应用多元统计分析（第3版）/经济与管理类统计学系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱建平 编

图书标签:

• 多元统计分析
• 统计学
• 经济学
• 管理学
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 计量经济学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030470942

版次：3

商品编码：12106467

包装：平装

丛书名： 经济与管理统计学系列教材“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：231

字数：367000

正文语种：中文

内容简介

　　《应用多元统计分析（第3版）/经济与管理类统计学系列教材》为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，同时也是教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐教材。
　　《应用多元统计分析（第3版）/经济与管理类统计学系列教材》努力贯彻“少而精”的原则，力求以统计思想为主线，以SPSS软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括：多元分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析等。特别是，《应用多元统计分析（第3版）/经济与管理类统计学系列教材》将SPSS软件的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用。
　　《应用多元统计分析（第3版）/经济与管理类统计学系列教材》配备多媒体教学课件，可作为经济类、管理类各专业本科生教材，同时也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。

目录

第一章 多元分析概述
第一节 引言
第二节 大数据时代的多元统计分析
第三节 应用背景
第四节 计算机在统计分析中的应用
思考与练习

第二章 多元正态分布的参数估计
第一节 引言
第二节 基本概念
第三节 多元正态分布
第四节 多元正态分布的参数估计
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验
第一节 引言
第二节 均值向量的检验
第三节 协差阵的检验
第四节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第四章 判别分析
第一节 引言
第二节 距离判别法
第三节 贝叶斯判别法
第四节 费希尔判别法
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第五章 聚类分析
第一节 引言
第二节 相似性的量度
第三节 系统聚类分析法
第四节 K均值聚类分析
第五节 有序样品的聚类分析法
第六节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第六章 主成分分析
第一节 引言
第二节 主成分的几何意义及数学推导
第三节 主成分的性质
第四节 主成分方法应用中应注意的问题
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第七章 因子分析
第一节 引言
第二节 因子分析模型
第三节 因子载荷矩阵求解
第四节 公因子重要性的分析
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第八章 相应分析
第一节 引言
第二节 列联表
第三节 相应分析的基本理论
第四节 相应分析中应注意的问题
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第九章 典型相关分析
第一节 引言
第二节 典型相关的基本理论
第三节 样本典型相关分析
第四节 典型相关分析应用中的几个问题
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第十章 多维标度法
第一节 引言
第二节 古典多维标度法
第三节 多维标度法中的几个问题
第四节 实例分析与计算机实现
思考与练习

第十一章 对变量的可视化分析
第一节 引言
第二节 条形图
第三节 面积图
第四节 高低图
第五节 雷达图分析法
第六节 星座图分析法
思考与练习
参考文献
附录 常用统计表
附表1 正态分布概率表
附表2 t分布临界值表
附表3 x2分布临界值表
附表4 F分布临界值表

