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醉染图书应用多元统计分析:基于R的实验9787560885636
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前言1 绪论 1.1 多元统计分析概述 1.2 多元统计分析的应用 1.3 本书的基本框架和内容安排 1.4 用于实验的数据集2 多元数据的表示及可视化 2.1 多元数据的表示 2.1.1 多元数据的一般格式 2.1.2 多元数据的数字特征 2.2 多元数据的可视化 . 实验 ..1 实验..1 mtcars数据集的展示 ..2 实验..2 iris数据集的描述和展示 .. 实验.. mtcars数据集的可视化 ..4 实验..4 iris数据集的可视化 ..5 实验..5 四个城市销售数据的展示和可视化 .. 附录:RColorBrewer包的配色方案介绍3 线回归分析 3.1 一元线回归的回顾 3.1.1 数学模型 3.1.2 回归参数的估计 3.1.3 回归方程的显著检验 3.1.4 预测 3.2 多元线回归 3.2.1 多元线回归模型 3.2.2 回归参数的估计 3.. 回归方程的显著检验 3.2.4 预测 3.3 实验 3.3.1 实验3.3.1 women数据集的回归分析 3.3.2 实验3.3.2 Boston数据集的回归分析 3.3.3 实验3.3.3 state.x77数据集的回归分析 3.3.4 实验3.3.4 mtcars数据集的回归分析4 逐步回归与回归诊断 4.1 逐步回归 4.1.1 变量的选择 4.1.2 逐步回归的计算 4.2 回归诊断 4.3 Box―Cox变换 4.4 实验 4.4.1 实验4.4.1 stackloss数据集的逐步回归 4.4.2 实验4.4.2 stackloss数据集的回归诊断 4.4.3 实验4.4.3 state.x77数据集的逐步回归和回归诊断 4.4.4 实验4.4.4 stackloss数据集的Box―Cox变换5 广义线模型与非线模型 5.1 广义线模型 5.1.1 广义线模型概述 5.1.2 Logist4c模型 5.1.3 对数线模型 5.2 非线模型 5.3 实验 5.3.1 实验5.3.1 淋巴细胞白血病人生存数据的Logistic模型 5.3.2 实验5.3.2 The Children Ever Born Data的对数线模型 5.3.3 实验5.3.3 “挑战者号”航天飞机O形环失效的广义线模型 5.3.4 实验5.3.4柑橘重量与直径的非线模型 5.3.5 实验5.3.5 USPop数据集的非线模型6 方差分析 6.1 单因素方差分析 6.1.1 数学模型 6.1.2 方差分析 6.1.3 均值的多重比较 6.2 双因素方差分析 6.2.1 不考虑交互作用 6.2.2 考虑交互作用 6.3 多元方差分析 6.4 实验 6.4.1 实验6.4.1 cholesterol数据集的方差分析 6.4.2 实验6.4.2 果汁含铅比实验数据的方差分析 6.4.3 实验6.4.3 老鼠存活时间的方差分析 6.4.4 实验6.4.4 UScereal数据集的方差分析7 聚类分析 7.1 聚类分析的基本思想与意义 7.2 型聚类分析 7.2.1 两点之间的距离 7.2.2 两类之间的距离 7.. 系统聚类法 7.2.4 均值聚类 7.3 R型聚类分析 7.3.1 变量相似度量 7.3.2 变量聚类法 7.4 实验 7.4.1 实验7.4.1 iris数据集的聚类分析 7.4.2 实验7.4.2 城镇居民消费支出的聚类分析 7.4.3 实验7.4.3 城镇居民消费支出的k均值聚类 7.4.4 实验7.4.4 城镇居民消费支出中8个变量的聚类分析8 判别分析 8.1 距离判别 8.1.1 马氏距离 8.1.2 判别准则与判别函数 8.1.3 多总体情形 8.2 Fisher判别 8.2.1 判别准则 8.2.2 判别函数中系数的确定 8.. 确定判别函数 8.3 Bayes判别 8.3.1 误判概率与误判损失 8.3.2 两总体的Bayes判别 8.4 实验 8.4.1 实验8.4.1 iris数据集的判别分析 8.4.2 实验8.4.2 心肌梗塞患者的判别分析 8.4.3 实验8.4.3 根据人文发展指数的判别分析9 主成分分析 9.1 主成分分析的基本思想及方法 9.2 特征值因子的筛选 9.3 主成分回归分析 9.4 实验 9.4.1 实验9.4.1 首批沿海开放城市的主成分分析 9.4.2 实验9.4.2 USJudgeRatings数据集的主成分分析10 因子分析 10.1 因子分析模型 10.1.1 数学模型 l1.2 因子分析模型的质 10.1.3 因子载荷矩阵中的几个统计质 10.2 因子载荷矩阵的估计方法 10.2.1 主成分分析法 10.2.2 主因子法 10.3 因子旋转 10.4 因子得分 10.4.1 因子得分的概念 10.4.2 加权二乘法 10.5 因子分析的步骤 10.6 实验 10.6.1 实验10.6.1 ability.cov数据集的因子分析 10.6.2 实验10.6.2 Harman74数据集的因子分析11 对应分析 11.1 对应分析简介 11.2 对应分析的原理 11.2.1 对应分析的数据变换方法 11.2.2 对应分析的原理和依据 11.. 对应分析的计算步骤 11.3 实验 11.3.1 实验11.3.1 美国授予哲学博士的对应分析 11.3.2 实验11.3.2 汉字读写能力与数学的对应分析 11.3.3 实验11.3.3 收入与品牌的对应分析 11.3.4 实验11.3.4 caith数据集的对应分析 11.3.5 实验11.3.5 smoke数据集的对应分析12 典型相关分析 12.1 典型相关分析的基本思想 12.2 典型相关的数学描述 1. 原始变量与典型变量之间的相关 12.4 典型相关系数的检验 12.5 实验 12.5.1 实验12.5.1 变量与国民经济变量的典型相关分析 12.5.2 实验12.5.2 科学研究、开发投入与产出的典型相关分析参考文献
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