Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:David J. Hand

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:1987-05-01

价格:USD 124.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780412258008

丛书系列:

图书标签:

• Multivariate Analysis of Variance
• Repeated Measures
• Statistics
• Research Methods
• Quantitative Analysis
• Experimental Design
• Psychology
• Education
• Data Analysis
• ANOVA

好的，这是一份针对一本名为《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》的图书的不包含其内容的详细图书简介，旨在描述一个完全不同的、专注于其他统计学主题的图书。 --- 图书名称：应用时间序列分析：从基础理论到前沿模型 简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索现代时间序列分析的理论基础、核心方法以及前沿应用。我们聚焦于那些在金融计量、经济预测、信号处理以及工程领域至关重要的分析技术，避免了对多元方差分析（MANOVA）和重复测量设计的深入讨论，而是将重点放在数据的序列特性、相关性结构和动态建模上。 本书的结构设计旨在引导读者从经典的时间序列分解和平稳性检验开始，逐步过渡到复杂的非线性模型和高维时间序列处理。我们坚信，理解时间序列数据的内在时间依赖性是进行有效预测和推断的关键。 第一部分：时间序列基础与平稳性 本部分奠定了时间序列分析的理论基石。我们首先定义了时间序列数据的基本概念，包括时间索引、随机过程的特性，以及描述序列行为的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。 平稳性是本部分的核心议题。我们详细阐述了严密平稳和弱（宽泛）平稳的定义及其在实际数据处理中的意义。内容涵盖了检验平稳性的多种方法，特别是迪基-福勒（Dickey-Fuller）检验及其增广形式（ADF检验），以及KPSS检验，帮助读者准确识别序列的整合阶数。 我们深入讨论了时间序列的经典分解，将序列分解为趋势、季节性和随机误差项。这一部分着重于处理季节性数据，介绍如何使用移动平均平滑和季节性分解方法来揭示数据的底层结构。我们避免了涉及多个因变量同时检验的复杂结构，而是专注于单变量序列的内部动态分析。 第二部分：经典线性模型与预测 在掌握了平稳性概念后，本书转向最重要的一类模型：自回归移动平均（ARMA）模型家族。 我们详细介绍了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及两者的结合——ARMA模型。每种模型的数学结构、参数估计方法（如最大似然估计的原理概述）都被清晰阐述。更重要的是，我们讲解了如何利用ACF和PACF图谱来识别和定阶（Identification）合适的ARMA模型，这是Box-Jenkins方法论的精髓。 对于非平稳序列，本书提供了系统的差分处理方法，引出自回归积分移动平均（ARIMA）模型。我们详尽地分析了ARIMA($p, d, q$)模型的构建、估计与诊断过程，强调残差序列的白噪声检验（如Ljung-Box检验）对模型有效性的重要性。 季节性序列的处理方案由季节性ARIMA（SARIMA）模型来完成。本书对如何处理复杂的季节性模式进行了专门的章节论述，这与处理具有多个相关测量值的实验设计是截然不同的分析范畴。 第三部分：高级时间序列建模与波动性分析 本部分将读者的视野扩展到更现代、更灵活的建模框架，尤其关注金融和经济数据中常见的波动性集群现象。 我们彻底转向波动性建模，详细介绍了广义自回归条件异方差（GARCH）模型。本书不仅解释了标准的GARCH(1,1)模型的原理和参数估计，还深入探讨了其重要的变体，如非线性GARCH（NGARCH）、指数GARCH（EGARCH）以及随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型。这些模型对于捕捉资产收益率序列中的杠杆效应和波动率聚类至关重要。 对于需要捕捉时间序列中均值和方差动态关系的场合，本书介绍了ARMA-GARCH混合模型，展示了如何同时对序列的均值方程和条件方差方程进行建模。 此外，本书还涉及向量自回归（VAR）模型的基础，用于分析多个相互依赖的时间序列之间的动态关系。我们侧重于如何进行格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）以及脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF）的计算与解释，用以理解系统内部的冲击传播机制。 第四部分：非线性和状态空间方法 在最后一部分，我们探讨了超越线性模型的领域，特别是当数据表现出复杂的非线性特征时。 非线性时间序列模型的介绍包括门控自回归模型（TAR）和转移函数模型（Transfer Function Models），它们允许时间序列的动态机制随时间或外部事件而变化。 状态空间模型（State-Space Models）占据了重要地位。我们解释了如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）和平滑技术来估计隐藏的状态变量，这在处理观测数据存在缺失或测量误差时尤其有效。卡尔曼滤波作为一种递归估计算法，为处理实时数据流提供了强大的工具。 本书的结论部分简要回顾了协整（Cointegration）的概念，特别是当处理多个非平稳序列可能存在长期均衡关系时，如何使用向量误差修正模型（VECM）进行建模，而不是依赖于标准的多元方差结构分析。 总结而言，本书是一本专注于单变量及多元时间序列动态建模、波动性分析和预测技术的专业教程，其内容聚焦于时间依赖性的统计处理，与涉及实验设计中多组间或多因子效应的方差分析方法论截然不同。

