多元統計分析（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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任雪鬆，於秀林 著

圖書標籤:

• 多元統計分析
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 聚類分析
• 因子分析
• 判彆分析
• 統計建模
• 應用統計

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503761829

版次：1

商品編碼：10623342

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十一五”國傢規劃教材·全國統計教材編審委員會“十一五”規劃教材

開本：18開

齣版時間：2011-03-01

用紙：膠版紙

頁數：365

字數：370000

正文語種：中文

內容簡介

為瞭適應國民經濟諸多領域做定量分析的需要以及當前教學改革不斷深入發展的需要，目前國內很多高等院校相繼給研究生和本科生開設瞭該課程。作者在原齣版《多元統計分析》一書的基礎上，根據全國統計教材編委會專傢評審組通過的《編寫大綱》要求，對原書進行瞭修改、充實。藉助再版的機會補充瞭：路徑分 析和多維標度法等，力爭寫齣一本適閤財經、統計、管理等專業的教材，同時也想給對多元分析方法感興趣的廣大科 技工作者提供一本較係統掌握這一方法的良好參考書。

目錄

第一章 緒論
1．1 什麼是多元統計分析及發展簡史
1．2 多元分析能解決哪些類型的實際問題
1．3 主要內容和方法

第二章 多元正態分布 8
2．1 基本概念
2．1．1 隨機嚮量的概率分布
2．1．2 隨機嚮量的數字特徵
2．2 多元正態分布的定義及基本性質
2．2．1 多元正態分布的定義
2．2．2 多元正態變量的基本性質
2．3 多元正態分布的參數估計
2．3．1 多元樣本的概念及錶示法
2．3．2 多元樣本的數字特徵
2．3．3 ∪和∑的最大似然估計及基本性質
2．3．4 Wishart分布
習題

第三章 多元正態總體均值嚮量和協差陣的假設檢驗
3．1 均值嚮量的檢驗
3．1．1 Hotelling Tz分布
3．1．2 均值嚮量的檢驗
3．1．3 協差陣相等時兩個正態總體均值嚮量的檢驗
3．1．4 協差陣不等時兩個正態總體均值嚮量、 的檢驗
3．1．5 多個正態總體均值嚮量的檢驗（多元方差分析）
3．2 協差陣的檢驗
3．2．1 一個正態總體協差陣檢驗
3．2．2 多個協差陣相等檢驗
3．3 附注
習題三

第四章 多元數據圖錶示法
4．1 輪廓圖
4．2 雷達圖
4．3 調和麯綫圖
4．4 星座圖
習題四

第五章 聚類分析
5．5．1 什麼是聚類分析
5．2 距離和相似係數
5．2．1 常用數據的變換方法
5．2．2 樣品間的距離和相似係數
5．2．3 變量間的相似係數和距離
5．3 八種係統聚類方法
5．3．1 最短距離法
5．3．2 最長距離
5．3．3 中間距離法
5．3．4 重心法
5．3．5 類平均法
5．3．6 可變類平均法
5．3．7 可變法
5．3．8 離差平方和法
5．4 係統聚類法的基本性質及確定分類個數的方法
5．4．1 基本性質
5．4．2 確定分類個數的方法
5．5 有序樣品聚類法（最優分割法）
5．5．1 什麼是有序樣品聚類法
5．5．2 最優分割法的計算步驟
5．6 動態聚類法
5．6．1什麼是動態聚類法
5．6．2選擇初始凝聚類和初始分類方法
……
第六章 判彆分析
第七章 主成分分析
第八章 因子分析
第九章 對應分析
第十章 典型相關分析
第十一章 多重多元迴歸分析
第十二章 路徑分析
第十三章 多維標度法
第十四章 簡介定性資料的統計分析
附錄l部分習題參考解答
附錄2矩陣代數
參考文獻
附錶

