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出版时间:2015年8月

出版社:北京大学出版社

以下为《应用多元统计分析(第二版)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 北京大学出版社
  • 9787301261774
  • 2版
  • 117652
  • 0041169611-5
  • 平装
  • 16开
  • 2015年8月
  • 579
  • 412
  • 理学
  • 数学
  • O212.4
  • 工商管理
  • 研究生、本科
内容简介
多元统计分析作为分析多维数据问题的有效工具,应用十分广泛。李卫东编著的《应用多元统计分析(第2版)》通过实际案例并结合SPSS、SAS、Stata等软件介绍多元统计分析的原理,内容包括多元描述统计、多元统计推断、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、偏最小二乘回归分析、结合分析、多维标度法、路径分析、结构方程模型、多元评价分忻等。本书特别强调多元统计分析方法在实际案例中的应用,案例涉及国民经济、区域经济、交通运输、市场调研、企业管理、企业竞争力等多个领域。本书可作为财经类、管理类、社会科学等有关专业的多元统计教材,也可作为实务工作者的参考书。
目录

第一章  绪论


  第一节  引言


  第二节  多元统计分析的应用


  第三节  多元统计分析的发展


  第四节  多元统计分析流程


  第五节  相关统计软件的说明


第二章  多元描述统计分析


  第一节  多元描述统计量


  第二节  多元数据的图形表示


第三章  多元正态分布及参数估计


  第一节基本概念


  第二节  多元正态分布


  第三节  多元正态分布均值向量和协方差阵的估计


  第四节  几种常用的抽样分布


  第五节  实例分析与计算机实现


第四章  多元正态分布均值向量和协方差阵的检验


  第一节  总体均值向量的检验


  第二节  协方差阵的检验


  第三节  多个正态总体参数的检验


第五章  回归分析


  第一节  回归分析的基本思想


  第二节  多元线性回归模型


  第三节  回归分析专题


第六章  聚类分析


  第一节  聚类分析的基本思想


  第二节  相似性的度量


  第三节  系统聚类法


  第四节  动态聚类法


  第五节  有序样品的聚类


  第六节  聚类分析方法的新进展


第七章  判别分析


  第一节  判别分析的基本思想


  第二节  距离判别法


  第三节  Fisher判别法


  第四节  Bayes判别法


第八章  主成分分析


  第一节  主成分的含义及其思想


  第二节  主成分模型及其几何意义


  第三节  主成分的推导及性质


  第四节  主成分分析的应用


第九章  因子分析


  第一节  因子分析的基本思想


  第二节  因子分析的模型


  第三节  因子载荷阵的估计


  第四节  因子旋转


  第五节  因子得分


  第六节  因子分析的基本步骤


第十章  对应分析


  第一节  对应分析的基本思想


  第二节  对应分析的基本原理


  第三节  案例分析


第十一章  典型相关分析


  第一节  典型相关分析的基本原理


  第二节  典型变量与典型相关系数的求法


  第三节  典型相关系数的检验


  第四节  典型相关分析的计算步骤及案例分析


第十二章  偏最小二乘回归分析


  第一节  引言


  第二节  偏最小二乘回归分析的基本原理


  第三节  案例分析与上机实现


第十三章  结合分析


  第一节  结合分析的基本原理


  第二节  结合分析的步骤


  第三节  结合分析的应用及进展


  第四节  案例分析


第十四章  多维标度法


  第一节  多维标度法的基本原理


  第二节  非度量方法


  第三节  案例分析与上机实现


第十五章  路径分析


  第一节  路径分析的基本原理


  第二节  分解简单相关系数的路径分析


  第三节  案例分析


第十六章  结构方程模型


  第一节  结构方程模型的基本原理


  第二节  案例分析


第十七章  多元评价分析


  第一节  常用的多元评价方法


  第二节  案例分析


附录  常用统计表


参考文献