精彩书摘

　　《应用多元统计分析（第3版）/经济与管理类统计学系列教材》：
　　多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要，多元统计分析技术被广泛地应用于地质、气象、水文、医学、工业、农业和经济等许多领域，已经成为解决实际问题的有效方法。由于计算机处理技术发生着日新月异的变化，人们处理大规模复杂数据能力日益增强，从大规模数据中提取有价值的信息能力日益提高，人们将会迅速进入大数据时代。大数据时代不仅会带来人类自然科学技术和人文社会科学的发展变革，还会给人们的生活和工作方式带来焕然一新的变化。大数据时代的到来，给多元统计分析理论的发展和方法的应用带来了发展壮大机会的同时，也使其面临着重大的挑战。
　　多元统计分析起源于20世纪初，1928年Wishart发表论文《多元正态总体样本协差阵的精确分布》，可以说是多元分析的开端。20世纪30年代R.A.Fisher，H.Hotelling，S.N.Roy，许宝碌等做了一系列的奠基性工作，使多元分析在理论上得到了迅速发展。20世纪40年代在心理、教育、生物等方面有不少的应用，但由于计算量大，其发展受到影响，甚至停滞了相当长的时间。20世纪50年代中期，随着电子计算机的出现和发展，多元分析方法在地质、气象、医学、社会学等方面得到广泛的应用。20世纪60年代通过应用和实践又完善和发展了理论，由于新的理论、新的方法不断涌现，又促使它的应用范围更加扩大。20世纪70年代初期多元统计分析才在我国受到各个领域的极大关注，并在理论研究和应用上取得了很多显著成绩，有些研究工作已达到国际水平，并已形成一支科技队伍，活跃在各条战线上。20世纪80年代初期数据在不同信息管理系统之间的共享使数据接口的标准化越来越得到强调，为数据的共享和交流提供了捷径，80年代后期，互联网概念的兴起、“普适计算”（Ubiquitous Computing）理论的实现以及传感器对信息自动采集、传递和计算成为现实，为数据爆炸式增长提供了平台，为多元统计理论和方法的应用开辟了新的领域。20世纪90年代，由于数据驱动，数据呈指数增长，企业界和学术界也不断对此现象及其意义进行探讨，为大数据概念的广泛传播提供了途径。进入21世纪以来，世界上许多国家开始关注大数据的发展和应用，一些学者和专家发起了关于大数据研究和应用的深入探讨，如M.S.Vikor和C.Kenneth所著的《大数据时代》等，对大数据促进人们生活、工作与思维的变革奠定了基础。在此期间，多元统计与人工智能和数据库技术相结合，将通过互联网和物联网在经济、商业、金融、天文等行业得到更广泛的应用。
　　为了让读者更加系统地掌握多元统计分析的理论与方法，本书重点介绍多元正态总体的参数估计和假设检验以及常用的统计方法。这些方法包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、多维标度法以及多变量的可视化分析等。与此同时，我们将利用在我国广泛流行的SPSS统计软件来实现实证分析，做到在理论的学习中体会应用、在应用的分析中加深理论。
　　……

前言/序言

　　《应用多元统计分析》自2006年8月由科学出版社出版发行以来，已经印刷16次，被许多高校采用，受到了广大教师和学生的普遍欢迎，并被遴选为“普通高等教育‘十一五’和‘十二五’国家级规划教材”，为我国经济统计专业教学改革和创新做出了贡献，同时也得到了社会的认可。
　　这次修订按照“十二五”国家级规划教材的要求，力求以统计思想为主线，以SPSS软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的应用。本书仍然保持了原教材的基本框架和内容体系，但是对于各章的案例分析和习题进行了较大的变动，同时对第十章多维标度法和第十一章多变量的可视化分析进行了完善修改，力求体现以下特点：
　　第一，把握统计实质，贯穿统计思想。注重统计思想的讲述，在多元统计方法的应用上把握实质，从实际问题入手，在不失严谨的前提下，淡化统计方法本身的数学推导，体现统计学的实用性。
　　第二，应用SPSS软件，实现统计计算。通过案例分析进一步加强统计理论和方法的应用，注重训练学生解决实际问题的能力，提高综合分析问题的素质。
　　第三，加强统计理论，完成统计实践。根据实际介绍的统计方法，我们将编写的习题分为两类：一类是继续巩固和加强统计理论和方法，包括基本概念和基本思路训练的习题：另一类是针对实际问题，培养学生结合统计方法独立解决实际问题的能力和素质的习题。
　　为了提高学生的学习兴趣和学习的效率，考虑到不同的使用对象和教学特点，对部分内容可根据实际情况进行选讲。
　　本次修订编写工作由朱建平教授、朱平辉教授、刘云霞副教授、辛华副教授和任晓萍助理教授共同完成，并由朱建平教授担任主编统稿，刘云霞和辛华副教授协助完成总纂。
　　本书在修订编写和出版过程中，得到了厦门大学数据挖掘研究中心、厦门大学管理学院MBA中心、东北石油大学数学与统计学院、浙江工商大学现代商贸流通体系协同创新中心和科学出版社的支持，兰鹏同志为本书的组稿、编辑做了大量的工作，在此一并表示衷心感谢！尽管我们在修订编写本书的过程中尽心竭力，书中难免有疏漏或不妥之处，恳请读者多提宝贵意见，以便今后进一步修改与完善。
　　本书的编写得到了国家社会科学基金重大项目“大数据与统计学理论的发展研究”（13&2D148）的资助。

