对应分析数学模型及其应用

2008-6  

科学出版社  

陶凤梅 等编著  

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本书以Guttman的内部一致性准则作为对应分析的基本数学模型，介绍了若干种与之等价的数学模型，讨论了对应分析与主成分分析之间的关系，对于有序数据和多维表数据，介绍了对应分析的具体算法，书中以专门一章介绍了对应分析的变量选择方法(逐步对应分析)，并以若干应用实例证明了它的功效。 本书既可作为统计学专业本科生和研究生的教学参考书，又可为与应用统计有关各领域的科研工作者和工程技术人员提供参考。

前言绪论 0.1 对应分析所研究的问题 0.2 定性资料 0.3 简单的历史回顾 0.4 本书的基本内容第1章 对应分析的基本数学模型 1.1 内部一致性准则和相关比最大准则 1.2 变量权系数所满足的特征方程 1.3 对应分析的对偶性 1.4 假设检验和公因子数的确定 1.5 对应分析计算结果的解释 1.6 应用实例第2章 对应分析的等价数学模型 2.1 最大相关准则 2.2 协同线性回归 2.3 对应分析和典型相关分析 2.4 Benz6cri对应分析模型 2.5 对应分析和矩阵的奇值分解第3章 对应分析与主成分分析之间的关系 3.1 项目类目反映表数据的对应分析 3.2 定量数据的主成分分析 3.3 混合数据的对应分析和主成分分析 3.4 用共同性准则实现主成分分析 3.5 用共同性准则实现对应分析第4章 逐步对应分析 4.1 对应分析的变量选择问题 4.2 选择变量的标准 4.3 逐步对应分析的计算步骤 4.4 应用实例第5章 某些特殊类型数据的对应分析 5.1 秩顺序和成对比较数据 5.2 Guttman方法 5.3 Nishisato方法 5.4 一般秩顺序数据 5.5 多维表的对应分析 5.6 多维表对应分析应用实例参考文献

　　绪论　　0.4 本书的基本内容　　第1章用Guttman的内部一致性准则，以矩阵分析为工具详细讨论了对应分析的数学模型，把问题归结为互相对偶的两个特征方程的求解。这种模型的数学原理比较清楚，可以很容易地推出对应分析解的对偶性，在国内的多元分析著作中尚未见到。特别地，在论证中提出了对应分析与单因素方差分析的关系，加深了对这种模型的认识。

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这本书理论性强，不太适合应用性需求的人，理论性太强而应用性不足就有一点照抄别人的嫌疑，建议作者在下一版有所改进，这对作者也是有好处的，真正搞这方面理论研究的人大多数是学院人士，他们买的可能少吧，而买的多的应是如我一般重视应用的人

工作中遇到难处，买来学习，提高工作质量。

写的很细致，还是不错的