DPS系统多元统计分析实战指南
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更新于2024-10-05
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"《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。
dawa163
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