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编辑推荐 通过分类应用举例,概括性阐述了多元统计分析常用方法体系架构,具体内容包括数据分析的图示方法、多元正态总体的统计推断、多元线性回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、路径分析,以及函数性数据的多元统计处理方法。书中融入了思政元素,并以现实经济、金融、管理、社会等领域的问题为导向,筛选了大量现实案例,且基于相关统计软件进行了分析。 内容推荐 本书充分考虑了人文社科、财经管理类专业的学科特征及学生进行量化分析的实际需求,同时兼顾理论、方法、应用和计算机软件操作,从现实经济问题、理论基础、学科拓展、方法前瞻、应用案例五个方面出发,设计了相关内容,筛选了相关案例资料。通过分类应用举例,概括性阐述了多元统计分析常用方法体系架构,具体内容包括数据分析的图示方法、多元正态总体的统计推断、多元线性回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、路径分析,以及函数性数据的多元统计处理方法。书中融入了思政元素,并以现实经济、金融、管理、社会等领域的问题为导向,筛选了大量现实案例,且基于相关统计软件进行了分析。 本书不仅可以作为统计、经济、管理、社会等专业高年级本科生和研究生教材,也可作为相关领域研究人员及实际工作者进行量化分析的参考书。 目录 第1章多元数据和多元统计分析/1 1.1多元数据认知/1 1.2多元统计分析/4 第2章多元数据的图示分析法/7 2.1图示分析认知/8 2.2散点图/8 2.3箱线图/16 2.4检验分布假设的图示方法/20 2.5轮廓图/22 2.6雷达图/23 2.7星座图/24 2.8调和曲线图/28 2.9脸谱图/30 第3章多元正态分布及其参数估计/36 3.1随机向量及其分布认知/37 3.2多元正态分布的定义及性质/43 3.3基于协方差阵及其分块矩阵分析股市风险/50 3.4多元正态分布的参数估计/52 3.5Wishart分布/57 第4章多元正态总体参数的检验/61 4.1单个总体均值向量的检验/62 4.2两个总体均值向量的检验/64 4.3多个正态总体均值向量的检验/67 4.4协方差阵的检验/71 4.5实际应用/73 第5章线性回归分析/85 5.1线性回归分析的认知/86 5.2一元线性回归模型的参数估计/90 5.3多元线性回归模型的参数估计/101 5.4多元线性回归模型的统计检验/108 5.5多元线性回归模型的置信区间/118 *5.6违背基本假设的情况/121 5.7实际应用/140 第6章聚类分析/149 6.1聚类分析认知/149 6.2距离和相似系数/151 6.3系统聚类方法/156 6.4实际应用/164 第7章判别分析/171 7.1判别分析认知/171 7.2距离判别法/173 7.3Fisher判别法/179 7.4Bayes判别法/187 7.5逐步判别法/193 7.6实际应用/193 第8章主成分分析/208 8.1主成分分析认知/209 8.2主成分个数选取与主成分回归/214 8.3实际应用/216 第9章因子分析/231 9.1因子分析认知/232 9.2因子分析的数学模型/233 9.3因子载荷阵的估计方法/237 9.4因子旋转/240 9.5因子得分的估计/244 9.6因子分析的步骤/247 9.7实际应用/250 第10章路径分析/269 10.1路径分析认知/270 10.2路径分析的基本原理/272 10.3分解简单相关系数的路径分析/279 10.4实际应用/282 第11章函数性数据与修匀处理/289 11.1函数性数据分析认知/289 11.2函数性数据修匀的基函数方法/291 11.3函数性数据修匀的粗糙惩罚方法/294 第12章函数性数据的描述性分析/297 12.1函数性数据的概括统计量/297 12.2实际应用/299 参考文献/302 附录A统计分布表/304 附录B数据表/305 |