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2020-01-03 17:30 來源：京東作者：京東

編輯推薦: 多元統(tǒng)計分析是統(tǒng)計學的一個分支，主要對多個對象和多個指標進行統(tǒng)計學意義上的綜合分析。是進行數(shù)據(jù)處理和分析最重要的方法?！秾嵱枚嘣y(tǒng)計分析》是針對應用型人員的學習編寫的，每章編排流程是基本概念和背景知識、統(tǒng)計方法、SPSS操作、案例分析，其中對案例的深度分析和解讀，方便讀者的學習和模仿。主要內(nèi)容包括：多元統(tǒng)計分析概述、常見統(tǒng)計分布、多元數(shù)據(jù)的圖形表示、差異性分析、相關性分析、回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、多維尺度分析、對應分析。
《實用多元統(tǒng)計分析》適合于作為非概率統(tǒng)計專業(yè)的研究生、本科生多元統(tǒng)計分析課程教材或教學參考書，也可作為科技工作者、教師、從事數(shù)據(jù)分析讀者的學習參考書。

內(nèi)容簡介: 《實用多元統(tǒng)計分析》共有12章。第1章是多元統(tǒng)計分析概述，涉及統(tǒng)計學一些基本概念，簡單介紹常見統(tǒng)計軟件；第2章統(tǒng)計分布，包括常見的一維和多維分布，以及分布檢驗；第3章可視化分析，介紹五種數(shù)據(jù)的圖形表示；第4章差異性分析，包括假設檢驗、均值向量的檢驗、方差分析、協(xié)方差陣的檢驗、協(xié)方差分析；第5章相關性分析，對簡相關、偏相關、復相關、典型相關都作了介紹；第6章回歸分析，重點介紹了線性回歸和非線性回歸的思想與方法；第7章至第10章分別是最經(jīng)典的多元統(tǒng)計內(nèi)容：判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析；第11章多維尺度分析；第12章對應分析。

作者簡介:

目錄:第1章多元統(tǒng)計分析概述
1.1 引言
1.2 變量和統(tǒng)計方法選擇
1.3 隨機向量
1.4 樣本統(tǒng)計量
1.5 數(shù)據(jù)變換
1.6 統(tǒng)計軟件簡介
思考與練習

第2章統(tǒng)計分布
2.1 引言
2.2 常見-元離散型分布
2.3 常見-元連續(xù)型分布
2.4 一元正態(tài)分布及其相關分布
2.5 多元隨機向量分布
2.6 多元正態(tài)分布及其相關分布
2.7 分布擬合檢驗
思考與練習

第3章多元數(shù)據(jù)圖表示法
3.1 引言
3.2 散點圖
3.3 折線圖
3.4 條形圖
3.5 雷達圖
3.6 星座圖
思考與練習

第4章差異性分析
4.1 引言
4.2 假設檢驗
4.3 均值向量的檢驗
4.4 方差分析
4.5 協(xié)方差陣的檢驗
4.6 協(xié)方差分析
4.7 差異性檢驗SPSS操作
4.8 案例分析
思考與練習

第5章相關性分析
5.1 引言
5.2 簡單相關分析
5.3 偏相關系數(shù)和復相關系數(shù)
5.4 典型相關分析
5.5 相關分析SPSS操作
5.6 案例分析
思考與練習

第6章回歸分析
6.1 引言
6.2 高爾頓與回歸
6.3 多元線性回歸分析
6.4 非線性回歸
6.5 通徑分析
6.6 回歸分析SPSS操作
6.7 案例分析
思考與練習

第7章判別分析
7.1 引言
7.2 距離判別法
7.3 Bayes判別法
7.4 Fisher判別法
7.5 進一步討論
7.6 判別分析SPSS操作
7.7 案例分析
思考與練習

第8章聚類分析
8.1 引言
8.2 距離與相似系數(shù)
8.3 系統(tǒng)聚類
8.4 K均值聚類
8.5 有序樣品聚類
8.6 模糊聚類
8.7 兩步聚類分析
8.8 聚類分析的相關問題
8.9 聚類分析SPSS操作
8.10 案例分析
思考與練習

第9章主成分分析
9.1 引言
9.2 主成分分析的數(shù)學原理
9.3 相關問題的討論
9.4 主成分分析SPSS操作
9.5 案例分析
思考與練習

第10章因子分析
10.1 引言
10.2 因子分析的數(shù)學模型
10.3 因子載荷矩陣的求解
10.4 因子旋轉和因子得分
10.5 因子分析與主成分分析
10.6 因子分析SPSS操作
10.7 案例分析
思考與練習

第11章多維尺度分析
11.1 引言
11.2 距離與相似
11.3 古典MDS
11.4 權重多維尺度
11.5 多維尺度SPSS操作
11.6 案例分析
思考與練習

第12章對應分析
12.1 引言
12.2 列聯(lián)表
12.3 對應分析的基本理論
12.4 典型對應分析
12.5 對應分析SPSS操作
12.6 案例分析
思考與練習
參考文獻

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