1.1 多元統計分析的歷史
1.2 多元統計分析的用途
1.3 多元統計分析的內容
1.4 軟件及其在統計分析中的應用
1.4.1 強大的統計分析軟件
1.4.2 完整的數值計算軟件
1.4.3 免費的數據分析軟件
思考練習題 2.1 如何收集和整理多元分析資料
2.2 數據的數學表達
2.3 數據矩陣及R語言表示
2.4 數據的R語言表示——數據框
2.5 多元數據的R語言調用
2.6 多元數據的簡單R語言分析
思考練習題 3.1 簡述
3.2 均值條圖及R使用
3.3 箱尾圖及R使用
3.4 星相圖及R使用
3.5 臉譜圖及R使用
3.6 調和曲線圖及R使用
3.7 其他多元分析圖
思考練習題 4.1 變量間的關系分析
4.1.1 簡單相關分析的R計算
4.1.2 壹元線性回歸分析的R計算
4.2 多元線性回歸分析
4.2.1 多元線性回歸模型的建立
4.2.2 多元線性回歸模型的檢驗
4.3 多元線性相關分析
4.3.1 矩陣相關分析
4.3.2 復相關分析
4.4 回歸變量的選擇方法
4.4.1 變量選擇準則
4.4.2 逐步回歸分析
思考練習題 5.1 數據的分類與模型選擇
5.1.1 變量的取值類型
5.1.2 模型選擇方式
5.2 廣義線性模型
5.2.1 廣義線性模型概述
5.2.2 Logistic模型
5.2.3 對數線性模型
5.3 非線性回歸模型
5.3.1 壹元非線性回歸模型及其應用
5.3.2 多元非線性回歸模型概述
5.3.3 多元非線性回歸模型的計算
思考練習題 6.1 判別分析的概念
6.2 線性判別分析
6.3 距離判別法
6.3.1 兩總體距離判別
6.3.2 多總體距離判別
6.4 Bayes判別法
6.4.1 Bayes判別準則
6.4.2 正態總體的Bayes判別
思考練習題 7.1 聚類分析的概念和類型
7.2 聚類統計量
7.3 系統聚類法
7.3.1 系統聚類法的基本思想
7.3.2 系統聚類法的計算公式
7.3.3 系統聚類法的基本步驟
7.4 kmeans聚類法
7.4.1 kmeans聚類的概念
7.4.2 kmeans聚類的原理與計算
7.5 聚類分析的壹些問題
思考練習題 8.1 主成分分析的直觀解釋
8.2 主成分分析的性質
8.3 主成分分析的步驟
8.4 應用主成分分析的註意事項
思考練習題 9.1 因子分析的思想
9.2 因子分析模型
9.3 因子載荷的估計及解釋
9.3.1 主因子估計法
9.3.2 極大似然估計法
9.3.3 因子載荷的統計意義
9.4 因子旋轉方法
9.5 因子得分計算
9.6 因子分析的步驟
9.7 實際中如何進行因子分析
思考練習題 10.1 對應分析的提出
10.2 對應分析的基本原理
10.3 對應分析的計算步驟
10.4 對應分析應註意的幾個問題
思考練習題 11.1 引言
11.2 典型相關分析的基本架構
11.3 典型相關分析的基本原理
11.4 典型相關系數的顯著性檢驗
11.5 典型相關系數及變量的計算
思考練習題 12.1 MDS的基本理論和方法
12.2 MDS的古典解
12.3 非度量方法
12.4 多維標度法的計算過程
思考練習題 13.1 綜合評價的基本概念
13.2 綜合評價中指標體系的構建
13.2.1 選擇並構建綜合評價指標體系
13.2.2 確定觀測指標的量綱方法
13.2.3 綜合評價指標的合成方法
13.2.4 確定評價指標的權數
13.3 綜合評價方法及其應用
13.3.1 綜合評分法
13.3.2 層次分析法
思考練習題 14.1 關於R語言
14.1.1 什麽是R語言
14.1.2 為什麽要用R語言
14.1.3 R語言進行統計分析的優勢和缺點
14.2 關於Rstat軟件
14.2.1 Rstat簡介
14.2.2 Rstat使用簡介 案例1基於R語言的統計計算框架
案例2多元數據的基本統計分析
案例3廣東省各地區城市現代化水平的直觀分析
案例4財政收入的多因素分析
案例分析題
案例5年齡和性別對服務產品觀點的差異分析
案例分析題
案例6企業財務狀況的判別分析
案例分析題
案例7我國區域經濟的綜合評價
案例分析題
案例8廣東省各地區電信業發展情況綜合分析
案例分析題
案例9因子分析在上市公司經營業績評價中的應用
案例分析題
案例10對應分析在市場細分和產品定位中的應用
案例分析題
案例11農村居民收入和支出的典型相關分析
案例分析題
案例12國內各地區工資水平分析
案例分析題
附錄A R使用界面和命令
附錄B R語言包及其函數
附錄C 自編R語言包及函數
參考文獻
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