《应用多元统计分析》（第3版）—— 洞悉复杂数据背后的规律，赋能经济与管理决策 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动经济增长和企业发展的核心要素。然而，现实世界中的数据往往错综复杂，包含着多重变量、非线性关系以及潜在的相互作用。如何从这些海量、高维的数据中提取有价值的洞察，揭示隐藏的规律，并将其转化为切实可行的决策，已成为经济与管理领域面临的重要挑战。《应用多元统计分析》（第3版）正是为了应对这一挑战而精心打造的权威教材，它系统、深入地阐述了多元统计分析的核心理论、方法及其在经济与管理实践中的广泛应用。 本书并非仅仅罗列枯燥的统计公式，而是将复杂的数学概念与生动的经济管理场景紧密结合，旨在培养读者运用统计工具分析实际问题的能力。全书以“理论与实践并重”为指导思想，力求让读者在掌握扎实统计理论的同时，也能熟练运用这些理论解决现实世界中的难题。 核心理论的深度解析与创新视角 《应用多元统计分析》（第3版）在保持经典多元统计分析方法体系完整性的基础上，加入了近年来统计学和数据科学领域的新发展和新趋势。本书在开篇就为读者构建了一个清晰的统计分析思维框架，从数据的审视、问题的界定，到方法的选择、结果的解释，层层递进，引导读者逐步深入。 数据预处理与探索性分析：在真正进入多元统计方法之前，本书强调了数据质量的重要性。它详细介绍了各种数据清洗、转换和标准化技术，帮助读者处理缺失值、异常值以及不同量纲的数据。更为重要的是，本书着力于探索性数据分析（EDA）的方法，通过可视化技术（如散点图矩阵、平行坐标图、主成分得分图等）和描述性统计量，让读者在模型构建之前就能对数据的结构、变量间的关系以及潜在的模式有一个初步的认识。这为后续模型选择和结果解释奠定了坚实的基础。 降维技术：从高维走向清晰：在经济管理实践中，我们常常面临变量数量远超样本数量的高维数据。本书对主成分分析（PCA）和因子分析进行了详尽的论述。它不仅介绍了这些方法的数学原理，更重要的是阐释了如何通过降维技术，提取数据中最主要的变异信息，用较少的“主成分”或“公因子”来概括原有的多个变量，从而简化模型，便于理解和解释。例如，在消费者行为研究中，可以利用主成分分析将一系列零散的购买行为指标聚合成几个关键的消费者偏好维度。 回归分析的深化与拓展：线性回归是统计学中最基础也最常用的方法之一。本书在此基础上，系统介绍了多元线性回归、逐步回归、岭回归、Lasso回归等多种回归技术。这些方法不仅能够分析多个自变量对因变量的影响，更能处理变量间的多重共线性问题，并能通过正则化等技术实现变量选择，提高模型的稳定性和泛化能力。在市场营销中，多元回归分析可以帮助企业理解不同广告投入、价格策略以及渠道促销对销售额的影响程度。 分类与聚类分析：寻找群组与预测归属：在客户细分、风险评估以及市场分区等领域，分类和聚类分析发挥着至关重要的作用。本书详细讲解了逻辑回归、判别分析、支持向量机（SVM）等分类模型，帮助读者构建预测模型，判断新的观测值属于哪个类别。同时，本书也深入介绍了K-均值聚类、层次聚类、DBSCAN等聚类方法，使读者能够在大规模数据中发现内在的群体结构，例如将具有相似特征的客户群划分为不同的细分市场。 协方差结构分析：理解变量间的依赖关系：本书还涵盖了协方差分析（ANCOVA）和多因素方差分析（MANOVA）。这些技术使得研究者能够同时检验多个因变量，并控制其他协变量的影响，从而更精细地分析不同处理组之间的差异。在产品评估或政策效果评估中，协方差分析尤为有用，可以有效剥离非实验因素的干扰。 时间序列分析的现代视角：经济管理数据往往具有时间依赖性。本书在时间序列分析部分，不仅介绍了ARIMA模型等经典方法，还引入了状态空间模型、卡尔曼滤波以及一些更现代的时间序列预测技术，帮助读者理解和预测股票价格、经济增长率、商品需求量等随时间变化的序列数据。 结构方程模型（SEM）的宏观洞察：本书对结构方程模型进行了较为详细的介绍。SEM是一种强大的统计建模框架，它能够同时处理测量模型（测量潜在变量）和结构模型（刻画潜在变量之间的关系），极大地拓展了研究者探索复杂理论模型的能力。在管理学研究中，SEM常用于检验组织承诺、员工满意度、绩效表现等复杂概念之间的因果路径。 贝叶斯统计方法简介：为了与时俱进，本书还对贝叶斯统计方法进行了初步介绍，探讨了其在数据分析中的优势，特别是其在处理不确定性、Incorporating prior knowledge以及小样本情况下的应用潜力。 经济与管理应用的精选案例 《应用多元统计分析》（第3版）最大的亮点之一在于其丰富的、与经济和管理领域高度相关的案例研究。