Modern Multivariate Statistical Techniques pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Izenman

出品人:

页数:758

译者:

出版时间:2008

价格:USD 89.95

装帧:734

isbn号码:9780387781884

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

• 统计
• 统计学习
• 机器学习
• Statistical
• 数学
• Multivariate
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《现代多变量统计技术》 这是一本面向统计学、数据科学、机器学习以及相关领域的专业人士和研究人员的权威指南。本书深入探讨了现代多变量统计分析的核心方法和技术，旨在为读者提供一个坚实理论基础和丰富的实践应用。 本书内容涵盖： 多元数据探索与可视化： 从基本的多变量描述性统计量入手，介绍如何有效地汇总和理解多维数据集的特征。我们将详细讲解多种可视化技术，如散点图矩阵、主成分分析（PCA）图、因子分析图以及聚类分析的树状图等，帮助读者直观地洞察数据中的结构、模式和潜在关系。 降维技术： 在高维数据分析中，降维是至关重要的一步。本书将系统介绍线性降维方法，如主成分分析（PCA），并深入解析其背后的数学原理、不同实现方式及其在数据压缩和特征提取中的应用。同时，我们还将探讨非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，它们在可视化复杂高维数据时展现出卓越的性能。 聚类分析： 探索数据的内在分组是理解其结构的关键。本书将全面介绍各种聚类方法，包括层次聚类（凝聚型和分裂型）以及划分聚类（如K-Means）。我们将详细讨论簇的定义、距离度量的选择、聚类算法的优缺点，并提供评估聚类结果质量的标准和技术，帮助读者有效地发现数据中的自然群体。 分类与判别分析： 学习如何构建模型来预测观测值的类别是多变量统计的核心任务之一。本书将深入讲解线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），并探讨逻辑回归在多分类问题中的应用。我们将详细阐述这些模型的统计假设、参数估计、模型评估以及如何处理类别不平衡等实际问题。 因子分析与结构方程模型（SEM）： 当观测变量背后存在潜在的、不可直接测量的构念时，因子分析和SEM提供了强大的分析工具。本书将详细介绍经典因子分析模型，包括探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的核心概念、模型拟合指标以及如何解释因子载荷。此外，我们还将初步介绍结构方程模型，为读者理解更复杂的变量关系建模打下基础。 协方差结构分析： 探索变量之间的线性关系是多变量统计的基石。本书将深入讲解多元正态分布的理论，并在此基础上介绍协方差矩阵的估计、检验以及如何通过多元统计方法检验和理解变量间的协方差结构。 现代统计学习方法在多变量分析中的应用： 随着机器学习的发展，许多强大的预测和模式识别技术也日益被整合到多变量统计的框架中。本书将介绍如何将一些基础的机器学习模型，如支持向量机（SVM）和决策树，应用于多变量数据的分类和回归任务，并讨论它们与传统统计方法的联系与区别。 模型评估与选择： 无论采用何种方法，模型的有效性都需要经过严格的评估。本书将详细介绍交叉验证、残差分析、信息准则（如AIC、BIC）等模型评估和选择的技术，指导读者如何选择最适合其数据和研究问题的模型。 软件实现与案例研究： 为了帮助读者将理论知识转化为实践，本书提供了大量使用主流统计软件（如R、Python）实现各项技术的代码示例。每个章节都配有真实的案例研究，这些案例来源于经济学、生物学、社会科学、工程学等多个领域，展示了多变量统计技术在解决实际问题中的强大能力。 本书的特点： 理论与实践并重： 既提供了严格的数学推导和统计理论解释，又强调实际应用和软件实现。 由浅入深，循序渐进： 从基础概念讲起，逐步深入到更复杂的现代技术。 内容全面，覆盖广泛： 涵盖了多变量统计分析的经典和现代重要技术。 案例丰富，贴近实际： 通过真实世界的数据集和案例，帮助读者理解理论的实际价值。 为进阶学习打下坚实基础： 为读者继续深入研究更高级的主题（如时间序列分析、贝叶斯统计、高维数据统计等）提供必要的准备。 本书适合人群： 统计学、数据科学、机器学习等相关专业的学生。 从事数据分析、建模、研究的统计学家、数据科学家、研究人员。 需要处理和分析多变量数据的各领域专业人士，如生物统计学家、计量经济学家、社会学家、心理学家、金融分析师等。 通过阅读《现代多变量统计技术》，您将能够自信地驾驭复杂的多变量数据集，提取有价值的信息，并做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

看的我要吐血了 到处是错误也没有errata （网上只能找到1st print的errata 都是些小问题而且2nd print已更正） 很多公式错误很影响理解啊 尤其是对初学者…… 正在总结各种各种错误 要写信给作者！ 举个例子，讲multiple regression非要分fixed X 和random X, 你分就分吧，...

