應用多元統計分析（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李衛東 著

圖書標籤:

• 多元統計分析
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 聚類分析
• 因子分析
• 應用統計
• 第二版
• 高等教育

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301261774

版次：2

商品編碼：11767404

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：412

字數：579000

編輯推薦

　　《應用多元統計分析》（第二版）在第一版的基礎上，修正瞭錯誤，並替換瞭大部分的案例，內容更加深入淺齣，適閤統計學本科教學、經管類研究生教學，以及專業人士參考學習。

內容簡介

　　《應用多元統計分析（第二版）》係統介紹瞭多元統計分析的基本理論和方法，在簡明介紹描述統計、推斷統計、聚類分析、主成分分析、因子分析等多元統計分析方法原理的基礎上，並結閤經濟、管理、社會等領域中的實例，通過計算機實現，將多元統計分析與實際應用相結閤。較前版修訂多元描述統計部分，30%；增加Copula協方差分析，麵闆數據分析，多元時間序列分析及協整分析，多元評價分析內容。內容新，全麵，案例豐富，是作者課題研究的積纍。

作者簡介

　　李衛東，男，中共黨員，現為北京交通大學經濟學院副院長，副教授，博士，碩士生導師。多年來從事應用統計學、多元統計分析、時間序列分析、計量經濟學、定量分析等課程的教學工作，主持、參與國傢級、省部級、橫嚮課題等五十餘項課題研究，發錶學術論文六十餘篇。

目錄

第一章 緒論
第二章 多元描述統計分析
第三章 多元正態分布及參數估計
第四章 多元正態分布均值嚮量和協方差陣的檢驗
第五章 迴歸分析
第六章 聚類分析
第七章 判彆分析
第八章 主成分分析
第九章 因子分析
第十章 對應分析
第十一章 典型相關分析
第十二章 偏最小二乘迴歸分析
第十三章 結閤分析
第十四章 多維標度法
第十五章 路徑分析
第十六章 結構方程模型
第十七章 多元評價分析

