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多元统计分析及R语言建模(第4版) [Multivariate Statistical Analysis and Modeling for R Language] epub pdf  mobi txt 下载

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王斌会 著

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发表于2020-12-02

商品介绍



出版社: 暨南大学出版社
ISBN:9787566817433
版次:4
商品编码:11885637
包装:平装
丛书名: “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材
外文名称:Multivariate Statistical Analysis and Modeling for R Language
开本:16开
出版时间:2016-02-01

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书籍描述

内容简介

  

本书是在“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材——《多元统计分析及R语言建模》(第二版)的基础上连续修订而成的,系统论述多元统计分析的基本理论和方法并结合R语言分析运算,力求理论与实际应用并重,具有基本统计知识的读者就可阅读本书。本书旨在介绍多元统计分析的基础知识、基本理论及其软件应用。本书主要内容是:多元统计分析概述、多元数据的数学表达、多元数据图示法、多元线性相关与回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和综合评价方法等,所有数据都使用R语言进行分析。本书对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导,又注重数据分析方法的多样性,对各方法从背景、程序的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系,都有较详细的阐述,包括近期的一些新发展。书中给出一些有启发性的案例和习题,书末附录给出了许多补充知识。

作者简介

  王斌会,暨南大学管理学院教授、博士生导师,研究方向:统计信息与决策支持系统、经济管理统计方法及其应用,数量经济研究。

目录

前言
1 多元统计分析概述
1.1 多元统计分析的历史
1.2 多元统计分析的用途
1.3 多元统计分析的内容
1.4 统计软件及其应用
1.5 R语言系统设置
思考练习题

2 多元数据的数学表达及R使用
2.1 如何收集和整理多元分析资料
2.2 数据的数学表达
2.3 数据矩阵及R语言表示
2.4 数据的R语言表示——数据框
2.5 多元数据的R语言调用
2.6 多元数据的简单R语言分析
案例分析:多元数据的基本统计分析
思考练习题

3 多元数据的直观表示及R使用
3.1 简述
3.2 均值条图及R使用
3.3 箱尾图及R使用
3.4 星相图及R使用
3.5 脸谱图及R使用
3.6 调和曲线图及R使用
3.7 其他多元分析图
案例分析:区域城市现代化水平直观分析
思考练习题

4 多元相关与回归分析及R使用
4.1 变量间的关系分析
4.1.1 简单相关分析的R计算
4.1.2 简单回归分析的R计算
4.2 多元线性回归分析
4.2.1 多元线性回归模型建立
4.2.2 多元线性回归模型检验
4.3 多元线性相关分析
4.3.1 矩阵相关分析
4.3.2 复相关分析
4.4 回归变量的选择方法
4.4.1 变量选择准则
4.4.2 逐步回归分析
案例分析:财政收入的多元相关与回归分析
思考练习题
案例分析题

5 广义与一般线性模型及R使用
5.1 数据的分类与模型选择
5.1.1 变量的取值类型
5.1.2 模型选择方式
5.2 广义线性模型
5.2.1 广义线性模型概述
5.2.2 Logistic回归模型
5.2.3 对数线性模型
5.2.4 Logistic与对数模型的区别和联系
5.3 一般线性模型
5.3.1 完全随机设计模型
5.3.2 随机单位组设计模型
案例分析:广义线性模型及其应用
思考练习题
案例分析题

6 判别分析及R使用
6.1 判别分析的概念
6.2 线性判别分析
6.3 距离判别法
6.3.1 两总体距离判别
6.3.2 多总体距离判别
6.4 Bayes判别法
6.4.1 Bayes判别准则
6.4.2 正态总体的Bayes判别
案例分析:企业财务状况的判别分析
思考练习题
案例分析题

7 聚类分析及R使用
7.1 聚类分析的概念和类型
7.2 聚类统计量
7.3 系统聚类法
7.3.1 系统聚类法的基本思想
7.3.2 系统聚类法的计算公式
7.3.3 系统聚类法的基本步骤
7.4 kmeans聚类法
7.4.1 kmeans聚类的概念
7.4.2 kmeans聚类的原理与计算
7.5 聚类分析的一些问题
案例分析:全国区域经济的聚类分析
思考练习题
案例分析题

8 主成分分析及R使用
8.1 主成分分析的直观解释
8.2 主成分分析的性质
8.3 主成分分析的步骤
8.4 应用主成分分析的注意事项
案例分析:地区电信业发展情况的主成分分析
思考练习题
案例分析题

9 因子分析及R使用
9.1 因子分析的思想
9.2 因子分析模型
9.3 因子载荷的估计及解释
9.3.1 主因子估计法
9.3.2 极大似然估计法
9.3.3 因子载荷的统计意义
9.4 因子旋转方法
9.5 因子得分计算
9.6 因子分析的步骤
9.7 实际中如何进行因子分析
案例分析:因子分析在上市公司经营业绩评价中的应用
思考练习题
案例分析题

10 对应分析及R使用
10.1 对应分析的提出
10.2 对应分析的基本原理
10.3 对应分析的计算步骤
10.4 对应分析应注意的几个问题
案例分析:对应分析在市场细分和产品定位中的应用
思考练习题
案例分析题

11 典型相关分析及R使用
11.1 引言
11.2 典型相关分析的基本架构
11.3 典型相关分析的基本原理
11.4 典型相关系数的显著性检验
11.5 典型相关系数及变量的计算
案例分析:农村居民收入和支出的典型相关分析
思考练习题
案例分析题

12 多维标度法MDS及R使用
12.1 MDS的基本理论和方法
12.2 MDS的古典解
12.3 非度量方法
12.4 多维标度法的计算过程
案例分析:国内各地区工资水平的多维标度分析
思考练习题
案例分析题

13 综合评价方法及R使用
13.1 综合评价的基本概念
13.2 综合评价中指标体系的构建
13.2.1 选择并构建综合评价指标体系
13.2.2 确定观测指标的量纲方法
13.2.3 综合评价指标的合成方法
13.2.4 确定评价指标的权数
13.3 综合评价方法及其应用
13.3.1 综合评分法
13.3.2 层次分析法
案例分析:区域自主创新能力的层次分析
思考练习题
案例分析题

14 R语言软件及其使用说明
14.1 关于R语言
14.1.1 什么是R语言
14.1.2 为什么要用R语言
14.1.3 R语言的优势和劣势
14.2 R语言软件的下载与安装
14.2.1 R语言下载
14.2.2 R语言安装
14.3 R语言包及其函数
14.3.1 R语言标准包
14.3.2 R语言扩展包
14.3.3 书中的R语言包及函数
14.3.4 自编R语言包及其函数
附录 RStudio简介
参考文献


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