![多元统计分析（第四版）/21世纪统计学系列教材 [Multivariate Statistical Analysis]](https://pic.qciss.net/11675044/552645e7N47901551.jpg)
具体描述
内容简介
《多元统计分析（第四版）/21世纪统计学系列教材》共分14章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法，包括定性数据的建模分析、对数线性模型、logistic回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量的图表示法、多维标度法等。内页插图
目录
第1章 多元正态分布1.1 多元分布的基本概念
1.2 统计距离
1.3 多元正态分布
1.4 均值向量和协方差阵的估计
1.5 常用分布及抽样分布
第2章 均值向量和协方差阵的检验
2.1 均值向量的检验
2.2 协方差阵的检验
2.3 有关检验的上机实现
第3章 聚类分析
3.1 聚类分析的基本思想
3.2相似性度量
3.3 类和类的特征
3.4 系统聚类法
3.5 模糊聚类分析
3.6 K-均值聚类和有序样品的聚类
3.7 计算步骤与上机实现
3.8 社会经济案例研究
第4章 判别分析
4.1 判别分析的基本思想
4.2 距离判别
4.3 贝叶斯判别
4.4 费歇判别
4.5 逐步判别
4.6 判别分析应用的几个例子
第5章 主成分分析
5.1 主成分分析的基本原理
5.2 总体主成分及其性质
5.3 样本主成分的导出
5.4 有关问题的讨论
5.5 主成分分析步骤及框图
5.6 主成分分析的上机实现
第6章 因子分析
6.1 因子分析的基本理论
6.2 因子载荷的求解
6.3 因子分析的步骤与逻辑框图
6.4 因子分析的上机实现
第7章对应分析
7.1 列联表及列联表分析
7.2 对应分析的基本理论
7.3 对应分析的步骤及逻辑框图
7.4 对应分析的上机实现
第8章 典型相关分析
8.1 典型相关分析的基本理论及方法
8.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
8.3 典型相关分析的上机实现
8.4 社会经济案例研究
第9章 定性数据的建模分析
9.1 对数线性模型基本理论和方法
9.2 对数线性模型的上机实现
9.3 Logistic回归基本理论和方法
9.4 Logistic回归的方法及步骤
第10章 路径分析
10.1 基本概念和理论
10.2 分解相关系数
10.3 路径模型的调试和检验
10.4 路径分析流程图及SPSS指令
10.5 案例分析
第11章 结构方程模型
11.1 结构方程的基本思想及模型设定
11.2 结构方程模型的构建
11.3 结构方程模型的识别和估计
11.4 结构方程模型的评价和修改
11.5 结构方程模型的上机实现
11.6 一个实例
第12章 联合分析
12.1 联合分析的基本理论和方法
12.2 联合分析的步骤及框图
12.3 联合分析的上机实现
第13章 多变量的图表示法
13.1 散点图矩阵
13.2 脸谱图
13.3 雷达图与星图
13.4 星座图
第14章 多维标度法
14.1 多维标度法的基本理论和方法
14.2 多维标度法的古典解
14.3 古典解的优良性
14.4 非度量方法
14.5 多维标度法的上机实现
14.6 社会经济案例研究
前言/序言
用户评价
第一次接触《多元统计分析（第四版）》这本书，就被其沉甸甸的质感和扉页上“21世纪统计学系列教材”的标识所吸引。我一直对“多元”这个词带着敬畏，总觉得它意味着复杂的数学和难以理解的理论。然而，当我真正沉下心来阅读这本书时，我发现我的担忧是多余的。它以一种非常亲和且系统的方式，将庞杂的多元统计分析领域呈现在我面前，让我从陌生到熟悉，再到逐渐掌握。 书中对基础概念的梳理，可以说是非常扎实。它没有急于抛出复杂的模型，而是从最根本的数据类型、变量关系开始，逐步深入。这让我能够在一个稳固的基石上，开始构建对多元统计的理解。紧接着，作者开始介绍各种核心的多元统计方法，从主成分分析、因子分析，到判别分析、聚类分析，再到典型相关分析、多元回归等，每一种方法都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中在讲解每一种方法时，不仅给出了数学推导，更重要的是，深入剖析了该方法的核心思想、适用条件、以及其在实际问题中的应用价值。 案例分析是这本书最大的亮点之一。作者挑选了大量来自不同学科领域的真实数据和研究问题，并将之转化为生动的案例。例如，在讲解因子分析时，作者通过一个关于消费者对某产品满意度调查的案例，展示了如何从大量的评价指标中找出潜在的、影响消费者决策的关键因素。这种将抽象理论与鲜活案例相结合的方式，极大地帮助我理解了这些统计方法背后的逻辑，以及它们是如何被用来解决实际问题的。