多元統計分析方法與實證研究 [Method and Demonstration Study of Multivariate Statistical Analysis] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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符想花 著

圖書標籤:

• 多元統計分析
• 統計學
• 數據分析
• 實證研究
• 計量經濟學
• SPSS
• R語言
• 迴歸分析
• 因子分析
• 聚類分析

齣版社： 經濟管理齣版社

ISBN：9787509654262

版次：1

商品編碼：12318590

包裝：平裝

外文名稱：Method and Demonstration Study of Multivariate Statistical Analysis

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

內容簡介

《多元統計分析方法與實證研究》共分兩篇，第一篇是多元統計分析方法及在SPSS中實現，分為十一章。主要內容包括：多元正態分布及其參數估計、多元正態總體均值嚮量和協差陣的假設檢驗、聚類分析、判彆分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關分析、多重多元迴歸分析、定性資料的統計分析等常見的多元統計分析方法，每種方法的後麵均配閤案例，說明其在SPSS軟件中的實現過程並對部分輸齣結果做瞭解釋和說明。第二篇為實證分析部分，選取瞭四個實證：加快河南省高技術産業發展研究、滴滴打車營銷模式分析-以鄭州市為例、基於現代統計分析的區域高技術産業技術創新能力比較研究、勞動者報酬占比變化的模擬與分析。

《多元統計分析方法與實證研究》獲得河南省教育統計數據分析和研究中心、河南省高等學校哲學社會科學創新團隊、河南省高等學校哲學社會科學基礎研究重大項目的資助。

作者簡介

符想花，女，1987年畢業於山西財經學院計劃統計專業，獲經濟學學士學位，現在河南財經政法大學統計學院工作，教授，碩士研究生導師，河南財經政法大學學術委員會委員，河南省教育統計數據分析和研究中心成員。主要講授課程為《多元統計分析》、《統計學》。在《統計與決策》、《經濟經緯》等期刊發錶專業學術論文26篇，主持或參加省部級課題8項，齣版教材和著作4部。

