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多元統計分析(第2版國家級一流本科專業一流課程配套教材)

  • 作者：編者:陳鈺芬//陳驥|責編:高屾
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302708667
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：264
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統地介紹了多元統計分析技術的基本思想和方法原理，以社會、經濟、商務等領域的實際問題為案例，結合SAS軟體，介紹各種方法的SAS操作、實現過程與結果解釋，幫助讀者理解並掌握多元統計分析的基本方法，熟練應用軟體進行數據分析，提高對實際數據的分析挖掘能力。
    本書內容重點突出、習題設置合理、教學資源豐富，適合作為普通高等學校統計學專業或大數據相關專業本科生、經濟管理類或社科類專業研究生的教材，也可作為從事社會、經濟、管理等研究和實踐工作的人士進行量化研究的參考書。
作者介紹
編者:陳鈺芬//陳驥|責編:高屾
目錄
第1章  多元正態分佈
  1.1  隨機向量
    1.1.1  隨機向量的定義
    1.1.2  隨機向量的分佈
    1.1.3  隨機向量的數字特徵
  1.2  多元正態分佈概述
    1.2.1  多元正態分佈的定義
    1.2.2  多元正態變數的基本性質
  1.3  多元正態分佈的參數估計
    1.3.1  多元樣本的數字特徵
    1.3.2  均值向量和協方差矩陣的極大似然估計
  1.4  常用分佈與抽樣分佈
    1.4.1  Wishart分佈
    1.4.2  Hotelling T2分佈
    1.4.3  Wilks Λ分佈
  【課後練習】
第2章  均值向量與協方差矩陣的檢驗
  2.1  均值向量的檢驗
    2.1.1  單指標檢驗回顧
    2.1.2  多元均值檢驗
    2.1.3  兩正態總體均值向量的檢驗
    2.1.4  多正態總體均值向量的檢驗——多元方差分析
  2.2  協方差矩陣的檢驗
    2.2.1  單個正態總體協方差矩陣的檢驗
    2.2.2  多總體協方差矩陣的檢驗
    2.2.3  多個正態總體的均值向量和協方差矩陣同時檢驗
  2.3  SAS實現與應用案例
  【課後練習】
第3章  聚類分析
  3.1  聚類分析的基本概念
  3.2  距離和相似係數
    3.2.1  變數的類型
    3.2.2  樣品間的距離
    3.2.3  相似係數
  3.3  系統聚類法
    3.3.1  最短距離法
    3.3.2  最長距離法
    3.3.3  中間距離法
    3.3.4  重心法
    3.3.5  類平均法
    3.3.6  離差平方和法
    3.3.7  系統聚類法的統一
    3.3.8  確定類的個數
  3.4  動態聚類法
    3.4.1  動態聚類法的基本思想
    3.4.2  動態聚類法的基本步驟
    3.4.3  凝聚點的選擇
  3.5  SAS實現與應用案例
    3.5.1  系統聚類法案例
    3.5.2  動態聚類法案例

  【課後練習】
第4章  判別分析
  4.1  判別分析的基本思想
  4.2  距離判別法
    4.2.1  兩總體情形（兩類判別）
    4.2.2  多總體情形
  4.3  貝葉斯判別法
  4.4  費歇判別法
    4.4.1  費歇判別法的基本思想
    4.4.2  兩總體費歇判別法
    4.4.3  多總體費歇判別法
  4.5  SAS實現與應用案例
    4.5.1  ST和非ST企業的距離判別
    4.5.2  鳶尾花類型的費歇判別
  【課後練習】
第5章  主成分分析
  5.1  主成分分析的基本思想
  5.2  主成分分析的數學模型及幾何意義
    5.2.1  數學模型
    5.2.2  幾何意義
  5.3  主成分的推導與計算
    5.3.1  主成分的推導
    5.3.2  主成分的計算
    5.3.3  R型分析
  5.4  主成分的相關結構與性質
    5.4.1  主成分的相關結構
    5.4.2  主成分的性質
  5.5  主成分的應用
    5.5.1  用主成分圖解樣品和變數
    5.5.2  主成分分析用於綜合評價
    5.5.3  主成分回歸
  5.6  SAS實現與應用案例
    5.6.1  省城中國式現代化發展的綜合分析
    5.6.2  居民消費水平的主成分回歸
  【課後練習】
第6章  因子分析
  6.1  因子分析的基本思想
  6.2  因子分析模型
    6.2.1  正交因子模型
    6.2.2  因子載荷的統計意義
  6.3  因子載荷矩陣的估計
  6.4  因子旋轉
    6.4.1  方差最大化正交旋轉
    6.4.2  四次方最大化正交旋轉
    6.4.3  旋轉前後的共同度與公共因子方差貢獻
  6.5  因子得分
  6.6  SAS實現與應用案例
  【課後練習】
第7章  對應分析
  7.1  對應分析的基本思想

  7.2  對應分析的數學原理
    7.2.1  基本思路
    7.2.2  規格化矩陣
  7.3  對應分析的一些重要概念
    7.3.1  行列獨立性檢驗
    7.3.2  總慣量
    7.3.3  對應分析圖
  7.4  SAS實現與應用案例
    7.4.1  大學生體質測試的對應分析
    7.4.2  居民收入來源的對應分析
  【課後練習】
第8章  典型相關分析
  8.1  典型相關分析的基本思想
  8.2  典型相關係數與典型變數的求解
    8.2.1  數學描述
    8.2.2  典型相關係數和典型變數的求解方法
    8.2.3  典型變數的性質
  8.3  典型相關係數的顯著性檢驗
  8.4  SAS實現與應用案例
  【課後練習】
第9章  廣義線性模型
  9.1  廣義線性模型的相關概念
    9.1.1  指數分佈族
    9.1.2  廣義線性模型的構成
  9.2  對數線性模型
    9.2.1  二維列聯表的對數線性模型
    9.2.2  三維列聯表的對數線性模型
    9.2.3  與相關模型的區別
  9.3  SAS實現與應用案例
    9.3.1  二維列聯表的對數線性模型應用
    9.3.2  三維列聯表的對數線性模型應用
  【課後練習】
第10章  邏輯回歸
  10.1  邏輯回歸的基本思想
  10.2  邏輯回歸的數學推導
    10.2.1  Logistic模型
    10.2.2  Logit變換與Logistic模型
    10.2.3  模型的解釋
  10.3  邏輯回歸模型的參數估計
  10.4  邏輯回歸的模型檢驗
    10.4.1  回歸係數的顯著性檢驗
    10.4.2  模型擬合效果的檢驗
  10.5  分組情形下的邏輯回歸
  10.6  SAS實現與應用案例
    10.6.1  一元邏輯回歸案例
    10.6.2  多元邏輯回歸應用案例
  【課後練習】
參考文獻
附錄  矩陣代數

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