多元统计分析（第5版）

　　我们所处的时代是一个大数据时代，数据无处不在，统计学是研究数据的科学，在数据分析中扮演了非常重要的角色。多元统计分析是统计学中应用*广的一个分支，在自然科学、社会科学、经济科学和管理科学等领域应用广泛。作为国内多元统计分析的经典版本，第5版继续保持了案例应用与统计思想相渗透、结合软件详细介绍多元统计分析理论与方法的特色。全书共分11章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法，包括定性数据的建模分析、对数线性模型、logistic回归、多变量的图表示法、多维标度法等。

　　何晓群，男，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国人民大学六西格玛质量管理研究中心主任。中国现场统计研究会多元分析专业委员会理事长。曾在国外多个大学访学。主持多项国家和省部级及企业横向课题研究，目前正在主持国家社科基金项目“个人信用评级的统计建模与应用” 和教育部重大项目“企业信用评级模型研究与应用评价”。发表论文130余篇。获省部级政府奖励七项，获***优秀教学成果二等奖一项。

第1章多元正态分布
1．1多元分布的基本概念
1．2统计距离
1．3多元正态分布
1．4均值向量和协方差阵的估计
1．5常用分布及抽样分布
参考文献
思考与练习
第2章均值向量和协方差阵的检验
2．1均值向量的检验
2．2协方差阵的检验
2．3有关检验的上机实现
参考文献
思考与练习
第3章聚类分析
3．1聚类分析的基本思想
3．2相似性度量
3．3类和类的特征
3．4系统聚类法
3．5K均值聚类和有序样品的聚类
3．6模糊聚类分析
3．7计算步骤与上机实现
3．8社会经济案例研究
参考文献
思考与练习
第4章判别分析
4．1判别分析的基本思想
4．2距离判别
4．3贝叶斯判别
4．4费歇判别
4．5逐步判别
4．6判别分析应用的几个例子
参考文献
思考与练习
第5章主成分分析
5．1主成分分析的基本原理
5．2总体主成分及其性质
5．3样本主成分的导出
5．4有关问题的讨论
5．5主成分分析步骤及框图
5．6主成分分析的上机实现
参考文献
思考与练习
第6章因子分析
6．1因子分析的基本理论
6．2因子载荷的求解
6．3因子分析的步骤与逻辑框图
6．4因子分析的上机实现
参考文献
思考与练习
第7章对应分析
7．1列联表及列联表分析
7．2对应分析的基本理论
7．3对应分析的步骤及逻辑框图
7．4对应分析的上机实现
参考文献
思考与练习
第8章典型相关分析
8．1典型相关分析的基本理论及方法
8．2典型相关分析的步骤及逻辑框图
8．3典型相关分析的上机实现
8．4社会经济案例研究
参考文献
思考与练习
第9章定性数据的建模分析
9．1对数线性模型基本理论和方法
9．2对数线性模型的上机实现
9．3Logistic回归基本理论和方法
9．4Logistic回归的方法及步骤
参考文献
思考与练习
第10章多变量的图表示法
10．1散点图矩阵
10．2脸谱图
10．3雷达图与星图
10．4星座图
参考文献
思考与练习
第11章多维标度法
11．1多维标度法的基本理论和方法
11．2多维标度法的古典解
11．3古典解的优良性
11．4非度量方法
11．5多维标度法的上机实现
11．6社会经济案例研究
参考文献
思考与练习