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統計建模技術Ⅰ：多元統計建模與時間序列建模（簡體書）
- 系列名：數據工程師系列精品教材
- ISBN13：9787030685704
- 出版社：科學出版社
- 作者：羅良清
- 裝訂／頁數：平裝／272頁
- 規格：24cm*17cm (高/寬)
- 版次：一版
- 出版日：2021/06/01
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商品簡介
目次
商品簡介
作為數據分析的有效工具,統計方法已廣泛應用於社會科學和自然科學的各個領域.《統計建模技術Ⅰ：多元統計建模與時間序列建模》兼顧統計知識的全面性和統計課程的系統性,結合編者多年的教學實踐經驗和國內外優秀教材的成果,在內容上主要包括多元統計分析概述、主成分分析、聚類分析、判別分析、因子分析、時間序列模型引論、平穩時間序列模型、非平穩時間序列模型、結構方程模型.《統計建模技術Ⅰ：多元統計建模與時間序列建模》分9章敘述.另外,《統計建模技術Ⅰ：多元統計建模與時間序列建模》大部分統計方法都給出了用R語言實現的實際操作過程.
目次
目錄
第1章 多元統計分析概述 1
1.1 多元統計分析簡介 1
1.2 多元正態分布 5
1.3 多元正態分布的參數估計和假設檢驗 12
1.4 多元數據的圖形展示 27
思考與練習 34
參考文獻 35
第2章 主成分分析 37
2.1 主成分分析的原理與思路 37
2.2 總體主成分和樣本主成分 41
2.3 主成分分析的應用 49
2.4 主成分分析應用案例的討論 61
思考與練習 70
參考文獻 71
第3章 聚類分析 72
3.1 聚類分析概述 73
3.2 親疏程度測定 73
3.3 聚類分析方法介紹 80
3.4 聚類分析應用實例 97
3.5 軟件操作 105
思考與練習 106
參考文獻 108
第4章 判別分析 109
4.1 距離判別法 110
4.2 貝葉斯判別法 112
4.3 費希爾判別法 118
4.4 逐步判別法 121
4.5 判別分析的基本步驟 122
4.6 案例及軟件操作 126
思考與練習 133
參考文獻 134
第5章 因子分析 135
5.1 因子分析概述 135
5.2 因子分析模型 137
5.3 估計方法 141
5.4 因子旋轉 143
5.5 因子得分 146
5.6 因子分析的主要步驟 150
思考與練習 151
參考文獻 152
第6章 時間序列模型引論 153
6.1 時間序列的基本概念 154
6.2 時間序列的預測應用 158
6.3 時間序列的特征分析 166
6.4 時間序列的算法分析 179
思考與練習 184
第7章 平穩時間序列模型 185
7.1 平穩隨機時間序列 185
7.2 AR， MA與ARMA模型 190
7.3 自相關函數與偏自相關函數 192
7.4 自回歸移動平均模型的識別、估計與檢驗 195
7.5 自回歸移動平均模型的定階 202
7.6 自回歸移動平均模型的預測與評價 204
7.7 案例與R軟件實現 207
思考與練習 216
參考文獻 218
第8章 非平穩時間序列模型 219
8.1 非平穩時間序列基本理論 220
8.2 協整和誤差修正模型 226
8.3 ARIMA模型估計的R軟件操作 229
8.4 其他非線性方法 236
思考與練習 239
參考文獻 241
第9章 結構方程模型 242
9.1 結構方程模型基本概念 243
9.2 結構方程建模 244
9.3 一階驗證性因子分析模型 247
9.4 結構方程模型的設定 259
9.5 SEM的進階應用 266
9.6 例子與R軟件實現 268
思考與練習 271
參考文獻 271
第1章 多元統計分析概述 1
1.1 多元統計分析簡介 1
1.2 多元正態分布 5
1.3 多元正態分布的參數估計和假設檢驗 12
1.4 多元數據的圖形展示 27
思考與練習 34
參考文獻 35
第2章 主成分分析 37
2.1 主成分分析的原理與思路 37
2.2 總體主成分和樣本主成分 41
2.3 主成分分析的應用 49
2.4 主成分分析應用案例的討論 61
思考與練習 70
參考文獻 71
第3章 聚類分析 72
3.1 聚類分析概述 73
3.2 親疏程度測定 73
3.3 聚類分析方法介紹 80
3.4 聚類分析應用實例 97
3.5 軟件操作 105
思考與練習 106
參考文獻 108
第4章 判別分析 109
4.1 距離判別法 110
4.2 貝葉斯判別法 112
4.3 費希爾判別法 118
4.4 逐步判別法 121
4.5 判別分析的基本步驟 122
4.6 案例及軟件操作 126
思考與練習 133
參考文獻 134
第5章 因子分析 135
5.1 因子分析概述 135
5.2 因子分析模型 137
5.3 估計方法 141
5.4 因子旋轉 143
5.5 因子得分 146
5.6 因子分析的主要步驟 150
思考與練習 151
參考文獻 152
第6章 時間序列模型引論 153
6.1 時間序列的基本概念 154
6.2 時間序列的預測應用 158
6.3 時間序列的特征分析 166
6.4 時間序列的算法分析 179
思考與練習 184
第7章 平穩時間序列模型 185
7.1 平穩隨機時間序列 185
7.2 AR， MA與ARMA模型 190
7.3 自相關函數與偏自相關函數 192
7.4 自回歸移動平均模型的識別、估計與檢驗 195
7.5 自回歸移動平均模型的定階 202
7.6 自回歸移動平均模型的預測與評價 204
7.7 案例與R軟件實現 207
思考與練習 216
參考文獻 218
第8章 非平穩時間序列模型 219
8.1 非平穩時間序列基本理論 220
8.2 協整和誤差修正模型 226
8.3 ARIMA模型估計的R軟件操作 229
8.4 其他非線性方法 236
思考與練習 239
參考文獻 241
第9章 結構方程模型 242
9.1 結構方程模型基本概念 243
9.2 結構方程建模 244
9.3 一階驗證性因子分析模型 247
9.4 結構方程模型的設定 259
9.5 SEM的進階應用 266
9.6 例子與R軟件實現 268
思考與練習 271
參考文獻 271
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