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內容簡介： 《应用多元统计分析（第四版）》为十二五普通高等教育本科***规划教材，同时也是教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐教材。《应用多元统计分析（第四版）》努力贯彻少而精的原则，力求以统计思想为主线，以R语言为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括：多元统计分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析等。特别是，《应用多元统计分析（第四版）》将R语言的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用。 目錄： 目录 **章 多元统计分析概述 1 **节 引言 1 第二节 大数据时代的多元统计分析 2 第三节 应用背景 3 第四节 计算机在统计分析中的应用 7 思考与练习 8 第二章 多元正态分布的参数估计 9 **节 引言 9 第二节 基本概念 9 第三节 多元正态分布 14 第四节 参数估计的一般理论 17 第五节 实例分析与计算机实现 23 思考与练习 26 第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验 28 **节 引言 28 第二节 均值向量的检验 28 第三节 协差阵的检验 36 第四节 实例分析与计算机实现 38 思考与练习 45 第四章 判别分析 49 **节 引言 49 第二节 距离判别法 49 第三节 贝叶斯判别法 54 第四节 费希尔判别法 56 第五节 实例分析与计算机实现 60 思考与练习 66 第五章 聚类分析 69 **节 引言 69 第二节 相似性的量度 69 第三节 系统聚类分析法 72 第四节 K均值聚类分析 81 第五节 有序样品的聚类分析法 83 第六节 实例分析与计算机实现 87 思考与练习 103 第六章 主成分分析 107 **节 引言 107 第二节 主成分的几何意义及数学推导 107 第三节 主成分的性质 111 第四节 主成分分析应用中应注意的问题 112 第五节 实例分析与计算机实现 114 思考与练习 122 第七章 因子分析 125 **节 引言 125 第二节 因子分析模型 125 第三节 因子载荷矩阵求解 129 第四节 公共因子重要性的分析 132 第五节 实例分析与计算机实现 136 思考与练习 144 第八章 相应分析 148 **节 引言 148 第二节 列联表 148 第三节 相应分析的基本理论 151 第四节 相应分析中应注意的问题 153 第五节 实例分析与计算机实现 154 思考与练习 158 第九章 典型相关分析 161 **节 引言 161 第二节 典型相关分析的基本理论 161 第三节 样本典型相关分析 166 第四节 典型相关分析应用中的几个问题 171 第五节 实例分析与计算机实现 175 思考与练习 179 第十章 多维标度法 182 **节 引言 182 第二节 古典多维标度法 183 第三节 多维标度法中的几个问题 187 第四节 实例分析与计算机实现 187 思考与练习 191 第十一章 多变量的可视化分析 193 **节 引言 193 第二节 多个分类变量的可视化 193 第三节 多个数值变量的可视化 197 第四节 多个分类变量与数值变量的可视化 204 思考与练习 205 参考文献 206 附录 207 常用统计表 207 R语言简介 215

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