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| 編輯推薦： |
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通过分类应用举例，概括性阐述了多元统计分析常用方法体系架构，具体内容包括数据分析的图示方法、多元正态总体的统计推断、多元线性回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、路径分析，以及函数性数据的多元统计处理方法。书中融入了思政元素，并以现实经济、金融、管理、社会等领域的问题为导向，筛选了大量现实案例，且基于相关统计软件进行了分析。
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| 內容簡介： |
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本书充分考虑了人文社科、财经管理类专业的学科特征及学生进行量化分析的实际需求，同时兼顾理论、方法、应用和计算机软件操作，从现实经济问题、理论基础、学科拓展、方法前瞻、应用案例五个方面出发，设计了相关内容，筛选了相关案例资料。通过分类应用举例，概括性阐述了多元统计分析常用方法体系架构，具体内容包括数据分析的图示方法、多元正态总体的统计推断、多元线性回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、路径分析，以及函数性数据的多元统计处理方法。书中融入了思政元素，并以现实经济、金融、管理、社会等领域的问题为导向，筛选了大量现实案例，且基于相关统计软件进行了分析。 本书不仅可以作为统计、经济、管理、社会等专业高年级本科生和研究生教材，也可作为相关领域研究人员及实际工作者进行量化分析的参考书籍。
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| 關於作者： |
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严明义，经济学博士，西安交通大学经济与金融学院统计系教授，博士生导师，副院长（2008.10-2018.1）；全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员，《统计与信息论坛》期刊编委，全国数理经济学会副会长，中国数量经济学会常务理事，发展规划司全国教育扶贫和乡村振兴专家；研究方向为数量经济分析方法、函数性数据分析方法、精准扶贫与乡村振兴、网上拍卖等。 2005年以来，在《Atmospheric Environment》、《统计研究》、《当代经济科学》、《光明日报》等SCI和CSSCI以上期刊发表学术论文28篇，其中院定权威期刊论文11篇，重要期刊论文16篇，出版专著1部；主持科研项目15项，其中国家社科基金重点项目1项，国家社科基金西部项目1项，国务院经济普查办项目2项，陕西省社科基金项目1项，西安交通大学教改项目3项，产学研项目1项，百万以上人文社科横向课题2项，其它横向课题6项；参与重大攻关项目、国家社科基金项目4项。2项成果分别于2009年和2015年获“陕西省哲学社会科学优秀成果”奖，2011年获西安交通大学2010年度王宽诚育才奖，2015年获西安交通大学教书育人先进个人，2021年1月获西安交通大学“十三五”人文社科研究“重大科研项目先进个人” ；2次负责的贫困县退出评估检查结果被陕西省脱贫攻坚领导小组办公室采纳，作为陕西省政府认定相关县贫困退出的依据；撰写决策建言2份，分别被办公厅和国家民委采纳。
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| 目錄：
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第1章 多元数据和多元统计分析 / 1
1.1 多元数据认知 / 1
1.2 多元统计分析 / 4
第2章 多元数据的图示分析法 / 7
2.1 图示分析认知 / 8
2.2 散点图 / 8
2.3 箱线图 / 16
2.4 检验分布假设的图示方法 / 20
2.5 轮廓图 / 22
2.6 雷达图 / 23
2.7 星座图 / 24
2.8 调和曲线图 / 28
2.9 脸谱图 / 30
第3章 多元正态分布及其参数估计 / 36
3.1 随机向量及其分布认知 / 37
3.2 多元正态分布的定义及性质 / 43
3.3 基于协方差阵及其分块矩阵分析股市风险 / 50
3.4 多元正态分布的参数估计 / 52
3.5 Wishart分布 / 57
第4章 多元正态总体参数的检验 / 61
4.1 单个总体均值向量的检验 / 62
4.2 两个总体均值向量的检验 / 64
4.3 多个正态总体均值向量的检验 / 67
4.4 协方差阵的检验 / 71
4.5 实际应用 / 73
第5章 线性回归分析 / 85
5.1 线性回归分析的认知 / 86
5.2 一元线性回归模型的参数估计 / 90
5.3 多元线性回归模型的参数估计 / 101
5.4 多元线性回归模型的统计检验 / 108
5.5 多元线性回归模型的置信区间 / 118
*5.6 违背基本假设的情况 / 121
5.7 实际应用 / 140
第6章 聚类分析 / 149
6.1 聚类分析认知 / 149
6.2 距离和相似系数 / 151
6.3 系统聚类方法 / 156
6.4 实际应用 / 164
第7章 判别分析 / 171
7.1 判别分析认知 / 171
7.2 距离判别法 / 173
7.3 Fisher 判别法 / 179
