多元统计分析是统计学中应用性很强的一个分支，它的应用范围十分广泛．多元统计分析可以应用于几乎所有的领域，主要包括经济学、农业、地质学、医学、工业、气象学、金融、精算、物理学、地理学、军事科学、文学、法律、环境科学、考古学、体育科学、遗传学、教育学、生物学、管理科学、水文学等，还有一些交叉学科或方向等．多元统计分析的应用实在是难以一一罗列，以下简要地介绍一下多元统计分析在文学、数据挖掘（作为交叉学科......
2023-11-18
应用多元统计分析：基于R的实验-框架与内容安排
【摘要】：随着大数据、人工智能在我们日常生活的渗透，学习多元统计分析的人越来越多．“多元统计分析”课程已经被越来越多高校列为相关专业的必修课或选修课．《多元统计分析》教材的特点各有不同，有的教材侧重理论的讲述，读者需要具备较深厚的数学基础；有的教材则注重模型的应用，理论和技术细节不是重点．作者认为，对于侧重“应用”多元统计方法进行数据处理和分析的读者，重点不在于理解多元统计方法的理论证明和公式推导，而是要应
随着大数据、人工智能在我们日常生活的渗透，学习多元统计分析的人越来越多．“多元统计分析”课程已经被越来越多高校列为相关专业的必修课或选修课．《多元统计分析》教材的特点各有不同，有的教材侧重理论的讲述，读者需要具备较深厚的数学基础；有的教材则注重模型的应用，理论和技术细节不是重点．作者认为，对于侧重“应用”多元统计方法进行数据处理和分析的读者，重点不在于理解多元统计方法的理论证明和公式推导，而是要应用有关软件对数据进行分析，特别是要理解多元统计方法的目的、应用条件和结果的解释．
多元统计分析通常涉及较为复杂的理论，计算繁琐．大多数多元统计方法几乎无法手工计算，必须借助计算机和有关软件来实现．相关软件的种类很多，有些功能齐全，有些价格便宜，有些容易操作，有些需要更多的实践才能掌握．这里就不一一罗列了．其实，读者只要学会使用一种软件，使用其他的软件也不会困难，看看帮助和说明即可．学习软件的最好方式是在使用中学．
R软件是完全免费的、由志愿者管理的软件，其编程语言与S-plus所基于的S语言一样，很方便．在网站（http：//cran．r-project．org/bin/windows/base）上可免费下载R 软件的Windows 版（当然也可以免费下载R 软件的其他版本，如UNIX、LINUX、Mac OS），点击“Download R3．5．1 for Windows”下载（注：作者在写作本书后期时的最新版本为R3．5．1），按照提示安装即可．还有不断加入的从事各个方向研究者编写的软件包和程序．在这个意义上可以说，其函数的数量和更新远远超过其他软件．它的所有计算过程和代码都是公开的，它的函数还可以被用户按需要改写．它的语言结构和C＋＋、Fortran、MATLAB、Pascal、Basic等很相似，容易举一反三．对于一般非统计工作者来说，主要问题是它没有“傻瓜化”．
考虑到作为一款免费软件，R 软件具有丰富的资源（涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法），良好的扩展性（方便的编写函数和程序包，可以胜任复杂数据的分析、精美图形的绘制），完备的帮助系统（每个函数都有统一格式的帮助）．本书的实验均采用R 软件，并给出了相应的代码．(www.chuimin.cn)
近几年来有关R 语言/软件与统计分析相结合的书越来越多，代表性的有：Clark（2007），薛毅（2007），汤银才（2008），Kabacoff（2013），Tsay（2013），James et al．（2013），吴喜之（2013），薛薇（2014），陈景祥（2014），韩明（2017）等．
本书按照《应用多元统计分析》（第2版）（韩明，同济大学出版社）的内容（有修改），编写了基于R 的实验．全书由12章组成，在每一章（从第2章开始）的前面，首先按照原教材简要介绍本章的有关概念、理论和相关背景，然后是与本章内容对应的实验．本书注重可读性，图文并茂（配图76幅）；通过40个实验，突出R 软件的应用，着重培养学生的动手能力、应用R 软件分析和解决多元统计问题的能力．书名为《应用多元统计分析——基于R 的实验》，主要是突出R 软件在多元统计分析中的应用．
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应用多元统计分析：基于R的实验方法简介详细阅读
如果是，建立变量之间的定量关系式，并用于预测或控制——回归分析．变量之间的相互关系：分析两组变量之间的相互关系——典型相关分析．多元数据的统计推断这是关于参数估计和假设检验的问题．特别是多元正态分布的均值向量和协方差矩阵的估计和假设检验等问题．多元统计分析的理论基础多元统计分析的理论基础包括多维随机向量，以及由此定义的各种多元统计量，推导它们的分布并研究其性质，研究它们的抽样分布理论．......
