多变量分析

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出版者:北京大学
作者:林震岩
出品人:
页数:692
译者:
出版时间:2007-8
价格:68.00元
装帧:
isbn号码:9787301124727
丛书系列:
图书标签:
  • spss
  • 统计
  • 数据分析
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  • 统计学
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具体描述

《多变量分析:SPSS的操作与应用》所介绍的多变量分析技术,除了SPSS/Base功能外,也针对Advanced等模块的功能加以说明,如平均数检定、一般线性模式、因素分析、集群分析、区别分析、回归分析等,并探讨一般书上少见的多元尺度法、TREE、Logistic、规则相关分析、联合分析、时间数列分析等进阶的多变量分析。此外,有关SPSS的外挂程序,包括结构方程模型AMOS与数据探勘Clementine等也多有着墨。

《几何拓扑:流形、纤维丛与特征类》 内容简介 本书深入探讨了现代微分几何与代数拓扑的交叉领域,聚焦于微分流形、纤维丛以及特征类这三大核心概念。它旨在为读者提供一个既严谨又直观的数学框架,用以理解高维空间中的几何结构及其拓扑不变量。本书的叙述风格力求平衡理论的深度与几何图像的清晰性,适合于具有扎实分析基础,并希望进入现代几何学前沿的数学专业学生、研究人员及相关领域的工程师。 第一部分:微分流形的基础结构 本书首先从拓扑空间出发,逐步引入微分结构的概念,构建起研究光滑形变的数学语言。 1. 拓扑空间与度量(预备知识复习与深化) 虽然本书的核心是微分几何,但我们首先回顾了必要的拓扑背景,强调了紧致性、连通性以及基本群的概念。在此基础上,我们详细讨论了均匀空间与度量空间,为后续引入微分结构中至关重要的局部欧几里得性做铺垫。 2. 微分流形的构造与例子 我们定义了m维光滑流形 $(mathcal{M}, mathcal{A})$,即一个拓扑空间 $mathcal{M}$ 配备一个光滑的图册 $mathcal{A}$,其中坐标变换函数必须是无穷次可微的($C^infty$)。我们详细考察了关键实例: 欧几里得空间 $mathbb{R}^n$ 的开放子集:作为最基本的局部模型。 球面 $S^n$:通过南北极投影构建其图册,并证明其光滑性。 环面 $T^n$ 和射影空间 $mathbb{R}P^n, mathbb{C}P^n$:展示了非平凡拓扑结构的流形如何被描述。 3. 切空间与向量场 流形上的切空间 $T_pmathcal{M}$ 被定义为所有通过点 $p$ 的曲线的“方向”构成的向量空间,并基于导数算子的定义进行严格构建。我们探讨了切丛 $Tmathcal{M}$ 作为一个局部平凡的向量丛结构。 向量场 (Vector Fields):向量场被定义为光滑函数空间上的线性算子,它赋予流形上每一点一个切向量。我们引入了李导数 (Lie Derivative) 的初步概念,它是衡量向量场作用下几何量如何变化的工具。 4. 张量场与微分形式 为了处理更复杂的几何对象和积分,我们推广了切向量到张量。 上指标与下指标张量:解释了指标的升降如何依赖于黎曼度量(尽管黎曼几何在后文更深入讨论,但此处作为张量分解的基础)。 微分形式 (Differential Forms):这是本书的核心工具之一。我们系统地定义了 $k$ 阶微分形式 $Omega^k(mathcal{M})$,并着重分析了外导数 (Exterior Derivative) $d$ 的性质,特别是著名的$d^2 = 0$ 恒等式。这为后续的德拉姆上同调奠定了基础。 第二部分:纤维丛理论 微分流形是局部的欧几里得结构,而纤维丛则将这些局部结构通过纤维“粘合”起来,形成全局的、非平凡的结构。 1. 向量丛的构造与例子 本书严格定义了向量丛:一个局部平凡的纤维丛,其中纤维是有限维向量空间。我们详细区分了截面 (Sections)、横截面 (Transversal Sections) 和内积的概念。 切丛 $TM$ 和余切丛 $T^M$:作为最基础的向量丛。 张量丛 $T^k_lmathcal{M}$:由 $Tmathcal{M}$ 和 $T^mathcal{M}$ 的张量积构造。 2. 联络 (Connections) 联络是定义向量丛中“平行移动”的结构,是微分几何从局部到全局的关键桥梁。 仿射联络与协变导数:在切丛上,联络 $ abla$ 定义了协变导数 $ abla_X Y$,它衡量了向量场 $Y$ 沿着向量场 $X$ 方向的变化率,并修正了坐标系变化带来的假性变化。我们讨论了联络的曲率 (Curvature) $R$ 和挠率 (Torsion) $T$。 纤维丛上的联络:推广到一般向量丛,引入了水平子空间的概念,并明确了曲率张量在描述丛结构非平凡性中的作用。 3. 结构群与主丛 为了处理更一般的几何结构(如黎曼度量),我们引入了主丛 (Principal Bundles) 的概念。 结构群 $G$:一个向量丛 $E o M$ 的结构群 $G$ 是允许纤维之间进行线性变换的群。 主丛 $P(E)$:由所有“线性框架”构成的空间,其自由作用群即为 $G$。我们证明了任何向量丛都与其对应的规范(或称局部平凡)主丛相关联。 第三部分:特征类与拓扑不变量 特征类是代数拓扑中的不变量,它们能够“测量”流形的全局拓扑结构中“弯曲”或“扭曲”的程度,是纤维丛理论与上同调理论的深刻结合。 1. 上同调基础回顾 (德拉姆上同调) 我们迅速回顾了德拉姆上同调群 $H^k_{dR}(mathcal{M})$,强调了流形上的积分(通过微分形式)与流形自身的拓扑性质之间的内在联系。 2. 陈氏示性类 (Chern Classes) 本书的核心重点之一是陈氏示性类,它们是衡量复向量丛的拓扑“弯曲度”的代数不变量。 陈类 $c_k(E)$ 的定义:基于向量丛 $E$ 的陈-西蒙斯形式的积分或通过史蒂芬森-黑斯-范德蒙德行列式(Steenrod-Hurewicz 构造)定义。我们证明了 $c_k(E)$ 确实是上同调类,并且具有与流形选择无关的性质。 欧拉示性数与陈类:展示了 $c_1(Tmathcal{M})$(第一陈类)与流形的欧拉示性数 $chi(mathcal{M})$ 之间的关系(特别是对于二维流形)。 3. 示性类与黎曼几何的联系(初步展望) 我们介绍了示性类如何与流形上的曲率建立深刻联系。 示性环:定义了流形上的示性环,这是一个由流形上的曲率形式(如黎曼曲率张量的特定组合)生成的子代数。 高斯-博内-拉姆齐定理 (Gauss-Bonnet-Chern Theorem):对于二维流形,我们详细阐述了积分曲率(高斯曲率的积分)如何等于欧拉示性数,从而将局部几何(曲率)与全局拓扑(示性数)完美地统一在一个框架下。 4. 其他示性类(简介) 最后,我们简要介绍了与实向量丛相关的其他重要示性类,如庞加莱对偶类 (Pontryagin Classes),以及它们在描述实流形结构中的应用,为读者后续研究奠定基础。 --- 本书特色与目标 本书的写作风格严谨,注重概念的精确性,同时通过大量的几何实例和图示(概念图示而非具体绘制),帮助读者建立起抽象概念与直观几何图像的联系。它不仅是微分几何的入门读物,更是深入理解代数拓扑中经典理论(如上同调)在现代几何中应用的必读参考书。全书的重点在于:如何用光滑的工具(微分形式、联络)来量化和描述拓扑的全局特性(纤维丛的非平凡性、示性类)。

