多元統計分析及R語言建模（簡體書）

本書是關於R語言的一本應用教材。由于主要針對本科生和研究生，本書將重點放在對R語言的工作原理的解釋和模型建立上。R語言涉及廣泛，因此對于學生來講，了解和掌握一些基本概念及原理是很有必要的，關於R語言的基本統計分析請見作者編寫的《R語言統計分析軟件教程》(2007)。在打下扎實的基礎后，進行更深入的學習將會變得輕鬆許多。本著深入淺出的宗旨，本書將配合大量圖表等形式，盡可能使用通俗的語言，使讀者容易理解而不失細節。
多元統計分析方法涉及較為復雜的數學理論，計算煩瑣。大多數多元統計方法無法用手工計算，必須有計算機和統計軟件的支持，因此在寫作上也不可能將計算步驟逐步地寫出來。作者認為，對于一般的科技工作者，重要的不在于理解多元統計方法的數學原理，也不完全需要掌握具體的計算步驟，而是要了解多元統計方法的分析目的、基本思想、分析邏輯、應用條件和結果解釋。所以這部分讀者可以忽略有關章節中數學理論和具體計算過程的介紹，著重閱讀每種方法的應用條件、基本分析思想、實例的具體應用和結果解釋。

總序
前言
1 多元統計分析概述
1.1 多元統計分析的歷史
1.2 多元統計分析的用途
1.3 多元統計分析的內容
1.4 軟件及其在統計分析中的應用
1.4.1 強大的統計分析軟件
1.4.2 完整的數值計算軟件
1.4.3 免費的數據分析軟件
思考練習題
2 多元數據的數學表達及R使用
2.1 如何收集和整理多元分析資料
2.2 數據的數學表達
2.3 數據矩陣及R語言表示
2.4 數據的R語言表示——數據框
2.5 多元數據的R語言調用
2.6 多元數據的簡單R語言分析
思考練習題
3 多元數據的直觀表示及R使用
3.1 簡述
3.2 均值條圖及R使用
3.3 箱尾圖及R使用
3.4 星相圖及R使用
3.5 臉譜圖及R使用
3.6 調和曲線圖及R使用
3.7 其他多元分析圖
思考練習題
4 多元相關與回歸分析及R使用
4.1 變量間的關係分析
4.1.1 簡單相關分析的R計算
4.1.2 一元線性回歸分析的R計算
4.2 多元線性回歸分析
4.2.1 多元線性回歸模型的建立
4.2.2 多元線性回歸模型的檢驗
4.3 多元線性相關分析
4.3.1 矩陣相關分析
4.3.2 復相關分析
4.4 回歸變量的選擇方法
4.4.1 變量選擇準則
4.4.2 逐步回歸分析
思考練習題
5 線性與非線性模型及R使用
5.1 數據的分類與模型選擇
5.1.1 變量的取值類型
5.1.2 模型選擇方式
5.2 廣義線性模型
5.2.1 廣義線性模型概述
5.2.2 Logistic模型
5.2.3 對數線性模型
5.3 非線性回歸模型
5.3.1 一元非線性回歸模型及其應用
5.3.2 多元非線性回歸模型概述
5.3.3 多元非線性回歸模型的計算
思考練習題
6 判別分析及R使用
6.1 判別分析的概念
6.2 線性判別分析
6.3 距離判別法
6.3.1 兩總體距離判別
6.3.2 多總體距離判別
6.4 Bayes判別法
6.4.1 Bayes判別準則
6.4.2 正態總體的Bayes判別
思考練習題
7 聚類分析及R使用
7.1 聚類分析的概念和類型
……
8 主成分分析及R使用
9 因子分析及R使用
10 對應分析及R使用
12 多維標度法MDS及R使用
13 綜合評價方法及R使用
14 統計分析軟件Rstat使用簡介
15 基於Rstat的多元案例分析
附錄A R使用界面和命令
附錄B R語言包及其函數
附錄C 自編R語言包及函數
參考文獻