多元统计分析--基于R(第2版)/基于R应用的统计学丛书--聚文网

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内容简介

本书是基于R软件编写的面向应用的多元统计分析教材，主要内容包括多元线性模型、广义线性模型、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和多维标度分析。其特点如下：采用生动具体的实例来讲解多元统计分析方法，方便读者学习；将统计理论与R软件有机结合，通过R 软件来实现多元统计的计算和分析，并详细解读R软件的分析结果，特别适合初学者和数学基础不强的读者使用。本书适合作为高等院校经济类和管理类本科生和硕士生的教材使用，也可以作为统计工作者的参考书。

作者简介

费宇，云南财经大学二级教授，博士生导师，统计学博士，英国曼彻斯特大学博士后，云南省中青年学术技术带头人，云岭教学名师，云南省教学名师，云南省有突出贡献中青年专家。现任中国商业统计学会常务理事，全国经济数学与管理数学学会常务理事，云南省应用统计学会副理事长，云南省统计学会理事。主要从事统计理论与方法、应用统计、数据挖掘和计量经济分析方面的研究。在国内外学术期刊上发表论文40余篇，在科学出版社出版学术专著2部，在高等教育出版社、科学出版社和中国人民大学出版社出版教材4部，获省部级以上奖励10项。

第1章多元统计分析与R简介 1.1 多元统计分析简介 1.2 R简介习题参考文献第2章多元线性模型 2.1 多元正态分布 2.2 多元线性模型 2.3 变量选择 2.4 回归诊断 2.5 回归预测习题参考文献第3章广义线性模型 3.1 广义线性模型的定义 3.2 Logistic模型 3.3 Probit模型 3.4 多项Logit模型 3.5 泊松对数线性模型 3.6 零膨胀计数模型 3.7 多项分布对数线性模型习题参考文献第4章聚类分析 4.1 相似性度量 4.2 系统聚类法 4.3 k均值聚类法 4.4 EM聚类法习题参考文献第5章判别分析 5.1 距离判别 5.2 Fisher判别 5.3 Bayes判别 5.4 二次判别 5.5 案例分析与R实现习题参考文献附录第6章主成分分析 6.1 主成分分析的基本思想 6.2 总体主成分 6.3 样本主成分 6.4 案例分析：主成分回归分析习题参考文献第7章因子分析 7.1 正交因子模型 7.2 因子模型的估计 7.3 因子正交旋转

多元统计分析--基于R(第2版)/基于R应用的统计学丛书

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