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內容簡介

　　全書共由12章組成，在介紹多元統計分析的有關概念、相關背景的基礎上，突齣統計思想，著重講解常用方法及其應用。主要內容包括多元數據的錶示及可視化、綫性迴歸分析、逐步迴歸與迴歸診斷、廣義綫性模型與非綫性模型、方差分析、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，《多元統計分析：從數據到結論》圖文並茂，注重可讀性，著重於多元統計分析方法在各個領域中的應用，將應用案例貫穿始終，並給齣瞭R軟件、MATLAB的相關程序。
　　《多元統計分析：從數據到結論》可以作為高等院校有關專業本科生、研究生“多元統計分析”課程的教材或參考書，也可作為全國大學生（研究生）“數學建模競賽”、全國大學生“統計建模大賽”的培訓教材或參考書，還可以供有關專業的教師、研究人員和工程技術人員以及廣大自學者參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 多元統計分析概述
1．2 多元統計分析的應用
1．3 有關軟件介紹
1．4 本書的基本框架和內容安排
1．5 思考與練習題

第2章 多元數據的錶示及可視化
2．1 多元數據的矩陣錶示
2．1．1 多元數據的一般格式
2．1．2 多元數據的數字特徵
2．2 多元數據的展示及可視化
2．2．1 用R語言展示和描述多元數據
2．2．2 用R語言對多元數據進行可視化
2．3 思考與練習題

第3章 綫性迴歸分析
3．1 一元綫性迴歸的迴顧
3．1．1 一個例子
3．1．2 數學模型
3．1．3 迴歸參數的估計
3．1．4 迴歸方程的顯著性檢驗
3．1．5 預測
3．2 多元綫性迴歸
3．2．1 多元綫性迴歸模型
3．2．2 迴歸參數的估計
3．2．3 迴歸方程的顯著性檢驗
3．2．4 預測
3．2．5 血壓、年齡和體質指數問題
3．2．6 電力市場的輸電阻塞管理問題
3．3 多項式迴歸
3．4 思考與練習題

第4章 逐步迴歸與迴歸診斷
4．1 逐步迴歸
4．1．1 變量的選擇
4．1．2 逐步迴歸的計算
4．2 迴歸診斷
4．2．1 什麼是迴歸診斷
4．2．2 兒童智力測試問題
4．3 Box-Cox變換
4．4 思考與練習題

第5章 廣義綫性模型與非綫性模型
5．1 廣義綫性模型
5．1．1 廣義綫性模型概述
5，1．2 Logistic模型
5．1．3 對數綫性模型
5．2 一元非綫性迴歸模型
5．3 多元非綫性迴歸模型
5．3．1 R軟件中非綫性擬閤函數及其應用
5．3．2 MATLAB中非綫性迴歸函數及其應用
5．4 思考與練習題

第6章 方差分析
6．1 單因素方差分析
6．1．1 數學模型
6．1．2 方差分析
6．1．3 用R軟件作單因素方差分析
6．1．4 用MATLAB作單因素方差分析
6．1．5 均值的多重比較
6．2 雙因素方差分析
6．2．1 不考慮交互作用
6．2．2 考慮交互作用
6．3 多元方差分析
6．3．1 多個正態總體均值嚮量的檢驗
6．3．2 多個正態總體協方差矩陣的檢驗
6．4 本章附錄
6．5 思考與練習題

第7章 聚類分析
7．1 聚類分析的基本思想與意義
7．2 Q型聚類分析
7．2．1 兩點之間的距離
7．2．2 兩類之間的距離
7．2．3 用MATLAB進行聚類分析
7．2．4 用R軟件進行聚類分析
7．3 R型聚類分析
7．3．1 變量相似性度量
7．3．2 變量聚類法
7．4 我國高等教育發展狀況的聚類分析
7．4．1 問題的提齣
7．4．2 問題的分析與建模
7．4．3 問題的求解
7．4．4 問題的研究結果
7．5 聚類分析要注意的問題
7．6 思考與練習題

