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多元統計分析(基於R第3版)/基於R應用的統計學叢書

  • 作者：編者:費宇//魯筠|責編:王美玲//陳怡梅
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300328942
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：275
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書言簡意賅，省略了一些煩瑣的理論證明和公式推導。強調應用，採用生動具體的例子來講解多元統計分析方法，便於讀者學習。與R密切結合，採用R軟體來實現多元統計的計算和分析，並解讀R軟體的分析結果。
    本書內容豐富，除了多元正態分佈經典內容之外，還包括多元線性模型和廣義線性模型兩章內容。
作者介紹
編者:費宇//魯筠|責編:王美玲//陳怡梅
目錄
第1章  多元統計分析與R簡介
  1.1  多元統計分析簡介
    1.1.1  多元統計分析的含義
    1.1.2  多元統計分析的用途
    1.1.3  多元統計分析的內容
  1.2  R簡介
    1.2.1  為什麼用R
    1.2.2  R的安裝與運行
    1.2.3  如何獲取R的幫助
    1.2.4  R的基本原理
    1.2.5  本書相關的R程序包和函數
  習題
  參考文獻
第2章  多元數據描述與展示
  2.1  箱線圖
  2.2  散點圖矩陣
  2.3  折線圖
  2.4  星相圖
  2.5  調和曲線圖
  2.6  臉譜圖
  習題
  附錄
  參考文獻
第3章  多元正態分佈
  3.1  多元分佈的基本概念
  3.2  多元正態分佈的定義和性質
  3.3  多元正態分佈的最大似然估計
  3.4  常用的抽樣分佈
  習題
  參考文獻
第4章  多元正態總體均值向量和協方差矩陣的假設檢驗
  4.1  一元情形的回顧
    4.1.1  單個正態總體均值的檢驗
    4.1.2  兩個正態總體均值的檢驗
    4.1.3  多個正態總體均值的比較檢驗(方差分析)
    4.1.4  檢驗的p值
  4.2  均值向量的檢驗
    4.2.1  單個正態總體均值向量的檢驗
    4.2.2  兩個正態總體均值向量的比較檢驗
    4.2.3  多個正態總體均值向量的比較檢驗(多元方差分析)
  4.3  協方差矩陣的檢驗
  習題
  附錄R的應用
  參考文獻
第5章  多元線性模型
  5.1  多元線性模型的基本概念
    5.1.1  模型定義
    5.1.2  模型的參數估計和檢驗
  5.2  變數選擇
  5.3  回歸診斷

    5.3.1  殘差分析和異常點探測
    5.3.2  回歸診斷：一般方法
  5.4  回歸預測
  習題
  參考文獻
第6章  廣義線性模型
  6.1  廣義線性模型的定義
  6.2  Logistic模型
  6.3  Probit模型
  6.4  多項Logit模型
  6.5  泊松對數線性模型
  6.6  零膨脹計數模型
  6.7  多項分佈對數線性模型
  習題
  參考文獻
第7章  聚類分析
  7.1  相似性度量
  7.2  系統聚類法
  7.3  k-均值聚類法
  7.4  EM聚類法
  習題
  參考文獻
第8章  判別分析
  8.1  距離判別
    8.1.1  距離判別簡介
    8.1.2  兩個總體的距離判別
    8.1.3  多個總體的距離判別
  8.2  Fisher判別
    8.2.1  兩個總體的Fisher判別
    8.2.2  多個總體的Fisher判別
  8.3  Bayes判別
    8.3.1  兩個總體的Bayes判別
    8.3.2  多個總體的Bayes判別
  8.4  二次判別
  8.5  案例分析與R實現
  習題
  參考文獻
第9章  主成分分析
  9.1  主成分分析的基本思想
  9.2  總體主成分
    9.2.1  主成分的含義
    9.2.2  主成分的計算
    9.2.3  主成分的主要性質
    9.2.4  主成分個數的確定
    9.2.5  變數的標準化及意義
  9.3  樣本主成分
    9.3.1  樣本主成分的性質和計算
    9.3.2  主成分分析的步驟和相關R函數
  9.4  案例：主成分回歸分析
  習題

  參考文獻
第10章  因子分析
  10.1  正交因子模型
  10.2  因子模型的估計
    10.2.1  主成分法
    10.2.2  主因子法
    10.2.3  最大似然法
  10.3  因子正交旋轉
  10.4  因子得分
    10.4.1  加權最小二乘法
    10.4.2  回歸法
    10.4.3  關於綜合因子得分的討論
  10.5  因子分析小結
  10.6  案例分析與R實現
  習題
  多考文獻
第11章  對應分析
  11.1  對應分析的基本思想
  11.2  對應分析的原理
  11.3  對應分析的計算步驟
  11.4  案例分析與R實現
  習題
  參考文獻
第12章  典型相關分析
  12.1  典型相關分析基本理論
  12.2  總體典型相關變數的概念及其解法
  12.3  典型相關變數的性質
  12.4  原始變數與典型相關變數的相關係數
  12.5  簡單相關、復相關和典型相關間的關係
  12.6  分量的標準化處理
  12.7  樣本典型相關係數及其對應典型相關變數的計算
  12.8  典型相關係數的顯著性檢驗
  12.9  被解釋樣本方差的比例
  12.10  案例分析與R實現
  習題
  附錄
  參考文獻
第13章  多維標度分析
  13.1  多維標度法的基本思想
  13.2  古典多維標度法
    13.2.1  多維標度法的幾個基本概念
    13.2.2  已知距離矩陣時CMDS解的計算
    13.2.3  已知相似係數矩陣時CMDS解的計算
  13.3  案例分析與R實現
  習題
  參考文獻

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