《面向問題的統計學─》一書的作者是胡良平 編，出版時間是2012-3。
基本介紹
- 作者：胡良平 編
- ISBN：9787117153089
- 頁數：539
- 定價：65.00元
- 出版時間：2012-3
內容介紹,作品目錄,
內容介紹
《面向問題的統計學3:試驗設計與多元統計分》全面介紹了現代多元統計分析方法。若以資料庫形式呈現多元數據，則多元統計分析方法可分為三大類，即僅研究變數之間相互與依賴關係、僅研究樣品之間關係和同時研究變數與樣品之間關係的多元統計分析方法。
第1篇介紹了如何從資料庫結構的數據集縱向研究變數之間的相互與依賴關係，其8章內容涉及單組設計多元定量資料變數之間相互與依賴關係的7種多元統計分析方法，包括主成分分析、變數聚類分析、探索性因子分析、典型相關分析、路徑分析、證實性因子分析和結構方程模型分析；第2篇介紹了如何從資料庫結構的數據集橫向研究樣品之間的親疏關係，其2章內容涉及無序樣品聚類分析和有序樣品聚類分析；第3篇介紹了如何從資料庫結構的數據集縱橫兩個方向研究變數與樣品之間的關聯關係，其3章內容涉及定量資料與定性資料的對應分析、定性資料的shannon信息量分析；第4篇介紹了如何研究獨立對象或樣品之間的相對位置關係，其兩章內容涉及度量型和非度量型多維尺度分析；第5篇介紹了如何進行單因素或多因素設計均值向量間差異性檢驗，其8章內容涉及單因素和多因素設計定量資料多元方差與協方差分析，最後一章簡單扼要地介紹了如何辨析多元統計分析方法套用中的常見錯誤。
作品目錄
第1篇 如何從資料庫結構的數據集縱向
研究變數之間的相互與依賴關係
第1章 如何把握試驗設計與多元統計分析方法的分類
1.1 試驗設計
1.2 多元統計分析最常見的數據結構
1.2.1 單組設計多元定量資料數據結構
1.2.2 以矩陣形式呈現的度量型多元數據結構
1.2.3 以矩陣形式呈現的非度量型多元數據結構
1.2.4 單組設計混合型多元數據結構
1.2.5 單因素多水平設計多元定量資料數據結構
1.2.6 某種多因素設計多元定量資料數據結構
1.2.7 二維列聯表的多元數據結構
1.3.數據結構與多元統計分析方法的匹配
1.4 多元統計分析方法的分類
1.4.1 按分析時的切入方向分
1.4.2 按研究目的分
1.4.3 按設計類型分
1.5 合理選擇多元統計分析方法的要領
1.6 多元統計分析的樣例展示
第2章 如何降低變數維數和間接實現樣品聚類分析--主成分分析
2.1 問題與數據
2.2 對數據結構的分析
2.3 統計分析的目的及分析方法選擇
2.4 主成分分析的基本概念和表達式
2.4.1 基本概念
2.4.2 表達式
2.5 用SAS實現主成分分析
2.6 主成分變數的性質和個數的確定
2.6.1 主成分變數的性質
2.6.2 主成分變數個數的確定
2.7 運用主成分分析中存在的問題及釋疑
2.7.1 什麼時候套用主成分分析是沒有意義的
2.7.2 主成分回歸分析的具體做法和基本步驟是什麼
2.7.3 利用主成分思想對研究對象進行綜合評價時，將眾多原始指標直接相加合適嗎？
2.8 主成分分析的計算原理
2.9 實戰練習
第3章 如何按親疏關係對變數進行分類--變數聚類分析
3.1 問題與數據
3.2 對數據結構的分析
3.3 統計分析的目的及分析方法選擇
3.4 變數聚類分析的基本概念和分析方法
3.4.1 基本概念
3.4.2 變數聚類分析方法簡介
3.5 用SAS實現變數聚類分析
3.5.1 用SAS分析表3-1資料