这些案例不仅仅是理论方法的简单例证，更是引导读者思考如何在实际问题中应用所学知识的“指南”。 市场营销与消费者行为：本书提供了大量利用多元统计方法分析市场营销问题的案例。例如，如何运用因子分析和聚类分析进行市场细分；如何利用多元回归分析评估广告效果和定价策略；如何通过判别分析预测客户流失；以及如何使用结构方程模型来检验品牌忠诚度与购买意愿之间的关系。 金融与风险管理：在金融领域，本书展示了如何运用主成分分析来构建宏观经济因子模型；如何利用时间序列分析预测股票价格和波动率；如何通过多元统计模型评估信用风险和市场风险；以及如何利用因子分析构建投资组合。 人力资源管理：本书也探讨了如何应用多元统计方法解决人力资源管理中的问题，例如，如何通过回归分析识别影响员工绩效的关键因素；如何运用因子分析和聚类分析进行员工能力评估和岗位匹配；以及如何通过结构方程模型检验培训与员工发展之间的关系。 运营管理与供应链：在运营管理领域，本书介绍了如何利用多元统计方法优化库存管理；如何通过回归分析预测生产需求；以及如何运用聚类分析进行供应商选择。 宏观经济分析与政策评估：本书还展示了如何运用多元统计方法分析宏观经济指标之间的关系；如何利用时间序列模型预测经济增长；以及如何通过回归分析和协方差分析评估宏观经济政策的效果。 教学与实践的强大支持 《应用多元统计分析》（第3版）的设计充分考虑了教学和实践的需求。 清晰的结构与循序渐进的逻辑：全书结构清晰，章节之间逻辑紧密，从基础概念到高级应用，循序渐进，易于读者理解和掌握。 理论与公式的严谨推导：在介绍核心方法时，本书提供了严谨的数学推导，帮助读者深入理解公式背后的原理，而非停留在表面。 详尽的算法描述与步骤：对于每一种统计方法，本书都提供了清晰的算法描述和操作步骤，方便读者在实际应用中进行对照。 软件应用指南：本书提供了使用主流统计软件（如R、SAS、SPSS等）进行数据分析的指导，并配有相应的代码示例，使读者能够快速将理论知识转化为实践操作。 丰富的习题与思考题：每章末尾都配有精心设计的习题和思考题，旨在巩固读者对所学知识的理解，并鼓励读者将所学方法应用于更广泛的场景。 谁适合阅读本书？ 《应用多元统计分析》（第3版）是经济学、管理学、金融学、统计学、计量经济学、市场营销、人力资源管理以及相关领域的本科生、研究生和博士生的理想教材。同时，对于希望提升自身数据分析能力，解决复杂经济管理问题的研究者、从业人员和咨询顾问来说，本书也是一本不可或缺的参考书。 结语 在数据驱动的决策时代，掌握多元统计分析的能力已成为一项核心竞争力。《应用多元统计分析》（第3版）将是您踏入复杂数据世界，洞悉规律，赋能决策的得力助手。它不仅为您提供了强大的统计工具箱，更重要的是，它培养了您用数据说话，用分析驱动创新的思维方式。通过本书的学习，您将能够更自信、更有效地处理和分析经济与管理领域中的海量数据，从而在日益激烈的竞争中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对理论深度有一定要求的读者，我对《应用多元统计分析（第3版）》在理论部分的严谨性也感到非常满意。虽然它定位为“应用”，但并未因此牺牲理论的深度和准确性。作者在介绍每一种多元统计方法时，都提供了必要的数学推导和统计学原理的讲解，这让我能够知其然，也知其所以然。理解了背后的理论逻辑，我在实际应用中就更有底气，也更能辨别分析结果的合理性。比如，在介绍典型相关分析时，书中详细解释了变量的构建、特征根的意义等，这对于我理解变量间的复杂关系至关重要。此外，书中还探讨了各种方法的假设条件，以及在实际应用中可能遇到的挑战和局限性，这提醒我在进行数据分析时，需要保持审慎的态度，并注意结果的解释。这种严谨的科学态度，让我更加信赖这本书的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象莫过于其丰富的案例分析和详尽的操作指导。我之前尝试过一些统计学书籍，但往往在实际操作层面就卡住了，理论讲得再好，没有具体的实现路径也只是纸上谈兵。《应用多元统计分析（第3版）》在这方面做得非常出色。书中收录了大量来自不同经济和管理领域的真实案例，从市场调研到金融风险管理，再到人力资源分析，覆盖面非常广。更重要的是，它不仅给出了问题背景和数据，还详细介绍了如何运用各种多元统计方法（如因子分析、判别分析、对应分析等）来解决这些问题。书中对软件操作的指导也相当到位，即使是刚接触统计软件（比如SPSS或R）的读者，也能按照书中的步骤一步步跟着做，从而获得动手实践的机会。这种“手把手”的教学方式，极大地增强了我的学习信心，让我觉得掌握这些复杂的统计工具并非遥不可及，而是可以通过系统学习和刻苦练习来实现的。

