实用多元统计分析第六版免费版

实用多元统计分析第六版本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了“浅入深出”，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，又能在一定程度上了解“为什么”这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展也有所介绍。

实用多元统计分析第六版内容提要

多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据问题。从表面上看起来杂乱无章的数据学发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。

对研究者来说，本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了浅入深出，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重矛应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到”如何“做，而且在一定程度上了解“为什么“这样做；后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的新思想和进展有所介绍。值得一提的是，本书中有大量来自实际问题的数据实例，通过对这些实例的分析，读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题，进而选择恰当的方法进行分析。

实用多元统计分析第六版目录

第1章多元分析概述1.1引言

1.2多元方法的应用

1.3数据的组织

1.4数据的展示及图表示

1.5距离

1.6终评注练习

参考文献

第2章矩阵代数与随机向量2.1引言

2.2矩阵和向量代数基础

2.3正定矩阵

2.4平方根矩阵

2.5随机向量和矩阵

2.6均值向量和协方差矩阵

2.7矩阵不等式和极大化

补充2A向量与矩阵：基本概念练习

参考文献

第3章样本几何与随机抽样3.1引言

3.2样本几.何

3.3随机样本以及样本均值和协方差矩阵的期望值

3.4广义方差

3.5作为矩阵运算的样本均值、协方差与相关系数

3.6变量的线性组合的样本值练习

参考文献

第4章多元正态分布4.1引言

4.2多元正态密度及其性质

4.3从多元正态分布抽样与极大似然估计

4.4X和s的抽样分布

4.5X和s的大样本特性

4.6评估正态性假定

4.7搜寻离群值及”清洁“数据

4.8变换到接近正态性练习

参考文献

第4童多元正态分布4.1引言

4.2多元正态密度及其性质

4.3从多元正态分布抽样与极大似然估计

4.4X和s的抽样分布

4.5X和s的大样本特性

4.6评估正态性假定

4.7搜寻离群值及“清洁“数据

4.8变换到接近正态性练习

参考文献

第5童关于均值向量的推断5.1引言

5.2u作为正态总体均值的似真性

5.3霍特林T与似然比检验

5.4置信域和均值分量的联合比较

5.5总体均值向量的大样本推断

5.6多元质量控制图

5.7观测值缺损时均值向量的推断

5.8多元观测中由时间相依性造成的困难

补充5A作为p维椭球投影的联合置信区间与置信椭圆练习

参考文献

第6章多个多元均值向量的比较6.1引言

6.2成对比较与重复测量设计

6.3两总体均值向量的比较

6.4多个多元总体均值向量的比较（单因子多元方差分析）

6.5处理效应的联合置信区间

6.6协方差矩阵相等性的检验

6.7双冈子多元方差分析

6.8轮廓分析

6.9重复测量设计和生长曲线

6.10对分析多元模型的展望和建议练习

参考文献

第7章多元线性回归模型7.1引言

7.2经典线性回归模型

7.3/小二乘估计

7.4回归模型的推断

7.5由估计的回归函数作推断

7.6模型检查及回归中的其他问题

7.7多元多重回归

7.8线性回归的概念

第7章多元线性回归模型7.1引言

7.2经典线性回归模型

7.3小二乘估计

7.4回归模型的推断

7.5由估计的回归函数作推断

7.6模型检查及回归中的其他问题

7.7多元多重回归

7.8线性回归的概念

7.9比较回归模型的两种表达方式

7.10有时间相关误差的多重回归模型

补充7A多元多重回归模型的似然比的分布练习参考文献

第8音主成分8.1引言

8.2总体主成分

8.3综合主成分的样本变差

8.4主成分的图形表示

8.5大样本推断

8.6用主成分监控质量

补充8A样本主成分近似的几何意义练习

参考文献

第9章因子分析与对结构性协方差矩阵的推断9.1引言

9.2正交因子模型

9.3估计方法

9.4因子旋转

9.5因子得分

9.6因子分析的展望和建议

补充9A极大似然估计的某些计算细节练习

参考文献

第10章典型相关分析10.1引言

10.2典型变量和典型相关系数

10.3总体典型变量的解释

10.4样本典型变量和样本典型相关系数

10.5其他样本描述性度量

10.6大样本推断练习

参考文献

第11章判别与分类11.1引言

11.2两个总体的分离与分类

11.3两个多元正态总体的分类

11.4评估分类函数

11.5多个总体的分类

11.6对多个总体进行判别的费希尔方法

11.7逻辑斯蒂回归与分类

11.8后的评述练习

参考文献

第12章聚类、距离方法与多维标度变换12.1引言

12.2相似性量度

12.3分层聚类方法

12.4非分层聚类方法

12.5基于统计模型的聚类

12.6多维标度变换

12.7对应分析

12.8用于观察抽样单元和变量的双重信息图

12.9普罗克鲁斯特斯分析：一种比较点结构的方法补充12A数据挖掘练习参考文献

附录

统计学经典书籍推荐 

1、《统计学》David Freedman等著，魏宗舒，施锡铨等译 中国统计出版社

据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节，受益很多。整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。

