應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析

前言

進(jìn)入新世紀(jì)以來，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法在我國(guó)的應(yīng)用方興未艾，尤其令人欣喜的是我國(guó)的人文社會(huì)科學(xué)、財(cái)經(jīng)管理類研究越來越多地運(yùn)用多變量統(tǒng)計(jì)分析的定量方法。作為人文社會(huì)科學(xué)、財(cái)經(jīng)管理類研究生學(xué)習(xí)一些現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法，掌握定性與定量有機(jī)結(jié)合的研究技能是十分必要的。何曉群編著的《應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析》一書為非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的人文社會(huì)科學(xué)、財(cái)經(jīng)管理類研究生學(xué)習(xí)現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法提供了一本較好的教材。該書在眾多統(tǒng)計(jì)方法中選擇了一些主流的實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，假定學(xué)生已具備一些基礎(chǔ)數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)，在不失理論嚴(yán)謹(jǐn)性的前提下，略去了令非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生頭疼的許多證明。該書的顯著特點(diǎn)是除個(gè)別典型案例外，盡可能結(jié)合中國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理方面的實(shí)際問題，以案例研究為導(dǎo)向，主要運(yùn)用軟件來實(shí)現(xiàn)計(jì)算，力求將問題的背景、方法的思想、具體的步驟、分析的技巧講清楚。為非統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生進(jìn)行定性與定量結(jié)合分析起了一定的示范作用。

內(nèi)容概要

《應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析》假定學(xué)生已具有線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)，本著提高人文社會(huì)科學(xué)、財(cái)經(jīng)管理類研究生量化分析能力的宗旨，在不失理論嚴(yán)密性的前提下，力求將多元統(tǒng)計(jì)分析主流方法的背景、思想、具體的步驟、分析的技巧講清楚.為重點(diǎn)突出方法的思想和應(yīng)用，每種方法盡可能結(jié)合中國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理方面的實(shí)際問題，以案例研究為導(dǎo)向，為研究生進(jìn)行量化分析起一定示范作用?！稇?yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析》也可作為應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士專業(yè)學(xué)位和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)本科生多元統(tǒng)計(jì)分析課程的教材。此書還可作為從事社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理等研究和實(shí)際工作的同志進(jìn)行量化研究的參考書。