《統計學：原理與應用》 簡介 《統計學：原理與應用》是一本旨在為讀者係統、深入地闡述統計學基本原理，並展示其在各個領域廣泛應用價值的著作。本書力求在理論嚴謹性與實際可操作性之間取得平衡，通過清晰的邏輯脈絡、豐富的案例分析和循序漸進的教學設計，幫助讀者建立紮實的統計學知識體係，掌握解決實際問題的統計學工具。 本書特色與內容概述 本書緊密圍繞統計學這一學科的核心內容展開，共分為四大模塊：描述性統計、概率論基礎、推斷性統計與迴歸分析。 第一部分：描述性統計——數據世界的初步探索 在信息爆炸的時代，如何有效地“聽懂”數據是至關重要的一環。本部分將引導讀者從數據的收集、整理、呈現和初步分析入手，揭示隱藏在原始數據背後的信息。 數據的類型與尺度： 首先，本書將詳細介紹不同類型的數據，如分類數據（定類、定序）和數值數據（定距、定比），以及它們各自的測量尺度。理解數據的尺度對於後續選擇閤適的統計方法至關重要。例如，我們會探討為何不能對定類數據進行求平均值，而定距數據卻可以。 數據收集與抽樣： 數據的質量直接影響分析結果的可靠性。本章將討論數據收集的常見方法，包括普查和抽樣調查，並重點介紹各種抽樣技術，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣和係統抽樣。我們會分析各種抽樣方法的優缺點，以及如何根據研究目標和資源限製選擇最閤適的抽樣方案。此外，還會涉及抽樣誤差的概念及其控製方法。 數據的整理與頻數分布： 原始數據往往雜亂無章。本章將介紹如何將原始數據整理成有序的形式，例如按大小順序排列、分組等。在此基礎上，我們將詳細講解頻數分布錶的構建，包括如何確定組數和組距，以及如何計算各組的頻數、頻率和纍積頻率。這些步驟是理解數據分布特徵的基礎。 數據的圖形呈現： 直觀的圖形比枯燥的數字更能快速傳達信息。本書將介紹多種常用的數據可視化方法，包括條形圖、餅圖、直方圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等。對於每種圖，我們都會解釋其適用場景，並提供如何正確繪製和解讀這些圖的指南，幫助讀者從圖形中洞察數據的分布、趨勢和異常值。 集中趨勢的度量： 如何用一個數值來概括一組數據的“中心”位置？本章將深入探討集中趨勢的常用度量指標，如均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數。我們會分析它們各自的特點、適用範圍以及對異常值的敏感程度，並指導讀者根據數據的分布特徵選擇最閤適的集中趨勢度量。 離散程度的度量： 數據分布的“分散”程度同樣重要。本章將介紹衡量數據離散程度的常用指標，如極差、四分位距、方差和標準差。我們會解釋這些指標的計算方法及其統計意義，並強調標準差作為衡量數據離散程度最常用和最重要的指標的地位。 偏度與峰度： 除瞭集中趨勢和離散程度，數據的分布形狀也是重要的統計特徵。本章將引入偏度和峰度這兩個概念，解釋它們如何描述數據分布的對稱性和尖銳程度，並提供相應的計算方法和解讀準則。 第二部分：概率論基礎——不確定性世界的數學語言 概率論是統計學推斷的基石。本部分將帶領讀者走進概率的世界，理解隨機現象的規律性，為後續的統計推斷打下堅實的基礎。 隨機事件與概率： 本章將首先定義隨機事件、樣本空間和概率，並介紹古典概率、統計概率和主觀概率等不同概率的解釋。我們將詳細闡述概率的基本性質，如非負性、規範性，以及概率的和法則和積法則，並提供大量實例來鞏固讀者對概率概念的理解。 條件概率與獨立性： 在許多實際問題中，事件發生的概率會受到其他事件發生的影響。本章將引入條件概率的概念，並探討事件之間的獨立性。我們將通過貝葉斯定理等重要公式，展示如何根據已知信息更新事件發生的概率，這在決策分析和風險評估中具有重要意義。 隨機變量與概率分布： 隨機變量是將隨機事件映射到數值的數學工具。本章將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。我們將重點介紹一些重要的離散概率分布，如二項分布、泊鬆分布，以及一些重要的連續概率分布，如均勻分布、指數分布和正態分布。 期望與方差： 隨機變量的期望代錶其數學期望值，而方差則衡量其離散程度。本章將詳細講解期望和方差的計算方法，並介紹其性質。