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商品簡介
王斌會編著的這本《多元統計分析及R語言建模（第3版）》是在《多元統計分析及R語言建模》（第二版）的基礎上修訂而成的，系統論述了多元統計分析的基本理論和方法，并結合R語言分析運算，力求理論與實際應用并重，使具有基本統計知識的讀者就可閱讀本書。本書旨在介紹多元統計分析的基礎知識、基本理論及其軟件應用。本書主要內容是：多元統計分析概述、多元數據的數學表達、多元數據圖示法、多元線性相關與回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關分析和綜合評價方法等。所有數據都使用R語言進行分析。
對一些基本定理給出了必要而簡明的數學推導，又注重數據分析方法的多樣性，對各方法從背景、程序的使用、計算步驟到應用技巧及各種方法之間的聯系，都有較詳細的闡述，包括近期的一些新發展。書中給出了一些有啟發性的案例和習題，書末附錄給出了許多補充知識。
對一些基本定理給出了必要而簡明的數學推導，又注重數據分析方法的多樣性，對各方法從背景、程序的使用、計算步驟到應用技巧及各種方法之間的聯系，都有較詳細的闡述，包括近期的一些新發展。書中給出了一些有啟發性的案例和習題，書末附錄給出了許多補充知識。
目次
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 完整的數值分析軟件
1.4.3 免費的數值分析軟件
1.5 統計軟件比較及R系統設置
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統計分析資料
2.2 數據的數學表達
2.3 數據矩陣及R語言表示 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 完整的數值分析軟件
1.4.3 免費的數值分析軟件
1.5 統計軟件比較及R系統設置
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統計分析資料
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
案例分析：多元數據的基本統計分析
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
案例分析：區域城市現代化水平的直觀分析
思考練習題
4 多元相關與回歸分析及R使用
4.1 變量間的關系分析
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
4.5 非線性回歸模型
4.5.1 一元非線性回歸模型及其應用
4.5.2 多元非線性回歸模型概述
4.5.3 多元非線性回歸模型的計算
案例分析：財政收入的多元回歸分析
思考練習題
案例分析題
5 廣義與一般線性模型及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 一般線性模型
5.3.1 完全隨機設計模型
5.3.2 隨機單位組設計模型
5.3.3 析因設計模型
5.3.4 正交實驗設計模型
案例分析：廣義線性模型及其應用
思考練習題
案例分析題
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
案例分析：企業財務狀況的判別分析
思考練習題
案例分析題
7 聚類分析及R使用
7.1 聚類分析的概念和類型
7.2 聚類統計量
7.3 系統聚類法
7.3.1 系統聚類法的基本思想
7.3.2 系統聚類法的計算公式
7.3.3 系統聚類法的基本步驟
7.4 kmeans聚類法
7.4.1 kmeans聚類的概念
7.4.2 kmeans聚類的原理與計算
7.5 聚類分析的一些問題
案例分析：全國區域經濟的聚類分析
思考練習題
案例分析題
8 主成分分析及R使用
8.1 主成分分析的直觀解釋
8.2 主成分分析的性質
8.3 主成分分析的步驟
8.4 應用主成分分析的注意事項
案例分析：地區電信業發展情況的主成分分析
思考練習題
案例分析題
9 因子分析及R使用
9.1 因子分析的思想
9.2 因子分析模型
9.3 因子載荷的估計及解釋
9.3.1 主因子估計法
9.3.2 極大似然估計法
9.3.3 因子載荷的統計意義
9.4 因子旋轉方法
9.5 因子得分計算
9.6 因子分析的步驟
9.7 實際中如何進行因子分析
案例分析：因子分析在上市公司經營業績評價中的應用
思考練習題
案例分析題
10 對應分析及R使用
10.1 對應分析的提出
10.2 對應分析的基本原理
10.3 對應分析的計算步驟
10.4 對應分析應注意的幾個問題
案例分析：對應分析在市場細分和產品定位中的應用
思考練習題
案例分析題
11 典型相關分析及R使用
11.1 引言
11.2 典型相關分析的基本架構
11.3 典型相關分析的基本原理
11.4 典型相關系數的顯著性檢驗
11.5 典型相關系數及變量的計算
案例分析：農村居民收入和支出的典型相關分析
思考練習題
案例分析題
12 多維標度法MDS及R使用
12.1 MDS的基本理論和方法
12.2 MDS的古典解
12.3 非度量方法
12.4 多維標度法的計算過程
案例分析：國內各地區工資水平的多維標度分析
思考練習題
案例分析題
13 綜合評價方法及R使用
13.1 綜合評價的基本概念
13.2 綜合評價中指標體系的構建
13.2.1 選擇并構建綜合評價指標體系
13.2.2 確定觀測指標的量綱方法
13.2.3 綜合評價指標的合成方法
13.2.4 確定評價指標的權數
13.3 綜合評價方法及其應用
13.3.1 綜合評分法