我甚至开始尝试将书中的案例与我自己的研究兴趣联系起来，思考如何运用这些方法。 数学推导的处理上，本书也做得相当出色。它并没有回避必要的数学证明，但同时也尽可能地简化了推导过程，并辅以图示来帮助理解。这使得我这样的读者，即使数学基础不是特别深厚，也能在理解公式来源的同时，不被复杂的数学所淹没。它在保证严谨性的基础上，做到了最大程度的易懂性。 更让我受益匪浅的是，书中反复强调了统计分析的“边界”和“局限性”。作者在讲解每一种方法时，都会详细讨论其前提假设，并给出如何检验这些假设的方法。这让我明白，统计分析并不是一个万能的工具，我们需要审慎地选择和使用，并对结果进行批判性的解读。这种严谨的学术态度，对于我将来独立开展研究非常有指导意义。 第四版在内容上的更新，也让我看到了作者紧跟时代发展的步伐。书中加入了一些近年来统计学领域的新进展，例如对一些非参数统计方法和数据挖掘技术的初步介绍。这使得本书的内容更加丰富和前沿，对于我们这些需要面对日益复杂的数据和研究问题，并希望掌握更先进分析工具的学习者来说，是宝贵的财富。 书中清晰的语言和流畅的逻辑结构，也为我的阅读体验加分不少。作者并没有使用过多晦涩难懂的专业术语，即使是一些复杂的概念，也会用通俗易懂的语言进行解释，并且常常会穿插一些生动的比喻。这使得学习过程更加轻松愉悦，我能够专注于理解知识本身，而不是被语言所困扰。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个系统、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座里程碑，我强烈推荐给所有希望深入了解多元统计分析的读者。
评分初次接触《多元统计分析（第四版）》，我便被其厚重的篇幅和“21世纪统计学系列教材”的身份所震撼。我总觉得，多元统计分析是统计学中一个相对高阶的领域，需要深厚的数学功底和敏锐的逻辑思维。而这本书，就像一本精心编织的地图，引导我一点点探索这片未知的领域，最终让我豁然开朗。 书中对基础概念的梳理，堪称典范。在正式进入复杂的多元统计方法之前，作者花费了大量的篇幅来讲解多变量数据结构、变量之间的关系等基本概念。这对我这样需要打牢基础的学习者来说，无疑是至关重要的。然后，书本循序渐进地引入了各种核心的多元统计方法，如主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、典型相关分析等。我特别欣赏作者在讲解每一种方法时，都做到了理论与实践的完美结合。它不仅仅给出了数学公式，更重要的是，深入剖析了该方法的统计学思想，适用的数据类型，以及如何解读分析结果。 案例分析是这本书的一大亮点，也是我最喜欢的部分。作者精心挑选了大量来自经济、金融、医学、社会科学等不同领域的真实案例，这些案例生动地展示了多元统计方法是如何被用来解决实际问题的。例如，在讲解因子分析时，书中用一个关于消费者购买行为的案例，生动地解释了如何从大量的消费数据中提取出影响消费者购买决策的潜在因素。这种将抽象理论与鲜活案例相结合的方式，极大地帮助我理解了这些统计方法的应用价值，也激发了我将所学知识运用到自己研究领域的动力。 在数学推导方面，这本书的处理方式非常巧妙。它在保证统计学严谨性的前提下，尽可能地简化了数学公式和推导过程，并且常常配以清晰的图示来帮助理解。这使得我这样的读者，即使数学基础不是特别扎实，也能在理解公式来源的同时，不被复杂的数学符号所困扰。它在保持学术高度的同时，做到了最大程度的易懂性。 更让我受益匪浅的是，书中反复强调了统计模型的假设条件和局限性。作者在讲解每一种方法时，都会详细讨论其前提假设，并给出如何检验这些假设的方法。这让我明白，进行统计分析时，需要保持一种批判性的思维，不能盲目套用。这种严谨的学术态度，对于我将来独立开展研究非常有指导意义。 第四版在内容上的更新，也让我看到了作者紧跟时代发展的努力。书中引入了一些近年来统计学领域的新进展，比如对一些非参数统计方法和数据挖掘技术的初步探讨。这使得本书的内容更加丰富和前沿，能够帮助读者更好地应对当今复杂的数据分析挑战。 这本书的语言风格也非常出色。它行文流畅，逻辑清晰，没有使用过多的晦涩术语。即使是一些复杂的统计概念，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并且常常穿插一些生动的比喻。这使得学习过程更加愉快，我能够专注于理解知识本身，而不是被语言所困扰。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个全面、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座宝贵财富，我强烈推荐给所有希望深入了解多元统计分析的读者。