2023-11-18
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广义线性模型概述：应用多元统计分析基于R实验详细阅读
，βp的线性函数．因此，对μ 作变换，则可得到下面几种分布的连接函数的形式：正态分布m（μ）＝μ＝∑βi xi．二项分布．Poisson分布m（μ）＝lnμ＝∑βi xi．上述推广体现在以下两个方面：通过一个连接函数，将响应变量的期望与解释变量建立线性关系m[E]＝β0＋β1 x1＋β2 x2＋…......
2023-11-18
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基于R的应用多元统计分析成果详细阅读
，F5 的线性组合表示出来Xi＝μi＋ai1 F1＋ai2 F2＋…，F5 的值却是未知的，有关参数的意义也有很大的差异．因子分析的首要任务就是估计因子载荷aij 和方差σ2i，然后给因子Fi 一个合理的解释，若难以进行合理的解释，则需要进一步作因子旋转，希望旋转后能发现比较合理的解释．特别需要说明的是这里的因子和试验设计里的因子（或因素）是不同的，它比较抽象和概括，往往是不可以单独测量的．......
2023-11-18
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基于R的多元统计分析：Bayes判别详细阅读
根据上面的叙述，要选择样本空间Ω 的一个划分R1 和R2＝Ω－R1，使得平均误判损失ECM 达到极小．定理8．3．1 极小化平均误判损失式的区域R1 和R2 为说明：当时，即x 为边界点，它可以归入R1 和R2中的任何一个，为了方便就将它归入R1．根据定理8．3．1，得到两总体的Bayes判别准则：应用此准则时仅需要计算：新样本点x0＝（x01，x02，…......
2023-11-18
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应用多元统计分析：基于R的典型相关数学描述详细阅读
，Y为来自总体容量为n 的样本，这时协方差矩阵的无偏估计为其中，用代替Σ 并按式和式求出 和，，称 为样本的典型相关系数，称（i＝1，2，…，q）为样本的典型变量．计算时也可从样本的相关系数矩阵出发求样本的典型相关系数和典型变量，将相关系数矩阵取代协方差阵，计算过程是一样的．如果复相关系数中的一个变量是一维的，那么也可以称为偏相关系数．偏相关系数是描述一个随机变量y 与多个随机变量X＝（x1，x2，…......
2023-11-18
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回归方程显著性检验：应用基于R的多元统计分析详细阅读
，n）总的分散程度，对SST 进行分解，得到其中，．可以证明，，由此得其中，．SSR 叫做回归平方和，由于所以SSR 是回归值 的离差平方和，它反映了yi（i＝1，2，…......
2023-11-18
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UScereal数据集方差分析：基于R的多元详细阅读
用MASS包中的UScereal数据集，我们研究美国谷物中的卡路里、脂肪和糖含量是否会因为储存架位置的不同而发生变化．其中1代表底层货架，2代表中层货架，3代表顶层货架．卡路里（calories）、脂肪（fat）和糖（sugars）含量是因变量，货架是3水平（1，2，3）的自变量．（1）单因素多元方差分析在以上代码中，“cbind（ ）”函数将三个变量（calories，fat，sugars）合并......
2023-11-18
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