多元统计分析方法与实证研究 [Method and Demonstration Study of Multivariate Statistical Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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符想花 著

图书标签:

• 多元统计分析
• 统计学
• 数据分析
• 实证研究
• 计量经济学
• SPSS
• R语言
• 回归分析
• 因子分析
• 聚类分析

出版社： 经济管理出版社

ISBN：9787509654262

版次：1

商品编码：12318590

包装：平装

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

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

内容简介

《多元统计分析方法与实证研究》共分两篇，第一篇是多元统计分析方法及在SPSS中实现，分为十一章。主要内容包括：多元正态分布及其参数估计、多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验、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、多重多元回归分析、定性资料的统计分析等常见的多元统计分析方法，每种方法的后面均配合案例，说明其在SPSS软件中的实现过程并对部分输出结果做了解释和说明。第二篇为实证分析部分，选取了四个实证：加快河南省高技术产业发展研究、滴滴打车营销模式分析-以郑州市为例、基于现代统计分析的区域高技术产业技术创新能力比较研究、劳动者报酬占比变化的模拟与分析。

《多元统计分析方法与实证研究》获得河南省教育统计数据分析和研究中心、河南省高等学校哲学社会科学创新团队、河南省高等学校哲学社会科学基础研究重大项目的资助。

作者简介

符想花，女，1987年毕业于山西财经学院计划统计专业，获经济学学士学位，现在河南财经政法大学统计学院工作，教授，硕士研究生导师，河南财经政法大学学术委员会委员，河南省教育统计数据分析和研究中心成员。主要讲授课程为《多元统计分析》、《统计学》。在《统计与决策》、《经济经纬》等期刊发表专业学术论文26篇，主持或参加省部级课题8项，出版教材和著作4部。