13.3.2 層次分析法
案例分析：區域自主創新能力的層次分析
思考練習題
案例分析題
14 R語言軟件及其使用說明
14.1 關于R語言
14.1.1 什么是R語言
14.1.2 為什么要用R語言
14.1.3 用R語言進行統計分析的優勢和劣勢
14.2 R語言軟件的下載與安裝
14.2.1 R語言下載
14.2.2 R語言安裝
14.3 R語言包及其函數
14.3.1 R語言標準包
14.3.2 R語言擴展包
14.3.3 書中使用的R語言包及其函數
14.3.4 自編R語言包及其函數
附錄 RStudio簡介
參考文獻
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 完整的數值分析軟件
1.4.3 免費的數值分析軟件
1.5 統計軟件比較及R系統設置
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統計分析資料
2.2 數據的數學表達
2.3 數據矩陣及R語言表示 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 完整的數值分析軟件
1.4.3 免費的數值分析軟件
1.5 統計軟件比較及R系統設置
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統計分析資料
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
案例分析：多元數據的基本統計分析
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
案例分析：區域城市現代化水平的直觀分析
思考練習題
4 多元相關與回歸分析及R使用
4.1 變量間的關系分析
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
4.5 非線性回歸模型
4.5.1 一元非線性回歸模型及其應用
4.5.2 多元非線性回歸模型概述
4.5.3 多元非線性回歸模型的計算
案例分析：財政收入的多元回歸分析
思考練習題
案例分析題
5 廣義與一般線性模型及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 一般線性模型
5.3.1 完全隨機設計模型
5.3.2 隨機單位組設計模型
5.3.3 析因設計模型
5.3.4 正交實驗設計模型
案例分析：廣義線性模型及其應用
思考練習題
案例分析題
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
案例分析：企業財務狀況的判別分析
思考練習題
案例分析題
7 聚類分析及R使用
7.1 聚類分析的概念和類型
7.2 聚類統計量
7.3 系統聚類法
7.3.1 系統聚類法的基本思想
7.3.2 系統聚類法的計算公式
7.3.3 系統聚類法的基本步驟
7.4 kmeans聚類法
7.4.1 kmeans聚類的概念
7.4.2 kmeans聚類的原理與計算
7.5 聚類分析的一些問題
案例分析：全國區域經濟的聚類分析
思考練習題
案例分析題
8 主成分分析及R使用
8.1 主成分分析的直觀解釋
8.2 主成分分析的性質
8.3 主成分分析的步驟
8.4 應用主成分分析的注意事項
案例分析：地區電信業發展情況的主成分分析
思考練習題
案例分析題
9 因子分析及R使用
9.1 因子分析的思想
9.2 因子分析模型
9.3 因子載荷的估計及解釋
9.3.1 主因子估計法
9.3.2 極大似然估計法
9.3.3 因子載荷的統計意義
9.4 因子旋轉方法
9.5 因子得分計算
9.6 因子分析的步驟
9.7 實際中如何進行因子分析
案例分析：因子分析在上市公司經營業績評價中的應用
思考練習題
案例分析題
10 對應分析及R使用
10.1 對應分析的提出
10.2 對應分析的基本原理
10.3 對應分析的計算步驟
10.4 對應分析應注意的幾個問題
案例分析：對應分析在市場細分和產品定位中的應用
思考練習題
案例分析題
11 典型相關分析及R使用
11.1 引言
11.2 典型相關分析的基本架構
11.3 典型相關分析的基本原理
11.4 典型相關系數的顯著性檢驗
11.5 典型相關系數及變量的計算
案例分析：農村居民收入和支出的典型相關分析
思考練習題
案例分析題
12 多維標度法MDS及R使用
12.1 MDS的基本理論和方法
12.2 MDS的古典解
12.3 非度量方法
12.4 多維標度法的計算過程
案例分析：國內各地區工資水平的多維標度分析
思考練習題
案例分析題
13 綜合評價方法及R使用
13.1 綜合評價的基本概念
13.2 綜合評價中指標體系的構建
13.2.1 選擇并構建綜合評價指標體系
13.2.2 確定觀測指標的量綱方法
13.2.3 綜合評價指標的合成方法
13.2.4 確定評價指標的權數
13.3 綜合評價方法及其應用
13.3.1 綜合評分法
13.3.2 層次分析法
案例分析：區域自主創新能力的層次分析
思考練習題
案例分析題
14 R語言軟件及其使用說明
14.1 關于R語言
14.1.1 什么是R語言
14.1.2 為什么要用R語言
14.1.3 用R語言進行統計分析的優勢和劣勢
14.2 R語言軟件的下載與安裝
14.2.1 R語言下載
14.2.2 R語言安裝
14.3 R語言包及其函數
14.3.1 R語言標準包
14.3.2 R語言擴展包
14.3.3 書中使用的R語言包及其函數
14.3.4 自編R語言包及其函數
附錄 RStudio簡介
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