内容简介:
《多元统计分析及R语言建模(第2版)》共分14章,主要内容有:多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《多元统计分析及R语言建模(第2版)》还参考国内外大量文献,系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法,可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。
目录:
前言
1多元统计分析概述
1.1多元统计分析的历史
1.2多元统计分析的用途
1.3多元统计分析的内容
1.4软件及其在统计分析中的应用
1.4.1强大的统计分析软件
1.4.2完整的数值分析软件
1.4.3免费的数值分析软件
1.5统计软件比较及R系统设置
思考练习题2多元数据的数学表达及R使用
2.1如何收集和整理多元分析资料
2.2数据的数学表达
2.3数据矩阵及R语言表示
2.4数据的R语言表示——数据框
2.5多元数据的R语言调用
2.6多元数据的简单R语言分析
案例分析:多元数据的基本统计分析及R操作
思考练习题3多元数据的直观表示及R使用
3.1简述
3.2均值条图及R使用
3.3箱尾图及R使用
3.4星相图及R使用
3.5脸谱图及R使用
3.6调和曲线图及R使用
3.7其他多元分析图
案例分析:区域城市现代化水平的直观分析及R操作
思考练习题4相关分析与回归分析及R使用
4.1变量间的关系分析
4.1.1简单相关分析的R计算
4.1.2一元线性回归分析的R计算
4.2多元线性回归分析
4.2.1多元线性回归模型的建立
4.2.2多元线性回归模型的检验
4.3多元线性相关分析
4.3.1矩阵相关分析
4.3.2复相关分析
4.4回归变量的选择方法
4.4.1变量选择准则
4.4.2逐步回归分析
4.5非线性回归模型
4.5.1一元非线性回归模型及其应用
4.5.2多元非线性回归模型概述
4.5.3多元非线性回归模型的计算
案例分析:财政收入的多因素分析及R操作
案例分析题
思考练习题5广义与一般线性模型及R使用
5.1数据的分类与模型选择
5.1.1变量的取值类型
5.1.2模型选择方式
5.2广义线性模型
5.2.1广义线性模型概述
5.2.2Logistic模型
5.2.3对数线性模型
5.3一般线性模型
5.3.1完全随机设计模型
5.3.2随机单位组设计模型
5.3.3析因设计模型
5.3.4正交实验设计模型
案例分析:广义线性模型应用及R操作
案例分析题
思考练习题6判别分析及R使用
7聚类分析及R使用
8主成分分析及R使用
9因子分析及R使用
10对应分析及R使用
11典型相关分析及R使用
12多维标度法MDS及R使用
13综合评价方法及R使用
14R语言软件及其使用说明
参考文献
《多元统计分析及R语言建模(第二版)》王斌会 2011.09
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