我們將展示如何利用期望和方差來描述和分析隨機變量的統計特徵，例如，投資的期望收益和風險。 中心極限定理： 這是概率論中最強大的定理之一，也是統計推斷的重要理論基礎。本章將詳細闡述中心極限定理的內容，解釋當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布會近似於正態分布，即使原始總體的分布不是正態的。我們將強調中心極限定理在構建置信區間和進行假設檢驗中的核心作用。 第三部分：推斷性統計——從樣本窺探整體 推斷性統計是統計學最激動人心的部分之一，它使我們能夠從有限的樣本數據中對總體做齣有意義的判斷和預測。 參數估計： 總體參數（如總體均值、總體比例）往往是未知的，但我們可以通過樣本來估計它們。本章將介紹點估計和區間估計兩種參數估計方法。我們將深入講解如何計算點估計量（如樣本均值作為總體均值的估計），並重點闡述置信區間的概念和構建方法，包括如何選擇置信水平，以及置信區間的解釋。 假設檢驗的基本原理： 假設檢驗是一種用來判斷總體參數是否符閤某個預設值的統計方法。本章將介紹假設檢驗的基本流程，包括建立原假設（H0）和備擇假設（H1），選擇檢驗統計量，確定拒絕域（或計算P值），以及做齣統計決策。我們將區分第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞），並討論檢驗效能。 單樣本與雙樣本假設檢驗： 本章將具體介紹針對單個總體的均值、比例的假設檢驗，以及針對兩個總體均值、比例的比較檢驗。我們會詳細講解t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等常用檢驗方法，並提供在不同情況下如何選擇閤適檢驗的指導，同時配以豐富的案例說明。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或更多個總體的均值時，方差分析是一種非常有效的統計工具。本章將介紹單因素方差分析的基本原理，如何通過分解總變異為組間變異和組內變異來檢驗各組均值是否存在顯著差異。 第四部分：迴歸分析——探索變量間的關係 迴歸分析是研究變量之間數量關係的重要統計方法，它能夠幫助我們理解一個或多個自變量如何影響因變量，並進行預測。 簡單綫性迴歸： 當隻有一個自變量和一個因變量時，我們使用簡單綫性迴歸模型。本章將介紹迴歸方程的構建，即如何通過最小二乘法找到最佳擬閤直綫。我們將講解迴歸係數的含義，如何檢驗迴歸方程的顯著性，以及如何解釋決定係數（R²）來評估模型的擬閤優度。 多重綫性迴歸： 在實際問題中，一個因變量往往受到多個自變量的影響。本章將拓展到多重綫性迴歸，介紹如何建立包含多個自變量的迴歸模型。我們將討論如何解釋多個迴歸係數，如何進行變量選擇，以及多重共綫性等問題。 迴歸模型的診斷與改進： 任何統計模型都需要進行診斷以確保其有效性。本章將介紹迴歸模型診斷的常用方法，包括殘差分析、對離群值和強影響點的識彆。我們還將探討如何處理模型違背假設的情況，例如數據轉換、引入交互項或多項式項等，以改進模型的預測能力和解釋力。 實踐導嚮的學習體驗 本書不僅注重理論的講解，更強調統計學在實際問題中的應用。每一章節都配有來自經濟學、社會學、醫學、工程學等多個領域的真實案例，這些案例經過精心挑選和改編，能夠生動地展現統計學方法的威力。讀者可以通過閱讀案例，理解統計學在解決實際問題中的重要作用，並學習如何將所學知識轉化為解決問題的能力。 此外，本書鼓勵讀者動手實踐。書末提供瞭大量的練習題，覆蓋瞭從概念理解到計算應用等各個層麵，幫助讀者鞏固知識，熟練掌握統計方法。對於希望深入學習的讀者，書末還提供瞭進一步閱讀的建議，引導讀者探索更高級的統計技術和更專業的統計軟件應用。 目標讀者 《統計學：原理與應用》適閤廣泛的讀者群體，包括但不限於： 高等院校本科生和研究生： 作為統計學入門或進階課程的教材。 科研人員： 需要掌握統計學方法來分析實驗數據和科研結果。 數據分析從業者： 希望係統學習統計學理論，提升數據分析能力。 對統計學感興趣的任何人士： 渴望理解數據背後蘊含的信息，並提升量化分析能力。 通過對《統計學：原理與應用》的學習，讀者將能夠自信地運用統計學工具，深入理解數據，做齣更明智的決策，並在各自的領域中取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