前言/序言

好的，这是一份关于您提供的书名《多元统计分析方法与实证研究》的图书简介，内容经过精心构建，旨在详细阐述其核心内容，同时确保风格自然流畅，避免任何人工智能生成痕迹。 --- 《多元统计分析方法与实证研究》图书简介 在当今数据爆炸的时代，从社会科学、经济学、医学到工程技术领域，我们所面临的数据结构日益复杂，往往包含多个相互关联的变量。单一变量的分析已远不能满足深入理解现象本质的需求。因此，掌握一套系统、严谨的多元统计分析工具，成为了每一位研究人员、数据分析师乃至决策者必备的核心技能。《多元统计分析方法与实证研究》正是为填补这一知识鸿沟而精心撰写的一部著作。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的指南，不仅系统梳理了多元统计分析的理论基础和核心模型，更强调了这些方法在实际研究中的应用与操作。全书结构清晰，逻辑递进，从基础概念的奠定，到复杂模型的构建与解读，再到具体的实证案例分析，力求实现理论与实践的完美结合。 第一部分：基础构建与理论溯源 本书伊始，我们将从多元统计学的基本概念入手，为后续深入探讨打下坚实的基础。我们详细阐述了多元数据的特征、结构以及其与单变量统计学的本质区别。重点解析了数据在多维空间中的几何意义，如距离、投影和方差结构。 随后，我们对多元统计分析的先决条件——数据准备与预处理进行了详尽的讨论。这包括了多重共线性、异常值检测与处理、变量标准化与规范化等关键步骤。一个严谨的实证研究，其质量往往取决于前期数据处理的规范性。我们不仅介绍了如何识别这些问题，更提供了基于经典统计软件的实际操作流程。 理论核心部分，本书深入剖析了多元统计学的两大支柱：数据降维与数据结构探索。在降维方面，我们详尽介绍了主成分分析（PCA）和因子分析（FA）。PCA部分，不仅阐述了特征值分解的数学原理，更侧重于如何根据实际研究目标合理选择主成分数量，以及如何解释降维后的空间含义。因子分析则着重于潜在结构（因子）的提取、旋转（如方差最大化旋转）与解释，帮助研究者从纷繁的观测变量中提炼出核心的构建概念。 第二部分：模型构建与关系探究 本书的中间部分聚焦于探究变量间的关系，这是多元统计分析最为核心的应用领域。 我们首先系统讲解了多元线性回归分析，超越了单变量回归的范畴。详细讨论了多重共线性对回归估计的影响、变量选择的各种策略（如逐步回归、前向选择、后向剔除）以及模型诊断的必要性，如残差分析、异方差性检验（White检验）和非正态性检验。 紧接着，本书深入探讨了多元方差分析（MANOVA）和判别分析（DA）。MANOVA部分，我们清晰地区分了其与多重T检验的本质区别，并详细介绍了Wilks' Lambda、Roy's Greatest Root等统计量在检验整体效应上的应用。判别分析则被视为多元回归的对偶，用于构建预测分类模型，我们着重于解释判别函数的权重和分类的准确性。 此外，我们为读者专门辟出一章讲解相关与协方差结构的分析，包括典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA），用以探究两组变量集之间的关联强度和模式，这在心理测量学和市场研究中尤为重要。 第三部分：聚类、分类与高级应用 本书的后半部分则将分析的焦点转向了数据的分类与分组，以及一些前沿的、需更高阶数学基础的应用。 在聚类分析方面，我们区分了传统的层次聚类（如系统聚类法）和非层次聚类（如K-均值聚类）。我们强调了选择恰当的相似性或距离度量（如欧氏距离、马氏距离）的重要性，以及如何利用树状图或轮廓系数来确定最佳聚类数目。 对于更复杂的结构探索，结构方程模型（SEM）的介绍是本书的一大亮点。我们没有将SEM仅仅视为路径分析或因子分析的简单组合，而是将其视为一种统一的理论检验框架。本书从测量模型（验证性因子分析）的构建入手，逐步过渡到结构模型（路径关系）的设定与检验，并探讨了模型拟合的各项指标（如CFI, RMSEA）。 为确保读者能够学以致用，本书的每一方法论讲解之后，都紧密跟随一个详细的实证案例演示。这些案例横跨了社会学调查、金融风险建模、生物医学数据分析等多个领域，完整展示了从数据导入、模型设定、参数估计到结果解释和撰写研究结论的全过程，所有案例均使用主流统计软件（如SPSS、R或Stata）的实际操作命令和输出结果进行剖析。 本书的特点与目标读者 本书的撰写风格力求严谨而不失通俗，数学推导适度，重点在于概念的清晰理解和应用层面的掌握。它并非仅仅是统计公式的罗列，而是致力于培养读者“用数据说话”的思维方式。 本书适合于： 1. 统计学、社会学、经济学、管理学等专业的高年级本科生和研究生，作为核心教材或参考用书。 2. 从事数据分析、市场调研、政府统计和科研工作的专业人士，作为提升分析技能的工具书。 3. 希望从基础统计知识进阶到掌握复杂数据分析方法的自学者。 通过对《多元统计分析方法与实证研究》的学习，读者将不仅能熟练运用各类多元统计工具，更重要的是，能建立起一套严密的统计思维体系，从而在复杂多变的现实世界中，更有效地提取数据背后的深层信息，支持高质量的实证研究与科学决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了学术的严谨感，深蓝色的背景搭配烫金的字体，透露着一种沉静而专业的氛围。翻开书页，首先映入眼帘的是清晰的排版和高质量的纸张，这无疑为阅读体验增添了不少好感。我一直对统计学在各个领域中的应用感到好奇，特别是当涉及到多个变量同时分析时，那种复杂而又富有洞察力的分析过程总是让我着迷。这本书的标题“多元统计分析方法与实证研究”恰好击中了我学习的痛点。我特别期待书中能够详细阐述各种多元统计方法的原理，比如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等等，并且不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够通过生动的实证研究案例来展示这些方法的实际应用。我希望作者能够提供不同领域的研究案例，例如经济学、社会学、心理学、医学、工程学等，这样我不仅能学到方法，还能看到它们是如何解决现实世界中的复杂问题的。如果书中能对每种方法的适用条件、优缺点进行清晰的界定，并提供不同方法之间的选择指南，那就更完美了。而且，对于初学者来说，配套的计算演示（比如使用R、SPSS或Python等软件）将是极大的帮助，可以帮助我将理论知识转化为实际操作能力。我对这本书能够提供系统性的指导充满期待，希望能帮助我建立起扎实的多元统计分析基础，并能独立运用这些方法进行科学研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“多元统计分析方法与实证研究”给我留下了一个强烈的印象：它不仅仅是一本教你“怎么做”的指南，更是一本引导你“为什么这么做”的思考之书。我一直觉得，统计学学习中最令人兴奋的部分，就是能够透过表象看到数据背后隐藏的规律和联系。多元统计分析恰恰是这种能力的集中体现。我特别希望书中能够深入探讨不同多元统计方法的设计哲学和理论基础。例如，在解释主成分分析时，是否会详细阐述方差最大化原则的意义？在讨论因子分析时，是否会详细解释因子载荷矩阵的含义及其在变量归类上的作用？我期待的“实证研究”部分，不仅仅是简单的案例罗列，而是能够体现研究者如何在研究设计阶段就考虑到多元统计方法的运用，如何选择最适合的统计模型来检验研究假设，以及如何基于统计分析结果来解释和推广研究发现。理想情况下，书中能够提供一些“反面教材”或者讨论，例如，当不恰当使用某种多元统计方法时，可能会产生哪些误导性的结论，以及如何避免这些陷阱。这样的深入探讨，将有助于我更深刻地理解多元统计方法的本质，以及在实际研究中做出更审慎、更科学的决策。我希望这本书能让我真正理解“统计思维”的魅力。