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《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》这本书，单看书名就给人一种权威且严谨的感觉。吸引我购买这本书，完全是因为我的研究中经常遇到一些棘手的数据分析问题。我需要同时考察多个因变量对某种处理的反应，而且实验设计中又涉及到同一批被试在不同时间点的多次测量。这种复杂性让我觉得，传统的单变量统计方法已经远远不够用了，迫切需要一种能够处理多维度、多时间点数据的统计技术。MANOVA（多变量方差分析）和重复测量设计正是解决这些问题的利器。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解MANOVA的理论基础，让我能够真正理解其统计原理，比如如何评估多个因变量在整体上的效应，以及如何处理这些因变量之间的相关性，避免误判。对于重复测量设计，我同样充满渴望，希望这本书能够提供一套系统的分析框架，从实验设计的合理性，到各种模型（如单因素、双因素、协变量分析、混合模型）的适用性，再到结果的解释，都能够有清晰的指引。我尤其关注书中是否会涉及关于重复测量模型假设的讨论，比如球形假设，以及当这些假设不成立时，有哪些稳健的替代分析方法。如果书中能够包含一些实际案例，并演示如何使用R、SPSS或SAS等统计软件进行操作，那将极大地增强这本书的实用价值。我设想这本书的读者会是那些需要在各自研究领域（如心理学、医学、教育学、社会科学等）处理复杂实验数据的学生、研究人员和统计从业者。因此，我期望这本书的语言风格既能保持学术的严谨性，又能以一种易于理解的方式呈现，从而帮助读者掌握这些高级统计技术。

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这本书《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》，初次邂逅时，便因其精炼的书名而激起了我的阅读兴趣。我在自己的科研工作中，常常会陷入一种复杂的数据分析困境：研究者需要同时关注多个输出变量（因变量）如何受到一个或多个输入变量（自变量）的影响，同时，同一组研究对象又会在不同时间点、不同条件下被反复测量，这种情形下的数据结构极其复杂，使得传统的单变量统计方法显得捉襟见肘。因此，MANOVA（多变量方差分析）和重复测量设计，对我而言，就如同是解决这些难题的“天赐利器”。我殷切地希望这本书能够深刻地阐释MANOVA的统计学原理，不仅是公式的罗列，更是对其背后逻辑的深入剖析，例如，如何处理多个因变量之间的相关性，以及如何解释多维度的统计检验结果。在重复测量设计方面，我期盼书中能提供一个系统性的解决方案，从研究设计之初的注意事项，到各种重复测量模型的选择与应用，再到结果的细致解读，都能有详尽的阐述。我尤其对书中关于模型假设的探讨感到好奇，例如，当重复测量设计中的球形假设（sphericity assumption）未能满足时，有哪些稳健的统计方法或矫正措施可以被应用。如果这本书能够结合实际的研究案例，并附带使用主流统计软件（如R、SPSS、SAS）进行数据分析的操作演示，那无疑会大大提升其理论与实践的结合度。我相信，这本书的读者群体会非常广泛，包括统计学专业的学生、以及在心理学、医学、教育学、社会科学等领域从事研究工作的科研人员。