评分我当初选择《多元统计分析（第四版）》这本书，很大程度上是基于它的“名气”和它所属的“21世纪统计学系列教材”的标签。我一直觉得，要深入理解数据背后的规律，多元统计分析是绕不开的坎。然而，我内心深处也有一丝担忧，担心这本书会过于理论化，晦涩难懂，让我望而却步。但当我真正开始阅读这本书后，我发现，我的担忧是多余的。这本书以一种非常成熟和体系化的方式，将复杂的多元统计概念娓娓道来，让我从最初的陌生，逐渐走向熟悉和理解。 书中对基础知识的铺垫，做得非常到位。作者并没有急于进入高深的模型，而是先从最基础的数据类型、变量的尺度、以及多变量数据的基本描述方法入手。这对于我这样需要打牢基础的学习者来说，是至关重要的。然后，书本循序渐进地引入了各种核心的多元统计方法，如主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析等。我特别欣赏作者在讲解每一种方法时，都不仅仅是给出数学公式，更是深入剖析了该方法的“为什么”和“怎么样”。比如，它会详细解释每种方法背后的统计学思想，它适用于什么样的数据结构，以及如何解读其分析结果。 案例分析可以说是这本书的一大“杀手锏”。作者非常聪明地在讲解每一种统计方法时，都配上了贴近现实的案例。例如，在介绍判别分析时，书中用了一个实际的金融风险评估案例，展示了如何利用历史数据来构建一个模型，从而预测一个客户的违约概率。这种将理论与实践紧密结合的方式，极大地帮助我理解了这些统计方法的应用场景和实际价值。我甚至开始思考，如何将书中的方法应用到我自己的研究领域中去。 在数学方面，这本书的处理方式非常得体。它既保证了统计推导的严谨性，又尽可能地让读者容易理解。作者常常会在数学推导的过程中，加入解释性的文字，说明每一步的意义，并且辅以图示来帮助读者理解。这使得我这样的读者，即使数学功底不是特别深厚，也能在理解公式来源的同时，不被复杂的数学符号所困扰。 我最欣赏的是书中对统计模型假设和局限性的强调。作者反复告诫读者，任何统计方法都不是万能的，都有其前提假设和适用范围。在讲解每一种方法时，都会详细讨论其假设条件，并给出如何检验这些假设的方法。这让我明白，进行统计分析时，需要保持一种批判性的思维，不能盲目套用。这种严谨的学术态度，对于我将来独立开展研究非常有帮助。 第四版在内容上的更新，也让我看到了作者紧跟时代步伐的努力。书中引入了一些近年来统计学领域的新进展，比如对非参数统计方法和数据挖掘技术的初步探讨。这使得本书的内容更加丰富和前沿，能够帮助读者更好地应对当今复杂的数据分析挑战。 这本书的语言风格也非常出色。它行文流畅，逻辑清晰，没有使用过多的晦涩术语。即使是复杂的统计概念，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并且常常穿插一些生动的比喻。这使得阅读过程非常愉快，我能够专注于理解知识本身，而不是被语言所困扰。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个全面、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座宝贵财富，我强烈推荐给所有希望深入理解多元统计分析的读者。
评分初次拿到《多元统计分析（第四版）》，我怀揣着对这门学科的敬畏，以及一丝对“21世纪统计学系列教材”的期待。这本书的厚重感，仿佛预示着内容的丰富与深刻。然而，当我真正翻开它，沉浸其中时，我发现，我的担忧是多余的。它以一种极其系统和人性化的方式，将多元统计分析的复杂世界展现在我面前，让我从最初的茫然，逐渐变得清晰和自信。 书中对基础概念的梳理，堪称教科书级别的严谨。在进入复杂的多元统计模型之前，作者花费了大量篇幅来讲解多变量数据结构、变量间的关系等基本概念，为后续的学习奠定了坚实的基础。随后，书本循序渐进地引入了各种核心的多元统计方法，如主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、典型相关分析等。我特别欣赏作者在讲解每一种方法时，都做到了理论与实践的完美结合。它不仅仅给出了数学公式，更重要的是，深入剖析了该方法的统计学思想，适用的数据类型，以及如何解读分析结果。 案例分析是这本书的一大亮点，也是我学习过程中最大的收获之一。作者精心挑选了大量来自经济、金融、医学、社会科学等不同领域的真实数据和研究问题，并将之转化为生动的案例。例如，在讲解判别分析时，书中通过一个金融信贷风险评估的案例，生动地展示了如何利用历史数据来构建一个判别模型，从而有效地预测客户的违约可能性。这种将抽象理论与鲜活案例相结合的方式，极大地帮助我理解了统计方法的实际应用价值，也激发了我将所学知识应用到自己感兴趣领域的动力。 在数学推导方面，这本书的处理方式非常得体。它在保证统计学严谨性的前提下，尽可能地简化了数学公式和推导过程，并且常常配以清晰的图示来帮助理解。这使得我这样的读者，即使数学基础不是特别扎实，也能在理解公式来源的同时，不被复杂的数学符号所困扰。它在保持学术高度的同时，做到了最大程度的易懂性。 