评分☆☆☆☆☆

对于正在攻读经济和管理类专业，尤其是在学习过程中需要大量数据分析来支撑研究的同学们来说，这本《应用多元统计分析（第3版）》绝对是一本值得投资的宝藏。我发现作者在编排内容时，充分考虑到了学习的循序渐进性。从最基础的多元数据描述，到各种推断性分析，再到更高级的建模技术，逻辑性非常强。我尤其喜欢书中对不同方法之间联系和区别的梳理，这有助于我建立起一个完整的多元统计分析的知识体系。比如，在讲解主成分分析之后，它会自然地引出因子分析，并说明两者在降维目标上的细微差异，以及各自适用的场景。这种深入的比较和拓展，让我对每一种方法的理解更加深刻，也能够根据具体的研究问题，灵活选择最适合的分析工具。读完这本书，我感觉自己的分析能力有了质的飞跃，看问题的角度也更加数据化和理性化了。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本《应用多元统计分析（第3版）》是一本非常优秀的教材，它完美地融合了理论讲解、案例分析和软件操作指导，为经济和管理领域的学习者提供了一个全面而实用的学习平台。我尤其欣赏作者在语言表达上的清晰流畅，以及逻辑结构的严谨有序。读起来不会感到枯燥乏味，反而充满启发性。它不仅帮助我掌握了各种多元统计方法的应用技巧，更重要的是，培养了我运用统计思维解决实际问题的能力。这本书让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，也让我更加期待将所学知识应用到未来的学习和工作中，去探索更深层次的经济和管理规律。我强烈推荐这本书给所有需要深入学习多元统计分析的同学和研究者。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了这本《应用多元统计分析（第3版）》，真是让我眼前一亮。作为一名对经济学和管理学交叉领域充满兴趣的学生，我一直希望能找到一本既有深度又不失实操性的教材，而这本书恰好满足了我的需求。首先，它的理论阐述非常清晰透彻，作者并没有一味地堆砌复杂的数学公式，而是深入浅出地讲解了各种多元统计方法的原理和思想。这一点对于我这种理论基础相对薄弱的学习者来说尤为重要。我特别欣赏的是，书中不仅仅局限于理论介绍，而是花了大量篇幅来展示这些方法在实际经济和管理问题中的应用。例如，在讨论聚类分析时，作者通过生动的案例，一步步引导读者如何利用聚类将客户进行细分，从而为营销策略的制定提供数据支持。这种“理论与实践相结合”的模式，让我能够更好地理解抽象的统计概念，并能将其与我所学到的经济学和管理学知识融会贯通。读起来感觉作者真的非常懂我们这些学生在学习过程中会遇到的难点，并且花了心思去解决。