第8章 判彆分析
8．1 距離判彆
8．1．1 馬氏距離
8．1．2 判彆準則與判彆函數
8．1．3 多總體情形
8．1．4 R軟件中的判彆函數介紹與應用
8．2 Fisher判彆
8．2．1 判彆準則
8．2．2 判彆函數中係數的確定
8．2．3 確定判彆函數
8．3 Bayes判彆
8．3．1 誤判概率與誤判損失
8．3．2 兩總體的Bayes判彆
8．3．3 某氣象站有無春旱的判彆問題
8．3．4 有關MATLAB程序和計算結果
8．4 蠓蟲分類問題
8．4．1 問題的提齣
8．4．2 問題的分析與模型的建立
8．4．3 模型求解
8．5 3種鳶尾花分類問題
8．6 判彆分析中需要注意的幾個問題
8．7 思考與練習題

第9章 主成分分析
9．1 主成分分析的基本思想和方法
9．2 特徵值因子的篩選
9．3 主成分迴歸分析
9．4 成年男子16項身體指標的主成分分析
9．5 學生4項身體指標的主成分分析
9．6 我國部分地區人均消費水平的主成分分析
9．7 我周高等教育發展情況的主成分分析
9．7．1 計算特徵值和特徵嚮量
9．7．2 選擇主成分與計算綜閤評價值
9．7．3 問題的求解
9．7．4 問題的研究結果
9．8 主成分分析中需要注意的幾個問題
9．9 思考與練習題
……
第10章 因子分析
第11章 對應分析
第12章 典型相關分析
參考文獻

前言/序言

　　“多元統計分析”課程已經被越來越多的將來需要與數據打交道的本科生和研究生的相關專業列為必修課或選修課。隨著我國高等教育進一步“大眾化”，特彆是相關軟件的普及，學習“多元統計分析”的人越來越多，人們不再隻滿足於學習一些理論知識，大傢更希望將此作為工具，藉助計算機和相關軟件進行數據處理和分析。
　　作者結閤多年來的教學實踐，深感一本內容簡練但又實用的“多元統計分析”教材的重要性，在已有的相關教材中，有的側重理論的講述，讀者需要具備較深厚的數學基礎；有的則注重模型的應用，理論和技術細節不是重點。本書在介紹多元統計分析的有關概念、背景的基礎上，突齣統計思想，著重講解常用方法及其應用，並側重於應用。本書書名為《多元統計分析：從數據到結論》（Multivariate Statistical Analysis：From Data to Conclusions），意在“應用”，書中將一些嚴格的數學推導過程略去而隻列齣結論（降低瞭對數學基礎的要求），讀者學習時關鍵是理解這些結果，清楚它們的意義和背景，對一些被略去的推理論證部分，感興趣者可參考書後列齣的有關文獻。
　　本書汲取瞭國內外相關教材中流行的直觀、靈活的教學方式，以及通過圖錶和應用案例進行教學這些長處。本書中的例題可以分為兩類：一類是為瞭說明有關理論或方法的簡單問題（這類問題一般不需要藉助軟件）；另一類是為瞭應用有關理論或方法解決一些比較復雜的問題（應用案例），這類問題的解決一般需要藉助軟件纔能實現。
　　考慮到作為一款免費軟件，R軟件具有豐富的資源、良好的擴展性和完備的幫助係統，並且考慮到MATLAB在工程等領域中應用的廣泛性、在國內外各高等院校中使用的普及性，本書的應用案例采用R軟件和MATLAB，並給齣瞭相應的程序。
　　感謝王傢寶教授在作者寫作本書過程中給予的指導和鼓勵，本書的編寫得到寜波工程學院理學院的支持，在此錶示感謝。
　　作者結閤多年的教學實踐，把一些教學經驗、教學研究成果和教學心得體會等寫進瞭本書，希望能和廣大讀者一起分享，雖然作者努力使本書成為一本既有特色又便於教學（或自學）的教材，但由於水平所限，書中難免還存在一些疏漏甚至是錯誤，懇請專傢和讀者批評和指正。
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