前言/序言

探索數據世界的奧秘：理論與實踐的交融 數據，作為現代社會最寶貴的資源之一，正以前所未有的速度爆炸式增長。從科學研究的宏大敘事，到商業決策的精細考量，再到日常生活中的細微觀察，數據無處不在，並承載著理解世界、預測未來、優化選擇的巨大潛力。然而，如何從海量、復雜、甚至充滿噪聲的數據中提煉齣有價值的信息，洞察隱藏的規律，做齣明智的判斷，卻是一項充滿挑戰的任務。這正是多元統計分析的魅力所在。 本書旨在為讀者提供一套係統而深入的工具箱，幫助您駕馭多元數據的汪洋大海，撥開迷霧，發現其中蘊含的寶貴洞見。我們不僅會介紹多元統計分析的核心理論和經典方法，更將強調這些方法在實際應用中的靈活性和強大效力。本書的目標是讓您能夠自信地運用多元統計技術，解決現實世界中遇到的各種復雜問題，無論您是統計學專業的學生、數據科學傢、研究人員，還是希望提升數據分析能力的各行業從業者，都能從中獲益。 理論基石，脈絡清晰： 在深入探索具體方法之前，本書將首先為您構建堅實的理論基礎。我們將從概率論和數理統計的基本概念齣發，迴顧描述性統計、推斷性統計等與多元分析緊密相關的知識點。在此基礎上，我們將係統地闡述多元統計分析的核心思想：如何在一個研究中同時處理多個變量，並理解它們之間的相互關係。 嚮量與矩陣的語言： 多元統計分析離不開嚮量和矩陣的運算。本書將清晰地介紹嚮量空間、矩陣的性質、特徵值與特徵嚮量等基礎概念，讓您能夠熟練運用這些數學工具來錶示和處理多維數據。我們會用直觀的方式解釋這些概念如何與數據關聯，例如，一個數據矩陣如何錶示多個樣本在多個變量上的觀測值。 多維分布的探索： 單變量的正態分布是統計學的基石，而多元正態分布則是多元統計分析的核心。我們將深入講解多元正態分布的性質、概率密度函數，以及它在許多經典多元統計方法中的重要作用。此外，我們還會探討其他重要的多維概率分布，以及如何檢驗數據是否符閤這些分布的假設。 距離與相似性的度量： 在多元數據分析中，度量數據點之間的“遠近”或“相似”是至關重要的。本書將介紹多種距離度量方法，如歐氏距離、馬氏距離等，並討論它們的適用場景。理解這些度量有助於我們後續進行聚類、分類以及降維等操作。 降維的藝術： 當變量數量眾多時，直接分析會變得非常睏難。降維技術能夠有效地提取數據的主要信息，降低數據的維度，從而便於可視化和進一步分析。本書將詳細介紹主成分分析（PCA）和因子分析等經典的降維方法，深入剖析其背後的數學原理，並展示如何解釋降維後的結果，例如，PCA如何找到數據的“主方嚮”，因子分析如何揭示潛在的觀測因子。 變量之間的奧秘： 變量之間是否存在綫性關係？它們之間的相關程度如何？本書將為您詳細介紹相關分析，特彆是多元相關分析，幫助您理解多個變量如何協同變化。我們將深入講解相關矩陣的構建和解釋，以及如何通過這些信息發現變量間的隱藏聯係。 假設檢驗的嚴謹： 在進行推斷時，嚴謹的假設檢驗是必不可少的。本書將覆蓋多種適用於多元數據的假設檢驗方法，例如，獨立性檢驗、方差分析（MANOVA）等，並強調如何正確地設定假設、選擇檢驗方法、解釋P值以及做齣決策。 方法精粹，應用為先： 理論的深度離不開方法的廣度和實踐的精度。本書將係統地介紹一係列強大的多元統計分析方法，並重點關注它們在不同領域的實際應用。 聚類分析： 如何將具有相似特徵的觀測對象分組？聚類分析能夠幫助我們發現數據中的自然分組。本書將介紹層次聚類、劃分聚類（如K-means）等多種聚類算法，並討論如何選擇閤適的距離度量、聚類準則以及如何評估聚類結果的有效性。我們將展示聚類在市場細分、基因芯片分析、圖像識彆等領域的應用案例。 判彆分析： 已知某些觀測對象的類彆，如何建立一個模型來預測新觀測對象所屬的類彆？判彆分析正是為此而生。本書將講解綫性判彆分析（LDA）、二次判彆分析（QDA）等方法，並討論其在疾病診斷、信用評估、模式識彆等場景中的應用。 迴歸分析的延伸： 綫性迴歸是統計學中最基礎也最廣泛使用的方法之一。多元迴歸分析則將綫性迴歸的概念拓展到多個自變量的情況。本書將在此基礎上，介紹更復雜的迴歸模型，例如，正則化迴歸（Ridge, Lasso），它們在處理高維數據和防止過擬閤方麵具有顯著優勢，廣泛應用於生物信息學、金融建模等領域。我們還將探討廣義綫性模型（GLM），它能夠處理非正態分布的響應變量，如泊鬆迴歸用於計數數據，邏輯迴歸用於二分類數據。 方差分析的進階： 方差分析（ANOVA）是比較多個組均值差異的有力工具。本書將深入講解多因素方差分析，以及如何通過交互作用來理解不同因素組閤對結果的影響。我們還將介紹協方差分析（ANCOVA），它能夠控製協變量的影響，使比較更加精確。 探索性因子分析（EFA）與驗證性因子分析（CFA）： 這兩種方法在心理學、教育學、市場調研等領域有著廣泛的應用。本書將詳細闡述因子分析的原理，如何從一組觀測變量中提取潛在的因子，以及如何解釋這些因子。我們還將介紹因子分析在構建量錶、理解復雜結構等方麵的應用。 結構方程模型（SEM）： SEM是一種強大的統計技術，能夠同時估計多個變量之間的路徑關係，檢驗復雜的理論模型。本書將介紹SEM的基本框架，包括測量模型和結構模型，以及如何運用SEM來分析潛在變量之間的因果關係。我們將通過實際案例展示SEM在管理學、社會科學等領域的強大應用能力。 非參數統計方法： 當數據不滿足正態性等參數假設時，非參數統計方法就顯得尤為重要。本書將介紹一些常用的多元非參數檢驗方法，它們具有更廣泛的適用性，能夠處理更復雜的數據結構。 多維尺度分析（MDS）： MDS是一種可視化技術，可以將高維數據映射到低維空間，以便直觀地展示數據點之間的相似性或距離關係。本書將介紹MDS的原理和應用，例如，在消費者偏好分析、品牌定位研究中的應用。 實踐驅動，代碼相伴： 理論的學習需要與實踐緊密結閤。本書將通過大量的案例分析，展示如何運用上述多元統計方法解決實際問題。我們不僅會提供清晰的步驟和詳細的解釋，更會強調如何理解和解釋分析結果，以及如何將分析結果轉化為有價值的業務洞察或科學結論。 為瞭讓讀者能夠更好地掌握這些方法，本書還將整閤主流的統計軟件應用。我們會選擇一到兩種常用的統計軟件（例如 R 或 Python 的相關統計庫），在講解具體方法時，會同步提供相應的代碼示例。這些代碼將不僅僅是工具的展示，更是對理論和方法的具象化呈現，幫助您在實踐中加深理解，並能夠獨立完成數據分析任務。您將學習如何導入數據、進行預處理、執行分析、可視化結果，以及解讀輸齣。 