应用多元统计分析（21世纪统计学系列教材）

本书在介绍多元统计分析理论的同时, 给出了用三种常用统计软件R、SPSS和SAS进行编程和运行的操作细节. 书中包括数据收集和描述、多元正态分布、线性回归分析案例、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、判别分析、联合分析、广义线性模型简介等11章内容。每章的结构基本上包括分析理论和原理、例子或案例、软件输出结果解释以及如何用三种软件分别进行分析操作等几个部分。每章还有贴近实际应用的练习题，以便学生系统地掌握和消化吸收所学知识。

赵博娟， 南开大学数学系数学专业本科， 南开大学数理统计方向博士。 曾在美国哈佛大学公共卫生学院（Harvard School of Public Health）从事生物统计和流行病学方向博士后研究，曾在南开大学任副教授，在美国Meharry Medical College 任助理级教授。 现任天津财经大学教授，博士生导师，讲授过多门统计专业课程，合作出版过本科教材《非参数统计》，曾在SCI和SSCI收录的期刊发表十余篇论文。曾获南开大学优秀青年教师奖、美国人口协会(PAA) “travel award”，有两篇论文获论文国家统计局全国统计科学研究优秀成果三等奖。

本书从实践的角度, 介绍多元统计分析方法, 并在介绍分析原理的同时, 给出用三种常用统计软件进行编程和运行的操作细节.书中包括 11 章内容, 依次为数据收集和描述、多元正态分布、线性回归分析案例、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、判别分析、联合分析、广义线性模型简介. 每章的主要内容都包括例子或案例分析, 还有软件输出结果解释, 各章后介绍的上机实现软件包括可免费下载的 R, 以及商业软件 SPSS 和SAS. 在使用 SPSS 时, 除了个别章节需要编程, 基本仅需用模块选项点击, 而在使用 R和 SAS 时, 都需要编程. 不过, 本书涉及的编程都比较简单, 实践中可以模仿例子中的编程, 易于使用.书中内容力求精炼, 以少的篇幅尽量广阔地概括多元统计分析所涉及的概念和方法, 个别章节也可以根据教学需要略去不讲.学习本课程所需要的基础课程包括数学分析、高等代数、概率论、数理统计和一般线性回归等. 软件方面不需要很强的编程基础, 但需要了解 R、SPSS 或 SAS 基本的操作, 这些操作可以在学习和使用中逐渐熟悉.科学研究离不开数据的收集和分析. 希望学生通过对本课程的学习, 能够比较系统地掌握多元统计分析方法, 熟悉统计软件的使用和对输出结果的解释.限于笔者水平和经验, 不足之处在所难免,恳请广大师生在使用中多提宝贵意见和建议.
赵博娟