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出版者:中国统计出版社

作者:于秀林

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:1999-1

价格:17.00元

装帧:平装

isbn号码:9787503729317

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 多元统计
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• 多元统计
• 统计分析
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 判别分析
• 统计建模
• 应用统计

《多元统计分析》并非一本简单的统计学入门读物，它是一扇通往更深层数据理解与分析大门的钥匙。本书旨在为读者系统性地梳理和阐释统计学在处理多变量问题时的强大工具和理论框架，帮助读者从“个体”的视角转向“群体”或“关系”的视角，洞察数据背后隐藏的复杂结构和模式。 在信息爆炸的时代，我们每天都在接触海量的数据。这些数据往往不是孤立的，而是由多个相互关联的变量构成。例如，在市场营销中，我们可能需要同时考虑顾客的年龄、收入、购买频率、偏好品牌等多个因素来理解他们的消费行为；在生物医学研究中，基因表达、蛋白质水平、临床指标、生活方式等变量的联合分析能够揭示疾病的发生机制；在社会科学领域，教育背景、家庭环境、社会经济地位、个人态度等因素的互动关系是理解社会现象的关键。传统的单变量统计方法在这种复杂的数据面前显得捉襟见肘，无法充分捕捉变量间的相互作用以及它们共同对研究对象产生的影响。 《多元统计分析》正是为了应对这一挑战而生。它将带领读者深入探索那些能够同时处理多个变量的统计方法，揭示变量之间的内在联系、线性与非线性关系，以及如何利用这些信息来做出更准确的预测、更明智的决策。本书的核心在于，它不仅仅罗列各种统计方法的名称和公式，更侧重于理解这些方法背后的统计原理、假设条件以及它们各自的适用场景。通过理论与实践相结合的方式，读者将逐步建立起一套完整的多元统计思维体系。 本书的编排设计，力求循序渐进，由浅入深。开篇部分，我们将从基础概念入手，回顾并拓展读者对统计学基本概念的理解，特别是为后续多元分析打下坚实的理论基础。我们会强调变量的类型、数据的尺度以及描述性统计在多变量数据初步探索中的重要性。对数据的可视化，尤其是多维数据的可视化技术，也会给予充分的关注，因为直观的图形往往是发现数据结构的第一步。 随后，本书将重点介绍几种最基础但也最核心的多元统计方法。例如，主成分分析（PCA）将被详细解析。PCA是一种强大的降维技术，它旨在找出数据中方差最大的几个方向，将高维数据投影到低维空间，同时最大程度地保留原始信息。这对于处理变量冗余、特征空间过大的问题至关重要。我们将深入探讨PCA的数学原理，理解协方差矩阵和特征值/特征向量的角色，以及如何解释主成分的含义。读者将学会如何通过PCA来简化数据，识别潜在的模式，并为后续的建模或可视化提供便利。 紧接着，因子分析（Factor Analysis）的理论与应用将被深入探讨。与PCA关注方差最大化不同，因子分析的出发点是假设观测到的多个变量是潜在的、不可直接观测的“因子”的线性组合。因子分析的目标是识别这些潜在因子，并解释它们对观测变量的影响。本书将详细阐述因子分析的模型设定、因子载荷的计算与解释，以及如何进行因子旋转以获得更易于理解的因子结构。通过因子分析，读者将能够更深入地理解变量之间的共同变异是如何由少数几个潜在因素驱动的。 聚类分析（Cluster Analysis）也是本书的重要组成部分。聚类分析的目标是将数据点分组成若干个“簇”，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点则尽可能不相似。我们将介绍两种主要的聚类方法：层次聚类（Hierarchical Clustering）和划分聚类（Partitioning Clustering，如K-Means）。读者将学习如何选择合适的距离度量，理解不同聚类算法的工作原理，以及如何评估聚类结果的质量，并探讨聚类分析在市场细分、用户画像、生物分类等领域的广泛应用。 本书还会涉及判别分析（Discriminant Analysis）。判别分析旨在建立一个或多个判别函数，用于区分已知类别的数据点，并根据这些函数对未知类别的数据点进行预测。我们将重点介绍线性判别分析（LDA），并探讨其在分类问题中的应用，例如识别客户是否会流失、判断产品是否合格等。 除了上述经典方法，本书还将触及一些更为进阶的多元统计技术。例如，对应分析（Correspondence Analysis），它主要用于分析分类变量之间的关联性，特别是在列联表数据上。多维尺度分析（Multidimensional Scaling, MDS），它是一种可视化技术，可以将数据点在高维空间中的相似性或距离关系映射到低维空间，以图形化的方式展示变量或对象之间的相对位置。 在讲解各种统计方法时，本书强调理论的严谨性，但更注重其实际应用。我们会结合具体的案例，例如从商业、金融、医学、工程、社会科学等不同领域选取具有代表性的数据集，运用所学的多元统计方法进行分析。通过动手实践，读者将能够更好地理解方法的适用条件、参数的选取以及结果的解读。本书会指导读者如何使用主流的统计软件（如R, Python with libraries like `scikit-learn`, `statsmodels`）来实现这些分析，并提供清晰的代码示例和操作步骤。 《多元统计分析》并非一本“一本通”的终极手册，而是期望成为读者探索多元数据世界的一份可靠向导。我们鼓励读者在掌握基本原理后，能够根据具体的业务问题或研究需求，灵活运用和组合不同的多元统计技术。本书旨在培养读者独立分析复杂数据的能力，使其能够从纷繁的数据中提炼出有价值的信息，并以此为基础做出更科学、更具洞察力的决策。 本书的受众广泛，适合统计学、数据科学、机器学习、商科、经济学、生物学、心理学、社会学等各个领域的研究人员、学生以及对数据分析感兴趣的从业人员。无论您是希望提升数据分析技能的学生，还是在工作中需要处理多变量数据的专业人士，亦或是对探索数据背后隐藏的模式充满好奇的研究者，《多元统计分析》都将为您提供一套系统、深入且实用的学习资源。通过阅读本书，您将不再局限于简单的统计描述，而是能够真正驾驭多元统计分析的强大力量，洞悉数据世界的奥秘。