進階視野，融會貫通： 本書的內容將循序漸進，從基礎概念到高級模型。我們會努力做到理論嚴謹，但又不失通俗易懂。我們希望您在閱讀本書的過程中，不僅能夠掌握多元統計分析的“術”，更能領悟其“道”。 數據預處理與診斷： 在進行任何分析之前，有效的數據預處理至關重要。本書將強調數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等環節的重要性，並介紹如何進行初步的數據探索和可視化，以瞭解數據的基本特徵。同時，我們也會講解如何對模型進行診斷，例如，檢驗模型的假設，評估模型的擬閤優度，確保分析的可靠性。 模型選擇與評估： 在麵對眾多分析方法時，如何選擇最適閤您研究問題的模型？本書將為您提供指導，討論不同方法的優缺點、適用場景以及評估模型性能的標準。 結果的解讀與溝通： 復雜的統計結果如何轉化為清晰易懂的語言？本書將強調結果解釋的藝術，以及如何有效地將分析結果傳達給非專業人士，支持決策製定。 前沿動態的啓示： 統計學領域日新月異，本書將適時地觸及一些前沿的統計思想和技術，例如，機器學習與統計學的結閤，大數據分析中的統計挑戰等，為您的進一步學習和研究提供啓示。 學習路徑，指引清晰： 無論您是初學者還是希望深化理解的研究者，本書都將提供一條清晰的學習路徑。您可以根據自己的基礎和興趣，選擇性地深入學習某個章節。我們鼓勵讀者在學習理論的同時，積極動手實踐，利用身邊的實際數據進行練習。 本書期望達成的目標： 理解多元統計分析的核心概念和原理。 掌握多種經典的多元統計分析方法及其適用條件。 能夠運用統計軟件完成數據分析的全過程。 具備獨立分析和解釋多元統計數據的能力。 提升從數據中發現洞見、支持決策的能力。 為進一步學習更高級的統計模型和技術奠定堅實基礎。 讓我們一同踏上探索數據世界的精彩旅程，運用多元統計分析的強大工具，發掘數據的無限可能，讓數據真正賦能我們的研究、工作與生活。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯組織結構清晰得令人稱贊。從數據探索性分析（EDA）的基礎，逐步過渡到更復雜的結構建模，每一步的銜接都非常自然，沒有突兀感。特彆是對因子分析和主成分分析的比較，作者通過一個精心設計的例子，清晰地揭示瞭兩者在目標設定（解釋方差 vs. 降維）上的根本差異，這對於長期以來混淆這兩個概念的學習者來說，無疑是一大福音。在講解迴歸診斷時，書中對殘差圖的解讀部分極為細緻，作者深入探討瞭如何通過觀察殘差的非綫性模式和離群點來判斷模型的擬閤質量，並給齣瞭相應的模型修正建議，而不是簡單地指齣“殘差需要符閤正態分布”。這種對細節的關注，使得這本書在實際應用中更具指導意義。閱讀過程中，我感到自己不僅僅是在學習一套統計工具箱，更像是在學習一套完整的數據科學傢的思維框架——從問題定義到模型選擇，再到結果的審慎匯報，每一步都有章可循，是值得反復研讀的案頭必備之作。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書後，我最大的感受是它提供瞭一個非常宏大且係統的視角來看待高維數據分析。作者的敘事風格非常連貫，仿佛在帶領讀者進行一次知識的探險。書中對結構方程模型（SEM）的介紹，尤其是在路徑分析和驗證性因子分析（CFA）部分，處理得極為優雅。作者巧妙地將傳統的迴歸分析概念延伸至更復雜的潛在變量模型，使得讀者能夠清晰地看到從描述性統計到推斷性模型的演進路徑。我特彆欣賞作者在討論假設檢驗時所采取的謹慎態度，強調瞭統計顯著性與實際業務意義之間的區彆，這在當前的“數據驅動”浪潮中顯得尤為重要。對於迴歸模型中的異方差性和自相關性問題，書中提供的穩健標準誤（Robust Standard Errors）的討論，雖然篇幅不長，但切中瞭現代計量經濟學分析的核心痛點。總的來說，這本書的深度足以滿足專業人士的需求，同時其結構上的清晰度也保證瞭有一定統計學背景的學習者能夠順暢地吸收內容。它更像是一本研究方法論的教科書，而不是一本簡單的工具手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本關於多元統計分析的教材，在深入剖析各種復雜模型時，確實展現瞭作者深厚的學術功底。書中對主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的講解尤為細緻，不僅給齣瞭理論推導，還結閤瞭實際應用中的案例，讓初次接觸這些概念的學生也能逐步領會其精髓。特彆是關於如何選擇閤適的鏇轉方法以及如何解釋鏇轉後的因子載荷矩陣，作者的處理方式非常到位，避免瞭許多初學者常犯的理論與實踐脫節的錯誤。此外，對判彆分析（DA）和聚類分析（Cluster Analysis）的介紹也頗具匠心，作者並沒有簡單地羅列公式，而是花瞭大量篇幅討論瞭不同方法之間的適用場景和優缺點，比如K-means與層次聚類的差異，以及在多重共綫性問題下如何穩健地進行參數估計。書中對統計軟件操作的引導也十分實用，盡管沒有直接提供代碼片段，但其對結果解讀的強調，遠比單純的軟件操作指南更有價值。總而言之，對於希望打下堅實多元統計基礎的研究生或數據分析師來說，這本書無疑是一份極佳的參考資料，它要求讀者投入精力去理解背後的數學邏輯，而非僅僅停留在錶麵的技術應用層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖質量非常高，這對於理解那些涉及幾何解釋的統計概念至關重要。例如，在講解協方差矩陣的特徵值和特徵嚮量時，作者配以恰到好處的二維或三維圖形輔助說明，這極大地降低瞭讀者理解難度。我個人認為，這本書在講解廣義綫性模型（GLM）時，相較於市麵上其他教材，顯得更為透徹和貼閤實際。作者詳細區分瞭泊鬆迴歸、負二項迴歸和邏輯斯迴歸在處理非正態計數和比例數據時的細微差彆和適用條件，並輔以嚴謹的似然函數推導，這使得讀者能夠真正理解為何在特定情境下必須捨棄傳統的最小二乘法。書中對多重比較問題（Multiple Comparisons）的處理也相當全麵，從Bonferroni校正到更先進的FDR（False Discovery Rate）控製方法都有所涉及，顯示瞭作者緊跟統計學前沿研究的步伐。這本書的價值在於它不僅教授“如何做”，更教會讀者“為何要這樣做”，培養的是一種批判性的分析思維。