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拿到《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》这本书，我的心情就像是在踏上一场未知的探险，充满了好奇与期待。之所以选择这本书，最主要的原因是它精准地命中了我在数据分析中的痛点。我所研究的课题，常常需要同时考察多个因变量，并且同一个研究对象会经历反复的观测或干预。这意味着，简单地将多个因变量分开进行ANOVA分析，不仅效率低下，更有可能忽略变量间的相互影响，从而得出有偏差的结论。书名中的“Multivariate Analysis of Variance”和“Repeated Measures”正是解决这些问题的关键所在。我热切地希望这本书能够为我揭示MANOVA背后的统计学原理，让我深刻理解它如何处理多个因变量的复杂关系，以及如何生成有意义的多维统计量。同时，对于重复测量设计，我期望能够获得清晰的指导，从最初的研究设计，到数据收集的注意事项，再到各种重复测量模型（例如，单因素、双因素、混合设计）的适用条件和分析方法。我特别关注书中是否会详细讲解各种模型假设，如球形检验（sphericity assumption）的原理和检验方法，以及当假设不满足时，有哪些矫正措施或替代的统计方法可以应用。理想情况下，我希望能看到书中包含一些经过精心设计的实例，最好是能够通过实际操作演示，例如使用R、SAS或SPSS等常用统计软件来执行分析，并对结果进行详尽的解读。这样的实践性指导，对于我这样不仅需要理解理论，更需要将理论应用于实际研究的读者来说，无疑是极其宝贵的。这本书的目标读者我想应该是广泛的，无论是统计学领域的学生，还是需要在各自研究领域（如心理学、医学、生物学、教育学等）处理复杂数据分析的科研人员，都能从中获得深刻的启发和实用的技能。

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这本《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》的书名就自带一种学术的庄重感，让人一拿到手里就感受到其中蕴含的深度。我当初选择它，完全是被它名字里“Multivariate”和“Repeated Measures”这两个词所吸引。在我的研究领域，数据往往不是单一维度的，而且经常涉及同一批被试在不同时间点或不同条件下的多次测量，这使得传统的单因素方差分析显得力不从心。所以，我一直在寻找一本能够系统讲解如何处理这类复杂数据的书籍，而这本书的名字正好契合了我的需求。我期待它能深入浅出地介绍MANOVA（多变量方差分析）的理论基础，包括其背后的统计原理，比如如何处理多个因变量之间的相关性，以及如何解释那些多维度的F检验结果。同时，对于重复测量设计，我也希望这本书能提供清晰的指导，从实验设计到数据分析，再到结果的解读，能够覆盖各种常见的重复测量模型，比如单因素重复测量方差分析、双因素混合设计方差分析等。我对书中可能会涉及到的模型假设，以及当这些假设不满足时，是否有相应的稳健性检验或替代方法感到特别好奇。此外，如果书中能包含一些实际案例的演示，能够结合R、SPSS或者SAS等统计软件的操作步骤，那将是锦上添花了。我设想，这本书的读者大概率是统计学专业的学生、研究生，或者需要进行复杂统计分析的科研人员，比如心理学、教育学、生物学、医学、市场营销等领域的研究者。因此，我期望这本书的语言风格是严谨且逻辑清晰的，但又不至于过于晦涩，能在保持学术性的同时，也方便非统计学背景但有实际数据分析需求的读者理解。

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《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》这本书，对我而言，如同是一扇通往更深层次统计分析世界的大门。在我的研究实践中，我经常会遇到这样的挑战：我需要同时考察多个因变量如何受到一组自变量的影响，并且，研究对象自身会经历反复的测量，数据之间存在着明显的时间或条件依赖性。这种复杂的数据结构，使得我必须寻求超越传统ANOVA的统计方法。因此，MANOVA（多变量方差分析）和重复测量设计，便是我研究过程中不可或缺的分析工具。我热切地期望这本书能够为我揭示MANOVA的精妙之处，让我理解它如何在保持统计效力的前提下，处理多个因变量的复杂关系，以及如何准确解释那些多维度的统计输出。在重复测量设计方面，我期待书中能提供一套系统性的分析流程，从前期的研究设计，到数据分析的具体步骤，再到最终结果的深入解读，都能有清晰、详尽的指引。我特别关注书中对重复测量模型假设的讨论，例如球形假设（sphericity assumption），以及一旦假设不成立，有哪些稳健的统计方法或备选方案可供选择。如果书中能够包含一些具有代表性的实际案例，并且辅以使用R、SPSS或SAS等主流统计软件进行操作的演示，那无疑会极大地增强这本书的实用性。我相信，这本书将为统计学专业的学生，以及在心理学、医学、教育学、社会科学等领域需要处理复杂数据分析的研究者，提供宝贵的理论指导和实践经验。

