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『簡體書』应用多元统计分析(第五版)

書城自編碼: 3071772
分類:簡體書→大陸圖書→經濟經濟數學
作者: 王学民 著
國際書號(ISBN): 9787564227487
出版社: 上海财经大学出版社
出版日期: 2017-09-01
版次: 1

書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 58.0

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內容簡介:
《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》有如下一些特点和说明:
(1)全书对数学基础知识的要求较低,只需读者掌握初步的微积分、线性代数和概率统计知识。尽管如此,为便于读者能顺利地阅读《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》,书中第1章对矩阵代数以及第四章第1节对一元统计推断知识都作了简要的回顾和介绍。
(2)《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》以十分细致和深入浅出的方式阐述了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法,在充分考虑到适合财经院校学生使用的前提下进行了严谨的论述。《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》说得清清楚楚,讲得明明白白,很便于读者深刻理解和自学。
(3)书中提供的大量例题和习题为读者展示了多元分析在社会科学和经济学等领域中的应用,每章的例题和习题安排侧重于对基本概念的理解、知识的实际应用以及该章一些结论的证明需要,并不刻意强调解题的数学技巧和难度。书中有不少例题和习题,其结论较重要或较有用,特在题序号后面标注有用结论,这些题目的结论本身或许比如何对其解题更为重要。为便于读者的学习(特别是自学),书后的附录给出了(基本完整的)习题解答。《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》有如下一些特点和说明:
(1)全书对数学基础知识的要求较低,只需读者掌握初步的微积分、线性代数和概率统计知识。尽管如此,为便于读者能顺利地阅读《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》,书中第1章对矩阵代数以及第四章第1节对一元统计推断知识都作了简要的回顾和介绍。
(2)《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》以十分细致和深入浅出的方式阐述了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法,在充分考虑到适合财经院校学生使用的前提下进行了严谨的论述。《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》说得清清楚楚,讲得明明白白,很便于读者深刻理解和自学。
(3)书中提供的大量例题和习题为读者展示了多元分析在社会科学和经济学等领域中的应用,每章的例题和习题安排侧重于对基本概念的理解、知识的实际应用以及该章一些结论的证明需要,并不刻意强调解题的数学技巧和难度。书中有不少例题和习题,其结论较重要或较有用,特在题序号后面标注有用结论,这些题目的结论本身或许比如何对其解题更为重要。为便于读者的学习(特别是自学),书后的附录给出了(基本完整的)习题解答。
(4)《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》每一章后面的附录l都附有《SAS的应用》。此外,本教材还配有相应电子版的《JMP的应用》和《SPSS的应用》,这三款统计软件读者可选择使用。建议统计专业的读者以SAS为主,JMP(同为SAS公司的产品)为辅,SAS是大型软件,JMP是较小型软件。《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》所有内容的运算都可用SAS实现,而JMP只能实现其大部分内容的运算,但JMP的菜单操作非常方便,交互式可视化方面做得极为出色,数据管理的操作也十分简便。两款软件结合使用可以互补,很有益处。
(5)书中的一些数学证明和理论性较强的内容被安排在了各章的附录或打*的章节(或段落)里,一些理论性较强的习题也打了*,读者可视情况决定取舍。另外,为结构显示清晰,在所有的例题和证明的结束处标记有口。
(6)此次的主要修订有:(i)将原《应用多元分析》更名为《应用多元统计分析》,主要原因是现在是互联网时代,输入关键字多元统计分析一般较难搜索到多元分析;(ii)将正文中一些相对复杂点的推导或证明重新编排了一下,打上*或放人各章后面的附录中,此外还在其中增加了一些有助于学习和理解的证明,这些都供读者选读,这样既降低了阅读正文的数学难度,又能满足希望了解很多证明的读者的需要;(iii)删除了原第四版中交互式数据分析菜单系统的使用介绍(只保留了少数很有价值的输出结果介绍)和3.6,新增了7.4和习题解答;(iv)增加了许多注和脚注,以利读者更易自学及可更深入地理解或拓展有关知识。此外,一般的改写和局部新增基本上贯穿全书,且有不少作了大幅变化。
《应用多元统计分析(第5版)高等院校精品课系列教材》共分十章。第1章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识,这是全书的基础。第二章至第四章介绍的基本上是一元统计推广到多元统计的内容,主要阐述了多元分布的基本概念和多元正态分布及其统计推断。第五章至第十章是多元统计独有的内容,这部分内容具有很强的实用性,特别是介绍了各种降维技术。涉及的降维方法包括:费希尔判别、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析。

 

 

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