本书是在河北省精品课“多元统计分析”课程建设的基础上，贴近省属院校实际，以学生的应用分析技能为主要培养目标，以方法、案例引导，对学生开展方法学习、案例分析、数据处理、结果讨论、文献阅读和论文撰写全方位的应用分析技能训练，是一本主要面向省属院校统计学各专业和其他相关专业的高年级本科生或研究生的应用型教材。 多元统计分析是统计学科中的一个重要分支，在自然科学、社会科学等领域具有广泛的应用，是探索多元世界强有力的工具。河北经贸大学的“多元统计分析”课程是统计学各专业的主干课程，是河北省的省级精品课程。在精品课程建设的过程中，我们结合丰富的教学、科研实践和大量鲜活的案例，贴近省属院校实际，以学生的应用分析技能为主要培养目标，以方法、案例引导进行多元统计分析方法的学习。 作为省属院校，我们切身体会到应用分析能力的培养对学生未来发展的重要性，也切实感受到国内纯应用性专业教材匮乏的无奈。因此，我们在建设省级精品课程的同时，结合科研和教学经验，紧贴应用分析技能培养这条省属院校学生培养与就业的生命线，编写了这本以应用为主线、以方法与软件相结合更好地解决实际问题为核心的《应用多元统计分析》教材。 本书用浅显的语言阐明各种多元统计方法的功能和原理，针对具体的案例，通过在国内广泛使用的统计分析软件SPSS，讲授方法的上机实现和应用，尽可能详尽地介绍统计软件的各种操作选项和提供数据处理结果的解释，结合文献阅读和论文撰写对学生进行应用分析技能的培养。 本书涵盖了常用的多元统计分析方法，是一本主要面向省属院校统计学和经济学、管理学、生物医学统计等有关专业的高年级本科生或研究生的应用型教材和教学参考书，也可作为社会统计工作者和数据分析人员的实用参考书。 本书在编写过程中，研究生孟杰、刘扬、冯丽红、李圣瑜、俱翠、胡一帆、王洪彪做了大量的基础性工作，清华大学出版社对教材的编写和出版给予了大力支持，陈明编辑为本书做了大量的组织工作，在此一并表示感谢！由于作者水平有限，书中难免出现疏漏和错误，希望广大读者提出宝贵意见，以便进一步修改。
李春林 2013年7月于石家庄 作者： 党耀国 米传民 钱吴永
丛书名： 21世纪经济管理精品教材.管理科学与工程系列
出版社：清华大学出版社
ISBN：9787302283560
上架时间：2012-6-18
出版日期：2012 年5月
开本：16开
页码：186
版次：1-1
所属分类： 经济管理 经济管理学书籍
《应用多元统计分析》系统地介绍了多元统计分析中的经典理论和方法，重点讲解多元正态总体的参数估计和假设检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析及典型相关分析。力求以统计思想为主线，以spss软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用；以大量实际问题为背景，介绍多元统计分析的基本概念和方法，具有很强的实用性；在基本原理和方法的介绍方面，尽量避免复杂的理论证明，通过大量通俗易懂的例子进行理论方法的讲解，具有较强的趣味性，又不失理论性，理论难度由浅人深，适合不同层次的读者。
《应用多元统计分析》将spss软件的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用，并配备有多媒体教学课件，既可作为经济类、管理类等有关专业的高年级本科生或研究生教材，也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。同时，也可作为市场研究、数据分析等领域实际工作者的多维数据分析参考书。 《应用多元统计分析》
第1章多元统计分析概述
1．1引言
1．2多元统计分析的应用背景
第2章多元正态分布及其参数估计
2．1基本概念
2．2多元正态分布
2．3多元正态分布的参数估计
习题
第3章多元正态分布均值向量和协方差阵的检验
3．1均值向量的检验
3．2协方差阵的检验
习题
第4章聚类分析
4．1聚类分析的概念
4．2距离与相似系数
4．3系统聚类方法
4．4动态聚类方法
4．5实例分析
习题
.第5章判别分析
5．1判别分析的概念
5．2距离判别法
5．3费歇尔判别法
5．4贝叶斯判别法
5．5逐步判别法
5．6实例分析
习题
第6章主成分分析
6．1主成分分析的概念及基本思想
6．2总体主成分分析的数学模型及几何解
6．3样本主成分分析
6．4主成分分析的综合评价
6．5主成分回归分析
6．6实例分析
习题
第7章因子分析
7．1因子分析的概念
7．2因子分析的数学模型
7．3因子载荷矩阵的求解
7．4因子旋转
7．5因子得分
7．6变量间的相关性检验
7．7实例分析
习题
第8章对应分析
8．1对应分析方法及其基本思想
8．2对应分析方法的基本原理
8．3实例分析
习题
第9章典型相关分析
9．1典型相关分析的基本概念及基本思想
9．2总体典型相关分析
9．3样本典型相关分析
9．4实例分析
习题
第10章spss在多元统计分析中的应用
10．1spss概述．
10．2spss在多因素方差分析中的应用
10．3spss在判别分析中的应用
10．4spss在聚类分析中的应用
10．5spss在因子分析与主成分分析中的应用
10．6spss在对应分析中的应用
10．7spss在典型相关分析中的应用
参考文献
