应用多元统计分析 Applied multivariate statistical analysis 朱建平

《应用多元统计分析》乙书介绍 —— 面向多元统计理论与应用的桥梁

「书名」：《应用多元统计分析》

「主编」：朱建平 

「出版社」：北京大学出版社 

「出版时间」：2017年8月第1版 

「ISBN」：978-7-301-28505-3 

「定价与篇幅」：平装、约 252 页，字数约 33 万字。

编者背景与定位

朱建平教授是厦门大学经济学院教授、博士生导师，也是统计系主任，兼任数据挖掘研究中心主任。其研究方向涵盖数理统计、数据挖掘、计量经济学等领域。

本书作为“应用多元统计分析”专项教材，属于统计学类本科以及相关应用专业课程教材。教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐用书。

本书目的与特色

（我觉得这部分是重要的，常常被忽略，但教授讲课、选教材时会看这些。）

1. 「以统计思想为主线」 本书强调“把握统计实质”，贯穿统计思想，不只是机械地传授算法或公式。目的在于培养学生理解背后的假设、模型与多元数据结构之间的关系。

2. 「重视应用实践」 虽然理论基础仍在，但书中淡化繁复的数学推导，更多从实际问题出发，引入方法应用。软件工具方面，本书采用 SPSS 来实现统计计算。这样对习惯用软件分析数据的学生或科研人员尤为友好。

3. 「结构清晰且习题设计合理」 每个统计方法后面配有两类习题：

   • 一类加强基础理论和方法的练习，包括基本概念与思路训练；
   • 另一类则是结合实际问题，要求学生能够独立运用统计方法解决真实问题。

4. 「教材定位」 适合统计学本科高年级学生，以及管理、经济、社会科学等需要用多元统计分析的专业学生。也可供科研工作者或自学者作为参考教材。

内容结构与主要章节

以下是本书涵盖的主要内容与章节安排 ——带有我对各部分价值与难点的简要评价。

书中主要内容包括：

• 多元分析概述（包括多元数据的特性、基本概念）
• 多元正态总体的参数估计与假设检验（包括均值向量和协方差矩阵的检验等）
• 多元线性回归模型
• 聚类分析
• 判别分析
• 主成分分析
• 因子分析
• 相应分析（correspondence analysis）
• 典型相关分析（canonical correlation analysis）
• 多变量的可视化分析等内容

优点与可能的局限

优点

• 实用性强，适合需要在科研或应用领域中真正用到多元统计分析的读者。
• 淡化复杂推导但不丢失理论严谨性，适合希望既懂方法也能用方法的人。
• SPSS 工具支持使教材更贴合多数中国高校教学与学生已有的软件背景。
• 习题设计分层，有助于不同水平学生学习。

局限

• SPSS 是一个商业软件，虽然在中国高校广泛使用，但对于习惯开放源代码或更愿意用 R、Python 等软件的学生来说可能显得工具选择受限。
• 数学推导虽被“淡化”，但对某些理论深入研究者来说可能不够；如果想做方法研究或算法改进，可能还需参考专门的数学统计书籍。
• 在最新版教材里可能没有覆盖最新机器学习 /大数据分析中多元统计的新进展（例如某些非线性降维、深度学习方法、复杂网络中的多元关系等）——不过这本书的定位并非专门为这些前沿技术服务。

适合读者 & 学习建议

适合读者

• 本科高年级学生（统计学、应用数学、经济管理、社会科学等方向）
• 初学多元统计分析但已有概率统计和线性代数基础的自学者
• 科研人员、数据分析师，尤其是在中国高校或研究机构，用 SPSS 进行数据分析的需求者

学习建议

• 先复习线性代数与矩阵论、多元正态分布基础，因为这些是理解检验、主成分、典型相关等内容的基石。
• 在阅读方法章节时，尝试自己动手做案例，用 SPSS 做一遍，再用其他工具（如果可能的话，比如 R 或 Python）对照理解，这样加深“统计思想”的理解。
• 解习题时，不仅做计算题，也做实际问题题，把问题转换为模型、检验假设、解释结果这一整体流程练习。
• 如果有兴趣向前沿进展拓展，可查阅最近发表的关于多元统计、可视化、多维标度、机器学习中降维 /关联分析等方向的论文或教材。

总结

「《应用多元统计分析》朱建平 2017 版」 是一本非常平衡的教材，兼顾理论与实践，非常适合作为统计学专业本科生的教学用书，也能为科研人员或应用导向的学生搭建一个扎实的多元统计分析框架。它帮助读者从实际数据出发，理解模型假设、学习各种方法，并借助软件做实证操作。

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应用多元统计分析

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