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| 內容簡介： |
多元统计分析是统计学应用性最强的一个分支，本书是结合目前非常流行的R软件来讲解多元统计分析的基本理论和方法，力求采用简洁明了的语言来阐述理论，使用R软件来实现具体的计算分析，试图帮助读者在最短的时间里领会多元统计分析的真谛所在。
本书的编写有以下特点：（1）言简意赅，为了节约篇幅，省略了一些繁琐的理论证明和公式推导；（2）强调应用，采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法，方便读者学习；（3）与R密切结合，采用R软件来实现多元统计的计算和分析，并解读R软件的分析结果；（4）使用方便，本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R程序都放在人大网站上。
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| 關於作者： |
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费宇，二级教授，博士生导师，统计学博士，英国曼彻斯特大学博士后。现任云南财经大学统计与数学学院常务副院长，主要从事统计理论与方法、应用统计、数据挖掘和计量经济分析方面的研究。
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| 目錄：
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第1章 R 与多元统计分析简介
1.1 R 简介
1.1.1 R 的特点
1.1.2 R 的安装与运行
1.1.3 R 的基本原理
1.1.4 R 的帮助
1.2 多元统计分析简介
1.2.1多元统计分析的用途
1.2.2 多元统计分析的内容
习 题
第 2 章 多元线性模型
2.1 多元线性模型
2.1.1 模型定义
2.1.2 模型的参数估计和检验
2.2 变量选择
2.3 回归诊断
2.3.1残差分析和异常点探测
2.3.2 回归诊断: 一般的方法
2.4 回归预测
习 题
第 3 章 广义线性模型
3.1 广义线性模型概述
3.2 Logistic 模型
3.3 对数线性模型
习 题
第 4 章 聚类分析
4.1相似性的度量
4.2系统聚类法
4.3 k均值聚类法
4.4 案例: 世界\ 146 个国家和地区人文发展情况的聚类分析
习 题
第 5 章 判别分析
5.1距离判别
5.1.1 距离
5.1.2 两个总体的距离判别
5.1.3多个总体的距离判别
5.2 Fisher 判别
5.2.1 两总体Fisher 判别
5.2.2 多总体Fisher 判别
5.3 Bayes 判别
5.3.1两总体的Bayes 判别
5.3.2 多总体的Bayes 判别
5.4 案例分析与R 实现
习 题
附 录
第 6 章 主成分分析
6.1主成分分析的基本思想
6.2 总体主成分
6.2.1 主成分的含义
6.2.2主成分的计算
6.2.3主成分的主要性质
6.2.4主成分个数的确定
6.3样本主成分
6.3.1样本主成分性质和计算
6.3.2主成分分析的步骤和相关R 函数
6.4案例: 主成分综合分析
习 题
第 7 章 因子分析
7.1 正交因子模型
7.2因子模型的估计
7.3因子正交旋转
7.4因子得分
习 题
第 8 章 对应分析
8.1对应分析的基本思想
8.2对应分析的原理
8.3对应分析的计算步骤
8.4 案例: 对应分析在现金支出定位中的应用及R操作
习 题
第 9 章 典型相关分析
9.1 典型相关分析基本理论
9.2 案例: 我国科学研究与开发机构科研投入与产出的典型相关分析及R 操作
习 题
第 10 章 多维标度分析
10.1多维标度法的基本思想
10.2古典多维标度法
10.2.1 多维标度法的几个基本概念
10.2.2 已知距离矩阵时CMDS解的计算
10.2.3 已知相似系数矩阵时CMDS解的计算
10.3 非度量多维标度法
10.4 案例分析与R实现
习 题
参考文献
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