我最欣赏的是书中反复强调的“统计思维”。作者不仅仅是教我如何计算，更重要的是，引导我去思考统计方法背后的逻辑、假设以及局限性。在讲解每一种方法时，都会花篇幅去讨论模型的假设条件，以及这些假设条件在实际应用中是否能够满足，如果不满足又应该怎么办。这种严谨的态度，让我明白，统计分析并非是万能的，它需要我们审慎地运用，并对结果进行批判性的解读。 第四版在内容上的更新，也让我看到了作者紧跟时代发展的努力。书中加入了一些近年来统计学领域的新进展，例如对一些非参数统计方法和数据挖掘技术的初步探讨。这使得本书的内容更加丰富和前沿，能够帮助读者更好地应对当今复杂的数据分析挑战。 这本书的语言风格也非常出色。它行文流畅，逻辑清晰，没有使用过多的晦涩术语。即使是一些复杂的统计概念，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并且常常穿插一些生动的比喻。这使得学习过程更加愉快，我能够专注于理解知识本身，而不是被语言所困扰。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个全面、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座宝贵财富，我强烈推荐给所有希望深入了解多元统计分析的读者。
评分拿到《多元统计分析（第四版）》这本书，我首先感受到的便是一种期待与一丝丝的忐忑。毕竟，“多元统计分析”这个题目本身就带着点“高大上”的色彩，加上“第四版”和“21世纪统计学系列教材”的标签，总觉得这会是一本需要付出大量精力才能啃下来的硬骨头。然而，当我真正翻开书页，沉浸其中后，我发现，这本书远比我预想的要友好和实用得多。它就像一位经验丰富的老者，循循善诱地引导着我，一点点揭开多元统计分析的神秘面纱。 书中对于基础概念的阐述，可以说是非常扎实和清晰。在进入复杂的模型之前，作者花费了相当多的篇幅来讲解数据类型、变量间的关系等基本概念，这为后续的学习打下了坚实的基础。我尤其欣赏作者在介绍每一种多元统计方法时，所采用的“先易后难”的策略。例如，在讲解主成分分析时，它不是一开始就让我面对复杂的协方差矩阵和特征值分解，而是先通过一个生活化的例子，解释了降维的必要性和核心思想，然后再逐步引入数学模型。 案例分析是贯穿全书的一大亮点，也是我学习过程中最大的收获之一。作者精心挑选了大量来自不同领域的真实数据和研究问题，并将之转化为生动的案例。我记得在学习判别分析时，书中通过一个金融信贷风险评估的案例，生动地展示了如何利用历史数据来构建一个判别模型，从而有效地预测客户的违约可能性。这种将抽象理论与鲜活案例相结合的方式，极大地帮助我理解了统计方法的实际应用价值，也激发了我将所学知识应用到自己感兴趣领域的动力。 在数学推导方面，这本书做得非常出色。它在保证统计学严谨性的前提下，尽可能地简化了数学公式和推导过程，并且常常会配以清晰的图示来帮助理解。这使得我这样的数学基础并非特别扎实的读者，也能在理解公式来源的同时，不被复杂的数学符号所淹没。它在保持学术高度的同时，做到了最大程度的易懂性。 我最欣赏的是书中反复强调的“统计思维”。作者不仅仅是教我如何计算，更重要的是，引导我去思考统计方法背后的逻辑、假设以及局限性。在讲解每一种方法时，都会花篇幅去讨论模型的假设条件，以及这些假设条件在实际应用中是否能够满足，如果不满足又应该怎么办。这种严谨的态度，让我明白，统计分析并非是万能的，它需要我们审慎地运用，并对结果进行批判性的解读。 第四版在内容上的更新，也让我看到了作者紧跟时代发展的努力。书中加入了一些近年来统计学领域的新进展，例如对一些非参数统计方法和数据挖掘技术的初步探讨。这使得本书的内容更加丰富和前沿，能够帮助读者更好地应对当今复杂的数据分析挑战。 这本书的语言风格也非常出色。它行文流畅，逻辑清晰，没有使用过多的晦涩术语。即使是一些复杂的统计概念，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并且常常穿插一些生动的比喻。这使得学习过程更加愉快，我能够专注于理解知识本身，而不是被语言所困扰。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个全面、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座宝贵财富，我强烈推荐给所有希望深入了解多元统计分析的读者。