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我最近刚入手了《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》，当时选择它的时候，脑子里就浮现出无数个关于复杂数据分析的场景。我所在的领域，很多研究设计都像是在一张巨大的网中穿梭，变量之间相互交织，而且同一组对象会反复出现在不同的观察点。这让我对传统单因素ANOVA那种“一叶障目”的分析方法感到力不从心。这本书的名字，就像是一把钥匙，精准地开启了我心中对更强大统计工具的渴望。我特别期待它能深入剖析MANOVA的精髓，不仅仅是公式的堆砌，而是能够解答“为什么”和“如何做”。比如，当我有好几个因变量同时受某个自变量影响时，MANOVA如何在一个整体框架下考察这种效应？它又是如何处理这些因变量之间本来就存在的相关性，避免夸大效应的？而对于重复测量设计，我更是充满期待。这类设计是我的研究常态，但如何正确构建模型，如何选择合适的统计检验，以及如何 Interpreting那些复杂的交互作用效应，常常让我感到头疼。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步走出重复测量分析的迷宫，提供从设计理念到具体操作的全面指导。我尤其关注书中是否会讨论模型假设的问题，比如球形假设，以及一旦这些假设被打破，有没有相应的补救措施或者替代方案。如果这本书能配上一些精心挑选的、贴近实际研究的案例，并且展示如何使用市面上主流的统计软件（如R、SPSS）来实现这些复杂的分析，那将极大地提升它的实用价值。我坚信，这本书的读者群会非常广泛，从统计学专业的学生，到需要处理复杂实验数据的各个学科的研究者，都能从中获益。

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对于《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》这本书，我的期待值可以说是拉满的。在我的研究领域，数据的复杂性是常态。我经常需要同时处理多个因变量，并且实验设计中不可避免地会出现重复测量，也就是同一批研究对象会被多次观测。这样的数据特征，让我觉得单凭传统的单变量ANOVA分析方法，已经远远不足以捕捉到数据中蕴含的丰富信息，甚至可能导致分析结果的片面和误导。因此，MANOVA（多变量方差分析）和重复测量设计，便是我研究中一直渴求掌握的核心技术。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，深入浅出地讲解MANOVA的统计学原理，让我不仅仅是知道如何操作，更能理解其背后的逻辑，尤其是它如何优雅地处理多个因变量之间的相关性，并提供一个整体的效应评估。对于重复测量设计，我更是希望这本书能提供一个清晰、完整的操作手册，从最基础的研究设计理念，到各种不同类型的重复测量模型（如单因素、双因素、混合设计），再到如何解读那些可能相当复杂的交互作用效应，都能够有详尽的指导。我尤其关注书中是否会详细讨论重复测量设计中的关键统计假设，例如球形假设（sphericity assumption）的重要性，以及当这些假设未能满足时，有哪些可行的稳健性统计方法或替代方案。如果书中能够附带一些真实的研究案例，并且演示如何使用R、SPSS或SAS等统计软件来完成这些复杂的分析，那将大大提升这本书的实用价值。我相信，这本书将是统计学专业的学生，以及在心理学、医学、教育学、生物学、市场营销等需要进行复杂数据分析的研究者们的必备读物。

