| 本书的主要特点： 第一，系统性。多元统计分析的边界目前尚未有明确的界定，本书力求将相关的内容体现出来。在传统的推断统计原理、回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等的基础上，将结合分析、路径分析、结构方程、多维标度法等内容也引入进来，力求内容的完整性。 第二，应用性。针对财经类、管理类专业学生的特点，本书不过多渲染数学原 理，着重介绍方法的适用条件、基本思想、基本操作流程，并借助于计算机软件的帮助，实现方法的运作，并能够对分析结果进行说明。同时，本书尽可能多地选择鲜活的案例，力求将方法的应用落到实处。其中有些案例就来自作者从事实际课题研究的成果。 第三，可操作性。方法工具的学习贵在应用。多元统计分析作为一门重要的工具，只有在应用中才能焕发生命力。本书将结合sPss，SAS，EVIEws等相关软件，对相关案例做出详细说明，并给出相应的处理程序及输出结果，以促使读者能够进入应用的领域。 本书配有制作精美的教学课件，选用本书作为教材的老师可以填写书中最后一页的《教师反馈及课件申请表》申请。 |
| 李卫东，管理学博士，北京交通大学经济管理学院副教授，硕士生导师。多年来从事应用统计学、多元统计分析、计量经济学、QA等课程的教学工作，主持、参与二十余项国家、省部级等课题研究。研究领域为企业管理、统计、计量经济。曾在《数量经济技术经济研究》、《交通运输系统工程与信息》等期刊发表论文二十余篇，主编或参编《应用统计学》、《社会经济调查方法与实务》、《物流统计学》等书籍多部。 .. << 查看详细 |
| 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 多元统计分析方法的分析流程 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 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 贝叶斯判别法 第五节 逐步判别法 第八章 主成分分析一 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 因子分析的模型 第二节 因子载荷矩阵的估计 第三节 因子旋转 第四节 因子得分 第五节 因子分析的基本步骤 第十章 对应分析法 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 实例分析 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 典型相关分析的基本步骤 第三节 实例分析 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 实例分析 第十三章 结合分析 第一节 引言 第二节 结合分析的基本原理 第三节 结合分析的分析步骤 第四节 结合分析的应用及进展 第五节 实例分析 第十四章 多维标度法 第一节 引言 第二节 多维标度法的基本原理 第三节 非度量方法 第四节 实例分析 第十五章 路径分析 第一节 引言 第二节 路径分析的基本原理 第三节 分解简单相关系数的路径分析 第四节 实例分析 第十六章 结构方程模型 第一节 引言 第二节 结构方程模型的基本原理 第三节 实例分析 附录 常用统计表 参考文献 |
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