应用多元统计分析（第四版）

图书标准信息

• 作者 朱建平
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2021-01
• 版次 1
• ISBN 9787030673206
• 定价 42.00元
• 装帧 其他
• 页数 225页
• 字数 326千字

【内容简介】

《应用多元统计分析（第四版）》为“十二五”普通高等教育本科***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（第四版）》努力贯彻“少而精”的原则，力求以统计思想为主线，以R语言为工具，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：多元统计分析概述、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（第四版）》将R语言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。

【目录】

目录

**章 多元统计分析概述 1

**节 引言 1

第二节 大数据时代的多元统计分析 2

第三节 应用背景 3

第四节 计算机在统计分析中的应用 7

思考与练习 8

第二章 多元正态分布的参数估计 9

**节 引言 9

第二节 基本概念 9

第三节 多元正态分布 14

第四节 参数估计的一般理论 17

第五节 实例分析与计算机实现 23

思考与练习 26

第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验 28

**节 引言 28

第二节 均值向量的检验 28

第三节 协差阵的检验 36

第四节 实例分析与计算机实现 38

思考与练习 45

第四章 判别分析 49

**节 引言 49

第二节 距离判别法 49

第三节 贝叶斯判别法 54

第四节 费希尔判别法 56

第五节 实例分析与计算机实现 60

思考与练习 66

第五章 聚类分析 69

**节 引言 69

第二节 相似性的量度 69

第三节 系统聚类分析法 72

第四节 K均值聚类分析 81

第五节 有序样品的聚类分析法 83

第六节 实例分析与计算机实现 87

思考与练习 103

第六章 主成分分析 107

**节 引言 107

第二节 主成分的几何意义及数学推导 107

第三节 主成分的性质 111

第四节 主成分分析应用中应注意的问题 112

第五节 实例分析与计算机实现 114

思考与练习 122

第七章 因子分析 125

**节 引言 125

第二节 因子分析模型 125

第三节 因子载荷矩阵求解 129

第四节 公共因子重要性的分析 132

第五节 实例分析与计算机实现 136

思考与练习 144

第八章 相应分析 148

**节 引言 148

第二节 列联表 148

第三节 相应分析的基本理论 151

第四节 相应分析中应注意的问题 153

第五节 实例分析与计算机实现 154

思考与练习 158

第九章 典型相关分析 161

**节 引言 161

第二节 典型相关分析的基本理论 161

第三节 样本典型相关分析 166

第四节 典型相关分析应用中的几个问题 171

第五节 实例分析与计算机实现 175

思考与练习 179

第十章 多维标度法 182

**节 引言 182

第二节 古典多维标度法 183

第三节 多维标度法中的几个问题 187

第四节 实例分析与计算机实现 187

思考与练习 191

第十一章 多变量的可视化分析 193

**节 引言 193

第二节 多个分类变量的可视化 193

第三节 多个数值变量的可视化 197

第四节 多个分类变量与数值变量的可视化 204

思考与练习 205

参考文献 206

附录 207

常用统计表 207

R语言简介 215