Applied Descriptive Multivariate Statistics Using SAS Software pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Khattree, Ravindra/ Naik, Dayanand N.

出品人:

页数:584

译者:

出版时间:2000-8

价格:672.00元

装帧:

isbn号码:9780471323006

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Multivariate Statistics
• Descriptive Statistics
• Data Analysis
• Statistics
• Applied Statistics
• SAS Programming
• Quantitative Analysis
• Research Methods
• Biostatistics

数据分析的深度探索：跨越描述性统计的边界 面向对高级数据分析有志于求精的专业人士、研究人员及高阶学生 本书旨在为读者提供一个深入、全面且高度实用的统计分析框架，特别关注超越传统描述性统计范畴的复杂数据结构和分析技术。我们摒弃了对基础概念的重复阐述，直接切入现代数据科学与应用统计学的核心挑战，聚焦于如何有效地从多变量数据集中提取深层洞察、构建预测模型，并对结果进行严谨的解释和验证。 本书的构建哲学是“从问题出发，以方法论为支撑，以实际应用为导向”。我们认识到，现实世界中的许多数据集并非简单的一元或二元变量组合，而是充斥着相互关联、多重影响的复杂维度。因此，本书的全部内容都围绕着如何系统地、有条不紊地处理这些“多变量”的现实。 --- 第一部分：多维数据的预处理与探索性重构 本部分着重于为高级建模打下坚实的基础，强调数据清洗和特征工程在复杂统计分析中的决定性作用。 第一章：高维数据的维度控制与特征选择的艺术 本章深入探讨了在数据集维度（变量数量）远超样本量（观测值数量）或存在高度多重共线性时，如何进行有效的维度削减。我们将详细比较主成分分析（PCA）的变体，如主成分回归（PCR）与偏最小二乘回归（PLS）在解释性和预测性上的差异。重点分析了因子分析（Factor Analysis）在构建潜在结构变量时的技术细节，包括最大似然法、主轴因子提取法的适用场景，以及如何通过专业指标（如KMO值、碎石图）确定最优因子载荷模型。此外，还将引入正则化技术（如Lasso, Ridge）作为特征选择的强大工具，并对比其在统计推断与纯预测模型构建中的优劣。 第二章：数据结构的正态性与线性假设的稳健检验 描述性统计往往止步于计算均值和标准差，但高级模型对数据分布和关系线性度的要求更为苛刻。本章聚焦于多变量正态性的检验。我们将详细阐述马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance）在识别多维异常值中的应用，并比较图形化方法（如Q-Q图的多变量扩展）与统计检验（如Rao的球形检验、Bartlett球形检验）的适用性。更进一步，本章将分析如何通过非线性变换（如Box-Cox或Yeo-Johnson变换）来近似实现多变量正态性，并讨论在数据严重不满足这些假设时，应如何选择稳健的统计方法。 --- 第二部分：建模核心：结构关系与差异化比较 这部分是本书的核心，聚焦于建立和解释变量之间的结构关系模型，以及在不同群体间进行严格的比较分析。 第三章：广义线性模型（GLM）的扩展与混合效应建模 本书假设读者已熟悉基础的最小二乘回归。本章将重点介绍GLM框架，特别是当响应变量不服从正态分布（如计数数据、比例数据）时的处理。我们将详尽分析泊松回归、负二项回归（用于处理过度离散）和Logistic回归（用于二元或有序结果）的系数解释、残差诊断与模型选择标准（如AIC/BIC）。随后，我们将进入更复杂的混合效应模型（Mixed-Effects Models）。这包括如何处理嵌套数据结构（如学生在班级中，班级在学校中）或重复测量数据。