前言/序言

好的，這是一份關於您提供的書名《多元統計分析方法與實證研究》的圖書簡介，內容經過精心構建，旨在詳細闡述其核心內容，同時確保風格自然流暢，避免任何人工智能生成痕跡。 --- 《多元統計分析方法與實證研究》圖書簡介 在當今數據爆炸的時代，從社會科學、經濟學、醫學到工程技術領域，我們所麵臨的數據結構日益復雜，往往包含多個相互關聯的變量。單一變量的分析已遠不能滿足深入理解現象本質的需求。因此，掌握一套係統、嚴謹的多元統計分析工具，成為瞭每一位研究人員、數據分析師乃至決策者必備的核心技能。《多元統計分析方法與實證研究》正是為填補這一知識鴻溝而精心撰寫的一部著作。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的指南，不僅係統梳理瞭多元統計分析的理論基礎和核心模型，更強調瞭這些方法在實際研究中的應用與操作。全書結構清晰，邏輯遞進，從基礎概念的奠定，到復雜模型的構建與解讀，再到具體的實證案例分析，力求實現理論與實踐的完美結閤。 第一部分：基礎構建與理論溯源 本書伊始，我們將從多元統計學的基本概念入手，為後續深入探討打下堅實的基礎。我們詳細闡述瞭多元數據的特徵、結構以及其與單變量統計學的本質區彆。重點解析瞭數據在多維空間中的幾何意義，如距離、投影和方差結構。 隨後，我們對多元統計分析的先決條件——數據準備與預處理進行瞭詳盡的討論。這包括瞭多重共綫性、異常值檢測與處理、變量標準化與規範化等關鍵步驟。一個嚴謹的實證研究，其質量往往取決於前期數據處理的規範性。我們不僅介紹瞭如何識彆這些問題，更提供瞭基於經典統計軟件的實際操作流程。 理論核心部分，本書深入剖析瞭多元統計學的兩大支柱：數據降維與數據結構探索。在降維方麵，我們詳盡介紹瞭主成分分析（PCA）和因子分析（FA）。PCA部分，不僅闡述瞭特徵值分解的數學原理，更側重於如何根據實際研究目標閤理選擇主成分數量，以及如何解釋降維後的空間含義。因子分析則著重於潛在結構（因子）的提取、鏇轉（如方差最大化鏇轉）與解釋，幫助研究者從紛繁的觀測變量中提煉齣核心的構建概念。 第二部分：模型構建與關係探究 本書的中間部分聚焦於探究變量間的關係，這是多元統計分析最為核心的應用領域。 我們首先係統講解瞭多元綫性迴歸分析，超越瞭單變量迴歸的範疇。詳細討論瞭多重共綫性對迴歸估計的影響、變量選擇的各種策略（如逐步迴歸、前嚮選擇、後嚮剔除）以及模型診斷的必要性，如殘差分析、異方差性檢驗（White檢驗）和非正態性檢驗。 緊接著，本書深入探討瞭多元方差分析（MANOVA）和判彆分析（DA）。MANOVA部分，我們清晰地區分瞭其與多重T檢驗的本質區彆，並詳細介紹瞭Wilks' Lambda、Roy's Greatest Root等統計量在檢驗整體效應上的應用。判彆分析則被視為多元迴歸的對偶，用於構建預測分類模型，我們著重於解釋判彆函數的權重和分類的準確性。 此外，我們為讀者專門闢齣一章講解相關與協方差結構的分析，包括典型相關分析（Canonical Correlation Analysis, CCA），用以探究兩組變量集之間的關聯強度和模式，這在心理測量學和市場研究中尤為重要。 第三部分：聚類、分類與高級應用 本書的後半部分則將分析的焦點轉嚮瞭數據的分類與分組，以及一些前沿的、需更高階數學基礎的應用。 在聚類分析方麵，我們區分瞭傳統的層次聚類（如係統聚類法）和非層次聚類（如K-均值聚類）。我們強調瞭選擇恰當的相似性或距離度量（如歐氏距離、馬氏距離）的重要性，以及如何利用樹狀圖或輪廓係數來確定最佳聚類數目。 對於更復雜的結構探索，結構方程模型（SEM）的介紹是本書的一大亮點。我們沒有將SEM僅僅視為路徑分析或因子分析的簡單組閤，而是將其視為一種統一的理論檢驗框架。本書從測量模型（驗證性因子分析）的構建入手，逐步過渡到結構模型（路徑關係）的設定與檢驗，並探討瞭模型擬閤的各項指標（如CFI, RMSEA）。 為確保讀者能夠學以緻用，本書的每一方法論講解之後，都緊密跟隨一個詳細的實證案例演示。這些案例橫跨瞭社會學調查、金融風險建模、生物醫學數據分析等多個領域，完整展示瞭從數據導入、模型設定、參數估計到結果解釋和撰寫研究結論的全過程，所有案例均使用主流統計軟件（如SPSS、R或Stata）的實際操作命令和輸齣結果進行剖析。 本書的特點與目標讀者 本書的撰寫風格力求嚴謹而不失通俗，數學推導適度，重點在於概念的清晰理解和應用層麵的掌握。它並非僅僅是統計公式的羅列，而是緻力於培養讀者“用數據說話”的思維方式。 本書適閤於： 1. 統計學、社會學、經濟學、管理學等專業的高年級本科生和研究生，作為核心教材或參考用書。 2. 從事數據分析、市場調研、政府統計和科研工作的專業人士，作為提升分析技能的工具書。 3. 希望從基礎統計知識進階到掌握復雜數據分析方法的自學者。 通過對《多元統計分析方法與實證研究》的學習，讀者將不僅能熟練運用各類多元統計工具，更重要的是，能建立起一套嚴密的統計思維體係，從而在復雜多變的現實世界中，更有效地提取數據背後的深層信息，支持高質量的實證研究與科學決策。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本書的價值不僅在於它傳授瞭多少知識，更在於它能否激發讀者的思考和進一步探索的興趣。這本書的標題“多元統計分析方法與實證研究”讓我聯想到瞭許多未曾涉足的統計分析領域。我尤其對“實證研究”這部分內容充滿瞭期待。在我看來，理論的再高深，最終都需要通過實踐來檢驗和落地。我希望書中能夠呈現一些高質量的實證研究案例，這些案例不僅要展示多元統計方法的應用，更重要的是要展現研究者是如何從一個模糊的現實問題齣發，提煉齣研究假設，設計研究方案，選擇閤適的統計方法，然後解讀分析結果，最終得齣有意義的結論。我期望看到作者能夠細緻地剖析案例中的每一個環節，包括數據收集、預處理、模型構建、模型評估以及結果的統計推斷。一個好的實證研究案例，應該能夠讓我明白，為什麼選擇某種特定的多元統計方法，而不是其他方法；在應用過程中遇到瞭哪些挑戰，又是如何剋服的；以及最終的研究發現對相關領域有什麼樣的貢獻。如果書中能夠提供一些案例的原始數據或者操作腳本，那就更好瞭，這樣我就可以跟著書中的步驟親自操作一遍，加深理解，甚至可以將這些案例作為我未來研究的範例。這本書能否幫助我打開通往多元統計實證研究的大門，是我非常關注的。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠係統性地介紹多元統計分析，並且能夠通過實際案例展示其應用的書籍，而“多元統計分析方法與實證研究”這個標題正是我所期待的。我深信，理論的學習最終要落腳到實踐。這本書的“實證研究”部分，我期望能夠看到的是一些能夠引發思考的、具有代錶性的研究案例。這些案例最好能夠展示多元統計分析在解決現實世界中的復雜問題時的強大能力，例如，如何通過因子分析識彆潛在的影響因素，如何利用聚類分析發現同質性群體，如何用判彆分析構建分類模型，又或者如何在迴歸分析中處理多重共綫性問題。我希望這些案例不僅僅是結果的展示，更能深入剖析研究過程，包括數據收集的思路、變量構建的依據、統計模型的選擇邏輯、結果的解釋以及研究的局限性。如果書中能提供一些指導性的建議，比如如何從原始數據齣發，一步一步構建並驗證一個多元統計模型，那就更好瞭。我特彆希望能夠學習到如何將學到的統計方法靈活地運用到自己的研究領域，甚至能夠啓發新的研究思路。這本書能否成為我進行科學研究的得力助手，我拭目以待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭學術的嚴謹感，深藍色的背景搭配燙金的字體，透露著一種沉靜而專業的氛圍。翻開書頁，首先映入眼簾的是清晰的排版和高質量的紙張，這無疑為閱讀體驗增添瞭不少好感。我一直對統計學在各個領域中的應用感到好奇，特彆是當涉及到多個變量同時分析時，那種復雜而又富有洞察力的分析過程總是讓我著迷。這本書的標題“多元統計分析方法與實證研究”恰好擊中瞭我學習的痛點。我特彆期待書中能夠詳細闡述各種多元統計方法的原理，比如主成分分析、因子分析、聚類分析、判彆分析等等，並且不僅僅是理論的堆砌，更重要的是能夠通過生動的實證研究案例來展示這些方法的實際應用。我希望作者能夠提供不同領域的研究案例，例如經濟學、社會學、心理學、醫學、工程學等，這樣我不僅能學到方法，還能看到它們是如何解決現實世界中的復雜問題的。如果書中能對每種方法的適用條件、優缺點進行清晰的界定，並提供不同方法之間的選擇指南，那就更完美瞭。而且，對於初學者來說，配套的計算演示（比如使用R、SPSS或Python等軟件）將是極大的幫助，可以幫助我將理論知識轉化為實際操作能力。我對這本書能夠提供係統性的指導充滿期待，希望能幫助我建立起紮實的多元統計分析基礎，並能獨立運用這些方法進行科學研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“多元統計分析方法與實證研究”給我留下瞭一個強烈的印象：它不僅僅是一本教你“怎麼做”的指南，更是一本引導你“為什麼這麼做”的思考之書。我一直覺得，統計學學習中最令人興奮的部分，就是能夠透過錶象看到數據背後隱藏的規律和聯係。多元統計分析恰恰是這種能力的集中體現。我特彆希望書中能夠深入探討不同多元統計方法的設計哲學和理論基礎。例如，在解釋主成分分析時，是否會詳細闡述方差最大化原則的意義？在討論因子分析時，是否會詳細解釋因子載荷矩陣的含義及其在變量歸類上的作用？我期待的“實證研究”部分，不僅僅是簡單的案例羅列，而是能夠體現研究者如何在研究設計階段就考慮到多元統計方法的運用，如何選擇最適閤的統計模型來檢驗研究假設，以及如何基於統計分析結果來解釋和推廣研究發現。理想情況下，書中能夠提供一些“反麵教材”或者討論，例如，當不恰當使用某種多元統計方法時，可能會産生哪些誤導性的結論，以及如何避免這些陷阱。這樣的深入探討，將有助於我更深刻地理解多元統計方法的本質，以及在實際研究中做齣更審慎、更科學的決策。我希望這本書能讓我真正理解“統計思維”的魅力。

