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  • 正版新书]多元统计分析及应用:R软件和SPSS软件上机实现郭茜主编
    • 作者: 郭茜主编著 | 郭茜主编编 | 郭茜主编译 | 郭茜主编绘
    • 出版社: 经济管理出版社
    • 出版时间:2021-02
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    • 作者: 郭茜主编著| 郭茜主编编| 郭茜主编译| 郭茜主编绘
    • 出版社:经济管理出版社
    • 出版时间:2021-02
    • 版次:1
    • 页数:288
    • 开本:16开
    • ISBN:9787509685792
    • 版权提供:经济管理出版社
    • 作者:郭茜主编
    • 著:郭茜主编
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:98
    • ISBN:9787509685792
    • 出版社:经济管理出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-02
    • 页数:288
    • 外部编号:涿仝东238484
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 绪论 1

    节 多元统计分析的发展 1

    一、多元统计分析的发展背景 1

    二、多元统计分析的发展历程 2

    三、多元统计分析的发展内容 3

    第二节 多元统计分析的应用 3

    一、多元统计分析的作用 3

    二、多元统计分析的应用 4

    第三节 本书的主要内容与方法 6

    第四节 SPSS软件和 R软件介绍 7

    一、SPSS软件介绍 7

    二、R软件介绍 7

    习题 8

    第二章 多元正态分布及参数估计 9

    节 多元分布的基本概念 9

    一、随机向量 9

    二、多元概率分布 11

    三、随机向量数字特征 13

    第二节 多元正态分布 15

    第三节 多元正态分布的参数估计 19

    一、多元样本的数字特征 19

    二、均值向量与协差阵的似然估计 21

    三、估计量的质

    第四节 样本均值向量和离差阵的抽样分布

    一、均值向量和样本离差阵的抽样分布 24

    二、Wishart分布及其质 24

    第五节 参数估计的上机实现 25

    一、计算均值向量和协方差阵———基于 SPSS软件 25

    二、计算均值向量和协方差阵———基于 R软件 32

    习题 33

    第三章 多元正态分布设检验 36

    节 均值向量的检验 36

    一、单正态分布总体均值的检验 36

    二、多元正态分布均值的检验 37

    三、两总体均值的比较 38

    四、多总体均值的检验 40

    第二节 协方差阵的检验 42

    一、单总体协方差阵检验Σ=Σ0 42

    二、多总体协方差阵检验Σ1=Σ2==Σr 43

    第三节 设检的上实现 44

    一、两总体均值的检验———基于 SPSS软件 44

    二、两总体均值的检验———基于 R软件 49

    习题 50

    第四章 多元线回归分析 54

    节 多元线回归模型 54

    一、多元线回归模型定义 54

    二、多元线回归参数估计 55

    第二节 多元线回归分析中的统计检验 58

    一、多元线回归的估计标准误差 58

    二、多元线回归模型的显著检验 59

    三、偏回归系数的显著检验 60

    第三节 复相关系数和偏相关系数 61

    一、复相关系数 61

    二、偏相关系数 62

    第四节 变量选择 64

    一、向前选择法 64

    二、向后剔除法 65

    三、逐步回归法 65

    第五节 多元线回归模型的上机实现 66

    一、建立多元线回归模型———基于 SPSS软件 67

    二、建立多元线回归模型———基于 R软件 71

    习题 74

    第五章 聚类分析 76

    节 聚类分析的基本思想 76

    第二节 距离与相似系数 77

    一、距离 77

    二、相似系数 80

    第三节 系统聚类法 81

    一、短距离法 81

    二、距离法 84

    三、中间距离法 86

    四、重心法 87

    五、类平均法 89

    六、离差平方和法 90

    七、可变类平均法 91

    八、可变法 91

    九、系统聚类法准则 92

    十、系统聚类过程总结 93

    第四节 K-means聚类法 94

    第五节 聚类分析的上机实现 96

    一、聚类分析实现———基于 SPSS软件 96

    目 录

    二、聚类分析实现———基于 R软件 111

    习题 115

    第六章 判别分析 116

    节 判别分析的基本思想 116

    第二节 距离判别 117

    一、马氏距离 117

    二、两总体距离判别 118

    三、多总体距离判别 121

    第三节 Fisher判别 127

    一、Fisher判别基本思想 127