评分初次拿到《多元统计分析（第四版）》这本书，我就被它厚重的分量和“21世纪统计学系列教材”的标识所吸引。我一直觉得，多元统计分析是统计学领域一个相对高阶且理论性较强的分支，需要扎实的数学基础和逻辑能力。然而，这本书以一种非常人性化的方式，将复杂的概念娓娓道来，让我从陌生到熟悉，最终感到豁然开朗。 书中对基础概念的梳理，可以说是非常扎实。在深入讲解各种多元统计方法之前，作者花了大篇幅来讲解多变量数据结构、变量间的关系等基本知识。这对于我这样的学习者来说，无疑是打牢了坚实的基础。随后，书本循序渐进地引入了主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析等核心的多元统计方法。我特别欣赏作者在讲解每一种方法时，都做到了理论与实践的完美结合。它不仅仅给出了数学公式，更重要的是，深入剖析了该方法的统计学思想，适用的数据类型，以及如何解读分析结果。 案例分析是这本书的一大亮点，也是我最喜欢的部分。作者精心挑选了大量来自经济、金融、医学、社会科学等不同领域的真实案例，这些案例生动地展示了多元统计方法是如何被用来解决实际问题的。例如，在讲解因子分析时，书中用一个关于消费者购买行为的案例，生动地解释了如何从大量的消费数据中提取出影响消费者购买决策的潜在因素。这种将抽象理论与鲜活案例相结合的方式，极大地帮助我理解了这些统计方法的应用价值，也激发了我将所学知识运用到自己研究领域的动力。 在数学推导方面，这本书的处理方式非常巧妙。它在保证统计学严谨性的前提下，尽可能地简化了数学公式和推导过程，并且常常配以清晰的图示来帮助理解。这使得我这样的读者，即使数学基础不是特别扎实，也能在理解公式来源的同时，不被复杂的数学符号所困扰。它在保持学术高度的同时，做到了最大程度的易懂性。 更让我受益匪浅的是，书中反复强调了统计模型的假设条件和局限性。作者在讲解每一种方法时，都会详细讨论其前提假设，并给出如何检验这些假设的方法。这让我明白，进行统计分析时，需要保持一种批判性的思维，不能盲目套用。这种严谨的学术态度，对于我将来独立开展研究非常有指导意义。 第四版在内容上的更新，也让我看到了作者紧跟时代发展的努力。书中引入了一些近年来统计学领域的新进展，比如对一些非参数统计方法和数据挖掘技术的初步探讨。这使得本书的内容更加丰富和前沿，能够帮助读者更好地应对当今复杂的数据分析挑战。 这本书的语言风格也非常出色。它行文流畅，逻辑清晰，没有使用过多的晦涩术语。即使是一些复杂的统计概念，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并且常常穿插一些生动的比喻。这使得学习过程更加愉快，我能够专注于理解知识本身，而不是被语言所困扰。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个全面、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座宝贵财富，我强烈推荐给所有希望深入了解多元统计分析的读者。
评分拿到《多元统计分析（第四版）》这本书，我首先感受到的是一种严谨和系统。作为“21世纪统计学系列教材”的一员，它自带一种学术权威，而我，作为一名对多元统计分析充满好奇的学习者，带着一份敬畏又期待的心情翻开了它。令我惊喜的是，这本书并非冰冷枯燥的公式堆砌，而是一位循循善诱的导师，它以清晰的逻辑和生动的案例，一点点引导我走进多元统计分析的精彩世界。 书中对基础概念的阐释，非常扎实和清晰。在进入复杂的模型之前，作者花了相当多的篇幅来讲解多变量数据结构、变量间的关系等基本概念，这为我构建起一个稳固的知识体系奠定了基础。随后，书本循序渐进地引入了各种核心的多元统计方法，如主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、典型相关分析等。我特别欣赏作者在讲解每一种方法时，都做到了理论与实践的完美结合。它不仅仅给出了数学公式，更重要的是，深入剖析了该方法的统计学思想，适用的数据类型，以及如何解读分析结果。 案例分析是这本书的一大亮点，也是我学习过程中最大的收获之一。作者精心挑选了大量来自经济、金融、医学、社会科学等不同领域的真实数据和研究问题，并将之转化为生动的案例。例如，在讲解判别分析时，书中通过一个金融信贷风险评估的案例，生动地展示了如何利用历史数据来构建一个判别模型，从而有效地预测客户的违约可能性。这种将抽象理论与鲜活案例相结合的方式，极大地帮助我理解了统计方法的实际应用价值，也激发了我将所学知识应用到自己感兴趣领域的动力。 在数学推导方面，这本书的处理方式非常得体。它在保证统计学严谨性的前提下，尽可能地简化了数学公式和推导过程，并且常常配以清晰的图示来帮助理解。这使得我这样的读者，即使数学基础不是特别扎实，也能在理解公式来源的同时，不被复杂的数学符号所困扰。它在保持学术高度的同时，做到了最大程度的易懂性。 我最欣赏的是书中反复强调的“统计思维”。作者不仅仅是教我如何计算，更重要的是，引导我去思考统计方法背后的逻辑、假设以及局限性。在讲解每一种方法时，都会花篇幅去讨论模型的假设条件，以及这些假设条件在实际应用中是否能够满足，如果不满足又应该怎么办。这种严谨的态度，让我明白，统计分析并非是万能的，它需要我们审慎地运用，并对结果进行批判性的解读。 