多元統(tǒng)計分析及R語言建模

前言

百年滄桑，弦歌不輟；巍巍暨南，展煥新顏。暨南大學(xué)自1906年創(chuàng)辦以來，始終秉承“宏教澤而系僑情”的辦學(xué)宗旨，注重以中華民族優(yōu)秀的傳統(tǒng)道德文化培養(yǎng)造就人才。學(xué)校積極貫徹“面向海外，面向港澳臺”的辦學(xué)方針，建校至今，共培養(yǎng)了來自世界五大洲127個國家和地區(qū)的各類人才20余萬人，堪稱桃李滿天下。暨南大學(xué)的研究生教育始于1978年，是改革開放后全國首批研究生招生培養(yǎng)單位。1984年，學(xué)校率先招收海外及港澳臺研究生，是全國當(dāng)時唯一的試點單位。1987年開始，創(chuàng)建了與境外知名大學(xué)合作培養(yǎng)研究生的教育模式，目前已與中國香港、美國、加拿大、德國、英國等地區(qū)和國家的眾多知名大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)研究生；1989年開創(chuàng)內(nèi)地高校招收境外“兼讀制”研究生及境外研究生面授點的先河。經(jīng)過30多年的建設(shè)與發(fā)展，暨南大學(xué)已經(jīng)成為推動港澳臺合作辦學(xué)及國際辦學(xué)的探索者和實踐者，聯(lián)結(jié)內(nèi)地與港澳臺同胞、海外僑胞的橋梁和紐帶，被譽為“中國境外研究生教育的試驗田和窗口”。目前，學(xué)校已擁有博士學(xué)位授權(quán)一級學(xué)科6個，博士學(xué)位授權(quán)二級學(xué)科39個，碩士學(xué)位授權(quán)一級學(xué)科18個，碩士學(xué)位授權(quán)二級學(xué)科135個，6種碩士專業(yè)學(xué)位及臨床醫(yī)學(xué)博士專業(yè)學(xué)位；學(xué)位授權(quán)點覆蓋了哲學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、法學(xué)、教育學(xué)、文學(xué)、歷史學(xué)、理學(xué)、工學(xué)、醫(yī)學(xué)和管理學(xué)10個學(xué)科門類；設(shè)有博士后科研流動站9個，博士后工作站1個。學(xué)校師資力量雄厚，有專任教師1677人，其中中國科學(xué)院院士1人，中國工程院院士4人，博士生導(dǎo)師297人，教授390人，副教授590人。教材建設(shè)是課程體系和教學(xué)內(nèi)容改革的核心，是進一步加強研究生教學(xué)工作，深化教學(xué)改革，提高研究生教育教學(xué)質(zhì)量的重要措施。為此，學(xué)校啟動了“暨南大學(xué)研究生教材建設(shè)”項目，將系統(tǒng)出版一批具有學(xué)科特色和水平的研究生教材。在研究生部的精心組織下，通過專家組評審，分批立項，每批二三十種，覆蓋了公共學(xué)位課、專業(yè)學(xué)位課和專業(yè)選修課等課程。這些教材符合研究生教育改革發(fā)展趨勢，反映了學(xué)科建設(shè)的新理論、新技術(shù)、新方法，在國內(nèi)同類教材中較為先進。我們希望通過幾年的努力，打造出一系列特色鮮明的研究生精品教材。

內(nèi)容概要

本書是關(guān)于R語言的一本應(yīng)用教材。由于主要針對本科生和研究生，本書將重點放在對R語言的工作原理的解釋和模型建立上。R語言涉及廣泛，因此對于學(xué)生來講，了解和掌握一些基本概念及原理是很有必要的，關(guān)于R語言的基本統(tǒng)計分析請見作者編寫的《R語言統(tǒng)計分析軟件教程》(2007)。在打下扎實的基礎(chǔ)后，進行更深入的學(xué)習(xí)將會變得輕松許多。本著深入淺出的宗旨，本書將配合大量圖表等形式，盡可能使用通俗的語言，使讀者容易理解而不失細節(jié)。    多元統(tǒng)計分析方法涉及較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論，計算煩瑣。大多數(shù)多元統(tǒng)計方法無法用手工計算，必須有計算機和統(tǒng)計軟件的支持，因此在寫作上也不可能將計算步驟逐步地寫出來。作者認為，對于一般的科技工作者，重要的不在于理解多元統(tǒng)計方法的數(shù)學(xué)原理，也不完全需要掌握具體的計算步驟，而是要了解多元統(tǒng)計方法的分析目的、基本思想、分析邏輯、應(yīng)用條件和結(jié)果解釋。所以這部分讀者可以忽略有關(guān)章節(jié)中數(shù)學(xué)理論和具體計算過程的介紹，著重閱讀每種方法的應(yīng)用條件、基本分析思想、實例的具體應(yīng)用和結(jié)果解釋。

