我们所处的时代是一个大数据时代,数据无处不在,统计学是研究数据的科学,在数据分析中扮演了非常重要的角色。多元统计分析是统计学中应用*广的一个分支,在自然科学、社会科学、经济科学和管理科学等领域应用广泛。 作为国内多元统计分析的经典版本,第5版继续保持了案例应用与统计思想相渗透、结合软件详细介绍多元统计分析理论与方法的特色。全书共分11章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法,还参考国内外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法,包括定性数据的建模分析、对数线性模型、logistic回归、多变量的图表示法、多维标度法等。

多元统计分析是统计学中一个非常重要的分支。在国外,从20世纪30年代开始在自然
科学、管理科学和社会、经济等领域广泛应用多元统计分析。我国自20世纪80年代起在多个领域拉开了多元统计分析应用的帷幕。本书写作的指导思想是:在不失严谨的前提下,明显不同于纯数理类教材,努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透,结合统计软件全面系统地介绍多元分析的实用方法。为了贯彻这一思想,本书参考了国内外大量书籍及文献,在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时,尽力结合社会、经济、自然科学等领域的研究实例,把多元分析的方法与实际应用结合起来,注意定性分析与定量分析的紧密结合,努力把同行以及我们在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。几乎每种方法都强调它们各自的优缺点和实际运用中应注意的问题。为使读者掌握本书内容,同时考虑到这门课程的应用性和实践性,每章末给出了简单的思考与练习题。我们鼓励读者自己利用实际数据去实践这些方法。多元分析的应用离不开计算机,本书的��例主要运用在我国广泛流行的SPSS 230软件实现,部分方法用R软件完成。本书一个显著的特点是,在讲解每种方法后,结合实例概要介绍SPSS或R软件的操作实现过程。需要注意的是,读者不必拘泥于哪一软件,哪种软件使用方便就用哪种。在每章末还注明了参考文献,有兴趣的读者可进一步阅读。

第1章 多元正态分布 1.1多元分布的基本概念 1.2统计距离 1.3多元正态分布 1.4均值向量和协方差阵的估计 1.5常用分布及抽样分布 参考文献 思考与练习 第2章 均值向量和协方差阵的检验 2.1均值向量的检验 2.2协方差阵的检验 2.3有关检验的上机实现 参考文献 思考与练习 第3章 聚类分析 3.1聚类分析的基本思想 3.2相似性度量 3.3类和类的特征 3.4系统聚类法 3.5 K均值聚类和有序样品的聚类 3.6模糊聚类分析 3.7计算步骤与上机实现 3.8社会经济案例研究 参考文献 思考与练习 第4章 判别分析 4.1判别分析的基本思想 4.2距离判别 4.3贝叶斯判别 4.4费歇判别 4.5逐步判别 4.6判别分析应用的几个例子 参考文献 思考与练习 第5章 主成分分析 5.1主成分分析的基本原理 5.2总体主成分及其性质 5.3样本主成分的导出 5.4有关问题的讨论 5.5主成分分析步骤及框图 5.6主成分分析的上机实现 参考文献 思考与练习 第6章 因子分析 6.1因子分析的基本理论 6.2因子载荷的求解 6.3因子分析的步骤与逻辑框图 6.4因子分析的上机实现 参考文献 思考与练习 第7章 对应分析 7.1列联表及列联表分析 7.2对应分析的基本理论 7.3对应分析的步骤及逻辑框图 7.4对应分析的上机实现 参考文献 思考与练习 第8章 典型相关分析 8.1典型相关分析的基本理论及方法 8.2典型相关分析的步骤及逻辑框图 8.3典型相关分析的上机实现 8.4社会经济案例研究 参考文献 思考与练习 第9章 定性数据的建模分析 9.1对数线性模型基本理论和方法 9.2对数线性模型的上机实现 9.3 Logistic回归基本理论和方法 9.4 Logistic回归的方法及步骤 参考文献 思考与练习 第10章 多变量的图表示法 10.1散点图矩阵 10.2脸谱图 10.3雷达图与星图 10.4星座图 参考文献 思考与练习 第11章 多维标度法 11.1多维标度法的基本理论和方法 11.2多维标度法的古典解 11.3古典解的优良性 11.4非度量方法 11.5多维标度法的上机实现 11.6社会经济案例研究 参考文献 思考与练习