多元統(tǒng)計分析——基于R（第3版）（基于R應用的統(tǒng)計學叢書）
定 價：49 元
叢書名：基于R應用的統(tǒng)計學叢書
- 作者：費宇 魯筠
- 出版時間：2024/7/1
- ISBN：9787300328942
- 出 版 社：中國人民大學出版社
- 中圖法分類：O212.4
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：128開
本書的編寫具有以下特點：（1）言簡意賅，省略了一些煩瑣的理論證明和公式推導；（2）強調(diào)應用，采用生動具體的例子來講解多元統(tǒng)計分析方法，便于讀者學習；（3）與R密切結(jié)合，采用R軟件來實現(xiàn)多元統(tǒng)計的計算和分析，并解讀R軟件的分析結(jié)果；（4）使用方便，本書所有例題、案例和習題的數(shù)據(jù)文件以及相應的R代碼都放在中國人民大學出版社網(wǎng)站上供讀者下載使用；（5）內(nèi)容豐富，本書共包含13章，除了多元正態(tài)分布經(jīng)典內(nèi)容之外，還包括多元線性模型和廣義線性模型兩章內(nèi)容，方便教師根據(jù)授課課時靈活選擇；（6）教輔材料齊全，本書的所有數(shù)據(jù)文件、R代碼、習題參考解答和課件PPT都提供給授課教師，方便教師使用。
費宇 二級教授，博士，英國曼徹斯特大學博士后，博士生導師，云南省云嶺學者，云南財經(jīng)大學統(tǒng)計學首席教授。中國數(shù)量經(jīng)濟學會常務理事，中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會教育統(tǒng)計與管理分會理事會理事以及統(tǒng)計交叉科學研究分會理事，云南省統(tǒng)計學會副會長，云南省中青年學術(shù)和技術(shù)帶頭人，云嶺教學名師，云南省教學名師。主要從事統(tǒng)計理論與方法、應用統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘和計量經(jīng)濟分析方面的研究。在國內(nèi)外學術(shù)期刊上發(fā)表論文60余篇，出版學術(shù)專著2部、教材4部，獲省部級以上獎10余項。
魯筠 云南財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)學學院副教授，概率論與數(shù)理統(tǒng)計博士，碩士生導師。主要研究領域為統(tǒng)計診斷、多元數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析等。
第1章 多元統(tǒng)計分析與R簡介
1.1 多元統(tǒng)計分析簡介
1.1.1 多元統(tǒng)計分析的含義
1.1.2 多元統(tǒng)計分析的用途
1.1.3 多元統(tǒng)計分析的內(nèi)容
1.2 R簡介
1.2.1 為什么用 R
1.2.2 R的安裝與運行
1.2.3 如何獲取R的幫助
1.2.4 R的基本原理
1.2.5 本書相關的 R 程序包和函數(shù)
習題
參考文獻
第2章 多元數(shù)據(jù)描述與展示
2.1 箱線圖
2.2 散點圖矩陣
2.3 折線圖
2.4 星相圖
2.5 調(diào)和曲線圖
2.6 臉譜圖
習題
附錄
參考文獻
第3章 多元正態(tài)分布
3.1 多元分布的基本概念
3.2 多元正態(tài)分布的定義和性質(zhì)
3.3 多元正態(tài)分布的最大似然估計
3.4 常用的抽樣分布
習題
參考文獻
第4章 多元正態(tài)總體均值向量和協(xié)方差矩陣的假設檢驗
4.1 一元情形的回顧
4.1.1 單個正態(tài)總體均值的檢驗
4.1.2 兩個正態(tài)總體均值的檢驗
4.1.3 多個正態(tài)總體均值的比較檢驗（方差分析）
4.1.4 檢驗的p值
4.2 均值向量的檢驗
4.2.1 單個正態(tài)總體均值向量的檢驗
4.2.2 兩個正態(tài)總體均值向量的比較檢驗
4.2.3 多個正態(tài)總體均值向量的比較檢驗（多元方差分析）
4.3 協(xié)方差矩陣的檢驗
習題
附錄R的應用
參考文獻
第5章 多元線性模型
5.1 多元線性模型的基本概念
5.1.1 模型定義
5.1.2 模型的參數(shù)估計和檢驗
5.2 變量選擇
5.3 回歸診斷
5.3.1 殘差分析和異常點探測
5.3.2 回歸診斷: 一般方法
5.4 回歸預測
習題
參考文獻
第6章 廣義線性模型
6.1 廣義線性模型的定義
6.2 Logistic模型
6.3 Probit 模型
6.4 多項Logit模型
6.5 泊松對數(shù)線性模型
6.6 零膨脹計數(shù)模型
6.7 多項分布對數(shù)線性模型
習題
參考文獻
第7章 聚類分析
7.1 相似性度量
7.2 系統(tǒng)聚類法
7.3 k-均值聚類法
7.4 EM聚類法
習題
參考文獻
第8章 判別分析
8.1 距離判別
8.1.1 距離判別簡介
8.1.2 兩個總體的距離判別
8.1.3 多個總體的距離判別
8.2 Fisher判別
8.2.1 兩個總體的 Fisher 判別
8.2.2 多個總體的 Fisher 判別
8.3 Bayes判別
8.3.1 兩個總體的 Bayes 判別
8.3.2 多個總體的 Bayes 判別
8.4 二次判別
8.5 案例分析與R實現(xiàn)
習題
參考文獻
第9章 主成分分析
9.1 主成分分析的基本思想
9.2 總體主成分
9.2.1 主成分的含義
9.2.2 主成分的計算
9.2.3 主成分的主要性質(zhì)
9.2.4 主成分個數(shù)的確定
9.2.5 變量的標準化及意義
9.3 樣本主成分
9.3.1 樣本主成分的性質(zhì)和計算
9.3.2 主成分分析的步驟和相關R函數(shù)
9.4 案例: 主成分回歸分析
習題
參考文獻
第10章 因子分析
10.1 正交因子模型
10.2 因子模型的估計
10.2.1 主成分法
10.2.2 主因子法
10.2.3 最大似然法
10.3 因子正交旋轉(zhuǎn)
10.4 因子得分
10.4.1 加權(quán)最小二乘法
10.4.2 回歸法
10.4.3 關于綜合因子得分的討論
10.5 因子分析小結(jié)
10.6 案例分析與 R 實現(xiàn)
習題
參考文獻
第11章 對應分析
11.1 對應分析的基本思想
11.2 對應分析的原理
11.3 對應分析的計算步驟
11.4 案例分析與R實現(xiàn)
習題
參考文獻
第12章 典型相關分析
12.1 典型相關分析基本理論
12.2 總體典型相關變量的概念及其解法
12.3 典型相關變量的性質(zhì)
12.4 原始變量與典型相關變量的相關系數(shù)
12.5 簡單相關、復相關和典型相關間的關系
12.6 分量的標準化處理
12.7 樣本典型相關系數(shù)及其對應典型相關變量的計算
12.8 典型相關系數(shù)的顯著性檢驗
12.9 被解釋樣本方差的比例
12.10 案例分析與R實現(xiàn)
習題
附錄
參考文獻
第13章 多維標度分析
13.1 多維標度法的基本思想
13.2 古典多維標度法
13.2.1 多維標度法的幾個基本概念
13.2.2 已知距離矩陣時CMDS解的計算
13.2.3 已知相似系數(shù)矩陣時CMDS解的計算
13.3 案例分析與R實現(xiàn)
習題
參考文獻
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