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內容簡介： 本书特色： 1.语言通俗，受众广泛：采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念，便于非数学背景的读者理解。 2.注重应用，结合案例：考虑到读者的应用需求，通过案例帮助理解各种方法的概念及计算，同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式，以满足不同读者需求。 3.兼顾主流软件实现：基于数据驱动思维，正文中通过R软件解释方法及计算输出，书末还尽量给出相应或类似的Python代码。 4.内容全面，新旧结合：既涵盖最新发展的优秀机器学习算法，也包含传统多元统计分析教材的常见内容，如多重回归（分类）、主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、对应分析等。 5.结构安排以需求为导向：以数据分析目的为主线，将具体模型分属于相应的课题需求之下。 6.理念先进，灵活实用：摆脱传统多元统计教材模型驱动的固有问题，同时兼顾习惯于模型驱动的教师使用；倡导问题驱动或数据驱动的 “拉动式学习” 模式，让学习目标明确、所学知识实用。 7.强调综合能力培养：重视统计学习中数学严密逻辑思维能力、计算机编程能力（包括针对特定软件及泛型编程能力）、批判性思维以及对实际问题的理解能力的培养。 關於作者： 吴喜之 北京大学数学力学系本科毕业，北卡罗来纳大学统计学博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在南开大学、北京大学、加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学等多所著名学府执教。 张 敏 重庆工商大学讲师。作为第一（通讯）作者在CSSCI/CSCD/SCI等期刊发表多篇学术论文，主持（参与）多项国家级及省部级课题，以第二作者身份合作出版多部关于统计与数据科学的教材。 內容試閱： 本书力图用简单通俗的语言阐述多元统计分析有关的基本概念，使得非数学背景的读者亦可以较容易地理解. 考虑到许多读者的主要目标是应用，本书通过案例来帮助理解各种方法的概念及计算. 本书也包括了传统多元分析课本所具有的多数内容及详尽的数学公式，目的在于满足不同读者的需要. 根据数据驱动的思维方式，本书基于实际数据分析，在正文中通过R软件解释方法及计算输出，同时也在本书最后尽量给出Python相应或类似的代码. 根据社会对人才的需求，本书包括了最新发展的优秀机器学习算法，但同时也介绍下面的传统多元分析教材的通常内容:多重回归（分类）、主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析以及非传统的对应分析方法. 本书的安排以数据分析目的为主，具体的模型分属于相应的课题需求之下. 实际上，所有的数据分析都涉及多元数据，也就是多变量数据，这里的“多元统计”名词来源于传统统计中的多元统计标准课程，该课程成形于前计算机时代，因此，该课程的传统教科书有其与时代脱节基于模型驱动的固有问题. 本书摆脱模型驱动的理念，但同时又使得习惯于模型驱动的教师方便使用. 作为各领域工具的统计学的目的在于应用，而应用统计方法的学习，应该是拉动式学习，也就是遵从问题驱动或者数据驱动模式: 从数据出发，需要什么就学什么. 如此，所有学习都是目标明确的，学的都是有用的知识和能力. 而以“打基础”的名义给学生一大堆书去读的教学方法事倍功半. 和其他自然科学一样，统计既需要从数学课程中获得严密的逻辑思维能力，又需要计算机编程能力. 这不仅需要学会针对一两个统计软件的编程，还需要获得迅速掌握任何开源软件的泛型编程能力. 有了来自数学的思维能力、想象力和逻辑能力，以及计算机编程能力，再加上学习自然科学所必需的批判性思维及对所面对实际问题的理解，你就拥有了研究统计最重要的必要条件.

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