评分☆☆☆☆☆

从书名“多元统计分析方法与实证研究”来看，我预设这本书将是一本能够连接理论与实践的桥梁。我一直对数据背后的故事感到好奇，而多元统计分析正是挖掘这些故事的利器。我希望这本书能够清晰地梳理出各种主流的多元统计分析方法的脉络，例如，在降维方面，是不是会详细讲解主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的区别和联系？在分类和预测方面，是否会涉及判别分析（DA）、逻辑回归（Logistic Regression）和支持向量机（SVM）等？在数据探索方面，聚类分析（Clustering）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）是否也会有所涉及？我更期待的是，在介绍每一种方法时，作者不仅仅给出公式和定义，更能用通俗易懂的语言解释其核心思想，以及其在实际问题中的应用场景。特别是“实证研究”部分，我希望看到的是那些经过精心设计的、能够体现多元统计方法强大分析能力的案例。这些案例最好是能够覆盖不同学科领域，从社会科学的问卷调查数据分析，到自然科学的实验数据处理，再到经济金融领域的市场数据挖掘，甚至是生物医学的基因组学数据分析。如果作者能够深入剖析这些案例，展示分析思路、步骤、结果解读以及潜在的局限性，这将对我非常有启发。我希望这本书能够帮助我建立一种“用统计语言与世界对话”的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本书的价值不仅在于它传授了多少知识，更在于它能否激发读者的思考和进一步探索的兴趣。这本书的标题“多元统计分析方法与实证研究”让我联想到了许多未曾涉足的统计分析领域。我尤其对“实证研究”这部分内容充满了期待。在我看来，理论的再高深，最终都需要通过实践来检验和落地。我希望书中能够呈现一些高质量的实证研究案例，这些案例不仅要展示多元统计方法的应用，更重要的是要展现研究者是如何从一个模糊的现实问题出发，提炼出研究假设，设计研究方案，选择合适的统计方法，然后解读分析结果，最终得出有意义的结论。我期望看到作者能够细致地剖析案例中的每一个环节，包括数据收集、预处理、模型构建、模型评估以及结果的统计推断。一个好的实证研究案例，应该能够让我明白，为什么选择某种特定的多元统计方法，而不是其他方法；在应用过程中遇到了哪些挑战，又是如何克服的；以及最终的研究发现对相关领域有什么样的贡献。如果书中能够提供一些案例的原始数据或者操作脚本，那就更好了，这样我就可以跟着书中的步骤亲自操作一遍，加深理解，甚至可以将这些案例作为我未来研究的范例。这本书能否帮助我打开通往多元统计实证研究的大门，是我非常关注的。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统性地介绍多元统计分析，并且能够通过实际案例展示其应用的书籍，而“多元统计分析方法与实证研究”这个标题正是我所期待的。我深信，理论的学习最终要落脚到实践。这本书的“实证研究”部分，我期望能够看到的是一些能够引发思考的、具有代表性的研究案例。这些案例最好能够展示多元统计分析在解决现实世界中的复杂问题时的强大能力，例如，如何通过因子分析识别潜在的影响因素，如何利用聚类分析发现同质性群体，如何用判别分析构建分类模型，又或者如何在回归分析中处理多重共线性问题。我希望这些案例不仅仅是结果的展示，更能深入剖析研究过程，包括数据收集的思路、变量构建的依据、统计模型的选择逻辑、结果的解释以及研究的局限性。如果书中能提供一些指导性的建议，比如如何从原始数据出发，一步一步构建并验证一个多元统计模型，那就更好了。我特别希望能够学习到如何将学到的统计方法灵活地运用到自己的研究领域，甚至能够启发新的研究思路。这本书能否成为我进行科学研究的得力助手，我拭目以待。