多元統(tǒng)計理論實驗與案例

定　價：￥34.00

作　者：	王建軍，宋香榮著
出版社：	中國統(tǒng)計出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787503770258	出版時間：	2014-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	260	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《多元統(tǒng)計理論實驗與案例》以國際著名多元統(tǒng)計教材為藍本，內(nèi)容有描述分析、矩陣運算、主成分分析、因子分析、多元回歸模型、聚類分析、判別分析、典型相關(guān)與對應(yīng)分析的理論、實驗與案例?！抖嘣y(tǒng)計理論實驗與案例》的特點在于：將多元統(tǒng)計計算和統(tǒng)計軟件SAS有機結(jié)合，突出分析結(jié)果的解釋。運用SAS軟件編寫多元統(tǒng)計實驗和案例，培養(yǎng)學(xué)生編寫程序的能力。附有R軟件與SPSS軟件的多元統(tǒng)計分析的程序?！抖嘣y(tǒng)計理論實驗與案例》設(shè)想讀者為財經(jīng)類統(tǒng)計專業(yè)學(xué)生，精選經(jīng)濟管理類的案例，各章選擇的案例以宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)為主，具有真實背景的指標(biāo)來源于統(tǒng)計年鑒，實驗所用統(tǒng)計方法是綜合性的，分析結(jié)論具有一定的代表性和實際意義，能夠提高學(xué)生分析和解決問題的能力。

作者簡介

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圖書目錄

1.1 多元變量選擇與數(shù)據(jù)
1.2 多元數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計
1.3 多元描述分析的SAS程序及實驗指導(dǎo)
1.4 描述分析案例
附錄1.1 SAS軟件基礎(chǔ)與描述分析
附錄1.2 SPSS與R軟件基礎(chǔ)與描述分析
第二章多元數(shù)據(jù)的矩陣分析
2.1 多元統(tǒng)計中的矩陣
2.2 多元統(tǒng)計中常用的矩陣性質(zhì)
2.3 多元數(shù)據(jù)矩陣計算SAS程序
2.4 多元數(shù)據(jù)矩陣分析案例
附錄2.1 SAS軟件計算矩陣
附錄2.2 SPSS與R軟件計算矩陣
第三章多元統(tǒng)計的距離與相關(guān)
3.1 統(tǒng)計距離
3.2 統(tǒng)計距離的應(yīng)用
3.3 多元統(tǒng)計的相似系數(shù)
3.4 統(tǒng)計距離的SAS程序及實驗指導(dǎo)
3.5 兩個樣本均值向量檢驗案例
附錄3.1 SAS軟件計算距離與相關(guān)
附錄3.2 SPSS與R軟件計算距離與相關(guān)
第四章聚類分析
4.1 分組與聚類
4.2 聚類分析實驗指導(dǎo)
4.3 聚類法的案例分析
附錄4.1 SAS軟件計算聚類分析
附錄4.2 SPSS與R軟件計算聚類分析
第五章判別分析
5.1 判別分析原理
5.2 判別分析的SAS程序及實驗指導(dǎo)
5.3 判別分析的應(yīng)用案例
附錄5.1 SAS軟件計算判別分析
附錄5.2 SPSS與R軟件計算判別分析
第六章主成分分析
6.1 主成分分析基本原理
6.2 主成分分析的數(shù)學(xué)模型及幾何解釋
6.3 主成分分析的SAS程序及實驗指導(dǎo)
6.4 主成分分析的綜合性案例
附錄6.1 SAS軟件計算主成分分析
附錄6.2 SPSS與R軟件計算主成分分析
第七章因子分析
7.1 因子分析基本原理
7.2 因子分析的數(shù)學(xué)模型
7.3 因子分析的SAS程序及實驗指導(dǎo)
7.4 因子分析的綜合性案例
附錄7.1 SAS軟件計算因子分析
附錄7.2 SPSS與R軟件計算因子分析
第八章對應(yīng)分析
8.1 對應(yīng)分析的原理與基本思想
8.2 對應(yīng)分析圖形的分析方法
8.3 對應(yīng)分析的SAS程序及實驗指導(dǎo)
8.4 數(shù)值型變量對應(yīng)分析的綜合性案例
附錄8.1 SAS軟件計算對應(yīng)分析
附錄8.2 SPSS與R軟件計算對應(yīng)分析
第九章典型相關(guān)分析
9.1 典型相關(guān)分析原理
9.2 典型相關(guān)變量和典型相關(guān)系數(shù)
9.3 典型相關(guān)的SAS程序及實驗指導(dǎo)
9.4 典型相關(guān)的案例
附錄9.1 SAS軟件計算典型相關(guān)
附錄9.2 SPSS與R軟件計算典型相關(guān)
第十章多元回歸模型分析
10.1 回歸模型的基本原理
10.2 多元線性回歸模型
10.3 多元回歸分析的SAS程序及實驗指導(dǎo)
10.4 多元回歸分析的綜合性案例
附錄10.1 SAS軟件計算回歸分析
附錄10.2 SPSS與R軟件計算多元回歸模型
參考文獻