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| 內容簡介： |
本书结合R语言介绍了多元正态分布、均值向量检验、协方差阵检验、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、定性数据分析、多变量的图表示法和多维标度法等常见的多元统计分析方法。与同类书籍相比，本书具有如下特色：
?介绍了部分多元统计方法的研究成果，如多总体均值检验和聚类分析中分类个数选择等。
?详细介绍了多元统计方法的R实现，自编函数实现均值向量检验、协方差阵检验和主成分分析等。代码清晰明了，适合初学者。
?每种方法后均结合具体实例详细阐述方法的应用。
?每一章均有参考文献，有助于查阅相关资料，拓展方法研究。
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| 關於作者： |
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，获国家级优秀教学成果二等奖一项。
马学俊，苏州大学副教授，中国人民大学博士毕业，新加坡国立大学和北京工业大学博后，主要从事海量数据分析、统计计算、变量选择、经验似然、非参数回归等统计模型及其应用研究。目前已经发表国内外论文20余篇，编写R语言程序包QCSIS。个人主页是https://xuejunma.github.io。
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| 目錄：
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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
3.5 K-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对数线性模型的基本理论和方法
9.2对数线性模型的上机实现
9.3Logistic回归的基本理论和方法
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
参考文献
思考与练习
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| 內容試閱：
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多元统计分析是统计学中一个非常重要的分支。在国外，从20世纪30年代开始在自然科学、管理科学和社会、经济等领域广泛应用多元统计分析。我国自20世纪80年代起在多个领域拉开了多元统计分析应用的帷幕。
本书写作的指导思想是:在不失严谨的前提下，明显不同于纯数理类教材，努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合R软件全面系统地介绍多元分析的实用方法。为了贯彻这一思想，本书参考了国内外大量书籍及文献，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时，尽力结合社会、经济、自然科学等领域的研究实例，把多元分析的方法与实际应用结合起来，注重定性分析与定量分析紧密结合，努力把同行以及我们在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。几乎每种方法都强调它们的优缺点和实际运用中应注意的问题。为使读者掌握本书内容，同时考虑到这门课程的应用性和实践性，每章末给出了简单的思考与练习题。我们鼓励读者自己利用实际数据去实践这些方法。多元分析的应用离不开计算机，本书的案例全部运用现在流行的R软件实现。本书一个显著的特点是，在讲解每种方法后结合实例概要介绍R软件的操作实现过程。其实，需要注意的是，读者不必拘泥于一种软件，哪种软件使用方便就用哪种。在每章末有参考文献，有兴趣的读者可进一步阅读。
全书共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。
本书可作为统计学专业本科生的多元分析课程教材。由于本书的内容较多，教师在选用本书时可以灵活选讲。本书还可作为非统计专业研究生量化分析教材。根据我们多年的教学实践，本书讲授48课时较为合适。
自拙作《多元统计分析》2004年第1版出版以来，承蒙数万读者的厚爱，许多高校都采用其作为教材。有许多教师和学生给予我热情的鼓励，并且对书中某些地方提出中肯批评，这都是读者对我及本书的无私关心和奉献，在此我谨表衷心感谢。
本次“R版”充分考虑了广大读者的批评建议，在不失严谨的前提下仍然保持强调应用的风格。我对本书做了如下修订：
（1）调整和更换了大部分例题；
（2）对过去版本中的一些错误进行了修正，并且斟酌了其中的一些文字；
（3）全部采用了R软件。
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