第四版在内容上的更新，也让我看到了作者紧跟时代发展的努力。书中加入了一些近年来统计学领域的新进展，例如对一些非参数统计方法和数据挖掘技术的初步探讨。这使得本书的内容更加丰富和前沿，能够帮助读者更好地应对当今复杂的数据分析挑战。 这本书的语言风格也非常出色。它行文流畅，逻辑清晰，没有使用过多的晦涩术语。即使是一些复杂的统计概念，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并且常常穿插一些生动的比喻。这使得学习过程更加愉快，我能够专注于理解知识本身，而不是被语言所困扰。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个全面、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座宝贵财富，我强烈推荐给所有希望深入了解多元统计分析的读者。
评分拿到《多元统计分析（第四版）》这本书，我首先感受到的就是一种沉甸甸的“分量”，这不仅仅是纸张的厚度，更是知识的厚度。作为“21世纪统计学系列教材”中的一员，它自带一种权威感和严谨性，而我，作为一名渴望深入理解多元统计分析的读者，抱着极大的期待翻开了它。这本书并没有辜负我的期望，它像一位经验丰富的向导，带领我穿越纷繁复杂的统计模型，抵达理解的彼岸。 书中对基本概念的阐释，堪称教科书级别的严谨。从变量的类型、度量尺度，到多变量数据结构的基本描述，每一个概念都清晰明了，不留任何模糊地带。作者似乎深知，扎实的基础是构建高层理论的关键，因此，在前几章，花了相当大的篇幅来夯实这些基础。这对于我这样需要从零开始构建理解框架的学习者来说，简直是福音。它避免了直接跳入高深的模型，而是层层递进，让我能够理解每一个模型的“前世今生”。 接着，书中开始介绍各种经典的多元统计分析方法。我不得不说，作者在组织这些方法的时候，非常有匠心。他并没有将它们杂乱无章地罗列，而是按照一定的逻辑顺序，比如从描述性统计到推断性统计，从降维技术到分类技术，一步步引导读者。主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、典型相关分析等等，每一种方法都配有详实的理论推导和直观的解释。作者善于将复杂的数学公式与实际意义联系起来，让我不再仅仅是背诵公式，而是理解了公式背后的逻辑和它所代表的含义。 案例分析是贯穿全书的一大特色，也是我最喜欢的部分之一。作者提供的案例，不是那种脱离实际的“纸上谈兵”，而是紧密联系着经济、金融、医学、社会学等各个领域的实际问题。例如，在讲解因子分析时，书中用消费者对某类产品的满意度调查数据作为例子，生动地展示了如何从众多评价指标中提炼出几个核心的潜在因素，这让我一下子就明白了因子分析的实际应用价值。这些案例，不仅将抽象的统计理论变得鲜活起来，更重要的是，它们让我看到了统计学在解决现实世界问题中的巨大潜力，极大地激发了我学习的兴趣。 在数学推导方面，这本书的处理方式非常得体。它既没有回避必要的数学证明，也没有让数学本身成为学习的障碍。作者在推导过程中，常常会解释每一步的意义，并辅以图示，使得复杂的数学过程变得易于理解。对于我这样数学基础不算特别深厚的读者来说，这无疑大大降低了学习的门槛。它在保证学术严谨性的同时，做到了最大程度的易懂性。 我特别欣赏书中对模型假设和局限性的强调。作者反复提醒读者，任何统计模型都有其适用范围和前提假设，不能盲目套用。在讲解每一种方法时，都会详细讨论其假设条件，并给出如何检验这些假设的方法。这让我明白了，统计分析并非是万能的，它需要我们审慎地运用，并对结果进行批判性的解读。这种“授人以渔”的教育理念，比单纯地传授计算方法要重要得多，它真正培养了我独立思考和解决问题的能力。 第四版在内容上的更新，也让我眼前一亮。书中融入了一些近年来在统计学领域涌现的新思想和新方法，例如对一些非参数方法和数据挖掘技术的初步探讨。这使得这本书的内容更加具有前瞻性，能够帮助读者跟上统计学发展的最新步伐。对于我们这些需要面对日益复杂的数据和问题，并需要掌握更先进分析工具的学习者来说，这一点尤为重要。 这本书的语言风格也非常出色。它行文流畅，逻辑清晰，没有使用过多的晦涩术语，即使是第一次接触多元统计分析的读者，也能够相对轻松地阅读。作者善于用简洁明了的语言解释复杂的概念，并且常常会使用一些形象的比喻，这使得学习过程更加生动有趣，不会感到枯燥乏味。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书，为我提供了一个系统、深入、实用的学习平台。它不仅教会了我多元统计分析的理论知识和方法，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和批判性的思维方式。这本书无疑是我在统计学学习道路上的一座里程碑，我强烈推荐给所有希望深入了解多元统计分析的读者。