重点讲解随机截距模型（Random Intercept）与随机斜率模型（Random Slope）的构建逻辑，以及如何使用REML（限制最大似然法）进行参数估计。 第四章：方差分析（ANOVA）的高级应用：协方差分析与多因素交互作用 超越单因素和双因素ANOVA，本章专注于协方差分析（ANCOVA）在控制混淆变量（Covariates）影响下的能力。我们将详细解析如何选择和检验协变量的线性假设，以及如何检验协变量与因子之间的交互作用。随后，我们将深入探讨重复测量设计的复杂性，特别是使用Greenhouse-Geisser或Huynh-Feldt校正来应对球形度假设不成立的情况。对多变量方差分析（MANOVA）的理论基础和解读，特别是其与多元回归的区别和联系，也将被全面覆盖。 --- 第三部分：潜变量构建与模型拟合的严谨性 本部分处理那些无法直接测量的概念（潜变量），并提供模型拟合优度的严格评估标准。 第五章：结构方程模型（SEM）的基础理论与路径分析 结构方程模型是整合多个回归关系和因子分析的强大工具。本章将详细介绍SEM的两个核心组件：测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和结构模型（Path Analysis）。我们将讲解如何通过验证性因子分析来检验理论上的潜变量结构（例如，检验一组问卷题项是否确实测量了“工作满意度”这一潜在概念）。在路径分析部分，我们将重点讨论路径系数的解释、模型识别性问题（Identification Issues），以及如何使用最大似然估计（ML）和稳健的估计方法（如WLS, ADF）。 第六章：模型评估的非描述性指标与稳健性检验 建立模型只是第一步，评估其对数据的拟合程度是保证结果可靠性的关键。本章不讨论$R^2$，而是聚焦于模型拟合优度指标。我们将详细解读卡方检验（Chi-Square Test）的局限性，并深入剖析增量拟合指数（IFI）、Tukey-Lewis指数（TLI）和近端拟合指数（CFI）的计算逻辑和解释标准。此外，还将介绍残差分析的进阶应用，例如标准化残差矩阵的解读。最后，我们将探讨模型稳健性检验的方法，包括Bootstraping在参数标准误估计中的应用，以及多群组SEM（Multi-Group SEM）在检验模型在不同子样本间是否一致性方面的应用。 --- 第四部分：高级数据结构的专门技术 本部分针对特定的复杂数据类型，提供定制化的统计解决方案。 第七章：生存数据分析的半参数模型 对于关注事件发生时间的数据（如产品寿命、患者生存期），本书将专注于Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。我们将详细解释风险比（Hazard Ratio）的解释，以及如何通过残差分析（如Schoenfeld残差）来检验比例风险假设是否成立。本章还将引入加速失效时间模型（Accelerated Failure Time Models, AFT）作为Cox模型的替代方案，并在解释和模型选择上进行对比。 第八章：聚类分析的层次与非层次方法 在探索性阶段，识别自然形成的群体至关重要。本章将对比K-均值（K-Means）聚类（非层次法）与层次聚类（Hierarchical Clustering）的优缺点。在层次聚类部分，我们将侧重于如何解释树状图（Dendrogram），并对比链接方法（如Ward, Complete, Average Linkage）对最终聚类结果的影响。最后，我们将探讨判别分析（Discriminant Analysis）作为一种有监督的分类方法，用于验证和解释预先建立的聚类结构，并提供判断分类函数效度的标准。 --- 结语：从描述到推断的桥梁 本书的最终目标是使读者能够自信地驾驭复杂的数据集，将原始观测值转化为具有严谨统计学支持的结论。它要求读者具备扎实的统计学基础，并致力于通过高级技术解决现实世界中的复杂问题，而非仅仅报告平均值和标准差。本书提供的是一套构建稳固、可解释的、具有预测力的多变量统计模型的思维和工具箱。

