多元統(tǒng)計分析方法

內(nèi)容概要

本書涉及多元統(tǒng)計分析中最常見的九種方法：回歸分析、時間序列分析、方差分析、判別分析、邏輯回歸、聯(lián)列表與相合性分析、因子分析、聚類分析和聯(lián)合分析。在行文時，作者把對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求降到了最低限度，自始至終利用一個例子，通過通俗易懂的語言闡述有關(guān)方法的原理和運用，并從方法運用的角度出發(fā)，介紹了SPSS軟件在有關(guān)方而的運行步驟，重點說明讀者在運用這些方法時可以把握和調(diào)整的方面以及每個方法客觀的一面。本書可以整本作為教材，也可以根據(jù)需要參閱各章的內(nèi)容，各章具有相對獨立性。    本書所有的運算部是用SPSS 15.0簡體中文版完成的，運算的主要步驟通過屏幕截圖展示給讀者，使得讀者能夠很快掌握SPSS的運用。我們選取了通俗易懂的市場研究方面的例子，確保各專業(yè)的讀者都能夠理解例子的含義，并通過例子掌握各種方法的運用，進而能夠融會貫通到其他的應(yīng)用領(lǐng)域。讀者可以在本朽的官網(wǎng)http：//www，multivariate.de得到更進一步的信息，我們將為中國讀者沒立一個特別的區(qū)域，使得不懂德語的讀者也可以在網(wǎng)上得到我們的有關(guān)服務(wù)。    本書可以作為非數(shù)學(xué)專業(yè)本科和研究生的教材，也可以作為各專業(yè)研究人員和工程技術(shù)人員的工具書。

作者簡介

克勞斯·巴克豪斯，德國明斯特大學(xué)市場學(xué)教授，B2B營銷研究所所長、市場學(xué)研究中心主任。

書籍目錄

導(dǎo)論  0.1  撰寫本書的目的  0.2  數(shù)據(jù)和測度  0.3  多元分析方法的分類    0.3.1  結(jié)構(gòu)檢驗的方法    0.3.2  結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的方法    O.3.3  小結(jié)  0.4  SPSS的使用    0.4.1  數(shù)據(jù)    0.4.2  簡單的統(tǒng)計量和圖形    O.4.3  命令語言    0.4.4  SPSS系統(tǒng)  參考文獻第1章 回歸分析  1.1  問題的提出  1.2  分析過程    1.2.1  建模    1.2.2  估計回歸函數(shù)    1.2.3  檢驗回歸函數(shù)    1.2.4  檢驗回歸系數(shù)    1.2.5  檢驗?zāi)Ｐ颓疤? 1.3  案例    1.3.1  組回歸分析    1.3.2  逐步回歸分析    1.3.3  SPSS命令  1.4  應(yīng)用建議  1.5  數(shù)學(xué)附錄  參考文獻第2章 時間序列分析  2.1  問題的提出  2.2  分析過程    2.2.1  繪制時間序列    2.2.2  建模    2.2.3  估計模型    2.2.4  進行預(yù)測    2.2.5  檢驗預(yù)測有效性    2.2.6  非線性趨勢模型    2.2.7  考慮結(jié)構(gòu)性變化    2.2.8  考慮周期性波動  2.3  使用SPSS    2.3.1  線性回歸    2.3.2  曲線擬合  2.4  案例：人造黃油市場的時間序列分析    2.4.1  外推模型    2.4.2  結(jié)構(gòu)模型    2.4.3  總結(jié)  2.5  應(yīng)用建議  2.6  數(shù)學(xué)附錄  參考文獻第3章 方差分析  3.1  問題的提出  3.2  分析過程    3.2.1  單因素方差分析    3.2.2  雙因素方差分析    3.2.3  方差分析推廣精選  3.3  案例    3.3.1  問題的提出    3.3.2  結(jié)果    3.3.3  SPSS命令  3.4  應(yīng)用建議  參考文獻第4章 判別分析  4.1  問題的提出  4.2  分析過程    4.2.1  定義組    4.2.2  建立判別函數(shù)    4.2.3  估計判別函數(shù)    4.2.4  檢驗判別函數(shù)    4.2.5  檢驗判別變量    4.2.6  將新元素分類  4.3  案例    4.3.1  問題的提出    4.3.2  結(jié)果    4.3.3  逐步判別分析    4.3.4  SPSS命令  4.4  應(yīng)用建議  4.5  數(shù)學(xué)附錄  參考文獻第5章 邏輯回歸  5.1  問題的提出    5.1.1  邏輯回歸的基本思想    5.1.2  建立邏輯回歸方程  5.2  分析過程    5.2.1  建模    5.2.2  估計邏輯回歸函數(shù)    5.2.3  解釋回歸系數(shù)    5.2.4  檢驗?zāi)Ｐ驼w    5.2.5  檢驗特征變量  5.3  案例    5.3.1  問題的提出    5.3.2  結(jié)果    5.3.3  SPSS命令  5.4  應(yīng)用建議  5.5  數(shù)學(xué)附錄  參考文獻第6章 聯(lián)列表和相合性分析  6.1  問題的提出  6.2  分析過程    6.2.1  編制聯(lián)列表    6.2.2  解釋結(jié)果    6.2.3  檢驗相關(guān)關(guān)系  6.3  案例    6.3.1  問題的提出    6.3.2  結(jié)果    6.3.3  SPSS命令  6.4  應(yīng)用建議  參考文獻第7章 因子分析  7.1  問題的提出  7.2  分析過程    7.2.1  變量選擇和相關(guān)矩陣的計算    7.2.2  因子的提取    7.2.3  累積方差貢獻率的確定    7.2.4  因子的數(shù)量    7.2.5  因子闡釋    7.2.6  因子得分的確定    7.2.7  因子分析的小結(jié)  7.3  案例    7.3.1  問題的提出    7.3.2  結(jié)果    7.3.3  SPSS命令  7.4  應(yīng)用建議    7.4.1  使用因子分析時的問題    7.4.2  進行因子分析的建議  7.5  數(shù)學(xué)附錄  參考文獻第8章 聚類分析  8.1  問題的提出  8.2  分析過程    8.2.1  相似性的確定    8.2.2  合并算法的選擇    8.2.3  類數(shù)的確定  8.3  案例    8.3.1  問題的提出    8.3.2  結(jié)果    8.3.3  SPSS命令  8.4  應(yīng)用建議    8.4.1  進行聚類分析之前的考慮    8.4.2  聚類分析使用說明  參考文獻第9章 聯(lián)合分析  9.1  問題的提出  9.2  分析過程    9.2.1  屬性和屬性水平    9.2.2  受測設(shè)計    9.2.3  受測體的評價    9.2.4  效用值的估計    9.2.5  效用值的聚集  9.3  案例    9.3.1  問題的提出    9.3.2  分析結(jié)果    9.3.3  SPSS命令  9.4  運用建議    9.4.1  經(jīng)典的聯(lián)合分析的實施    9.4.2  選擇的聯(lián)合分析方法的應(yīng)用  9.5  數(shù)學(xué)附錄  參考文獻附錄1  t-分布表附錄2  F-分布表附錄3  按照Cochran的c-分布表附錄4  x2-分布表附錄5  x2-分布的百分率值一自由度為V的分布附錄6  Durbin-Watson-檢驗表（置信度0.95）附錄7  q-值表