评分拿到《多元统计分析（第四版）》这本书，说实话，当初选择它，是带着一丝“打卡”的心态。毕竟，“多元统计分析”这个题目本身就带着那么点望而生畏的意味，再加上“第四版”和“21世纪统计学系列教材”的标签，总觉得这会是一本严谨得不能再严谨、学术性强到让人头疼的鸿篇巨制。然而，当我真正翻开书页，沉浸其中之后，那种预想中的“枯燥”与“晦涩”并没有如期而至，反而是一种娓娓道来的娓娓道来，以及条理清晰的逻辑链条。它并没有试图把我直接抛入复杂的公式海洋，而是以一种循序渐进的方式，引导我理解多元统计分析的核心思想和实际应用。 从目录的设置上，就能窥见作者的良苦用心。并非直接跳入模型推导，而是先铺垫了基础概念，比如数据类型、变量之间的关系等，这些看似基础的内容，在多元统计的语境下却至关重要，为后续章节的学习打下了坚实的基础。紧接着，便开始介绍各种核心的多元统计方法，从最直观的主成分分析、因子分析，到更为复杂判别分析、聚类分析，再到回归分析的多元推广，每一种方法都配有详实的理论阐述和生动的案例分析。我尤其欣赏书中在讲解每一个方法时，不仅给出了严谨的数学推导，更重要的是，阐释了该方法的适用条件、核心思想、解释意义以及在不同领域的应用前景。这使得我不再是简单地记忆公式，而是真正理解了“为什么”要用这个方法，“怎么样”去应用它，以及“结果意味着什么”。 书中给出的案例，可以说是这本书最大的亮点之一。它们并非是凭空捏造的“教科书式”例子，而是紧密联系实际，涵盖了经济、金融、医学、社会科学等多个领域。例如，在讲解因子分析时，作者通过分析消费者对某个产品的评价数据，生动地解释了如何通过少数几个潜在因子来解释大量原始变量，这让我瞬间就体会到了因子分析的实用价值。而在讲解聚类分析时，书中则展示了如何根据客户的购买行为将他们分成不同的细分市场，这对于商业决策的启示不言而喻。这些鲜活的案例，不仅让抽象的统计理论变得具体可感，更重要的是，它们激发了我将书中的知识应用到自己感兴趣的领域去解决实际问题的热情。 第四版相较于之前的版本，在内容的更新和技术的引入上也体现出了时代感。对于我们这些身处信息爆炸时代、需要处理海量数据的学习者来说，这一点尤为重要。书中对一些新兴的统计技术，例如数据降维、非参数方法等，都进行了较为深入的探讨，这使得这本书的内容更加丰富和前沿。同时，书中并没有回避软件的应用，虽然不以教学软件操作为主，但它适时地引导读者去思考如何利用统计软件来解决实际问题，并给出了相应的指导思路，这对于我们这些需要将理论转化为实践的学生来说，无疑是雪中送炭。 我最喜欢书中反复强调的“统计思维”。作者不仅仅是教我怎么去计算，更重要的是，引导我去思考统计方法背后的逻辑、假设以及局限性。在讲解每一个模型时，都会花篇幅去讨论模型的假设条件，以及这些假设条件在实际应用中是否能够满足，如果不满足又应该怎么办。这种严谨的态度，让我明白了统计分析并非是万能的，它需要我们审慎地运用，并对结果进行批判性的解读。这种“授人以渔”的教育理念，比单纯地传授公式和技巧要重要得多，它真正培养了我独立思考和解决问题的能力。 书中对不同统计方法的比较和区分，做得也非常到位。很多时候，我们会面临多种统计方法都可以用来分析同一类问题的情况，这时候我们就需要知道哪种方法更适合我们的数据和研究目标。《多元统计分析》在这方面做得相当出色，它会明确指出不同方法的优缺点，以及在何种情况下选择何种方法更为合适。例如，在讲解判别分析和聚类分析时，它就清晰地指出了两者的区别在于判别分析需要预先知道类别信息，而聚类分析则是探索性的，旨在发现数据中的自然分组。这种清晰的辨析，对于我们选择正确的统计工具起到了至关重要的作用。 书中对数学的运用，可以说恰到好处。它并没有一味地追求数学的严谨性，而是将必要的数学推导清晰地呈现出来，让读者在理解公式的来源和意义的同时，又不会被过于复杂的数学符号和推导过程所淹没。对于数学基础不是特别扎实的读者来说，这本书的设计无疑是友好的，它在保证学术严谨性的前提下，最大限度地降低了学习门槛。这种平衡感，使得这本书既适合作为本科高年级和研究生的教材，也能够作为有一定统计基础的在职人员的进修读物。 在阅读过程中，我发现这本书的语言风格非常清晰流畅，并没有使用过多晦涩难懂的专业术语，即使是初次接触多元统计分析的读者，也能够相对轻松地理解。作者在解释复杂的概念时，常常会使用类比和形象化的语言，这极大地帮助我克服了对抽象概念的畏惧感。例如，在讲解主成分分析时，作者将主成分比作是“数据的灵魂”，而原始变量则是“肉体”，通过提取主成分，就如同剥离掉冗余的“肉体”，直达“灵魂”的核心，这种生动的比喻，让原本抽象的降维概念变得触手可及。 我尤其要赞扬这本书的结构设计。每一章都遵循着“引言-理论阐述-方法介绍-案例分析-总结与思考”的模式，这种结构非常清晰，便于读者循序渐进地学习。章节之间的过渡也十分自然，前一章的内容往往是后一章的基础，形成了一个完整的知识体系。这使得我在学习过程中，能够清晰地看到知识的脉络，并且能够将所学内容融会贯通，而不是孤立地记忆零散的知识点。