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读完这本书，我唯一的感受是：信息冗余且方向错误。如果我需要一本关于多元统计学理论基础的书籍，市面上有很多更经典、更权威的选择，它们或许没有冠以“SAS Software”的名头，但理论深度和严谨性远超此书。这本书最大的问题在于，它声称要“应用”和“使用SAS”，但实际上却将重心完全放在了枯燥的、脱离实际的数学推导上。我找不到任何关于如何构建一个完整的SAS宏（Macro）来自动化重复的多元分析流程的指导，也没有看到任何关于如何解读复杂的混合模型输出（如果它涉及的话）的清晰步骤。那些关于协方差结构、特征向量的讨论，虽然在数学上或许是正确的，但对于一个需要快速部署分析解决方案的专业人士来说，简直是噪音。这本书的结构松散，缺乏清晰的案例驱动叙事，让人感觉像是在阅读一本被强行塞入了“SAS”两个字的理论论文集，完全辜负了“Applied Descriptive”这个承诺。

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购买这本书的初衷是想系统学习如何用SAS进行那些稍微复杂一点的探索性数据分析（EDA）。我本指望能看到如何使用PROC CORR来构建一个完整的相关矩阵图谱，并对那些显著性进行规范化的解释。我也很期待书中能有一章专门讲解多元方差分析（MANOVA）的SAS实现，包括如何检查协方差矩阵的球形度和残差的正态性假设。然而，这本书所提供的实在令人啼笑皆非。它似乎完全没有意识到，现代数据分析工作流中，清晰的报告和可重复性是多么重要。我没有看到任何关于如何将SAS输出结果导出并美化成符合商业报告标准的内容，更别提利用图形过程（PROC SGPLOT）来可视化那些高维数据分布的技巧了。这本书的风格极其学术化，语言晦涩，完全没有顾及到读者可能具备的不同统计背景。它更像是一份冷冰冰的理论备忘录，与我们日常工作中对“应用”的理解相去甚远，让人感觉自己买了一本不合时宜的旧版教材。

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我对这本书的期望值其实挺高的，毕竟“Descriptive Multivariate Statistics”这个领域在市场调研和质量控制中非常关键。我特别想知道如何用SAS有效地处理那些包含几十个变量的复杂数据集，比如如何通过聚类分析（Clustering）来识别不同的客户群体，或者如何利用判别分析（Discriminant Analysis）来建立分类模型。但是，这本书完全避开了这些核心应用。它似乎沉迷于对数理统计基础的无限追溯，那些复杂的希腊字母和矩阵运算多得让人头晕目眩，让人完全摸不着北。更糟糕的是，书中对SAS的提及，似乎仅仅停留在提及某个过程（PROC）的名字上，而缺乏关于参数设置、变量选择以及结果图形化的深入探讨。如果这本书真的想服务于“应用”层面，它至少应该包含一些真实的、可以复制粘贴的案例，展示如何从原始数据到最终报告的全过程。现在看来，它更像是一部高深的数学教科书，把“SAS Software”这个词写在封面上，完全是为了吸引那些和我一样急于寻找实用方法的读者，结果却是一个美丽的陷阱。

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坦白说，我几乎无法从这本书中找到任何关于“应用”的影子。我希望它能提供关于如何利用SAS处理实际调查数据，比如如何处理缺失值，如何进行变量的标准化和转换，以便它们能适用于更复杂的多元模型。我尤其想看看对于非正态分布的多元数据，作者会推荐哪些鲁棒的分析方法，以及如何在SAS中实现它们。但这本书，似乎是活在一个理想化的统计世界里，那里的数据永远完美，假设永远成立。它充斥着对理论模型的严谨论证，却对现实世界中数据质量参差不齐的窘境视而不见。例如，关于如何使用PROC TRANSREG来处理非线性关系，或者如何使用更现代的、基于Bootstrap的多元检验方法，书中都只字未提。对于一个将SAS视为主要工具的实践者而言，这本书提供的知识密度极低，大部分内容都是我在大学本科阶段就已经掌握的，完全没有达到“进阶应用”的要求。

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这本关于多元统计学的书，名字听起来就让人觉得充满了实践性和应用性，但很遗憾，它似乎完全没有触及到任何与“应用描述性多元统计”相关的内容。我原以为能学到一些如何使用SAS软件进行实际数据分析的技巧，比如如何设置数据步骤，如何运行PROC MEANS或PROC GLM来处理多变量数据，甚至是关于主成分分析（PCA）或因子分析（FA）的详细操作指南。然而，我翻遍了整本书，看到的却是一些关于纯粹理论推导的章节，或者是一些我完全不感兴趣的、与实际工作场景脱节的数学模型介绍。例如，书中似乎花了大量的篇幅去探讨某个假设检验的零点和备择假设，却连一个像样的SAS代码示例都没有提供，更不用提如何解读输出结果了。对于一个需要快速上手、解决实际业务问题的读者来说，这本书的价值几乎为零。它更像是一本为理论研究人员准备的参考手册，而不是一本面向应用者的工具书。我期待的“Using SAS Software”的部分，完全成了一句空头支票，让人倍感失望和浪费时间。

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