应用多元统计分析--基于R的实验(普通高等教育十三五规划教材)

本书基于《应用多元统计分析》第2版（韩明，同 济大学出版社）的内容，编写了基于R的实验。在每一 章（从第2章开始）的前面，首先按照原教材简要介绍 有关概念、理论和相关背景，然后是与本章内容对应 的实验。全书由12章组成，通过40个实验，着重培养 学生的动手能力、应用R软件分析和解决多元统计问题 的能力。实验的内容与原教材的例题、应用案例不重 复。本书既可以与原教材配套使用，也可以单独使用 。 本书注重可读性，图文并茂，可供高等院校有关 专业本科生和研究生作为“多元统计分析”“多元统 计实验”等课程的教材（或参考书），也可作为全国 大学生（研究生）“数学建模竞赛”、全国大学生“ 统计建模大赛”的培训教材（或参考书），还可供相 关专业的教师和科技人员、广大自学者参考。

前言 1 绪论 1.1 多元统计分析概述 1.2 多元统计分析的应用 1.3 本书的基本框架和内容安排 1.4 用于实验的数据集 2 多元数据的表示及可视化 2.1 多元数据的表示 2.1.1 多元数据的一般格式 2.1.2 多元数据的数字特征 2.2 多元数据的可视化 2.3 实验 2.3.1 实验2.3.1 mtcars数据集的展示 2.3.2 实验2.3.2 iris数据集的描述和展示 2.3.3 实验2.3.3 mtcars数据集的可视化 2.3.4 实验2.3.4 iris数据集的可视化 2.3.5 实验2.3.5 四个城市销售数据的展示和可视化 2.3.6 附录：RColorBrewer包的配色方案介绍 3 线性回归分析 3.1 一元线性回归的回顾 3.1.1 数学模型 3.1.2 回归参数的估计 3.1.3 回归方程的显著性检验 3.1.4 预测 3.2 多元线性回归 3.2.1 多元线性回归模型 3.2.2 回归参数的估计 3.2.3 回归方程的显著性检验 3.2.4 预测 3.3 实验 3.3.1 实验3.3.1 women数据集的回归分析 3.3.2 实验3.3.2 Boston数据集的回归分析 3.3.3 实验3.3.3 state.x77数据集的回归分析 3.3.4 实验3.3.4 mtcars数据集的回归分析 4 逐步回归与回归诊断 4.1 逐步回归 4.1.1 变量的选择 4.1.2 逐步回归的计算 4.2 回归诊断 4.3 Box—Cox变换 4.4 实验 4.4.1 实验4.4.1 stackloss数据集的逐步回归 4.4.2 实验4.4.2 stackloss数据集的回归诊断 4.4.3 实验4.4.3 state.x77数据集的逐步回归和回归诊断 4.4.4 实验4.4.4 stackloss数据集的Box—Cox变换 5 广义线性模型与非线性模型 5.1 广义线性模型 5.1.1 广义线性模型概述 5.1.2 Logist4c模型 5.1.3 对数线性模型