这种系统性的学习方式，对于掌握多元统计分析这样一门体系庞大的学科至关重要。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书给我留下了深刻的印象。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，它用严谨的理论、鲜活的案例、清晰的语言，将复杂的多元统计分析知识展现在我面前。它教会了我如何去理解数据、如何去选择合适的统计工具、如何去解释分析结果，更重要的是，它培养了我批判性的统计思维。我相信，这本书将是我在统计学习道路上不可或缺的宝贵财富，也推荐给所有对多元统计分析感兴趣的读者。
评分这本书的出现，对我来说，简直是打开了一扇新的大门，让我对统计学这个领域有了更深层次的认识。在翻阅《多元统计分析（第四版）》之前，我总觉得统计学就是一大堆公式和数字的堆砌，枯燥乏味，离生活遥不可及。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种非常人性化的方式，将原本可能令人望而却步的多元统计概念，变得生动有趣，而且异常实用。它并非简单地堆砌理论，而是将理论与实际应用紧密结合，让我看到了统计学在解决现实世界问题中的巨大潜力。 最让我印象深刻的是书中对各种多元统计方法的介绍。它并没有一股脑地抛出所有方法，而是非常有条理地，从基础的概念开始，逐渐深入。例如，在讲解主成分分析时，作者并没有一开始就让我去理解复杂的协方差矩阵和特征值分解，而是先通过一个通俗易懂的例子，解释了降维的必要性和原理，然后才引入数学模型。这种“先易后难”的学习路径，极大地减轻了我的学习压力。并且，书中在介绍每一种方法时，都会详细阐述其背后的思想，以及它能够解决什么样的问题，这让我不再是死记硬背公式，而是真正理解了每种方法的“灵魂”。 案例分析是这本书的一大亮点。作者精心挑选了大量来自不同领域的真实案例，这些案例不仅仅是为了充实内容，更是为了帮助读者更好地理解抽象的统计理论。我记得在学习判别分析的时候，书中通过一个金融风险评估的案例，生动地展示了如何利用历史数据构建一个判别模型，来预测一个客户是否会违约。这个案例非常贴近实际，让我立刻就感受到了判别分析的强大威力。类似的案例在书中随处可见，它们让我看到了统计学在经济、金融、医学、社会科学等领域的广泛应用，也激发了我将所学知识运用到实际问题中的热情。 对于我这样数学基础不算特别扎实的读者来说，书中对数学推导的处理方式非常友好。它在保证严谨性的前提下，尽可能地简化了数学符号和推导过程，并且常常会配以图示来帮助理解。这使得我在学习过程中，不会被复杂的数学公式所困扰，而是能够专注于理解统计思想和方法的核心。同时，书中也适当地引用了一些高级的数学概念，但这并不是强制性的，读者可以根据自己的需求选择性地深入。这种“阶梯式”的学习设计，让不同水平的学习者都能从中获益。 这本书的语言风格也值得称赞。它并没有使用过多的专业术语，即使是一些比较生僻的概念，作者也会用通俗易懂的语言进行解释，并且常常会穿插一些生动的比喻。这使得阅读过程非常流畅，不会产生“读天书”的感觉。我感觉作者就像一位经验丰富的老师，耐心地引导着我去探索多元统计的奥秘。这种轻松愉快的阅读体验，也让我更加愿意花时间去深入学习。 我尤其欣赏书中对统计假设和模型诊断的强调。作者反复提醒读者，任何统计方法都有其局限性，不能盲目套用。在讲解每一种方法时，都会详细讨论其前提假设，并给出如何检验这些假设的方法。这种严谨的态度，让我明白，统计分析并非是简单的“拿来主义”，而是需要我们审慎地思考和验证。这种“批判性思维”的培养，对于我将来独立开展研究至关重要。 第四版在内容上的更新，也体现了作者紧跟时代发展的步伐。书中引入了一些近年来发展起来的新技术和新方法，例如一些关于大数据分析和机器学习的初步探讨，这使得这本书的内容更加具有前瞻性。这对于我们这些需要处理海量数据、面临复杂分析任务的学习者来说，无疑是宝贵的财富。 总而言之，《多元统计分析（第四版）》这本书为我打开了统计学的大门，让我看到了统计学的魅力和实用价值。它不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友，它用严谨的理论、生动的案例、清晰的语言，引导我走进了多元统计的世界。我非常感谢这本书，它不仅提升了我的学术能力，更重要的是，它改变了我对统计学的看法，让我对未来的学习充满了信心。
评分开始学习！！！！！
评分我感觉还可以，没啥毛病哈哈哈
评分商品质量和快递速度都十分给力！
评分指导书用于巩固学习知识点的，还不错。
评分多远统计分析指定哈哈
评分书不错，推荐购买！！！
评分为啥没有发票啊？
评分指导书用于巩固学习知识点的，还不错。
评分非数学专业必备，机器学习基础
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