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《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》这个书名，在我眼前展开的，是一幅复杂但又充满希望的统计分析图景。我的研究领域，数据往往不是孤立的，而是呈现出多维度交织的特征，而且同一批被试的反应会在不同的时间点被多次捕捉。面对这样的数据，传统的单变量ANOVA方法显然已经力不从心，我亟需能够驾驭复杂统计场景的工具。《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》正是这样一本可能为我提供解决方案的书籍。我特别期待它能够深入讲解MANOVA（多变量方差分析）的核心理念，让我明白如何在一个统一的框架下，同时分析多个因变量的效应，并且理解它如何处理这些因变量之间错综复杂的关系。同时，对于重复测量设计，我希望这本书能成为我的“行动指南”，从研究设计的精巧构思，到数据分析的严谨执行，再到对复杂结果的准确解读，都能够提供清晰、可操作的指导。我尤其想知道，当重复测量设计中的统计假设（比如球形假设）未能满足时，书中是否会提供稳健的统计方法或替代方案。如果书中能包含实际案例，并且演示如何使用R、SPSS或SAS等统计软件来执行这些复杂的分析，那将是极大的加分项。我相信，这本书的受众会非常广泛，从统计学专业的学生，到在各个学科领域（如心理学、医学、教育学、市场营销等）需要处理复杂数据的高级研究者，都能从中受益匪浅。

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《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》这个书名，自带一种严谨而专业的学究气，正是我在当前研究阶段所急需的。我所处的领域，数据分析的挑战性极高，常常需要在同一时间点考量多个因变量的响应，并且，研究设计中又普遍采用重复测量，即同一批研究对象会在不同的时间点或条件下被多次观察。这种复杂的数据结构，使得我不得不寻求超越传统单变量ANOVA的统计方法。MANOVA（多变量方差分析）和重复测量设计，正是解决这类问题的关键所在。我由衷地希望这本书能够深入浅出地阐释MANOVA的统计原理，让我能够透彻理解它如何有效地处理多个因变量之间的相关性，并提供一个更全面的效应评估。在重复测量设计方面，我期望这本书能够提供一套系统的、可操作的分析框架，从研究设计的初衷，到数据分析的各个环节，再到最终结果的解读，都能有清晰的指引。我特别关注书中是否会详细讨论重复测量模型的核心假设，如球形假设（sphericity assumption），以及当这些假设不成立时，有哪些稳健的统计方法或替代方案可以被应用。如果书中能够结合具有代表性的实际案例，并演示如何使用R、SPSS或SAS等常用的统计软件来执行这些复杂的分析，那将极大地提升这本书的实践价值，使其成为我进行实证研究的得力助手。我相信，这本书的读者群体将十分广泛，涵盖统计学专业的学生，以及在心理学、医学、教育学、社会科学等领域从事复杂数据分析的研究人员。

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初次接触《Multivariate Analysis of Variance and Repeated Measures》这本书，我脑海中立刻浮现出我日常工作中遇到的各种复杂数据分析场景。我的研究背景要求我不仅要关注单一变量的变化，更需要同时审视多个因变量如何共同响应某种处理或条件。更重要的是，我的研究设计中大量运用了重复测量，这意味着同一组个体会在实验的不同阶段被反复观察和记录。这种数据结构，使得传统的单变量ANOVA方法显得力不从心，我急切地需要一种能够处理多维数据和时间依赖性数据的统计工具。这本书的名字，恰恰点明了MANOVA（多变量方差分析）和重复测量设计这两个关键领域，让我看到了解决我研究困境的希望。我非常期待这本书能够深入浅出地阐述MANOVA的理论基础，特别是它如何有效地处理多个因变量之间的相关性，从而避免传统ANOVA可能带来的低效和误判。同时，对于重复测量设计，我期望这本书能提供一套完整的分析框架，从研究设计的优化，到不同重复测量模型的选择与应用，再到如何精准地解读那些可能出现的交互作用效应，都能够有详尽的指导。我特别关注书中是否会详细讨论重复测量设计中的关键假设，比如球形假设（sphericity assumption），以及当这些假设不满足时，有哪些可行的统计稳健性方法或替代方案。如果书中能够提供一些贴近实际研究的案例，并演示如何利用R、SPSS或SAS等常用统计软件来实现这些复杂的分析，那将极大地提升这本书的实践价值。我坚信，这本书将是统计学专业学生以及在心理学、医学、教育学、生物学等领域从事复杂数据分析的科研人员的宝贵资源。

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