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这本书的写作风格有一种沉稳而富有洞察力的气质，它似乎避免了过度的热情或浮夸的宣传，而是脚踏实地地构建知识体系。我对其中的结构方程模型（SEM）部分的讲解尤为赞赏。在许多教材中，SEM往往被简化为一个流程化的“模型拟合”步骤，但本书的作者深入探讨了潜变量（Latent Variables）的测量模型（CFA）与结构模型的构建逻辑之间的关系，以及它们如何共同影响模型的识别性（Identifiability）。作者还非常细致地讨论了在非正态分布数据下如何选择合适的估计方法，例如WLS或MLR，并解释了这些选择对标准误估计的实际影响。这种对细节的关注，让一个像我这样试图将SEM应用于心理测量学领域的研究者感到非常踏实。阅读过程中，我发现作者的论述总是逻辑严密，环环相扣，很少出现观点上的跳跃。它不是那种能让你一蹴而就的“速成秘籍”，而更像是一本需要细细品味的哲学著作，每翻一页都能在原有理解的基础上添砖加瓦，构建起一个更加坚固的知识堡垒。

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我最近在进行一项复杂的市场细分研究，需要用到聚类分析，但传统的K-均值方法在处理具有不同密度和形状的簇时表现不佳。正是在这种背景下，我接触到了这本书的关于混合模型（Mixture Models）的章节。这本书对高斯混合模型（GMM）的描述简直是教科书级别的典范。它没有回避EM（期望最大化）算法的迭代性质和潜在的收敛问题，反而坦诚地指出了在实际操作中如何通过调整初始参数或使用更鲁棒的优化方法来规避局部最优解的陷阱。更让我印象深刻的是，作者对比了GMM与基于密度的聚类方法（如DBSCAN）的优劣，这种批判性的视角非常宝贵。在讲解判别分析（Discriminant Analysis）时，作者巧妙地将线性判别分析（LDA）与逻辑回归进行了对比，清晰地展示了它们在底层假设和应用约束上的差异，这在过去我总是混淆不清的地方，现在豁然开朗。这本书的价值在于，它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及在特定情境下“应该怎么选择”。它的深度和广度都超出了我的预期，特别是对那些寻求超越基础统计知识的专业人士来说，绝对是案头必备的参考书。

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从一个偏向于应用统计学的角度来看，这本书在处理缺失数据和异常值问题时所展现出的成熟度，令我非常欣赏。很多统计学著作往往轻描淡写地带过这些“脏数据”的处理，仿佛它们只是微不足道的细节。然而，这本书花了整整一个部分来详细探讨多重插补（Multiple Imputation）技术的不同策略，从简单的均值插补到更复杂的MCMC方法，作者不仅给出了每种方法的数学基础，更重要的是，它们在偏差（Bias）和效率（Efficiency）上的权衡分析极其到位。当我尝试应用贝叶斯回归模型来处理一个包含大量遗漏值的问卷调查数据集时，书中关于MCMC链收敛诊断的标准和实用技巧，直接帮我节省了数周的调试时间。此外，对于异常值的检测，书里介绍的鲁棒回归（Robust Regression）技术，例如M-估计量和S-估计量，其叙述的清晰度和对强影响点（Leverage Points）敏感性的分析，都比我之前读过的任何材料都要深刻。它真正体现了“现代”统计学的精髓——即处理真实世界中复杂、不完美数据的能力。

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我过去接触的多元统计书籍往往在介绍非参数方法的章节显得非常简略，仿佛只是作为对参数方法的补充。然而，这本《现代多元统计技术》在非参数和半参数方法上的投入是空前且令人振奋的。特别是对置换检验（Permutation Tests）和Bootstrap方法的阐述，简直是教科书级别的完美结合。作者没有将它们仅仅视为计算工具，而是深入探讨了它们在估计抽样分布和构建置信区间时的理论优势，尤其是在那些我们无法明确假设数据服从特定分布的情况下。关于距离分析和多元方差分析（MANOVA）的讨论也极其精妙，作者对比了经典MANOVA的严格假设与基于距离的检验方法（如Permutation MANOVA）的稳健性，这对于处理实验设计中方差齐性假设被严重违反的情况极为关键。读完这些章节后，我明显感觉到自己对数据分析的工具箱进行了扩充和升级，不再盲目依赖于参数方法的舒适区。这本书的价值在于，它鼓励读者以更开放和更审慎的态度去面对复杂数据的挑战，它提供的视角是既科学又实用的，完美平衡了理论的严谨性和实践的敏锐性。

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这本《现代多元统计技术》着实让我眼前一亮，尤其是它对那些看似高深莫测的统计概念进行了无比清晰的阐释。我之前在学习贝叶斯方法的时候总是感到困惑，总觉得那些复杂的积分和后验分布的推导有些晦涩难懂，但这本书似乎有一把“钥匙”，能够轻松地打开这扇门。它不仅仅罗列了公式，更重要的是，它深入剖析了每种技术背后的哲学思想和实际应用场景。比如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者没有仅仅停留在特征值和特征向量的计算上，而是花了大量的篇幅去探讨“信息损失”的权衡，以及如何选择最合适的降维维度，这对于我们处理高维生物信息学数据时至关重要。我记得有一章专门讨论了时间序列分析中的非平稳性问题，作者用非常直观的例子说明了为什么ARIMA模型在某些情况下会失效，以及如何通过差分和季节性分解来解决这些难题。整本书的叙事节奏把握得非常好，既有足够的理论深度，又不失操作层面的指导性，读起来让人感觉像是在与一位经验丰富的导师进行一对一的交流，而非仅仅在啃一本枯燥的教科书。它成功地架起了理论与实践之间的鸿沟，让我对多元数据的理解上升到了一个新的高度。

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15.3 Modern Multivariate Statistical Techniques-Alan Julian Izenman 看的我要吐血了 到处是错误也没有errata

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15.3 Modern Multivariate Statistical Techniques-Alan Julian Izenman 看的我要吐血了 到处是错误也没有errata

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其实这是一本统计学习的书。偏数学，算法和案例比较多，没代码。

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this is the book with most typos I've ever seen

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其实这是一本统计学习的书。偏数学，算法和案例比较多，没代码。