7.4 Bayes 判别法 / 187
7.5 逐步判别法 / 193
7.6 实际应用 / 193
第8章 主成分分析 / 208
8.1 主成分分析认知 / 209
8.2 主成分个数选取与主成分回归 / 214
8.3 实际应用 / 216
第9章 因子分析 / 231
9.1 因子分析认知 / 232
9.2 因子分析的数学模型 / 233
9.3 因子载荷阵的估计方法 / 237
9.4 因子旋转 / 240
9.5 因子得分的估计 / 244
9.6 因子分析的步骤 / 247
9.7 实际应用 / 250
第10章 路径分析 / 269
10.1 路径分析认知 / 270
10.2 路径分析的基本原理 / 272
10.3 分解简单相关系数的路径分析 / 279
10.4 实际应用 / 282
第11章 函数性数据与修匀处理 / 289
11.1 函数性数据分析认知 / 289
11.2 函数性数据修匀的基函数方法 / 291
11.3 函数性数据修匀的粗糙惩罚方法 / 294
第12章 函数性数据的描述性分析 / 297
12.1 函数性数据的概括统计量 / 297
12.2 实际应用 / 299
参考文献 / 302
附录A 统计分布表 / 304
附录B 数据表 / 305
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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，它在经济、金融、管理、社会、地质、气象、生物、医学、图像处理等领域均有广泛的应用，又值现今大数据技术迅猛发展之际，其应用价值愈加重要。多元统计分析不但能够对诸多变量或指标逐个进行分析，还能对多个变量或指标同时进行分析，并在分析中充分考虑了感兴趣对象的多个维度之间的相关性。因此，多元统计分析方法是国内外统计学、经济学、金融学、管理学、生物学、医学，及工程领域相关学科学生学习的主要知识之一，是进行数据分析的重要工具。多元统计分析的理论与方法既丰富了统计学自身的研究，同时又为其他学科，如计量经济学、金融风险管理、证券组合投资分析、生物、医学、图像处理、大数据技术等的发展提供了理论与方法支撑。随着计算机技术的迅猛发展，人们收集数据的技术和能力得以快速提高，获取的数据类型也呈现多样化，具有多维和无穷维特征的数据比比皆是。所以，现实需要学生熟悉分析这些类型数据的理论和方法，掌握分析的技术与过程。
本书是作者二十余年来讲授“多元统计分析”课程，从事相关领域研究工作，跟踪数据分析发展与应用动态，并着力体现高阶性、创新性和挑战性后所编著的。本书在编写过程中充分考虑了经济、金融、管理、社会等专业学生的现实与未来需求，同时兼顾理论、方法、应用和计算机软件操作，从现实经济问题、理论基础、学科拓展、方法前瞻、应用案例五个方面出发，科学设计相关内容，审慎筛选案例资料。
本书的特色体现在以下几个方面：
第一，思政元素引入。本书纳入了思政案例，融入了思政元素。
第二，体系完整系统。本书遵循问题导向—理论方法—实例应用—发展趋势的逻辑框架，立足人文社科、财经管理类学生实际需求，将相关内容体系完整、系统地呈现给读者。
第三，方法动态前瞻。本书在现有多元统计分析方法的基础上，引入了国际统计学界近二十年来发展较快的函数性数据分析方法，以反映统计数据分析新进展。考虑函数性数据分析方法已历经几十年的发展，研究内容和成果较多，因此本书仅对函数性数据分析的相关概念、描述性分析方法和应用进行了介绍，旨在抛砖引玉。同时为了体现本书所述方法的跨学科外溢性，本书将随机向量的数字特征与性质分别应用于证券组合选择M-V模型的构建与金融风险分析。
第四，案例新颖实际。本书内容设计以问题为导向，选择既具有时代背景且与我国国民经济紧密相关，又体现我国治国理政战略的问题，如脱贫攻坚、乡村振兴、经济高质量发展、共同富裕等。
第五，方法应用指导。本书对所涉及的方法均设计了案例，且大部分案例紧扣我国经济、社会发展实际，数据时效性强。在对案例进行分析时，本书以SPSS软件为主，兼顾使用MATLAB、R等软件，逐步进行上机操作，并对输出结果进行解释，培养学生应用所学方法解决实际问题的动手能力。
第六，适用范围较宽。本书使用语言简洁易懂，讲解深入浅出，适用范围广，在相关内容叙述中，尽量遵循和体现科学研究的过程，以培养学生提出问题、分析问题、解决问题的能力。
本书在编写中，对有些难度较大的知识点在相应章节作了“*”标注，选用本书的教师可根据学生的专业特点与课时安排灵活选择章节讲授。
本书可作为统计、经济、管理、社会等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关领域研究人员及实际工作者进行量化分析的参考书，选择本书学习的学员应具备高等数学、线性代数、概率论与数理统计等方面的知识。
本书的编写得到了西安交通大学“名师、名课、名教材”项目及西安交通大学经济与金融学院高水平教材出版资助。本书在撰写过程中参考和借鉴了国内外相关优秀教材、专著和学术论文，其对本书的编写给予了有益的启示，在此向各位作者致以崇高的敬意和衷心地感谢！本书的编写完成还得益于李聪教授和我的博士研究生王可、甘娟娟、马文杰、曹曦子、宋秦月，硕士研究生马奕桐、吴雨虹、陈海姑、马一、王鑫蕊、靳倩、魏静怡、田浩川、王译涵、李博霖、焦怡馨、张诗宇等的帮助，他们做了大量的资料搜集、整理、编程计算及书稿校对工作，这里对他们的辛勤付出致以诚挚的感谢！
历经十个月的笔耕不辍，书稿得以完成，但因本人学识与经验不足，书中难免有疏漏与不足，敬请广大读者不吝指正。
西安交通大学经济与金融学院
严明义
2023年3月于古都长安
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