多元统计分析及应用 R软件和SPSS软件上机实现
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作者郭茜主编
出版社经济管理出版社
ISBN9787509685792
出版时间2022-10
装帧平装
开本16开
定价98元
货号1202768749
上书时间2025-01-03
商品详情
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作者简介
郭茜，
教授、硕士研究生导师。2009年7月获中国人民大学统计学院经济学博士学位。主要研究方向为：社会经济统计、物流统计，主要社会兼职包括北京大数据协会常务理事、中国商业统计学会常务理事、中国商业统计学会市场调查分会常务理事、中国统计教育学会会员、中国物流学会会员。
目录
第一章 绪论
第一节 多元统计分析的发展
一、多元统计分析的发展背景
二、多元统计分析的发展历程
三、多元统计分析的发展内容
第二节 多元统计分析的应用
一、多元统计分析的作用
二、多元统计分析的应用
第三节 本书的主要内容与方法
第四节 SPSS软件和R软件介绍
一、SPSS软件介绍
二、R软件介绍
习题
第二章 多元正态分布及参数估计
第一节 多元分布的基本概念
一、随机向量
二、多元概率分布
三、随机向量数字特征
第二节 多元正态分布
第三节 多元正态分布的参数估计
一、多元样本的数字特征
二、均值向量与协差阵的优选似然估计
三、估计量的性质
第四节 样本均值向量和离差阵的抽样分布
一、均值向量和样本离差阵的抽样分布
二、Wishart分布及其性质
第五节 参数估计的上机实现
一、计算均值向量和协方差阵——基于SPSS软件
二、计算均值向量和协方差阵——基于R软件
习题
第三章 多元正态分布假设检验
第一节 均值向量的检验
一、单正态分布总体均值的检验
二、多元正态分布均值的检验
三、两总体均值的比较
四、多总体均值的检验
第二节 协方差阵的检验
一、单总体协方差阵检验Σ=Σ0
二、多总体协方差阵检验Σ1=Σ2=…=Σr
第三节 假设检验的上机实现
一、两总体均值的检验——基于SPSS软件
二、两总体均值的检验——基于R软件
习题
第四章 多元线性回归分析
第一节 多元线性回归模型
一、多元线性回归模型定义
二、多元线性回归参数估计
第二节 多元线性回归分析中的统计检验
一、多元线性回归的估计标准误差
二、多元线性回归模型的显著性检验
三、偏回归系数的显著性检验
第三节 复相关系数和偏相关系数
一、复相关系数
二、偏相关系数
第四节 变量选择
一、向前选择法
二、向后剔除法
三、逐步回归法
第五节 多元线性回归模型的上机实现
一、建立多元线性回归模型——基于SPSS软件
二、建立多元线性回归模型——基于R软件
习题
第五章 聚类分析
第一节 聚类分析的基本思想
第二节 距离与相似系数
一、距离
二、相似系数
第三节 系统聚类法
一、最短距离法
二、最长距离法
三、中间距离法
四、重心法
五、类平均法
六、离差平方和法
七、可变类平均法
八、可变法
九、系统聚类法准则
十、系统聚类过程总结
第四节 K-means聚类法
第五节 聚类分析的上机实现
一、聚类分析实现—基于SPSS软件
二、聚类分析实现——基于R软件
习题
第六章 判别分析
第一节 判别分析的基本思想
第二节 距离判别
一、马氏距离
二、两总体距离判别
三、多总体距离判别
第三节 Fisher判别
一、Fisher判别基本思想
二、两总体Fisher判别
三、多总体Fisher判别
第四节 Bayes判别
一、Bayes判别基本思想
二、两总体Bayes判别
三、多总体Bayes判别
第五节 逐步判别
第六节 判别分析的上机实现
一、判别分析的上机实现——基于SPSS软件
二、判别分析的上机实现——基于R软件
习题
第七章 主成分分析
第一节 主成分分析概述
一、主成分分析的基本思想
二、主成分分析的基本理论
三、主成分分析的几何意义
第二节 总体的主成分
一、从协方差矩阵出发求解主成分
二、主成分的性质
三、从相关矩阵出发求解主成分
四、由相关矩阵求主成分时主成分性质的简单形式
第三节 样本的主成分
第四节 主成分分析的上机实现
一、主成分分析——基于SPSS软件
二、主成分分析——基于R软件
习题
第八章 因子分析
第一节 因子分析的基本思想
第二节 因子模型
一、因子分析的数学模型
二、模型性质
三、因子载荷的再讨论
四、协方差矩阵与相关矩阵的再讨论
第三节 因子载荷的求解
一、主成分估计法
二、主因子估计法
三、优选似然估计法
第四节 因子旋转
第五节 因子得分
一、回归法
二、最小二乘法
第六节 因子分析的上机实现
一、地区物流竞争力研究——基于SPSS软件
二、地区物流竞争力研究——基于R软件
习题
第九章 对应分析
第一节 对应分析的基本思想
一、列联表及列联表分析
二、对应方法及统计术语简介
第二节 对应分析方法的原理
一、有关概念
二、R型与Q型因子分析的对等关系
三、对应分析应用于定量变量的情况
第三节 对应分析的上机实现
一、部分地区旅客运输方式研究——基于SPSS软件
二、部分地区旅客运输方式研究——基于R软件
习题
第十章 典型相关分析
第一节 典型相关分析的基本思想
第二节 总体典型相关分析
一、数学描述
二、总体典型相关
三、典型相关变量的性质
第三节 样本典型相关分析
一、样本典型相关
二、典型相关系数的显著性检验
第四节 典型相关分析的上机实现
一、流通产业与国民经济其他产业发展的典型相关分析——基于SPSS软件
二、流通产业与国民经济其他产业的典型相关分析——基于R软件
习题
参考文献
内容摘要
多元统计分析简称多元分析，是统计学的一个重要分支，主要研究客观事物中多个变量之间相互依赖的统计规律性，在经济、管理、物流、生物、医学、体育和环境科学等多个领域应用广泛。近些年在大数据技术快速发展的背景下，多元统计分析作为处理多变量数据的重要分析方法，是大数据分析不可或缺的分析工具。为了满足学生理解并掌握多元统计分析基本原理、熟练应用软件进行数据分析的需求，笔者编写此书。本书既可以作为统计学专业学生的教材，又可以作为大数据或其他专业学生学习多元统计分析的教材，还可作为从事经济、管理、物流等研究和实践的工作者进行量化研究的参考书。本书旨在系统介绍多元统计分析方法及应用，提高学生运用统计方法解决实际问题的能力。因此，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时，突出统计思想和实际案例的渗透，结合统计软件全面介绍多元统计分析方法。
精彩内容本书通过讲解常用的多元统计分析方法能够做什么和怎么做, 进而把关注点放在了统计分析方法对各类问题的解决应用上。在内容安排上体现了必需的背景知识的介绍和对实际应用技术的掌握。书中内容注意到了多元统计分析知识的完整性和系统性, 对于非数学专业的读者来说, 只需了解基本概念、知识框架和一般方法即可, 而重点在多元统计方法的应用上。在多元统计应用中, 计算复杂度高和计算量大是学习的障碍。本书结合了SPss和R软件的内容, 每章专门有一节关于SPss和R软件的例题操作, 使得读者主要学习精力不必用于计算过程, 而关注于结果的解读。
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