3.5.2 用SAS分析表3-2資料
3.5.3 用SAS分析表3-3資料
3.6 相似係數
3.6.1 相似係數需要滿足的條件
3.6.2 相似係數的種類
3.7 運用變數聚類分析中存在的問題及釋疑
3.7.1 變數聚類分析與主成分分析的聯繫與區別是什麼
3.7.2 不同的聚類分析方法得出的結論宥可能是不同的，應如何選擇
3.7.3 套用注意事項
3.8 變數聚類分析的計算原理
3.9 實戰練習
第4章 如何探查公因子的作用和間接實現樣品聚類分析-一探索性因子分析
4.1 問題與數據
4.2 對數據結構的分析
4.3 統計分析的目的及分析方法選擇
4.4 探索性因子分析的基本概念和表達式
4.1 基本概念
4.4.2 因子分析的數學模型
7.7.3 未知參數的估計和檢驗
7.7.4 計算標準因子載荷
7.7.5 模型的總體評價
7.7.6 模型的修正的再估計
7.8 實戰練習
第8章 如何揭示顯變數與隱變數之間的相互與依賴關係--結構方程模型分析
8.1 問題與數據
8.2 對數據結構的分析
8.3 統計分析目的與分析方法選擇
8.4 結構方程模型分析的基本概念
8.4.1 何為結構方程模型
8.4.2 結構方程模型有哪些優點
8.4.3 結構方程模型可被分成哪些類型
8.4.4 在結構方程模型分析中變數可被分成哪些類型
8.4.5 在結構方程模型中參數可被分成哪些類型.I
8.4.6 變數所產生的影響可被分成哪些類型
8.5 用SAS實現結構方程模型分析
8.5.1 對問題8-1資料進行結構方程模型分析
8.5.2 對問題8-2資料進行結構方程模型分析
8.5.3 對問題8-3資料進行結構方程模型分析
8.6 結構方程模型分析中存在的問題及釋疑
8.6.1 一個好的結構方程模型需要滿足哪些條件
8.6.2 如何進行不同設定模型擬契約一樣本數據效果間的比較
8.7 結構方程模型分析的計算原理
8.7.1 結構方程模型的基本構成
8.7.2 模型識別
8.7.3 參數估計
8.7.4 模型評價
8.7.5 模型修正
8.8 實戰練習
第2篇 如何從資料庫結構的數據集橫向研究樣品之間的親疏關係
第9章 如何依據變數取值規律對樣品進行分類--無序樣品聚類分析
9.1 問題與數據
……
第3篇 如何從資料庫結構的數據集縱橫兩個方向研究變數與樣品之間的關聯關係
第4篇 如何研究獨立對象或樣品之間的相對位置關係
第5篇 如何進行單因素或多因素設計均值向量間差異性檢驗
附錄 胡良平統計學專著及配套軟體簡介
研究變數之間的相互與依賴關係
第1章 如何把握試驗設計與多元統計分析方法的分類
1.1 試驗設計
1.2 多元統計分析最常見的數據結構
1.2.1 單組設計多元定量資料數據結構
1.2.2 以矩陣形式呈現的度量型多元數據結構
1.2.3 以矩陣形式呈現的非度量型多元數據結構
1.2.4 單組設計混合型多元數據結構
1.2.5 單因素多水平設計多元定量資料數據結構
1.2.6 某種多因素設計多元定量資料數據結構
1.2.7 二維列聯表的多元數據結構
1.3.數據結構與多元統計分析方法的匹配
1.4 多元統計分析方法的分類
1.4.1 按分析時的切入方向分
1.4.2 按研究目的分
1.4.3 按設計類型分
1.5 合理選擇多元統計分析方法的要領
1.6 多元統計分析的樣例展示
第2章 如何降低變數維數和間接實現樣品聚類分析--主成分分析
2.1 問題與數據
2.2 對數據結構的分析
