《多元统计分析（第6版）（21世纪统计学系列教材；“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材）》何晓群 郭满才 中国人民大学出版社 2025/6/1

内容简介：

《多元统计分析（第6版）》是一本系统介绍多元统计分析理论与应用的经典教材。全书共分为11章，涵盖了多元统计分析的主要方法和应用领域，旨在为读者提供全面、深入的多元统计分析知识体系。
第1章“多元正态分布”是全书的基础，首先介绍了多元分布的基本概念，包括统计距离等基础知识。第2章“均值向量和协方差阵的检验”进一步深入探讨了均值向量和协方差阵的检验方法，包括常用的检验统计量和检验过程。第3章“聚类分析”介绍了聚类分析的基本思想和相似性度量方法，详细阐述了系统聚类法、K均值聚类和有序样品的聚类等常用聚类方法，以及模糊聚类分析等高级聚类技术。第4章“判别分析”主要介绍了判别分析的基本思想和常用方法，包括距离判别、贝叶斯判别、费歇判别和逐步判别等。第5章“主成分分析”和第6章“因子分析”分别介绍了主成分分析和因子分析的基本原理和方法，包括总体主成分及其性质、样本主成分的导出、因子载荷的求解等。第7章“对应分析”介绍了对应分析的基本理论和方法，包括列联表及列联表分析、对应分析的步骤及逻辑框图等。第8章“典型相关分析”介绍了典型相关分析的基本理论及方法，包括典型相关分析的步骤及逻辑框图、上机实现等。第9章“定性数据的建模分析”主要介绍了对数线性模型和Logistic回归等基本理论和方法，以及这两种方法的上机实现。第10章“多变量的图表示法”介绍了多种多变量的图表示方法，包括散点图矩阵、脸谱图、雷达图与星图、星座图等。第11章“多维标度法”介绍了多维标度法的基本理论和方法，包括古典解和非度量方法等。
本书适合作为统计学、数据科学、经济学、管理学等相关专业的教材或参考书，也适合对多元统计分析感兴趣的读者自学使用。

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