多元统计分析及R语言建模（第五版）
图书简介
本书重点介绍R语言在多元数据分析和统计建模方面的应用技巧，内容涉及多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、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多元统计分析方面的内容。本书内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，能有效地帮助读者提高数据处理与统计分析的水平和工作效率。作者还建立了学习博客(Rstat.leanote.com)，书中的例子数据、习题数据及R语言代码都可直接在上面下载使用。
本书适合各个层次的多元数据分析用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。同时也可作为各大中专院校和培训班的多元数据分析教材。
图书目录
- 目录
- 前辅文
- 第1章 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 统计分析软件及应用
- 1.5 R语言系统的设置
- 案例1：R语言编程系统及云计算平台
- 思考练习题1
- 第2章 多元数据的数学表达
- 2.1 收集和整理多元数据
- 2.2 数据的数学表达
- 2.3 数据矩阵及R表示
- 2.4 数据框及R表示
- 2.5 多元数据的R调用
- 2.6 多元数据简单R分析
- 案例2：多元数据的基本统计分析
- 思考练习题2
- 第3章 多元数据的直观表示
- 3.1 直观分析
- 3.2 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 调和曲线及R使用
- 3.7 其他多元分析图
- 案例3：城市现代化水平的直观分析
- 思考练习题3
- 第4章 多元相关与线性回归分析
- 4.1 变量之间的关系分析
- 4.2 多元线性回归分析
- 4.3 多元相关分析
- 4.4 回归变量的选择方法
- 案例4：财政收入的多因素分析
- 案例选题
- 思考练习题4
- 第5章 广义与一般线性模型
- 5.1 数据分类与模型选择
- 5.2 广义线性模型
- 5.3 一般线性模型
- 案例5：广义线性模型的应用
- 案例选题
- 思考练习题5
- 第6章 判别分析
- 6.1 判别分析的概述
- 6.2 Fisher判别法
- 6.3 距离判别法
- 6.4 Bayes判别法
- 案例6：企业财务状况的判别分析
- 案例选题
- 思考练习题6
- 第7章 聚类分析
- 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
- 7.4 快速聚类法
- 7.5 聚类分析应注意的问题
- 案例7：全国区域经济发展的聚类分析
- 案例选题
- 思考练习题7
- 第8章 主成分分析
- 8.1 主成分分析的概念
- 8.2 主成分分析的性质
- 8.3 主成分分析步骤
- 8.4 主成分分析注意事项
- 案例8：电信业发展的主成分分析
- 案例选题
- 思考练习题8
- 第9章 因子分析
- 9.1 因子分析的思想
- 9.2 因子分析模型
- 9.3 因子载荷及解释
- 9.4 因子旋转
- 9.5 因子得分
- 9.6 因子分析的步骤
- 9.7 实际中进行因子分析
- 案例9：上市公司经营业绩评价的因子分析
- 案例选题
- 思考练习题9
- 第10章 对应分析
- 10.1 对应分析的提出
- 10.2 对应分析的基本原理
- 10.3 对应分析计算
- 10.4 对应分析注意事项
- 案例10：对应分析在农民收入分析中的应用
- 案例选题
- 思考练习题10
- 第11章 典型相关分析
- 11.1 引言
- 11.2 相关分析基本架构
- 11.3 典型相关分析原理
- 11.4 典型相关分析步骤
- 案例11：农村居民收入和支出典型相关分析
- 案例选题
- 思考练习题11
- 第12章 多维标度MDS分析
- 12.1 MDS的基本概念和方法
- 12.2 MDS的古典解
- 12.3 MDS非度量方法
- 12.4 MDS计算过程
- 案例12：各地区工资水平的多维标度分析
- 案例选题
- 思考练习题12
- 第13章 综合评价方法及应用
- 13.1 综合评价的基本概念
- 13.2 综合评价指标体系构建
- 13.3 评价指标权重的确定
- 13.4 综合评价方法及应用
- 案例13：区域自主创新能力的层次分析
- 案例选题
- 思考练习题13
- 第14章 R语言及其函数使用说明
- 14.1 关于R语言
- 14.2 R语言包及其函数
- 14.3 自编函数及学习博客
- 附录 随机向量及其分布
- 参考文献
数字化资源
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