作者简介

目录信息

第一部分 基本操作与数据处理
第一章 SPSS系统总论与基本操作
第一节 SPSS系统简介
第二节 系统的安装与启动
第三节 SPSS数据文件的建立
第四节 数据分析、语句命令与结果输出
第二章 数据转换与处理
第一节 数据转换
第二节 数据处理
第三节 SPSS的函数
第三章 SPSS的统计图形制作
第一节 SPSS绘图功能
第二节 交互式统计图形
第二部分 单变量与多变量总论
第四章 单变量描述性分析
第一节 描述性统计原理
第二节 报告
第三节 描述性统计
第四节 表格
第五节 复选题分析
第六节 描述性分析范例——CRM
第五章 多变量分析总论与信度分析
第一节 统计检验与P值
第二节 多变量分析程序总论
第三节 信度分析与效度分析的原理
第四节 SPSS的信度分析
第五节 信度分析范例
第六章 两变量关联分析
第一节 两变量关联分析原理
第二节 SPSS的Correlate分析
第三节 相关分析范例
第四节 SPSS的Crosstabs分析
第五节 Crosstabs的应用范例
第三部分 平均数与方差分析
第七章 平均数比较分析
第一节 平均数比较检验原理
第二节 One-Way ANOVA检验原理
第三节 SPSS的Means分析
第四节 SPSS的单一样本T检验
第五节 SPSS的独立样本T检验
第六节 SPSS的成对样本T检验
第七节 SPSS的One-Way ANOVA检验
第八节 平均数比较范例
第八章 一般线性模型
第一节 GLM分析的原理
第二节 SPSS的GLM单变量分析
第三节 SPSS的GLM多变量分析
第四节 SPSS的GLM重复测量分析
第五节 GLM一般范例
第六节 GLM综合范例——G移动通信
第四部分 数据简化分析
第九章 主成分分析与因素分析
第一节 主成分分析原理
第二节 因素分析原理
第三节 SPSS的因素分析
第四节 因素分析范例
第十章 聚类分析
第一节 聚类分析原理
第二节 SPSS的层次聚类分析法
第三节 SPSS的K-MeanS聚类分析法
第四节 SPSS的Two Step聚类分析法
第五节 聚类分析范例
第十一章 多维量表分析法
第一节 多维量表分析原理
第二节 SPSS的多维量表分析
第三节 多维量表分析范例
第四节 个体与属性的联合空间图
第五部分 预测分析技术
第十二章 区别分析、TREE、Logistic与Probit回归
第一节 区别分析原理
第二节 SPSS的区别分析程序
第三节 区别分析的范例
第四节 SPSS的TR:EE程序
第五节 Logistic回归分析程序
第六节 Probit程序
第十三章 回归分析与典型相关分析
第一节 回归分析原理
第二节 SPSS的线性回归分析
第三节 线性回归分析范例
第四节 SPSS的曲线估计程序
第五节 典型相关分析原理
第六部分 因果关系分析与其他技术
第十四章 结构方程模型与路径分析
第一节 结构方程模型的原理
第二节 路径分析原理
第三节 SPSS的AMOS系统
第四节 路径分析与结构方程模型范例
第十五章 其他统计检验程序
第一节 非参数检验
第二节 时间序列分析
第三节 联合分析
第四节 数据探勘——Clementine
参考文献
· · · · · · (收起)

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