DPS系统多元统计分析实战指南

"《DPS数据处理系统第四章多元统计分析》是唐启义于2007年在科学出版社出版的电子教材，主要涵盖了多元统计分析的各种方法，包括回归分析、聚类分析和判别分析等。书中的内容详细介绍了不同类型的统计分析方法，并提供了DPS数据处理平台的操作指南和实例解析。" 本书详细讲解了多元统计分析的关键概念和技术，如： 1. **回归分析**： - **线性回归**：介绍了线性回归的基本原理，包括最小二乘估计方法、统计检验（如R方、F检验和t检验）以及通径分析，还提供了预测模型的应用。 - **逐步回归**：探讨了逐步选择变量的过程，讲解了DPS软件如何进行操作，并解释了分析结果。 - **二次多项式回归**：简述了处理非线性关系的方法，并通过DPS实例演示操作。 - **含定性变量的逐步回归**、**双重筛选逐步回归**、**岭回归**：这些都是扩展的回归分析技术，适用于不同类型的自变量和复杂的数据结构。 - **趋势面分析**和**Tobit回归**：分别针对趋势数据和存在 censoring 的情况提供了解决方案。 2. **聚类分析**： - **系统聚类**：讨论了如何处理数值型数据，计算距离系数并进行聚类，同时提供了DPS的操作指导和应用示例。 - **0-1型变量聚类**：针对二元变量的聚类方法，包括距离计算和聚类分析的实现。 - **动态聚类**：适应时间序列数据的聚类方法，书中包含操作实例。 - **有序样本分类**和**非线性映射分析**：针对有序数据和复杂数据结构的分类技术，展示了DPS平台的应用。 - **两维图论聚类**：通过图论方法进行数据聚类，介绍数据编辑格式和DPS操作步骤。 3. **判别分析**： - **两组判别**：基础的判别分析方法，讲解了如何在两个类别间构建判别函数。 - **Fisher线性判别**：深入介绍了Fisher的判别理论，包括变量选择和分类方法。 - **逐步判别分析**：允许逐步选择最具有判别力的变量，书中给出了DPS平台的实践操作。 这些章节不仅涵盖了理论知识，而且强调了实际操作，使得读者能够通过DPS软件进行数据分析，提升统计技能。对于学习和应用多元统计分析的读者来说，这本书提供了丰富的实践指导。