《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还可作为非统计学专业研究生的量化分析教材。

本书重点介绍R语言在多元数据分析和统计建模方面的应用技巧，内容涉及多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流多元统计分析方面的内容。本书内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，能有效地帮助读者提高数据处理与统计分析的水平和工作效率。作者还建立了学习博客(Rstat.leanote.com)，书中的例子数据、习题数据及R语言代码都可直接在上面下载使用。 本书适合各个层次的多元数据分析用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。同时也可作为各大中专院校和培训班的多元数据分析教材。

本书是在“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材——《多元统计分析及R语言建模》（第二版）的基础上连续修订而成的，系统论述多元统计分析的基本理论和方法并结合R语言分析运算，力求理论与实际应用并重，具有基本统计知识的读者就可阅读本书。本书旨在介绍多元统计分析的基础知识、基本理论及其软件应用。本书主要内容是：多元统计分析概述、多元数据的数学表达、多元数据图示法、多元线性相关与回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和综合评价方法等，所有数据都使用R语言进行分析。本书对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、程序的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展。书中给出一些有启发性的案例和习题，书末附录给出了许多补充知识。

《多元统计分析及R语言建模（第2版）》共分14章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《多元统计分析及R语言建模（第2版）》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。

《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还可作为非统计学专业研究生的量化分析教材。

多元统计分析（第三版），ISBN：9787300147888，作者：何晓群 编著

多元统计分析（第三版），ISBN：9787300147888，作者：何晓群 编著

《多元统计分析》(第2版)写作的指导思想是:在不失严谨的前提下,明显不同于纯数理类教材,努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透,结合统计软件较全面地系统介绍多元分析的实用方法。为了贯彻这一思想,《多元统计分析》参考了国内外大量书籍及文献，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时,尽力结合社会、经济、自然科学等领域的研究实例,把多元分析的方法与实际应用结合起来,注意定性分析与定量分析的紧密结合,努力把同行们以及我们在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。几乎每种方法都强调它们各自的优缺点和实际运用中应注意的问题。为使读者掌握《多元统计分析》(第2版)内容,又考虑到这门课程的应用性和实践性,每章后面给出一些简单的思考与练习题。我们鼓励读者自己利用一些实际数据去实现这些方法。多元分析的应用离不开计算机,《多元统计分析》的案例主要运用在我国广泛流行的SPSS...(展开全部)

本书是世界知名统计学家的力作, 主要内容有多元正态分布、方差分析、回归分析、因 子分析、椭球等高分布、相依性模式、图模型. 附录中还列出了矩阵理论、wilk 似然准则 和其他常用检验的显著性水平的分位数. 本书在世界各高等学校中广为采用, 是一本经典的多元统计分析课程的教材, 也可供相关统计研究人员、应用多元统计的科技工作者参考.