從語言風格來看，這本書的文字風格非常典型地體現瞭傳統學術著作的嚴謹性——精確、客觀，幾乎不含任何主觀色彩。每一個術語的定義都經過瞭反復推敲，確保瞭無可爭議的準確性。這種風格的優點在於能夠最大限度地減少歧義，保證瞭知識傳遞的純粹性。但是，對於需要通過閱讀來激發學習興趣的讀者來說，這種過度客觀的敘述方式，使得內容顯得有些乾燥和晦澀。如果能穿插一些曆史背景的介紹，比如某個統計方法的提齣者在當時麵臨的挑戰，或者某個重大突破背後的故事，哪怕隻是在腳注中簡要提及，都能極大地提升閱讀的沉浸感和趣味性。目前的版本，更像是一份精密的“工具手冊”，而不是一本能引導人探索未知領域的“引路燈”。

評分☆☆☆☆☆

我對比瞭一下手頭上的幾本經典統計教材，這本書在某些高級主題的覆蓋廣度上確實展現齣瞭其深厚的底蘊。特彆是關於因子分析和主成分分析的理論闡述，處理得非常到位，深入到瞭數學推導的細節層麵，對於有誌於從事高級量化研究的人來說，這部分內容價值極高。然而，在對於一些新興的、在業界應用越來越廣泛的計算方法（比如非參數估計、或者與機器學習交叉的前沿模型）的介紹上，略顯不足，似乎更側重於傳統的解析解法。統計學領域發展日新月異，一本“第二版”的教材，如果能在保持經典理論深度的同時，能適當增加對新方法的概覽和介紹，哪怕隻是作為選讀章節，相信會更能適應當前快速變化的科研和工業需求，使其理論深度與時代前沿實現更完美的結閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例分析部分是我關注的重點，因為統計學最終是要應用於解決實際問題的。我翻閱瞭幾個經濟學和生物統計學的應用示例，發現數據和結論的呈現方式非常專業，圖示清晰，步驟明確。然而，我在嘗試復現其中一個多元迴歸模型的例子時，發現書中標注的原始數據源信息略顯模糊，並且沒有提供可供下載的配套數據集，這給希望動手實踐的讀者帶來瞭不小的麻煩。在當今強調計算統計和可復現性的時代，一本現代的統計教材如果不能方便地提供實踐環境和數據支持，其應用價值就會大打摺扣。期望後續的電子版或者勘誤中能補充完整的代碼片段和數據集鏈接，讓理論學習真正能夠轉化為實踐能力，而不是停留在紙麵上的“優秀範例”。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，硬殼精裝，拿在手裏沉甸甸的，一看就是用心製作的。封麵設計簡潔大氣，用色穩重，很符閤教材的調性。內頁紙張質量也相當不錯，字跡清晰，排版布局閤理，即便是長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。尤其是一些復雜的公式和圖錶，印刷得非常精準，沒有齣現模糊或者錯位的現象，這對於學習統計學這種對精確度要求很高的學科來說，太重要瞭。翻閱起來非常順滑，看得齣在細節處理上是下足瞭功夫的。不過話說迴來，作為一個讀者，我更看重的是內容本身帶來的價值，漂亮的外殼固然加分，但如果內裏空洞，終究是留不住人的。我期待這本書能真正幫我解決學習上的難題，而不是僅僅停留在“看起來很高級”的層麵。希望那些深入的概念和復雜的模型，能用更直觀、更貼近實踐的方式呈現齣來，這樣閱讀體驗纔會是全方位的優秀。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間研究這本書的緒論部分，試圖理解作者構建整個知識體係的邏輯脈絡。很明顯，作者試圖建立一個從基礎概率論到高級多變量模型推導的完整橋梁。但坦白講，前幾章在概念引入上略顯倉促，對於沒有紮實數理基礎的讀者來說，可能需要頻繁地參考其他概率論和綫性代數的基礎教材進行交叉學習。這種“默認讀者基礎良好”的敘事方式，雖然能讓篇幅得以精簡，卻犧牲瞭對初學者友好的程度。比如，在解釋協方差矩陣的性質時，如果能多增加幾頁關於矩陣特徵值和特徵嚮量在統計學中具體幾何意義的探討，而不是僅僅羅列公式推導，想必會更有助於構建直觀理解。希望後續章節能在保持嚴謹性的同時，增加更多的“軟著陸”點，讓學習麯綫不要過於陡峭。

評分☆☆☆☆☆

正版書籍 物流很給力

評分☆☆☆☆☆

可以。

評分☆☆☆☆☆

數據分析師考試必備，但是我覺得內容沒什麼用

評分☆☆☆☆☆

正版書籍，挺不錯的，字跡清晰

評分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

正版書籍 物流很給力

評分☆☆☆☆☆

一般般

評分☆☆☆☆☆

正版書籍 物流很給力

評分☆☆☆☆☆

可以。