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1 多元统计分析概述1

1.1 多元统计分析的历史1

1.2 多元统计分析的用途1

1.3 多元统计分析的内容2

1.4 统计软件及其应用6

1.5 R语言系统设置10

思考练习题13

2 多元数据的数学表达及R使用14

2.1 如何收集和整理多元分析资料14

2.2 数据的数学表达16

2.3 数据矩阵及R语言表示17

2.4 数据的R语言表示——数据框23

2.5 多元数据的R语言调用24

2.6 多元数据的简单R语言分析26

案例分析：多元数据的基本统计分析32

思考练习题36

3 多元数据的直观表示及R使用39

3.1 简述39

3.2 均值条图及R使用41

3.3 箱尾图及R使用43

3.4 星相图及R使用44

3.5 脸谱图及R使用46

3.6 调和曲线图及R使用48

3.7 其他多元分析图49

案例分析：区域城市现代化水平直观分析49

思考练习题54

4 多元相关与回归分析及R使用56

4.1 变量间的关系分析56

4.1.1 简单相关分析的R计算56

4.1.2 简单回归分析的R计算59

4.2 多元线性回归分析65

4.2.1 多元线性回归模型建立65

4.2.2 多元线性回归模型检验68

4.3 多元线性相关分析70

4.3.1 矩阵相关分析71

4.3.2 复相关分析72

4.4 回归变量的选择方法73

4.4.1 变量选择准则74

4.4.2 逐步回归分析77

案例分析：财政收入的多元相关与回归分析81

思考练习题85

案例分析题87

5 广义与一般线性模型及R使用88

5.1 数据的分类与模型选择88

5.1.1 变量的取值类型88

5.1.2 模型选择方式89

5.2 广义线性模型90

5.2.1 广义线性模型概述90

5.2.2 Logistic回归模型92

5.2.3 对数线性模型96

5.2.4 Logistic与对数模型的区别和联系98

5.3 一般线性模型98

5.3.1 完全随机设计模型98

5.3.2 随机单位组设计模型100

案例分析：广义线性模型及其应用102

思考练习题104

案例分析题105

6 判别分析及R使用106

6.1 判别分析的概念106

6.2 线性判别分析107

6.3 距离判别法111

6.3.1 两总体距离判别111

6.3.2 多总体距离判别116

6.4 Bayes判别法121

6.4.1 Bayes判别准则121

6.4.2 正态总体的Bayes判别121

案例分析：企业财务状况的判别分析126

思考练习题129

案例分析题132

7 聚类分析及R使用133

7.1 聚类分析的概念和类型133

7.2 聚类统计量134

7.3 系统聚类法138

7.3.1 系统聚类法的基本思想138

7.3.2 系统聚类法的计算公式138

7.3.3 系统聚类法的基本步骤140

7.4 kmeans聚类法146

7.4.1 kmeans聚类的概念146

7.4.2 kmeans聚类的原理与计算147

7.5 聚类分析的一些问题150

案例分析：全国区域经济的聚类分析151

思考练习题154

案例分析题156

8 主成分分析及R使用157

8.1 主成分分析的直观解释157

8.2 主成分分析的性质159

8.3 主成分分析的步骤161

8.4 应用主成分分析的注意事项166

案例分析：地区电信业发展情况的主成分分析167

思考练习题171

案例分析题174

9 因子分析及R使用175

9.1 因子分析的思想175

9.2 因子分析模型176

9.3 因子载荷的估计及解释177

9.3.1 主因子估计法177

9.3.2 极大似然估计法178

9.3.3 因子载荷的统计意义179

9.4 因子旋转方法183

9.5 因子得分计算185

9.6 因子分析的步骤186

9.7 实际中如何进行因子分析194

案例分析：因子分析在上市公司经营业绩评价中的应用196

思考练习题201

案例分析题203

10 对应分析及R使用204

10.1 对应分析的提出204

10.2 对应分析的基本原理204

10.3 对应分析的计算步骤207

10.4 对应分析应注意的几个问题212

案例分析：对应分析在市场细分和产品定位中的应用213

思考练习题215

案例分析题217

11 典型相关分析及R使用218

11.1 引言218

11.2 典型相关分析的基本架构219

11.3 典型相关分析的基本原理219

11.4 典型相关系数的显著性检验221

11.5 典型相关系数及变量的计算222

案例分析：农村居民收入和支出的典型相关分析229

思考练习题232

案例分析题234

12 多维标度法MDS及R使用235

12.1 MDS的基本理论和方法235

12.2 MDS的古典解236

12.3 非度量方法241

12.4 多维标度法的计算过程242

案例分析：国内各地区工资水平的多维标度分析245

思考练习题247

案例分析题248

13 综合评价方法及R使用250

13.1 综合评价的基本概念250

13.2 综合评价中指标体系的构建250

13.2.1 选择并构建综合评价指标体系250

13.2.2 确定观测指标的量纲方法253

13.2.3 综合评价指标的合成方法254

13.2.4 确定评价指标的权数255

13.3 综合评价方法及其应用258

13.3.1 综合评分法258

13.3.2 层次分析法261

案例分析：区域自主创新能力的层次分析267

思考练习题275

案例分析题277

14 R语言软件及其使用说明278

14.1 关于R语言278

14.1.1 什么是R语言278

14.1.2 为什么要用R语言278

14.1.3 R语言的优势和劣势278

14.2 R语言软件的下载与安装279

14.2.1 R语言下载280

14.2.2 R语言安装281

14.3 R语言包及其函数282

14.3.1 R语言标准包282

14.3.2 R语言扩展包283

14.3.3 书中的R语言包及函数283

14.3.4 自编R语言包及其函数285

附录 RStudio简介286

参考文献291