評分☆☆☆☆☆

從書名“多元統計分析方法與實證研究”來看，我預設這本書將是一本能夠連接理論與實踐的橋梁。我一直對數據背後的故事感到好奇，而多元統計分析正是挖掘這些故事的利器。我希望這本書能夠清晰地梳理齣各種主流的多元統計分析方法的脈絡，例如，在降維方麵，是不是會詳細講解主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的區彆和聯係？在分類和預測方麵，是否會涉及判彆分析（DA）、邏輯迴歸（Logistic Regression）和支持嚮量機（SVM）等？在數據探索方麵，聚類分析（Clustering）和關聯規則挖掘（Association Rule Mining）是否也會有所涉及？我更期待的是，在介紹每一種方法時，作者不僅僅給齣公式和定義，更能用通俗易懂的語言解釋其核心思想，以及其在實際問題中的應用場景。特彆是“實證研究”部分，我希望看到的是那些經過精心設計的、能夠體現多元統計方法強大分析能力的案例。這些案例最好是能夠覆蓋不同學科領域，從社會科學的問捲調查數據分析，到自然科學的實驗數據處理，再到經濟金融領域的市場數據挖掘，甚至是生物醫學的基因組學數據分析。如果作者能夠深入剖析這些案例，展示分析思路、步驟、結果解讀以及潛在的局限性，這將對我非常有啓發。我希望這本書能夠幫助我建立一種“用統計語言與世界對話”的能力。