書籍目錄

第1章 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)回顧1.1 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理與描述1.2 幾種重要的概率分布1.3 參數(shù)估計(jì)1.4 假設(shè)檢驗(yàn)本章思考與練習(xí)第2章 多變量圖表示法2.1 散點(diǎn)圖矩陣2.2 臉譜圖2.3 雷達(dá)圖與星圖2.4 星座圖本章思考與練習(xí)第3章 聯(lián)合分析3.1 聯(lián)合分析的基本理論和方法3.2 聯(lián)合分析的方法步驟3.3 聯(lián)合分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)本章思考與練習(xí)第4章 定性數(shù)據(jù)的X2檢驗(yàn)4.1 多項(xiàng)分布與x2檢驗(yàn)4.2 列聯(lián)表分析4.3 一致性檢驗(yàn)4.4 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)本章思考與練習(xí)第5章 多元正態(tài)分布5.1 多元分布的基本概念5.2 統(tǒng)計(jì)距離和馬氏距離5.3 多元正態(tài)分布5.4 均值向量和協(xié)差陣的估計(jì)5.5 常用分布及抽樣分布本章思考與練習(xí)第6章 均值向量和協(xié)方差陣的檢驗(yàn)6.1 均值向量的檢驗(yàn)6.2 協(xié)差陣的檢驗(yàn)6.3 有關(guān)檢驗(yàn)的上機(jī)實(shí)現(xiàn)本章思考與練習(xí)第7章 多元回歸模型7.1 一個(gè)因變量多個(gè)自變量的回歸模型7.2 回歸參數(shù)的估計(jì)與檢驗(yàn)7.3 自變量選擇與逐步回歸7.4 多個(gè)自變量對(duì)多個(gè)因變量的回歸分析本章思考與練習(xí)第8章 定性數(shù)據(jù)的建模分析8.1 對(duì)數(shù)線性模型基本理論和方法8.2 對(duì)數(shù)線性模型分析的上機(jī)實(shí)踐8.3 Logistic回歸基本理論和方法8.4 Logistic回歸的建?？偨Y(jié)本章思考與練習(xí)第9章 聚類分析9.1 聚類分析的基本思想9.2 相似性度量9.3 類和類的特征9.4 聚類方法9.5 模糊聚類分析9.6 計(jì)算步驟與上機(jī)實(shí)踐9.7 社會(huì)經(jīng)濟(jì)案例研究本章思考與練習(xí)第10章 判別分析10.1 判別分析的基本思想10.2 距離判別10.3 Baycs判別10.4 Fisher判別10.5 逐步判別10.6 判別分析應(yīng)用的幾個(gè)例子本章思考與練習(xí)第11章 主成分分析11.1 主成分分析的基本原理11.2 總體主成分及其性質(zhì)11.3 由樣本數(shù)據(jù)求主成分11.4 主成分分析步驟及邏輯框圖11.5 主成分分析的應(yīng)用本章思考與練習(xí)第12章 因子分析12.1 因子分析的基本思想12.2 因子載荷的求解12.3 因子分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)本章思考與練習(xí)第13章 對(duì)應(yīng)分析13.1 對(duì)應(yīng)分析的基本理論13.2 對(duì)應(yīng)分析的步驟及邏輯框圖13.3 對(duì)應(yīng)分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)本章思考與練習(xí)第14章 典型相關(guān)分析14.1 典型相關(guān)分析的基本理論14.2 典型相關(guān)分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)本章思考與練習(xí)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：圖形是對(duì)資料進(jìn)行探索性研究的重要工具，當(dāng)人們?cè)谶\(yùn)用其它統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所得資料進(jìn)行分析之前，往往習(xí)慣于把各資料在一張圖上畫出來，以直觀地反映資料的分布情況及各變量之間的相關(guān)關(guān)系。當(dāng)變量較少時(shí)，可以采用直方圖、條形圖、餅圖、散點(diǎn)圖或是經(jīng)驗(yàn)分布的密度圖等方法，對(duì)于變量個(gè)數(shù)少于3的情況，這樣做是簡(jiǎn)單而有效的。而當(dāng)變量個(gè)數(shù)為3時(shí)，雖然仍可以做三維的散點(diǎn)圖，但這樣做已經(jīng)不是很方便，當(dāng)變量個(gè)數(shù)大于3時(shí)，就不能用通常的方法作圖了。自20世紀(jì)70年代以來，統(tǒng)計(jì)學(xué)家研究發(fā)明了很多多維變量的圖表示方法，以借助圖形來描述多元資料的統(tǒng)計(jì)特性，使圖形直觀、簡(jiǎn)潔的優(yōu)點(diǎn)延伸到多變量的研究中去。本章主要介紹散點(diǎn)圖矩陣、臉譜圖、雷達(dá)圖等多變量的圖表示法的基本思想及作圖方法。因?yàn)閷?duì)資料的圖表示法只是以一種直觀的方式再現(xiàn)資料，不同的研究者習(xí)慣的資料顯示方式可能會(huì)有很大不同，因此，不同于其它統(tǒng)計(jì)方法，大部分圖表示法都沒有非常嚴(yán)格的畫圖方法，研究者可以根據(jù)自己的習(xí)慣設(shè)定某些規(guī)則以更方便地揭示資料之間的聯(lián)系。故此，本章對(duì)各種圖表示方法原則上只給出作圖的思想及思路，而不對(duì)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)公式作過多說明。

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《應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析》：全國(guó)統(tǒng)計(jì)教材編審委員會(huì)“十一五”規(guī)劃教材

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