評分☆☆☆☆☆

與其他側重於軟件操作演示的統計書籍相比，這本《應用多元統計分析（第二版）》展現齣一種對理論基礎的堅守和敬畏。我尤其欣賞作者在描述多變量方差分析（MANOVA）和多元協方差分析（MANCOVA）時所采取的穩健立場。作者沒有急於跳到結果解讀，而是花費瞭相當的篇幅來討論對原假設的檢驗是否成立，例如對球形檢驗（Sphericity Test）的深入分析以及在違反球形假設時如何選擇適當的校正方法（如Greenhouse-Geisser或Huynh-Feldt）。這種對模型前提條件的強調，是許多實戰派書籍所缺失的。此外，書中對缺失數據（Missing Data）的處理策略進行瞭客觀的評述，從簡單的均值插補到更復雜的期望最大化（EM）算法和多重插補（Multiple Imputation），作者的論述平衡且不偏不倚，為讀者提供瞭做齣明智決策的知識儲備。這本書更像是一位經驗豐富導師的諄諄教誨，處處體現著嚴謹的治學態度。

評分☆☆☆☆☆

好的

評分☆☆☆☆☆

這本書挺數理的，需要一些基礎

評分☆☆☆☆☆

不錯的

評分☆☆☆☆☆

這本書挺數理的，需要一些基礎

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

這本書挺數理的，需要一些基礎

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好的

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不錯的