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应用多元统计分析讲稿(朱建平)VIP免费

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第一章多元分析概述第一节引言多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来,随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要,多元统计分析技术被广泛地应用于地质、气象、水文、医学、工业、农业和经济等许多领域,已经成为解决实际问题的有效方法。然而,随着Internet的日益普及,各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和决策,这使得各企事业单位生成、收集、存储和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增,大量复杂信息层出不穷。在信息爆炸的今天,人们已经意识到数据最值钱的时代已经到来。显然,大量信息在给人们带来方便的同时也带来一系列问题。比如:信息量过大,超过了人们掌握、消化的能力;一些信息真伪难辩,从而给信息的正确应用带来困难;信息组织形式的不一致性导致难以对信息进行有效统一处理等等,这种变化使传统的数据库技术和数据处理手段已经不能满足要求.Internet的迅猛发展也使得网络上的各种资源信息异常丰富,在其中进行信息的查找真如大海捞针。这样又给多元统计分析理论的发展和方法的应用提出了新的挑战。多元统计分析起源于上世纪初,1928年Wishart发表论文《多元正态总体样本协差阵的精确分布》,可以说是多元分析的开端。20世纪30年代R.A.Fisher、H.Hotelling、S.N.Roy、许宝騄等人作了一系列得奠基性工作,使多元分析在理论上得到了迅速得发展。20世纪40年代在心理、教育、生物等方面有不少得应用,但由于计算量大,使其发展受到影响,甚至停滞了相当长得时间。20世纪50年代中期,随着电子计算机得出现和发展,使多元分析方法在地质、气象、医学、社会学等方面得到广泛得应用。20世纪60年代通过应用和实践又完善和发展了理论,由于新的理论、新的方法不断涌现又促使它的应用范围更加扩大。20世纪70年代初期在我国才受到各个领域的极大关注,并在多元统计分析的理论研究和应用上也取得了很多显著成绩,有些研究工作已达到国际水平,并已形成一支科技队伍,活跃在各条战线上。在20世纪末与本世纪初,人们获得的数据正以前所未有的速度急剧增加,产生了很多超大型数据库,遍及超级市场销售、银行存款、天文学、粒子物理、化学、医学以及政府统计等领域,多元统计与人工智能和数据库技术相结合,已在经济、商业、金融、天文等行业得到了成功的应用。为了让人们更好的较为系统地掌握多元统计分析的理论与方法,本书重点介绍多元正态总体的参数估计和假设检验以及常用的统计方法。这些方法包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、多维标度法以及多变量的可视化分析等。与此同时,我们将利用在我国广泛流行的SPSS统计软件来实现实证分析,做到在理论的学习中体会应用,在应用的分析中加深理论。第二节应用背景二、多元统计分析方法的应用这里我们要通过一些实际的问题,解释选择统计方法和研究目的之间的关系,这些问题以及本书中的大量案例能够使得读者对多元统计分析方法在各个领域中的广泛应用有一定的了解。多元分析方法从研究问题的角度可以分为不同的类,相应有具体解决问题的方法,参看表1.1。多元统计分析方法在经济管理、农业、医学、教育学、体育科学、生态学、地质学、社会学、考古学、环境保护、军事科学、文学等方面都有广泛的应用,这里我们例举一些实际问题,进一步了解多元统计分析的应用领域,让读者从感性上加深对多元统计分析的认识。问题内容方法数据或结构性化简尽可能简单地表示所研究的现象,但不损失很多有用的信息,并希望这种表示能够很容易的解释。多元回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、多维标度法、可视化分析分类和组合基于所测量到的一些特征,给出好的分组方法,对相似的对判别分析、聚类分析、主成分分析、可视化分析象或变量分组。变量之间的相关关系变量之间是否存在相关关系,相关关系又是怎样体现。多元回归、典型相关、主成分分析、因子分析、相应分析、多维标度法、可视化分析预测与决策通过统计模型或最优准则,对未来进行预见或判断。多元回归、判别分析、聚类分析、可视化分析假设的提出及检验检验由多元总...

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