    二、两总体 Fisher判别 128

    三、多总体 Fisher判别 130

    第四节 Bayes判别 135

    一、Bayes判别基本思想 135

    二、两总体 Bayes判别 136

    三、多总体 Bayes判别 139

    第五节 逐步判别 143

    第六节 判别分析的上机实现 144

    一、判别分析的上机实现———基于 SPSS软件 145

    二、判别分析的上机实现———基于 R软件156

    习题 160

    第七章 主成分分析 163

    节 主成分分析概述 163

    一、主成分分析的基本思想 163

    二、主成分分析的基本理论 164

    三、主成分分析的几何意义 165

    第二节 总体的主成分 168

    一、从协方差矩阵出发求解主成分 168

    二、主成分的质 169

    三、从相关矩阵出发求解主成分 172

    四、由相关矩阵求主成分时主成分质的简单形式 173

    第三节 样本的主成分 174

    第四节 主成分分析的上机实现 176

    一、主成分分析———基于 SPSS软件 176

    二、主成分分析———基于 R软件187

    习题 193

    第八章 因子分析 195

    节 因子分析的基本思想 195

    第二节 因子模型 197

    一、因子分析的数学模型 197

    二、模型质 198

    三、因子载荷的再讨论 199

    四、协方差矩阵与相关矩阵的再讨论 201

    第三节 因子载荷的求解 202

    一、主成分估计法 202

    二、主因子估计法 204

    三、似然估计法 205

    第四节 因子旋转 206

    第五节 因子得分 208

    一、回归法 208

    二、二乘法 209

    第六节 因子分析的上机实现 210

    一、地区物流竞争力研究———基于 SPSS软件 210

    二、地区物流竞争力研究———基于 R软件225

    习题 2

    第九章 对应分析 5

    节 对应分析的基本思想 5

    一、列联表及列联表分析

    二、对应方法及统计术语简介

    第二节 对应分析方法的原理 241

    一、有关概念 241

    二、R型与 Q型因子分析的对等关系244

    三、对应分析应用于定量变量的情况 247

    第三节 对应分析的上机实现 248

    一、部分地区旅客运输方式研究———基于 SPSS软件 248

    二、部分地区旅客运输方式研究———基于 R软件257

    习题 259

    第十章 典型相关分析 261

    节 典型相关分析的基本思想 261

    第二节 总体典型相关分析 262

    一、数学描述 262

    二、总体典型相关 262

    三、典型相关变量的质 265

    第三节 样本典型相关分析 266

    一、样本典型相关 266

    二、典型相关系数的显著检验 267

    第四节 典型相关分析的上机实现 268

    、通产业与国民经济产业发展的典型相关分析———

    基于 SPSS软件 269

    二、流通产业与国民经济产业的典型相关

    分析———基于 R软件 274

    习题 278

    参考文献 280

    郭茜,

    教授、硕士导师。2009年7月获中国人民大学统计学院经济学博士。主要研究方向为:社会经济统计、物流统计,主要社会兼职包括北京大数据协会常务理事、中国商业统计学会常务理事、中国商业统计学会市场调查分会常务理事、中国统计教育学会会员、中国物流学会会员。


    本书通过讲解常用的多元统计分析方法能够做什么和怎么做, 进而把关注点放在了统计分析方法对各类问题的解决应用上。在内容安排上体现了必需的背景知识的介绍和对实际应用技术的掌握。书中内容注意到了多元统计分析知识的完整和系统, 对于非数学专业的读者来说, 只需了解基本概念、知识框架和一般方法即可, 而重点在多元统计方法的应用上。在多元统计应用中, 计算复杂度高和计算量大是学习的障碍。本书结合了SPss和R软件的内容, 每章专门有一节关于SPss和R软件的例题操作, 使得读者要学精力不必用于计算过程, 而关注于结果的解读。


    本书可以作为统计学专业学生教材,又可以作为大数据或专业学生学习多元统计分析的教材,还可以作为从事经济、管理、物流等研究和实践的工作者进行量化研究的参考书。

    读者对象:统计学研究者


    【内容简介】


    近些年,在大数据技术快展的背景下,多元统计分析作为处理?多变量数据的重要分析方法,是大数据分析不可或缺的分析工具。为了满足学生理解并掌握多元统计分析基本原理、熟练应用软件进行数据分析的需求,故编写此书。本书旨在系统介绍多元统计分析方法及应用,提高学生运用统计方法解决实际问题的能力。因此,在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时,突出统计思想和实际案例的渗透,结合统计软件全面介绍多元统计分析方法。本书既可以作为统计学专业学生教材,又可以作为大数据或专业学生学习多元统计分析的教材,还可以作为从事经济、管理、物流等研究和实践的工作者进行量化研究的参考书。


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