多元统计分析--基于R语言/基于R应用的统计学丛书--聚文网

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内容简介

本书结合R语言介绍了多元正态分布、均值向量检验、协方差阵检验、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、定性数据分析、多变量的图表示法和多维标度法等常见的多元统计分析方法。与同类书籍相比，本书具有如下特色：介绍了部分多元统计方法的新研究成果，如多总体均值检验和聚类分析中分类个数选择等。详细介绍了多元统计方法的R实现，自编函数实现均值向量检验、协方差阵检验和主成分分析等。代码清晰明了，适合初学者。每种方法后均结合具体实例详细阐述方法的应用。每一章均有参考文献，有助于查阅相关资料，拓展方法研究。

第1章多元正态分布 1.1 多元分布的基本概念 1.2 统计距离 1.3 多元正态分布 1.4 均值向量和协方差阵的估计 1.5 常用分布及抽样分布参考文献思考与练习第2章均值向量和协方差阵的检验 2.1 均值向量的检验 2.2 协方差阵的检验 2.3 有关检验的上机实现参考文献思考与练习第3章聚类分析 3.1 聚类分析的基本思想 3.2 相似性度量 3.3 类和类的特征 3.4 系统聚类法 3.5 K-均值聚类和有序样品的聚类 3.6 模糊聚类分析 3.7 计算步骤与上机实现 3.8 社会经济案例研究参考文献思考与练习第4章判别分析 4.1 判别分析的基本思想 4.2 距离判别 4.3 贝叶斯判别 4.4 费歇判别 4.5 逐步判别 4.6 判别分析应用的几个例子参考文献思考与练习第5章主成分分析 5.1 主成分分析的基本原理 5.2 总体主成分及其性质 5.3 样本主成分的导出 5.4 有关问题的讨论 5.5 主成分分析步骤及框图 5.6 主成分分析的上机实现参考文献思考与练习第6章因子分析 6.1 因子分析的基本理论 6.2 因子载荷的求解 6.3 因子分析的步骤与逻辑框图 6.4 因子分析的上机实现参考文献思考与练习

多元统计分析--基于R语言/基于R应用的统计学丛书

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