应用多元统计(原书第5版)
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作者(美)芭芭拉·G.塔巴尼克,(美)琳达·S.菲德尔
出版社机械工业出版社
ISBN9787111719335
出版时间2023-06
装帧平装
开本16开
定价169元
货号1202985245
上书时间2024-11-21
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目录
译者序
前言
第1章引言1
1.1为什么选择多元统计1
1.1.1多元统计的域：自变量和因变量的个数1
1.1.2实验性和非实验性研究2
1.1.3计算机和多元统计3
1.1.4垃圾进，玫瑰出4
1.2一些有用的定义5
1.2.1连续、离散和二分数据5
1.2.2样本和总体6
1.2.3描述性和推断性统计7
1.2.4正交：标准和序贯分析7
1.3变量的线性组合9
1.4变量个数和性质9
1.5统计势10
1.6多元统计数据10
1.6.1数据阵11
1.6.2相关矩阵11
1.6.3方差协方差阵12
1.6.4平方和与叉积矩阵12
1.6.5残差14
1.7本书的结构安排14
第2章统计方法指南：使用本书15
2.1研究问题和相关方法15
2.1.1变量间的关系程度15
2.1.2群组差异的显著性17
2.1.3组成员的预测20
2.1.4结构22
2.1.5时序事件 22
2.2进一步比较23
2.3决策树24
2.4统计方法的章节27
2.5数据的初步检查27
第3章一元统计和二元统计回顾28
3.1假设检验28
3.1.1单样本z检验28
3.1.2势31
3.1.3模型拓展31
3.1.4显著性检验的争议31
3.2方差分析32
3.2.1单因素组间方差分析33
3.2.2多因素组间方差分析35
3.2.3组内方差分析36
3.2.4组间组内混合方差分析38
3.2.5设计复杂性39
3.2.6特定比较42
3.3参数估计45
3.4效应大小45
3.5二元统计：相关性和回归47
3.5.1相关性47
3.5.2回归48
3.6卡方分析49
第4章数据清洗50
4.1数据清洗的系列问题50
4.1.1数据准确性50
4.1.2真实相关性51
4.1.3缺失值52
4.1.4异常值60
4.1.5正态性、线性和同方差性65
4.1.6常用的数据转换71
4.1.7多重共线性和奇异性73
4.1.8数据筛选清单及可行的建议75
4.2数据筛选的完整案例76
4.2.1未分组数据的筛选76
4.2.2分组数据的筛选85
第5章多重回归94
5.1概述94
5.2几类研究问题95
5.2.1相关度96
5.2.2自变量的重要性96
5.2.3增加自变量96
5.2.4改变自变量96
5.2.5自变量的其他情况97
5.2.6自变量集的比较97
5.2.7对新样本中因变量的预测97
5.2.8参数估计97
5.3回归分析的局限性97
5.3.1理论问题98
5.3.2实际问题99
5.4多重回归的基本公式103
5.4.1一般线性方程104
5.4.2矩阵方程105
5.4.3小样本示例的计算机分析107
5.5多重回归的主要类型109
5.5.1标准多重回归109
5.5.2多重序贯回归110
5.5.3统计（逐步）回归111
5.5.4回归策略之间的选择115
5.6一些重要问题116
5.6.1自变量的重要性116
5.6.2统计推断118
5.6.3R2的调整123
5.6.4抑制变量123
5.6.5方差分析的回归方法124
5.6.6包含自变量的交互作用和幂时的中心化126
5.6.7因果关系的中介变量128
5.7回归分析的完整案例129
5.7.1假设的评估129
5.7.2标准多重回归134
5.7.3序贯回归 139
5.7.4多重估算缺失值的标准多重回归示例142
5.8程序的比较149
5.8.1SPSS软件包149
5.8.2SAS系统152
5.8.3SYSTAT 系统154
第6章协方差分析155
6.1概述155
6.2几类研究问题157
6.2.1自变量的主效应158
6.2.2自变量间的交互作用158
6.2.3具体对比和趋势分析158
6.2.4协变量效应158
6.2.5效应大小159
6.2.6参数估计159
6.3协方差分析的局限性159
6.3.1理论问题159
6.3.2实际问题160
6.4协方差分析的基本公式162
6.4.1平方和与叉积163
6.4.2显著性检验和效应大小165
6.4.3小样本示例的计算机分析166
6.5一些重要问题168
6.5.1协变量的选择168
6.5.2协变量的估计168
6.5.3回归齐性的检验169
6.5.4设计复杂性169
6.5.5协方差分析替代175
6.6协方差分析的完整案例177
6.6.1假设估计177
6.6.2协方差分析181
6.7程序的比较188
6.7.1SPSS软件包188
6.7.2SAS系统188
6.7.3SYSTAT系统188
第7章多元方差和协方差分析191
7.1概述191
7.2几类研究问题194
7.2.1自变量的主效应194
7.2.2自变量之间的交互作用195
7.2.3因变量的重要性195
7.2.4参数估计195
7.2.5具体比较和趋势分析195
7.2.6效应大小196
7.2.7协变量的效应196
7.2.8重复测量方差分析196
7.3多元方差和协方差分析的局限性196
7.3.1理论问题196
7.3.2实际问题197
……
内容摘要
本书是一本应用多元统计教材，是多元统计分析的实践指南。书中介绍了各类多元统计分析方法，并结合SAS、SPSS和SYSTAT给出了各分析方法的实现。本书主要侧重于应用，通过使用现实数据集的丰富实例，阐明了何时、为什么以及如何使用数据集，便于读者学习理解。本书条理清晰，内容精练，言简意赅，可作为高等院校数学与应用数学、信息与计算科学等专业学生的教材，同时也可作为数学工作者和科技人员的参考书。
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