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书       名 :
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文献来源:
出版时间 :
多元统计分析:基于R
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787300199528
  • 作      者:
    费宇主编
  • 出 版 社 :
    中国人民大学出版社
  • 出版日期:
    2014
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作者简介
费宇,二级教授,博士生导师,统计学博士,英国曼彻斯特大学博士后。现任云南财经大学统计与数学学院常务副院长,主要从事统计理论与方法、应用统计、数据挖掘和计量经济分析方面的研究。
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内容介绍
多元统计分析是统计学应用性最强的一个分支,本书是结合目前非常流行的R软件来讲解多元统计分析的基本理论和方法,力求采用简洁明了的语言来阐述理论,使用R软件来实现具体的计算分析,试图帮助读者在最短的时间里领会多元统计分析的真谛所在。
本书的编写有以下特点:(1)言简意赅,为了节约篇幅,省略了一些繁琐的理论证明和公式推导;(2)强调应用,采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法,方便读者学习;(3)与R密切结合,采用R软件来实现多元统计的计算和分析,并解读R软件的分析结果;(4)使用方便,本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R程序都放在人大网站上。
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精彩书摘
多元统计分析是统计学应用性最强的一个分支,在社会、经济、管理、生物、医学、体育和环境科学等很多领域应用广泛,是数学、统计学、经济和管理类本科生和研究生的一门重要课程. 然而,多元统计分析这门课不好教、不好学,一个重要的原因就是多元统计分析的理论比较抽象, 涉及的计算复杂,需要借助软件在计算机上实现.
目前关于多元统计分析的教材一般分为两种:一种注重系统讲授多元统计理论,比如张尧庭和方开泰教授编写的经典教材《多元统计分析引论》:一种强调多元统计方法的应用, 结合统计软件讲解多元统计理论与方法,比如何晓群教授编写的《多元统计分析》教材.第一种教材比较适合统计类和数学类学生使用,第二种教材比较适合经济和管理类学生使用.
本书属于第二种教材, 结合目前非常流行的R软件来讲解多元统计分析的基本理论和方法,力求采用简洁明了的语言来阐述理论,使用R软件来实现具体的计算分析,试图帮助读者在最短的时间里领会多元统计分析的真谛所在.
本书的编写有以下特点:(1)言简意赅,为了节约篇幅,省略了一些烦琐的理论证明和公式推导;(2)强调应用,采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法,方便读者学习;(3)与R密切结合,采用R软件来实现多元统计的计算和分析,并解读R软件的分析结果;(4)使用方便, 本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R程序都放在中国人民大学出版社工商管理出版分社网站www.rdjg.com.cn上供读者下载使用. 读者也可以通过电子邮件向作者索取, 邮箱地址:
1350691353@qq.com (费宇).
全书共10 章, 第1, 2, 3, 4, 7 章由费宇编写, 第5, 6, 10章由郭民之编写, 第8, 9 章由陈贻娟编写.本书可作为经济学和管理学类专业的本科生和硕士研究生教材,也可以作为统计工作者的参考书.
本书参阅了许多国内外教材和资料, 并引用了部分例题和习题,在此向有关的作者表示衷心的感谢; 本书得到了云南省教育厅“统计学”省院省校教育合作咨询、 共建省级重点学科项目的支持,得到了云南省教育厅“统计学人才培养模式创新实验区”项目的支持,还得到了云南财经大学三年提升计划“统计学精品视频公开课”项目的支持, 在此表示感谢;本书的出版得到中国人民大学出版社的大力支持和帮助,在此表示诚挚的谢意.
由于作者水平有限, 难免有不妥和谬误之处,恳请同行专家及广大读者提出宝贵意见和建议.
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目录
第1章 R 与多元统计分析简介
1.1 R 简介
1.1.1 R 的特点
1.1.2 R 的安装与运行
1.1.3 R 的基本原理
1.1.4 R 的帮助
1.2 多元统计分析简介
1.2.1多元统计分析的用途
1.2.2 多元统计分析的内容
习 题
第 2 章 多元线性模型
2.1 多元线性模型
2.1.1 模型定义
2.1.2 模型的参数估计和检验
2.2 变量选择
2.3 回归诊断
2.3.1残差分析和异常点探测
2.3.2 回归诊断: 一般的方法
2.4 回归预测
习 题
第 3 章 广义线性模型
3.1 广义线性模型概述
3.2 Logistic 模型
3.3 对数线性模型
习 题
第 4 章 聚类分析
4.1相似性的度量
4.2系统聚类法
4.3 k均值聚类法
4.4 案例: 世界\ 146 个国家和地区人文发展情况的聚类分析
习 题
第 5 章 判别分析
5.1距离判别
5.1.1 距离
5.1.2 两个总体的距离判别
5.1.3多个总体的距离判别
5.2 Fisher 判别
5.2.1 两总体Fisher 判别
5.2.2 多总体Fisher 判别
5.3 Bayes 判别
5.3.1两总体的Bayes 判别
5.3.2 多总体的Bayes 判别
5.4 案例分析与R 实现
习 题
附 录
第 6 章 主成分分析
6.1主成分分析的基本思想
6.2 总体主成分
6.2.1 主成分的含义
6.2.2主成分的计算
6.2.3主成分的主要性质
6.2.4主成分个数的确定
6.3样本主成分
6.3.1样本主成分性质和计算
6.3.2主成分分析的步骤和相关R 函数
6.4案例: 主成分综合分析
习 题
第 7 章 因子分析
7.1 正交因子模型
7.2因子模型的估计
7.3因子正交旋转
7.4因子得分
习 题
第 8 章 对应分析
8.1对应分析的基本思想
8.2对应分析的原理
8.3对应分析的计算步骤
8.4 案例: 对应分析在现金支出定位中的应用及R操作
习 题
第 9 章 典型相关分析
9.1 典型相关分析基本理论
9.2 案例: 我国科学研究与开发机构科研投入与产出的典型相关分析及R 操作
习 题
第 10 章 多维标度分析
10.1多维标度法的基本思想
10.2古典多维标度法
10.2.1 多维标度法的几个基本概念
10.2.2 已知距离矩阵时CMDS解的计算
10.2.3 已知相似系数矩阵时CMDS解的计算
10.3 非度量多维标度法
10.4 案例分析与R实现
习 题
参考文献
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