多元统计分析及R语言建模(第4版) 王斌会

“多元统计分析及R语言建模（第4版）”图书介绍

在当前数据科学、统计学与应用统计研究迅猛发展的时代，多元统计方法在各类科研与工程问题中成为不可或缺的分析工具。《多元统计分析及R语言建模（第4版）》（王斌会，暨南大学出版社，2016年）正是一本兼具理论与实践、数学严谨性与软件实现导向的教材/参考书，适合统计学、生物统计、经济统计、工程统计、社会科学等多个领域的研究生、本科高年级学生，以及对数据分析与建模有较高要求的科研人员作为研习资料。

作者与定位

• 「作者」：王斌会教授，暨南大学（或相关科研机构）。作者在多元统计分析与R语言应用方面有较深厚的理论积累与教学经验。
• 「定位」：这本书既是教材，也可作为参考书，目标读者包括统计学及其应用专业的本科生与研究生，以及其他专业中需要运用多元统计分析与R语言建模技能的研究者与工程师。

内容结构与特点

根据官方资料与图书目录，这本书（第4版）主要内容包括多元统计分析的基础理论与R语言实际应用操作。其章节结构与主题大致如下（可能略有版次差异，但核心框架基本确定）：

1. 「多元统计分析概述」：介绍多元统计分析的基本概念、应用背景与方法体系。涉及多元统计为何重要、多元分析的用途、内容范围等。
2. 「多元数据的收集与整理／数学表示」：包括多元数据的数学符号、矩阵、协方差矩阵、均值向量等。为后续分析打数学基础。
3. 「多元数据的直观表示（可视化）」：利用图形、图表等形式展现多变量数据的结构与关系，如散点图矩阵、主成分图示、对应分析图示等。
4. 「多元相关与回归分析」：包括相关系数、线性回归、多元线性模型、回归诊断、参数估计与假设检验等。书中还涉及非线性模型及回归的扩展。并大量配合R语言操作示例。
5. 「广义线性模型与一般线性模型」：在基本回归和线性模型之外，引入广义线性模型（如对数回归、二项分布、泊松分布等），用于处理非正态分布的数据类型。
6. 「判别分析」：包括线性判别、二次判别等，用于分类问题。适用于已有类别标记的数据集合。
7. 「聚类分析」：无监督分类方法，探索数据内部的分组结构；包括层次聚类、K‐均值聚类、可能还有密度聚类或混合模型聚类。
8. 「主成分分析（PCA）」：用于降维、提取主要变异方向等。书中讨论其计算、解释、变异贡献等内容。
9. 「因子分析」：在主成分分析基础上更关注潜在变量／因素的模型假设与解释，包括载荷、旋转、解释变量与因素之间的关系。
10. 「对应分析、典型相关分析」：这两种方法分别适用于分类变量与连续变量组之间的联结（对应分析）或两组连续变量间的最大相关结构（典型相关分析）。
11. 书中每章通常配有 「R语言的实例操作」，包括代码、数据、图表等，以帮助读者将理论知识落实到实际的数据建模任务中。

局限与建议

• 部分方法在现代统计／机器学习中有了新的扩展或替代（例如混合模型、非参数贝叶斯、深度学习框架下的建模等），这些可能在本书中未被涵盖或仅作简要提及。
• R语言虽然非常强大且广泛应用，但若研究中涉及大规模数据处理、并行计算或需要部署到生产环境，有时候还需配合 Python、C++ 或大数据平台；本书中主要聚焦于 R 的功能，因此在扩展到大数据系统或交互式部署方面，读者需另行补充材料。
• 实例数据与练习题虽然丰富，但在学科前沿性的案例或最新研究数据集可能不够，如基因组学、网络科学、高维统计等领域的最新挑战可能需要辅以最新论文或开源数据集。

小结 😊

总的来说，《多元统计分析及R语言建模（第4版）》是一本理论与实践兼优、内容全面且系统的教材，对统计学教学和数据科学研究都有极强的参考价值。它既能帮助学生打下坚实的统计分析基础，也能为研究者提供一种在 R 语言环境中构建多元分析模型的清晰路径。

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多元统计分析及R语言建模(第4版)

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