2.3 統計分析的目的及分析方法選擇
2.4 主成分分析的基本概念和表達式
2.4.1 基本概念
2.4.2 表達式
2.5 用SAS實現主成分分析
2.6 主成分變數的性質和個數的確定
2.6.1 主成分變數的性質
2.6.2 主成分變數個數的確定
2.7 運用主成分分析中存在的問題及釋疑
2.7.1 什麼時候套用主成分分析是沒有意義的
2.7.2 主成分回歸分析的具體做法和基本步驟是什麼
2.7.3 利用主成分思想對研究對象進行綜合評價時，將眾多原始指標直接相加合適嗎？
2.8 主成分分析的計算原理
2.9 實戰練習
第3章 如何按親疏關係對變數進行分類--變數聚類分析
3.1 問題與數據
3.2 對數據結構的分析
3.3 統計分析的目的及分析方法選擇
3.4 變數聚類分析的基本概念和分析方法
3.4.1 基本概念
3.4.2 變數聚類分析方法簡介
3.5 用SAS實現變數聚類分析
3.5.1 用SAS分析表3-1資料
3.5.2 用SAS分析表3-2資料
3.5.3 用SAS分析表3-3資料
3.6 相似係數
3.6.1 相似係數需要滿足的條件
3.6.2 相似係數的種類
3.7 運用變數聚類分析中存在的問題及釋疑
3.7.1 變數聚類分析與主成分分析的聯繫與區別是什麼
3.7.2 不同的聚類分析方法得出的結論宥可能是不同的，應如何選擇
3.7.3 套用注意事項
3.8 變數聚類分析的計算原理
3.9 實戰練習
第4章 如何探查公因子的作用和間接實現樣品聚類分析-一探索性因子分析
4.1 問題與數據
4.2 對數據結構的分析
4.3 統計分析的目的及分析方法選擇
4.4 探索性因子分析的基本概念和表達式
4.1 基本概念
4.4.2 因子分析的數學模型
7.7.3 未知參數的估計和檢驗
7.7.4 計算標準因子載荷
7.7.5 模型的總體評價
7.7.6 模型的修正的再估計
7.8 實戰練習
第8章 如何揭示顯變數與隱變數之間的相互與依賴關係--結構方程模型分析
8.1 問題與數據
8.2 對數據結構的分析
8.3 統計分析目的與分析方法選擇
8.4 結構方程模型分析的基本概念
8.4.1 何為結構方程模型
8.4.2 結構方程模型有哪些優點
8.4.3 結構方程模型可被分成哪些類型
8.4.4 在結構方程模型分析中變數可被分成哪些類型
8.4.5 在結構方程模型中參數可被分成哪些類型.I
8.4.6 變數所產生的影響可被分成哪些類型
8.5 用SAS實現結構方程模型分析
8.5.1 對問題8-1資料進行結構方程模型分析
8.5.2 對問題8-2資料進行結構方程模型分析
8.5.3 對問題8-3資料進行結構方程模型分析
8.6 結構方程模型分析中存在的問題及釋疑
8.6.1 一個好的結構方程模型需要滿足哪些條件
8.6.2 如何進行不同設定模型擬契約一樣本數據效果間的比較
8.7 結構方程模型分析的計算原理
8.7.1 結構方程模型的基本構成
8.7.2 模型識別
8.7.3 參數估計
8.7.4 模型評價
8.7.5 模型修正
8.8 實戰練習
第2篇 如何從資料庫結構的數據集橫向研究樣品之間的親疏關係
第9章 如何依據變數取值規律對樣品進行分類--無序樣品聚類分析
9.1 問題與數據
……
第3篇 如何從資料庫結構的數據集縱橫兩個方向研究變數與樣品之間的關聯關係
第4篇 如何研究獨立對象或樣品之間的相對位置關係
第5篇 如何進行單因素或多因素設計均值向量間差異性檢驗
附錄 胡良平統計學專著及配套軟體簡介