2、《Mind on statistics(英文版）》 BrooksCole出版社

只需要高中的数学水平，统计的扫盲书。有一句话影响很深： Mathematics as to statistics is something like hammer, nails, wood as to a house, it's just the material and tools but not the house itself。

3、《Mathematical Statistics and Data Analysis（英文版.第二版）》 Cengage Learning ， Inc出版社

看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。这本书理念很好，讲了很多新的东西，把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。Amazon上有书评。

4、《Business Statistics a decision making approach（影印版）》 中国统计出版社

在实务中很实用的东西，虽然往往为数理统计的老师所不屑

5、《Understanding Statistics in the behavioral science（影印版）》

中国统计出版社和上面那本是一个系列的。老外的书都挺有意思的。

6、《探索性数据分析》中国统计出版社和第一本是一个系列的。

大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。

回归部分

1、《应用线性回归》 中国统计出版社

还是著名的蓝皮书系列，有一定的深度，道理讲得挺透的。看看里面对于偏回归系数的说明，绝对是大开眼界啊！非常精彩的书

2、《Regression Analysis by example (3rd Ed影印版)》

这是偶第一本从头到底读完的原版统计书，太好看了。那张虚拟变量写得比小说都吸引人。没什么推导，甚至说“假定你有统计软件可以算出结果”，主要就是将分析，怎么看图，怎么看结果。看完才觉得回归真得很好玩。

3、《Logistics回归模型——方法与应用》 王济川 郭志刚 高等教育出版社

不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。每章都有详细的SAS和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多，中文写的书，但是明显老外写书的风格

多元

1、《应用多元分析（第二版）》 王学民 上海财经大学出版社

现在好像就是用的这本书，但是请注意，这本书的亮点不是推导，而是后面和SAS结合的部分，以及其中的一些想法（比如P99 n对假设检验的影响，绝对是统计的感觉，不是推推公式就能感觉到的）。这是一本国内很好的多元统计教材。

2、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社

这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。对数学要求不高，证明也不够好，但的确是“统计书”，不是数学书。

3、《Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed影印版)》 Johnson & Wichem 著 中国统计出版社

个人认为是国内能买到的最好的多元统计书了。Amazon 上有人评论，评价很高的。不过据王学民老师说，这本书的证明还是有不太清楚，老外实务可以，证明实在不咋的，呵呵

时间序列

1、《商务和经济预测中的时间序列模型》 弗朗西斯著

Amazon 上五星推荐的书，讲了很多很新的东西也非常实用。我看完才知道，原来时间序列不知有AR(1) MA(1)啊，哈

2、《Forecasting and Time Series an applied approach(third edition)》 Bowerman & Connell 著

本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法，附上了SAS和Minitab程序

抽样

1、《抽样技术》 科克伦著 张尧庭译

绝对是该领域最权威，最经典的书了。王学民老师说：这本书不是那么好懂的，数学系的人，就算看得懂每个公式，未必能懂它的意思（不是数学系的人，还是别看了吧）。

2、《Sampling: Design and Analysis（影印版)》 Lohr著 中国统计出版社

讲了很多很新的方法，无应答，非抽样误差，再抽样，都有讨论。也很不好懂，当时偶是和《Advance Microeconomic Theory》一起看的，后者被许多人认为是梦魇，但是和前者一比，好懂多了。主要还是理念上的差距。我们的统计思想和数据感觉有待加强啊。

软件及其他

1、《SAS软件与应用统计分析》 王吉利 张尧庭 主编

好书啊！！！！

2、《SAS V8基础教程》 汪嘉冈编 中国统计出版社

主要讲编程，没怎么讲统计。如果想加强SAS编程可以考虑。

3、《SPSS11统计分析教程（基础篇）（高级篇）》 张文彤 北京希望出版社

当初第一次看这本书，发现怎么几乎都看不懂，尤其是高级篇，现在终于搞清楚了）

4、《金融市场的统计分析》 张尧庭著 广西师范大学出版社

张老师到底是大家，薄薄的一本书，言简意赅，把主要的金融模型都讲清楚了。看完会发现，分析金融单单数学模型还是纸上谈兵，必须加上统计模型和统计方法才能真正应用。本书用的多元统计（代数知识）比较深。