- ISBN:9787302679691
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:0
- 出版时间:2025-03-01
- 条形码:9787302679691 ; 978-7-302-67969-1
本书特色
本书是新形态教材,针对主要的多元统计方法,以计算机软件SPSS和JNP作为求解运算和分析的主要工具,配套教辅。
内容简介
"多元统计分析在多个领域展现广泛的应用价值。本书主要介绍多元统计分析的相关内容,包括随机向量、多元正态分布、统计推断、多元线性回归、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、分类神经网络、路径分析和结构方程等。书中主要的多元统计方法都以常用的统计软件SPSS和JMP作为求解运算与分析工具。 本书既可作为高等院校工科类和经济管理类本科高年级和硕士的教材,也可作为各类经济管理人员的参考用书。"
前言
在人工智能和大数据时代,多元统计分析作为统计学的重要分支,扮演着越来越重要的角色。它不仅能够揭示多个变量之间的复杂关系,还能够为科学研究、商业决策、政策制定等领域提供有力的数据支持。因此,编写一本系统、全面且易于理解的多元统计分析教材,对于培养数据分析人才、推动学科发展具有重要意义。
本书旨在为读者提供一本全面、实用的多元统计分析教材。我们力求通过深入浅出的方式,将多元统计分析的基本理论、方法及其应用系统地呈现给读者。本书不仅涵盖了多元统计分析的基本概念、原理和方法,还注重结合实际应用案例,使读者能够更好地理解和掌握所学知识。鉴于计算机已成为解决统计问题的得力助手,本书特别注重将主要的多元统计方法与计算机软件SPSS和JMP相结合,作为求解运算和分析的主要工具,从而显著提升本书的实用价值和读者的计算机应用能力。
为突出《多元统计分析》这本教材的应用特点,书中采用问题引导型的编写方法,在各主要章节一开始就提出一个或若干典型的应用案例,用以说明本章节内容的应用领域及其所能解决的问题,并始终以解决这些问题为主线展开教材内容; 在各章的*后则以一个或若干案例问题,运用所学知识进行系统分析,以此作为对整章教学内容的总结。
本书设置了案例和课后习题,并提供了参考答案,以便读者进行自我检测和巩固提升。本书录制了SPSS软件操作的参考视频,以直观展示软件应用过程。
本书的案例、SPSS软件操作视频及课后习题由同济大学经济与管理学院张建军副教授及博士生孙嘉青、陈婷婷、郭雨姗、张玲珍协助完成。全书由张建同教授总纂并定稿。尽管我们付出了诸多努力,但书中难免仍存在不足之处,恳请广大读者批评指正,以便我们不断改进和完善。
张建同
2024年7月于上海
目录
第1章随机向量与多元正态分布
1.1随机向量
1.2统计距离
1.3多元正态分布
1.4JMP软件操作
习题
第2章均值向量和协方差阵的统计推断
2.1均值向量和协方差阵的估计
2.2常用抽样分布
2.3单个正态总体均值的检验
2.4两个正态总体均值的比较
2.5多个正态总体均值的比较
2.6协方差阵的检验
2.7JMP软件操作
习题
第3章回归分析
3.1回归模型介绍
3.2一元线性回归
3.3引导案例解答
3.4多元线性回归
3.5在回归模型中运用虚拟变量和交互作用项
3.6二次回归模型
3.7JMP软件操作
习题
第4章违背经典假设的经济计量模型
4.1异方差
4.2自相关
4.3多重共线性
4.4其他软件操作
习题
第5章主成分分析
5.1主成分基本思想与理论
5.2主成分分析的几何意义
5.3总体主成分
5.4样本主成分
5.5主成分的选取
5.6引导案例解答
5.7主成分分析的SPSS软件操作
5.8JMP软件操作
习题
第6章因子分析
6.1因子分析模型
6.2模型参数的统计意义
6.3变量之间的相关性检验
6.4模型的参数估计方法
6.5因子得分
6.6因子分析的SPSS软件操作
6.7引导案例解答
6.8JMP软件操作
习题
第7章聚类分析
7.1距离和相似性度量
7.2系统聚类法
7.3动态聚类法
7.4有序样品的聚类
7.5引导案例解答
7.6JMP软件操作
习题
第8章判别分析
8.1距离判别
8.2Bayes判别
8.3Fisher判别
8.4逐步判别
8.5SPSS中判别分析方法和概念的介绍
8.6二元变量的判别分析(SPSS软件操作)
8.7引导案例解答(多总体判别的情况)
8.8JMP软件操作
习题
第9章分类神经网络
9.1分类的基本原理
9.2机器学习的基本原理
9.3分类神经网络结构
9.4引导案例解答(SPSS软件操作)
9.5JMP软件操作
9.6结论与思考
习题
第10章路径分析
10.1基本理论与概念
10.2路径系数分解
10.3路径分析模型的调试和检验
10.4路径分析方法的优点与局限性
10.5引导案例解答
习题
第11章结构方程模型
11.1结构方程模型的基本概念
11.2结构方程模型的组成
11.3结构方程模型的主要特点
11.4结构方程模型的实施步骤
11.5结构方程模型的优点和局限性
11.6引导案例11.1解答
11.7引导案例11.2解答(AMOS软件操作)
习题
参考文献
附表1t分布表
附表2F分布表
附表3杜宾瓦森检验临界值表
作者简介
张建同,统计学博士,同济大学经济与管理学院教授、博士生导师。主要研究领域为大数据分析与应用统计、数据驱动的车辆调度、医疗大数据驱动的决策与建模、医疗健康管理等。主编的《应用统计学》获上海普通高校优秀教材二等奖。主持国家自然科学基金面上项目、上海市哲学社会科学规划课题等。主持“应用统计学课程建设”和“管理决策方法教材编写”等教改课题。
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