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  • 实用多元统计分析 严明义 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 严明义著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2023-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 严明义著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2023-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-09-01
    • 页数:0
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302643821
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    实用多元统计分析

    作  者:严明义 编
    定  价:59.8
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2023年09月01日
    页  数:316
    装  帧:平装
    ISBN:9787302643821
    主编推荐

    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。

    内容简介

    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。

    作者简介

    严明义,经济学博士,西安交通大学经济与金融学院统计系教授,博士生导师,副院长(2008.10-2018.1);全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员,《统计与信息论坛》期刊编委,全国数理经济学会副会长,中国数量经济学会常务理事,教育部发展规划司全国教育扶贫和乡村振兴专家;研究方向为数量经济分析方法、函数性数据分析方法、精准扶贫与乡村振兴、网上拍卖等。 2005年以来,在《Atmospheric Environment》、《统计研究》、《当代经济科学》、《光明日报》等SCI和CSSCI以上期刊发表学术论文28篇,其中院定权威期刊论文11篇,重要期刊论文16篇,出版专著1部;主持科研项目15项,其中国家社科基金重点项目1项,国家社科基金西部项目1项,国务院经济普查办项目2项,陕西省社科基金项目1项,西安交通大学教改项目3项,教育部产学研项目1项,百万以上人文社科横向课题2项,其它横向课题null

    精彩内容

    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

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