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阅读这本书的过程，与其说是学习知识，不如说是在进行一次思维模式的重塑。作者的文字中蕴含着一种对统计推断本质的深刻洞察，他反复强调的不是如何“计算”，而是如何“解释”和“批判”结果。例如，在探讨多重比较问题时，他不仅仅停留在控制家族误差率的层面，更是引申到科学研究中如何设计更稳健的实验和如何理解“显著性”的局限性。这种哲思层面的引导，使得我开始更加审慎地看待数据分析报告中的每一个P值和置信区间。它教会了我如何像一个真正的统计学家那样思考问题——永远保持怀疑精神，永远关注模型的适用前提，并且清晰地界定分析结论的适用边界。这种思维训练，远比记住任何一个复杂的公式来得更有价值，它真正提升了我的科学素养。

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这本书的装帧设计得相当考究，拿到手里就能感受到分量，封面那种深沉的墨蓝色调，搭配着烫金的标题，显得既专业又沉稳，很符合它主题的调性。我特别喜欢那种纸张的质感，内页的印刷字迹清晰锐利，即便是那些复杂的公式和密集的图表，看起来也毫不费力，长时间阅读下来眼睛也不会太疲劳。翻阅的体验是很愉悦的，那些开本的选择似乎也经过了深思熟虑，既方便在桌面上摊开阅读，携带起来也不会觉得过于笨重。整体来看，出版方在制作工艺上的投入是看得见的，这无疑提升了阅读的仪式感，让人对书中的内容也抱持着更高的期待。对于严肃的学术书籍来说，这种对细节的关注是至关重要的，它从物理层面就奠定了专业严谨的基调，让人愿意捧起它，而不是仅仅把它当作一个工具书束之高阁。

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这本书的叙事逻辑构建得极其巧妙，它并非那种生硬地堆砌公式和定义的教科书，而更像是一位经验丰富的导师，带着你一步步深入到统计学的腹地。作者在引介每一个核心概念之前，总是会先铺垫好它产生的背景和实际应用中的痛点，这种“问题导向”的讲解方式，极大地激发了我的学习动力。举例来说，在处理高维数据时，作者并没有直接跳到奇异值分解（SVD）的复杂矩阵运算，而是先用一个生动的商业案例来展示“维度灾难”的困境，让人直观感受到为何需要这些高级技术。随后的数学推导虽然严密，但因为有了前置的直观理解，那些抽象的符号仿佛都“活”了起来，不再是冷冰冰的数学符号。这种行文的流畅性和逻辑的递进性，使得即便是面对难度较高的章节，我也能保持住清晰的思路，很少产生“迷失”的感觉。

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我必须赞扬作者在案例选择上的独到眼光，它们几乎涵盖了从经济学前沿研究到生物信息学实际分析的多个交叉领域，极大地拓宽了我的应用视野。很多统计学教材的案例总是局限于传统的线性回归和方差分析的简单重复，但这本作品则深入探讨了结构方程模型（SEM）在社会科学复杂关系网络构建中的应用，以及时间序列分析在金融市场波动预测中的实战细节。更让我印象深刻的是，书中对于案例数据处理过程的描述，详尽到了几乎是“手把手”的程度，包括数据清洗、异常值处理以及模型假设检验的具体步骤。这不仅仅是展示“结果”，更是展示了“过程”，让读者能真实地体会到真实世界数据的“脏乱差”和分析过程中的权衡取舍，这才是真正有价值的经验传授。

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从方法论的深度和广度来看，这本书展现了一种罕见的平衡感。它既没有为了追求“前沿”而放弃对基础理论的夯实，也没有因为遵循传统而显得故步自封。我发现它对经典方法的论述达到了教科书级别的完备性，无论是矩估计、最大似然估计的理论基础，还是它们在不同分布下的优缺点对比，都阐述得鞭辟入里。同时，它也非常及时地引入了近年来在机器学习领域大放异彩的统计学习方法，比如正则化方法的统计学解释，以及贝叶斯方法的现代应用范式。这种“经典与现代”的有机融合，使得这本书的生命周期非常长，它既能指导初学者建立扎实的根基，也能让有一定基础的研究者快速跟进到当前统计分析的前沿动态。

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内容结构还可以，但是写法上根本不想让人明白的样子

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