書籍目錄

總序前言1 多元統(tǒng)計分析概述  1.1 多元統(tǒng)計分析的歷史  1.2 多元統(tǒng)計分析的用途  1.3 多元統(tǒng)計分析的內(nèi)容  1.4 軟件及其在統(tǒng)計分析中的應(yīng)用    1.4.1 強大的統(tǒng)計分析軟件    1.4.2 完整的數(shù)值計算軟件    1.4.3 免費的數(shù)據(jù)分析軟件  思考練習(xí)題2 多元數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)表達及R使用  2.1 如何收集和整理多元分析資料  2.2 數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)表達  2.3 數(shù)據(jù)矩陣及R語言表示  2.4 數(shù)據(jù)的R語言表示——數(shù)據(jù)框  2.5 多元數(shù)據(jù)的R語言調(diào)用  2.6 多元數(shù)據(jù)的簡單R語言分析  思考練習(xí)題3 多元數(shù)據(jù)的直觀表示及R使用  3.1 簡述  3.2 均值條圖及R使用  3.3 箱尾圖及R使用  3.4 星相圖及R使用  3.5 臉譜圖及R使用  3.6 調(diào)和曲線圖及R使用  3.7 其他多元分析圖  思考練習(xí)題4 多元相關(guān)與回歸分析及R使用  4.1 變量間的關(guān)系分析    4.1.1 簡單相關(guān)分析的R計算    4.1.2 一元線性回歸分析的R計算  4.2 多元線性回歸分析    4.2.1 多元線性回歸模型的建立    4.2.2 多元線性回歸模型的檢驗  4.3 多元線性相關(guān)分析    4.3.1 矩陣相關(guān)分析    4.3.2 復(fù)相關(guān)分析  4.4 回歸變量的選擇方法    4.4.1 變量選擇準則    4.4.2 逐步回歸分析  思考練習(xí)題5 線性與非線性模型及R使用  5.1 數(shù)據(jù)的分類與模型選擇    5.1.1 變量的取值類型    5.1.2 模型選擇方式  5.2 廣義線性模型    5.2.1 廣義線性模型概述    5.2.2 Logistic模型    5.2.3 對數(shù)線性模型  5.3 非線性回歸模型    5.3.1 一元非線性回歸模型及其應(yīng)用    5.3.2 多元非線性回歸模型概述    5.3.3 多元非線性回歸模型的計算  思考練習(xí)題6 判別分析及R使用  6.1 判別分析的概念  6.2 線性判別分析  6.3 距離判別法    6.3.1 兩總體距離判別    6.3.2 多總體距離判別  6.4 Bayes判別法    6.4.1 Bayes判別準則    6.4.2 正態(tài)總體的Bayes判別  思考練習(xí)題7 聚類分析及R使用  7.1 聚類分析的概念和類型  ……8 主成分分析及R使用9 因子分析及R使用10 對應(yīng)分析及R使用12 多維標(biāo)度法MDS及R使用13 綜合評價方法及R使用14 統(tǒng)計分析軟件Rstat使用簡介15 基于Rstat的多元案例分析附錄A R使用界面和命令附錄B R語言包及其函數(shù)附錄C 自編R語言包及函數(shù)參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：11.典型相關(guān)分析在相關(guān)分析中，當(dāng)考察的一組變量僅有兩個時，可用簡單相關(guān)系數(shù)衡量之；當(dāng)考察的一組變量有多個時，可用復(fù)相關(guān)系數(shù)衡量之。大量的實際問題需要我們把指標(biāo)之間的聯(lián)系擴展到兩組變量，即兩組隨機變量之間的相互依賴關(guān)系。典型相關(guān)分析就是用來解決此類問題的一種分析方法。它實際上是利用主成分的思想來討論兩組隨機變量的相關(guān)性問題，把兩組變量間的相關(guān)性研究化為少數(shù)幾對變量之間的相關(guān)性研究，而且這少數(shù)幾對變量之間又是不相關(guān)的，以此來達到化簡復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的目的。典型相關(guān)分析在經(jīng)濟管理實證研究中有著廣泛的應(yīng)用，因為許多經(jīng)濟現(xiàn)象之間都是多個變量對多個變量的關(guān)系。例如，在研究通貨膨脹的成因時，可把幾個物價指數(shù)作為一組變量，把若干個影響物價變動的因素作為另一組變量，通過典型相關(guān)分析找出幾對主要綜合變量，結(jié)合典型相關(guān)系數(shù)對物價上漲及通貨膨脹的成因，給出較深刻的分析結(jié)果。12.多維標(biāo)度法多維標(biāo)度分析（multidimensional scaling，MDS）是以空間分布的形式表現(xiàn)對象之間相似性或親疏關(guān)系的一種多元數(shù)據(jù)分析方法。1958年，Torgerson在其博士論文中首次正式提出這一方法。MDS分析多見于市場營銷，近年來在經(jīng)濟管理領(lǐng)域的應(yīng)用日趨增多，但國內(nèi)在這方面的應(yīng)用報道極少。多維標(biāo)度法通過一系列技巧，使研究者識別構(gòu)成受測者對樣品的評價基礎(chǔ)的關(guān)鍵維數(shù)。例如，多維標(biāo)度法常用于市場研究中，以識別構(gòu)成顧客對產(chǎn)品、服務(wù)或者公司的評價基礎(chǔ)的關(guān)鍵維數(shù)。其他的應(yīng)用如比較自然屬性（比如食品口味或者不同的氣味），對政治候選人或事件的了解，甚至評估不同群體的文化差異。多維標(biāo)度法通過受測者所提供的對樣品的相似性或者偏好的判斷推導(dǎo)出內(nèi)在的維數(shù)。一旦有數(shù)據(jù)，多維標(biāo)度法可以用來分析：①評價樣品時受測者用什么維數(shù)；②在特定情況下受測者可能使用多少維數(shù)；③每個維數(shù)的相對重要性如何；④如何獲得對樣品關(guān)聯(lián)的感性認識。

編輯推薦

　　其它版本請見：《多元統(tǒng)計分析及R語言建模（第2版）》

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

---

    多元統(tǒng)計分析及R語言建模 PDF格式下載

---