Multivariate statistical analysis (statistics and actuarial series of Renmin University of China)(Chinese Edition)

纷繁复杂的世界是普遍联系的，因此具有多变量的数据很普遍，对于这类多元数据的分析方法很快地应用到许多研究领域。本书全面、系统、严格地阐明多元复杂数据的分析理论与方法，并尽力反映复杂多元数据分析的国际前沿研究。内容主要包括：多元分布、多元正态分布理论、基于因子的数据矩阵降维技术、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析、典型相关分析、多维标度分析、联合分析等内容。值得关注的是每节都配有R-代码，这大大地帮助学习者借助计算机深刻理解相关内容，直接上手分析解决实际问题。本书可作为统计学及其相关领域的大学生、研究生的教材或教学参考书，亦可供教师和科技人员参考。前言具有复杂多变量特征的数据普遍存在于现实世界中。忽视数据的这一多维度性质而进行逐个变元分析,无异于盲人摸象,因为这常常会使传统的统计分析方法效果不佳,甚至失效。多元数据分析是统计科学中发展较早的一个分支,在各学科领域越来越受重视,许多成果较为成熟但相关的研究依然显得非常活跃,以至于文献中出现了各种各样的称谓。目前介绍经典多元统计分析方法的专著、教材不少,但缺少能兼顾经典多元统计分析理论与现代多元统计分析理论及方法的书,更谈不上反映复杂多元数据分析国际前沿研究的专著了。本书朝着这个目标努力,用严格的数学语言对多元统计分析的现代面貌做较为详细的介绍。本书的特点之一是内容全新、理论性强,介绍了近年来国际上关于多元统计分析理论与方法的许多新成果。另一个特点是取材全部来自国际一流的相关教材与学术期刊上的代表性文章,信息量大、内容权威。每节都配有R代码,这有利于学习者借助计算机深刻理解相关内容,因为可以一边学习,一边直接上手分析解决实际问题。自2007年以来,本书作者在中国人民大学一直担任本课程的主讲教师。本书的大部分材料在课堂上试用过,深受学生欢迎,并荣获“第十一届全国统计科学研究优秀统计教学奖(课件类)”。在本书写作过程中,自始至终有以下硕士生、博士生参加翻译、校正等工作:李远、周朋朋、范洁瑜、张宁、戴成、钱政超、石恒泽、周健、安姝静、陈博钰、范博文、范燕、姜春波、马维华、苏宇楠、张圆圆、陈彦靓、郭洁、康雁飞、荣耀华、王伟、罗幼喜、储昭霁、封达道、李兆媛、司世景、夏文涛、熊巍、何静、胡亚南、黄雅丽、李茜、刘甦倩、吕爽、朱倩倩、田玉柱、梁晓琳、马春桃、马绰欣、孟令宾、王榛、杨亚琦、张亚丽、李二倩、罗静、史普欣、王晓荷、袁梦、吴延科、晏振、谷梅川、李蕾、李少洋、李少洋、田鑫涛、王珊、袁博、张元杰等人。在此,对他们表示衷心的感谢!本书获得以下基金部分资助:教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(No.15JZD015),国家自然科学基金(No.11271368),北京市社会科学基金重大项目(No.15ZDA17),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(No.20130004110007),国家社会科学基金重点项目(No.13AZD064),教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD910001),北京社会科学界联合会决策咨询课题(No.2016010021),中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金(No.15XNL008),兰州财经大学“飞天学者特聘