多元统计分析方法

2009-4  

上海格致出版社  

巴克豪斯  

396  

无  

本书涉及多元统计分析中最常见的九种方法：回归分析、时间序列分析、方差分析、判别分析、逻辑回归、联列表与相合性分析、因子分析、聚类分析和联合分析。在行文时，作者把对数学基础的要求降到了最低限度，自始至终利用一个例子，通过通俗易懂的语言阐述有关方法的原理和运用，并从方法运用的角度出发，介绍了SPSS软件在有关方而的运行步骤，重点说明读者在运用这些方法时可以把握和调整的方面以及每个方法客观的一面。本书可以整本作为教材，也可以根据需要参阅各章的内容，各章具有相对独立性。 本书所有的运算部是用SPSS 15.0简体中文版完成的，运算的主要步骤通过屏幕截图展示给读者，使得读者能够很快掌握SPSS的运用。我们选取了通俗易懂的市场研究方面的例子，确保各专业的读者都能够理解例子的含义，并通过例子掌握各种方法的运用，进而能够融会贯通到其他的应用领域。读者可以在本朽的官网http：//www，multivariate.de得到更进一步的信息，我们将为中国读者没立一个特别的区域，使得不懂德语的读者也可以在网上得到我们的有关服务。 本书可以作为非数学专业本科和研究生的教材，也可以作为各专业研究人员和工程技术人员的工具书。

克劳斯·巴克豪斯，德国明斯特大学市场学教授，B2B营销研究所所长、市场学研究中心主任。

导论 0.1 撰写本书的目的 0.2 数据和测度 0.3 多元分析方法的分类 0.3.1 结构检验的方法 0.3.2 结构发现的方法 O.3.3 小结 0.4 SPSS的使用 0.4.1 数据 0.4.2 简单的统计量和图形 O.4.3 命令语言 0.4.4 SPSS系统 参考文献第1章 回归分析 1.1 问题的提出 1.2 分析过程 1.2.1 建模 1.2.2 估计回归函数 1.2.3 检验回归函数 1.2.4 检验回归系数 1.2.5 检验模型前提 1.3 案例 1.3.1 组回归分析 1.3.2 逐步回归分析 1.3.3 SPSS命令 1.4 应用建议 1.5 数学附录 参考文献第2章 时间序列分析 2.1 问题的提出 2.2 分析过程 2.2.1 绘制时间序列 2.2.2 建模 2.2.3 估计模型 2.2.4 进行预测 2.2.5 检验预测有效性 2.2.6 非线性趋势模型 2.2.7 考虑结构性变化 2.2.8 考虑周期性波动 2.3 使用SPSS 2.3.1 线性回归 2.3.2 曲线拟合 2.4 案例：人造黄油市场的时间序列分析 2.4.1 外推模型 2.4.2 结构模型 2.4.3 总结 2.5 应用建议 2.6 数学附录 参考文献第3章 方差分析 3.1 问题的提出 3.2 分析过程 3.2.1 单因素方差分析 3.2.2 双因素方差分析 3.2.3 方差分析推广精选 3.3 案例 3.3.1 问题的提出 3.3.2 结果 3.3.3 SPSS命令 3.4 应用建议 参考文献第4章 判别分析 4.1 问题的提出 4.2 分析过程 4.2.1 定义组 4.2.2 建立判别函数 4.2.3 估计判别函数 4.2.4 检验判别函数 4.2.5 检验判别变量 4.2.6 将新元素分类 4.3 案例 4.3.1 问题的提出 4.3.2 结果 4.3.3 逐步判别分析 4.3.4 SPSS命令 4.4 应用建议 4.5 数学附录 参考文献第5章 逻辑回归 5.1 问题的提出 5.1.1 逻辑回归的基本思想 5.1.2 建立逻辑回归方程 5.2 分析过程 5.2.1 建模 5.2.2 估计逻辑回归函数 5.2.3 解释回归系数 5.2.4 检验模型整体 5.2.5 检验特征变量 5.3 案例 5.3.1 问题的提出 5.3.2 结果 5.3.3 SPSS命令 5.4 应用建议 5.5 数学附录 参考文献第6章 联列表和相合性分析 6.1 问题的提出 6.2 分析过程 6.2.1 编制联列表 6.2.2 解释结果 6.2.3 检验相关关系 6.3 案例 6.3.1 问题的提出 6.3.2 结果 6.3.3 SPSS命令 6.4 应用建议 参考文献第7章 因子分析 7.1 问题的提出 7.2 分析过程 7.2.1 变量选择和相关矩阵的计算 7.2.2 因子的提取 7.2.3 累积方差贡献率的确定 7.2.4 因子的数量 7.2.5 因子阐释 7.2.6 因子得分的确定 7.2.7 因子分析的小结 7.3 案例 7.3.1 问题的提出 7.3.2 结果 7.3.3 SPSS命令 7.4 应用建议 7.4.1 使用因子分析时的问题 7.4.2 进行因子分析的建议 7.5 数学附录 参考文献第8章 聚类分析 8.1 问题的提出 8.2 分析过程 8.2.1 相似性的确定 8.2.2 合并算法的选择 8.2.3 类数的确定 8.3 案例 8.3.1 问题的提出 8.3.2 结果 8.3.3 SPSS命令 8.4 应用建议 8.4.1 进行聚类分析之前的考虑 8.4.2 聚类分析使用说明 参考文献第9章 联合分析 9.1 问题的提出 9.2 分析过程 9.2.1 属性和属性水平 9.2.2 受测设计 9.2.3 受测体的评价 9.2.4 效用值的估计 9.2.5 效用值的聚集 9.3 案例 9.3.1 问题的提出 9.3.2 分析结果 9.3.3 SPSS命令 9.4 运用建议 9.4.1 经典的联合分析的实施 9.4.2 选择的联合分析方法的应用 9.5 数学附录 参考文献附录1 t-分布表附录2 F-分布表附录3 按照Cochran的c-分布表附录4 x2-分布表附录5 x2-分布的百分率值一自由度为V的分布附录6 Durbin-Watson-检验表（置信度0.95）附录7 q-值表