章節(jié)摘錄

　　第1章 回歸分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　1.2 分析過程　　1.2.5　檢驗?zāi)Ｐ颓疤帷　∩衔脑u價了用最小二乘法得出的回歸參數(shù)估計以及檢驗準則的可用性，這些都取決于我們到目前為止都默認的有關(guān)分布的假設(shè)，在此，上文引入的隨機誤差項起到重要作用?！　∫腚S機誤差項，是為了考察現(xiàn)實情況建模中存在的不確定性。實際變量y的波動絕不可能完全由一定個數(shù)的可觀察變量解釋，所以我們給出（14）式作為隨機模型，它是回歸分析的基礎(chǔ)?！　‰S機誤差項存在的原因特別有如下兩條：　?。?）由于未考慮到的影響量；　?。?）數(shù)據(jù)誤差：測量誤差和選擇誤差。　　若考慮y所有可能的影響量，則運算工作量極大，從而使模型不便于使用，所以，模型的值應(yīng)比實際更簡單，僅需反映重要的結(jié)構(gòu)?！　?shù)據(jù)誤差主要是指受測量精確度限制的測量誤差，和從抽樣中獲取數(shù)據(jù)時產(chǎn)生的選擇誤差。在抽樣調(diào)查中，不可避免有隨機的選擇誤差?！　π杞忉屪兞縴，我們想到銷售數(shù)據(jù)（銷量、市場占有率、客戶覆蓋范圍和市場知名度等），它們大多是抽樣數(shù)據(jù)，也肯定含有測量誤差。作為影響量，除了供應(yīng)商的措施，還包括競爭對手的措施和交易商的措施，此外，還可能存在多種多樣的國民經(jīng)濟影響、社會影響或其他環(huán)境影響。最后，買賣成交與否都由個人決定，而人類的行為總包含一定的隨機性?！　∫虼?，有充分的理由認為隨機誤差項是一個隨機量，而隨機模型是回歸分析的基礎(chǔ)。觀察值可理解為由此隨機模型產(chǎn)生過程的表現(xiàn)，觀察數(shù)量構(gòu)成可能的現(xiàn)實抽樣?！　∵M行回歸分析時，會做一系列的假設(shè)，它們同作為研究基礎(chǔ)的隨機模型有關(guān)。下面，我們將研究這些假設(shè)的意義以及違背假設(shè)的后果。這里，我們僅研究線性回歸分析（亦可用其處理非線性問題），即回歸分析的典型或線性模型。

編輯推薦

　　這是德國著名的多元統(tǒng)計分析方法的經(jīng)典教材，現(xiàn)在是第11版。它系統(tǒng)、全面地介紹了當前在多元統(tǒng)計分析方面常用的各種方法，包括：回歸分析、時間序列分析、方差分析、判別分析、邏輯回歸、聯(lián)列表與相合性分析、因子分析、聚類分析和聯(lián)合分析。

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