多元统计分析及R语言建模 第五版第5版 王斌会 高等教育出版社 下载 网盘 kindle mobi 115盘 pdf pdb rtf

本书重点介绍R语言在多元数据分析和统计建模方面的应用技巧，内容涉及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多元统计分析方面的内容。本书内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，能有效地帮助读者提高数据处理与统计分析的水平和工作效率。作者还建立了学习博客(Rstat.leanote.com)，书中的例子数据、习题数据及R语言代码都可直接在上面下载使用。

本书适合各个层次的多元数据分析用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。同时也可作为各大中专院校和培训班的多元数据分析教材。

第1章 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 统计分析软件及应用

1.5 R语言系统的设置

案例1：R语言编程系统及云计算平台

思考练习题1

第2章 多元数据的数学表达

2.1 收集和整理多元数据

2.2 数据的数学表达

2.3 数据矩阵及R表示

2.4 数据框及R表示

2.5 多元数据的R调用

2.6 多元数据简单R分析

案例2：多元数据的基本统计分析

思考练习题2

第3章 多元数据的直观表示

3.1 直观分析

3.2 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 调和曲线及R使用

3.7 其他多元分析图

案例3：城市现代化水平的直观分析

思考练习题3

第4章 多元相关与线性回归分析

4.1 变量之间的关系分析

4.2 多元线性回归分析

4.3 多元相关分析

4.4 回归变量的选择方法

案例4：财政收入的多因素分析

案例选题

思考练习题4

第5章 广义与一般线性模型

5.1 数据分类与模型选择

5.2 广义线性模型

5.3 一般线性模型

案例5：广义线性模型的应用

案例选题

思考练习题5

第6章 判别分析

6.1 判别分析的概述

6.2 Fisher判别法

6.3 距离判别法

6.4 Bayes判别法

案例6：企业财务状况的判别分析

案例选题

思考练习题6

第7章 聚类分析

7.1 聚类分析的概念和类型

7.2 聚类统计量

7.3 系统聚类法

7.4 快速聚类法

7.5 聚类分析应注意的问题

案例7：全国区域经济发展的聚类分析

案例选题

思考练习题7

第8章 主成分分析

8.1 主成分分析的概念

8.2 主成分分析的性质

8.3 主成分分析步骤

8.4 主成分分析注意事项

案例8：电信业发展的主成分分析

案例选题

思考练习题8

第9章 因子分析

9.1 因子分析的思想

9.2 因子分析模型

9.3 因子载荷及解释

9.4 因子旋转

9.5 因子得分

9.6 因子分析的步骤

9.7 实际中进行因子分析

案例9：上市公司经营业绩评价的因子分析

案例选题

思考练习题9

第10章 对应分析

10.1 对应分析的提出

10.2 对应分析的基本原理

10.3 对应分析计算

10.4 对应分析注意事项

案例10：对应分析在农民收入分析中的应用

案例选题

思考练习题10

第11章 典型相关分析

11.1 引言

11.2 相关分析基本架构

11.3 典型相关分析原理

11.4 典型相关分析步骤

案例11：农村居民收入和支出典型相关分析

案例选题

思考练习题11

第12章 多维标度MDS分析

12.1 MDS的基本概念和方法

12.2 MDS的古典解

12.3 MDS非度量方法

12.4 MDS计算过程

案例12：各地区工资水平的多维标度分析

案例选题

思考练习题12

第13章 综合评价方法及应用

13.1 综合评价的基本概念

13.2 综合评价指标体系构建

13.3 评价指标权重的确定

13.4 综合评价方法及应用

案例13：区域自主创新能力的层次分析

案例选题

思考练习题13

第14章 R语言及其函数使用说明

14.1 关于R语言

14.2 R语言包及其函数

14.3 自编函数及学习博客

附录 随机向量及其分布

参考文献

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书籍介绍

本书重点介绍R语言在多元数据分析和统计建模方面的应用技巧，内容涉及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多元统计分析方面的内容。本书内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，能有效地帮助读者提高数据处理与统计分析的水平和工作效率。作者还建立了学习博客(Rstat.leanote.com)，书中的例子数据、习题数据及R语言代码都可直接在上面下载使用。

本书适合各个层次的多元数据分析用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。同时也可作为各大中专院校和培训班的多元数据分析教材。