　　第1章 回归分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　1.2 分析过程　　1.2.5　检验模型前提　　上文评价了用最小二乘法得出的回归参数估计以及检验准则的可用性，这些都取决于我们到目前为止都默认的有关分布的假设，在此，上文引入的随机误差项起到重要作用。　　引入随机误差项，是为了考察现实情况建模中存在的不确定性。实际变量y的波动绝不可能完全由一定个数的可观察变量解释，所以我们给出（14）式作为随机模型，它是回归分析的基础。　　随机误差项存在的原因特别有如下两条：　　（1）由于未考虑到的影响量；　　（2）数据误差：测量误差和选择误差。　　若考虑y所有可能的影响量，则运算工作量极大，从而使模型不便于使用，所以，模型的值应比实际更简单，仅需反映重要的结构。　　数据误差主要是指受测量精确度限制的测量误差，和从抽样中获取数据时产生的选择误差。在抽样调查中，不可避免有随机的选择误差。　　对需解释变量y，我们想到销售数据（销量、市场占有率、客户覆盖范围和市场知名度等），它们大多是抽样数据，也肯定含有测量误差。作为影响量，除了供应商的措施，还包括竞争对手的措施和交易商的措施，此外，还可能存在多种多样的国民经济影响、社会影响或其他环境影响。最后，买卖成交与否都由个人决定，而人类的行为总包含一定的随机性。　　因此，有充分的理由认为随机误差项是一个随机量，而随机模型是回归分析的基础。观察值可理解为由此随机模型产生过程的表现，观察数量构成可能的现实抽样。　　进行回归分析时，会做一系列的假设，它们同作为研究基础的随机模型有关。下面，我们将研究这些假设的意义以及违背假设的后果。这里，我们仅研究线性回归分析（亦可用其处理非线性问题），即回归分析的典型或线性模型。

　　这是德国著名的多元统计分析方法的经典教材，现在是第11版。它系统、全面地介绍了当前在多元统计分析方面常用的各种方法，包括：回归分析、时间序列分析、方差分析、判别分析、逻辑回归、联列表与相合性分析、因子分析、聚类分析和联合分析。

无

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没有想到多元分析原来有那么多的应用。该书内容丰富、易读，逻辑清晰，针对 SPSS 中的应用让工作的可操作性更强了，为读者想象得很周到。最大的遗憾是没有“非线性回归”，只能在德语网站上下载阐释，可是又有几个人懂德语呢？
尽管该书尽量针对应用，对数学的应用较少介绍，但强烈建议认真学习数理统计，只有对数理统计非常熟悉了，对该书的方法的理解的快捷、应用的便利才能立即体现出来。我自己有较好的概率论和数理统计基础，因此读此书教轻松，此为自己的感受。

如果你不是统计和数学专业 的学生，推荐你看这本书，书中选用了应用导向，以实际例子在SPSS中的使用来说明基本的多元统计方法。
国内翻译出来的多元统计书籍并不多，另一本是实用多元统计分析（清华），还有不少国内出的教课书，相比较之，这本书还是相当简单的。
不足之处正如书中所言，有一些方法限于篇幅没有给予说明，给了一个德文链接，说实话，有几个人有德文基础了。
希望再版时，把那几章加上，也算是对自学者的一种交待吧。

刚读了第一章回归分析，确实是本好书。统计意义讲得很清楚，语言也流畅。个别地方可能需要作者在再版时校对：
如，p51(2)给定显著水平。第二段，“α是检验的犯错概率，称为显著水平。”我对这句话的理解是，α是犯错概率，也是显著水平。但接着又来了句：“犯错概率是显著水平的补数1-α”。我对这句话的理解是，α是显著水平，犯错概率是1-α。这就不一致了。
但这不影响我给它五星的评价。但是，我跟其他读者有一样的心愿：希望下一版的中文版能是一步完整版，即作者在导论中所列的第10-16章。
我们实在缺能够让人一目了然而且内容全面的多元统计应用教材，如此期待的人肯定不止我一个。

看来书写的非常认真，例子也很恰当。是一本值得购买的书。

暂时还没有看，据说是很经典的教材

浅显易懂，有参考价值。

这是一本应用型的一本书，还不错

在国图看到的，随后买了本，国外翻译过来的，就是详细具体，很容易理解

替别人买的，想自己也买。

非常好，很值

奥斯卡vkjdkjdfkljadkjlfs

需要的主成份分析内容并不多，但是，其他部分还行，值得一读

很不错的一本书，例题讲的很详细。缺点是原著中的部分章节特别是非线性回归没有翻译，再就是翻译的部分用词不精准。

内容丰富，值得学习，慢慢研究中

理论讲解与实践操作相结合。

不错，我在新华书店比对了好几本后，才决定买的这本！我在北京，今天是下订单后的第三天，不知道什么原因还没有收到！但愿明天可以收到！

想学写东西就买了，具体还咩有看，看后在评论

这本书真的很一般，写得比较涩，不如何晓群的多元，我不推荐购买。

编辑推荐中“现在是第11版”，当时看见这才买的，但在这本书中没有看见这样的字眼，也许德语版有吧。拿到书后感觉对于重视数学理论的学生来说，不合适。