属性数据分析引论PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

属性数据分析引论PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论——从多元分析到列联表1

1.1 结构化的原始数据2

1.2 对欧氏空间定量观测数据的基本认识3

1.3 多元分析中定量观测数据的回归分析方法7

1.3.1 一元线性回归7

1.3.2 多元线性回归13

1.3.3 多因变量的线性回归方程组17

1.4 相关系数矩阵18

1.5 判别分析22

1.6 因子分析（R型因子分析或主成分分析）22

1.7 聚类分析25

1.8 定性调查数据与列联表26

1.8.1 从测量尺度上看本质上完全不同的两种数据26

1.8.2 数量化理论28

1.8.3 关于事件史分析29

1.8.4 列联表是怎样产生的31

思考题32

第2章 列联表的相关分析33

2.1 二维列联表的基本结构33

2.2 与列联表有关的统计学概念35

2.2.1 条件概率35

2.2.2 事件的独立性36

2.2.3 二维列联表概率表中变量独立的定义37

2.2.4 二项分布与多项分布38

2.2.5 列联表与多项分布39

2.2.6 多项分布的x2统计量40

2.2.7 最大似然估计的基本思想41

2.2.8 列联表独立性假设检验中自由度的计算42

2.3 列联表的x2独立性假设检验43

2.3.1 列联表独立性假设检验的步骤43

2.3.2 列联表独立性假设检验的例题44

2.3.3 关于怎样看待x2统计量受个案总数n影响的问题45

2.4 调查数据相关分析的实用方法与实例47

思考题60

第3章 高维列联表与属性空间61

3.1 列联表的辛普森悖论（Simpson's paradox）61

3.2 三维列联表及其表示方法72

3.2.1 三维列联表是怎样形成的72

3.2.2 三维列联表的表示方法72

3.3 三维列联表的基本结构74

3.4 四维以上的列联表及其表示方法77

3.5 高维列联表与属性空间78

3.6 组合爆炸80

3.7 列联表的直观分析方法——马赛克图82

3.8 马赛克图与列联表的相关分析85

思考题86

第4章 列联表的对数线性模型87

4.1 二因子方差分析的线性模型87

4.2 二维列联表的对数线性模型94

4.2.1 概事表的比值94

4.2.2 2×2表的对数线性模型95

4.2.3 从2×2表看对数线性模型的基本性质97

4.2.4 二维I×J表的对数线性模型98

4.3 23表的对数线性模型99

4.4 推广到一般列联表的对数线性模型106

思考题107

第5章 列联表的模型选择108

5.1 层次模型与图模型108

5.1.1 三维列联表与层次模型108

5.1.2 四维列联表的图模型109

5.2.1 模型选择的操作114

5.2 模型选择114

5.2.2 三维列联表模型选择中值得注意的几个问题120

5.2.3 利用批作业完成对组合爆炸后的多个列联表的模型选择125

5.2.4 获取批作业结果文件中有价值信息的方法130

5.2.5 样本量n（个案数）对模型选择结果的影响131

5.3 在模型选择基础上对列联表中变量的结构关系进行分析132

思考题132

第6章 可压缩定理与三维表的结构模型133

6.1 三维列联表的可压缩定理134

6.2 独立模型134

6.2.1 以Z为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图135

6.2.2 以Y为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图137

6.3 单边模型139

6.3.1 以Z为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图140

6.3.2 以Y为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图142

6.3.3 以X为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图144

6.4 双边模型147

6.4.1 以Z为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图147

6.4.2 以Y为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图149

6.4.3 以X为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图151

6.5 三角模型153

6.5.1 以Z为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图154

6.5.2 以Y为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图156

6.6 饱和模型158

6.6.1 以Z为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图158

6.6.2 以Y为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图161

6.6.3 以X为层变量的偏表、边缘表、三维表和马赛克图162

6.7 从各个方向偏表的叉积比看三角模型与饱和模型的区别164

思考题166

7.1 三个简单的例题167

第7章 实例167

7.2 真实生活中辛普森悖论的例题172

7.3 调查数据中双边模型的例题175

7.4 对组合爆炸后的所有三维表的结构关系进行模型选择的新方法181

7.5 饱和模型的例题186

7.6 从实例看三角模型与饱和模型的区别192

7.7 对组合爆炸后四维列联表中有价值的结构关系所进行的分析196

7.8 组合爆炸后的四维饱和模型202

第8章 对线性回归方程的再讨论205

8.1 对一元线性回归方程的讨论205

8.1.1 第一种情况（自变量是定性的因变量是定量的）206

8.1.2 第二种情况（自变量是定量的因变量是定性的）206

8.1.3 第三种情况（自变量与因变量都是定性的）208

8.2 对多元线性回归方程系数的讨论209

8.2.1 定量观测数据多元线性回归的范例209

8.2.2 对属性数据能否使用回归分析方法的讨论211

8.2.3 Logistic线性回归方程与对数线性模型分析的比较216

8.2.4 用回归系数比较自变量对因变量作用的例题218

8.2.5 从一个事件史分析的例题中发现的问题220

8.3 对回归方程系数标准化问题的讨论223

8.4 关于多重共线性与回归系数不稳定225

8.4.1 对产生多重共线性问题的理论认识225

8.4.2 共线性与非线性对线性回归方程系数的影响226

8.5 对属性数据进行Logistic线性回归时产生的问题229

8.5.1 对饱和模型数据进行Logistic线性回归时产生的问题229

8.5.2 用Logistic线性回归方程分析不同结构模型数据时所出现的问题230

8.6 样本量对回归系数显著性的影响231

8.7 引入了很多自变量的多元线性回归方程中会产生的问题235

8.8 对社会调查数据分析不宜采用线性回归方程进行拟合的总结236

8.9 关于其他统计学方法的解释说明238

主要参考文献243