一种对理论基础的坚守和敬畏。我尤其欣赏作者在描述多变量方差分析（MANOVA）和多元协方差分析（MANCOVA）时所采取的稳健立场。作者没有急于跳到结果解读，而是花费了相当的篇幅来讨论对原假设的检验是否成立，例如对球形检验（Sphericity Test）的深入分析以及在违反球形假设时如何选择适当的校正方法（如Greenhouse-Geisser或Huynh-Feldt）。这种对模型前提条件的强调，是许多实战派书籍所缺失的。此外，书中对缺失数据（Missing Data）的处理策略进行了客观的评述，从简单的均值插补到更复杂的期望最大化（EM）算法和多重插补（Multiple Imputation），作者的论述平衡且不偏不倚，为读者提供了做出明智决策的知识储备。这本书更像是一位经验丰富导师的谆谆教诲，处处体现着严谨的治学态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量非常高，这对于理解那些涉及几何解释的统计概念至关重要。例如，在讲解协方差矩阵的特征值和特征向量时，作者配以恰到好处的二维或三维图形辅助说明，这极大地降低了读者理解难度。我个人认为，这本书在讲解广义线性模型（GLM）时，相较于市面上其他教材，显得更为透彻和贴合实际。作者详细区分了泊松回归、负二项回归和逻辑斯回归在处理非正态计数和比例数据时的细微差别和适用条件，并辅以严谨的似然函数推导，这使得读者能够真正理解为何在特定情境下必须舍弃传统的最小二乘法。书中对多重比较问题（Multiple Comparisons）的处理也相当全面，从Bonferroni校正到更先进的FDR（False Discovery Rate）控制方法都有所涉及，显示了作者紧跟统计学前沿研究的步伐。这本书的价值在于它不仅教授“如何做”，更教会读者“为何要这样做”，培养的是一种批判性的分析思维。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我最大的感受是它提供了一个非常宏大且系统的视角来看待高维数据分析。作者的叙事风格非常连贯，仿佛在带领读者进行一次知识的探险。书中对结构方程模型（SEM）的介绍，尤其是在路径分析和验证性因子分析（CFA）部分，处理得极为优雅。作者巧妙地将传统的回归分析概念延伸至更复杂的潜在变量模型，使得读者能够清晰地看到从描述性统计到推断性模型的演进路径。我特别欣赏作者在讨论假设检验时所采取的谨慎态度，强调了统计显著性与实际业务意义之间的区别，这在当前的“数据驱动”浪潮中显得尤为重要。对于回归模型中的异方差性和自相关性问题，书中提供的稳健标准误（Robust Standard Errors）的讨论，虽然篇幅不长，但切中了现代计量经济学分析的核心痛点。总的来说，这本书的深度足以满足专业人士的需求，同时其结构上的清晰度也保证了有一定统计学背景的学习者能够顺畅地吸收内容。它更像是一本研究方法论的教科书，而不是一本简单的工具手册。

评分☆☆☆☆☆

这本关于多元统计分析的教材，在深入剖析各种复杂模型时，确实展现了作者深厚的学术功底。书中对主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的讲解尤为细致，不仅给出了理论推导，还结合了实际应用中的案例，让初次接触这些概念的学生也能逐步领会其精髓。特别是关于如何选择合适的旋转方法以及如何解释旋转后的因子载荷矩阵，作者的处理方式非常到位，避免了许多初学者常犯的理论与实践脱节的错误。此外，对判别分析（DA）和聚类分析（Cluster Analysis）的介绍也颇具匠心，作者并没有简单地罗列公式，而是花了大量篇幅讨论了不同方法之间的适用场景和优缺点，比如K-means与层次聚类的差异，以及在多重共线性问题下如何稳健地进行参数估计。书中对统计软件操作的引导也十分实用，尽管没有直接提供代码片段，但其对结果解读的强调，远比单纯的软件操作指南更有价值。总而言之，对于希望打下坚实多元统计基础的研究生或数据分析师来说，这本书无疑是一份极佳的参考资料，它要求读者投入精力去理解背后的数学逻辑，而非仅仅停留在表面的技术应用层面。

评分☆☆☆☆☆

还行吧还行吧还行吧还行吧

评分☆☆☆☆☆

这本书挺数理的，需要一些基础

评分☆☆☆☆☆

好的

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