多元统计与 MySearchLab

本书涵盖了多元统计分析的基本概念、方法以及在Excel中的实际应用。随书附有实用的计算机程序，帮助读者轻松上手，提高数据分析效率。

本书涵盖多元统计学的核心概念与方法，并结合SPSS软件进行实际案例分析，适合统计学专业学生自学，也适合相关领域专业人士进阶学习。

而a2=D(x)=σ2, 所以当k为偶数时：由此推递关系，所以X的k阶中心矩为。特别地，若X~N(0,1)，则

本幻灯片深入解析R语言在多元统计中的应用。

多元统计分析与聚类分析的基础原理、特性以及实例演示的课件。

如果你正在找一份靠谱的多元统计学资源，这份《多元统计学.ppt》绝对不容错过。它基于何晓群老师的第二版教材，内容涉及了多元统计的基础，适合从零开始学习的朋友。得清晰，理论和应用结合得挺好。如果你对 R 或 SPSS 感兴趣，相关的课程也有不少配套的学习资源，你更好地理解和掌握这些工具。值得一提的是，这份 PPT 不仅适合入门学习，还能作为复习和参考材料。喜欢统计的你不妨试试，内容还是蛮丰富的。

变量之间关系的挺讲究方式方法的，尤其做多元统计时，选对工具能省不少事。像回归主要看一个变量是不是受另一些变量影响，适合搞预测模型的；而典型相关更偏重于两组变量间的整体联系，常用于模式识别或社会科学研究那块。 资源方面，有几个我觉得还不错。比如这篇《多元统计回归解析》，讲得比较基础，适合入门。用SPSS也能做回归，这篇就了怎么选自变量，蛮实用的。 要是你偏向动手，Matlab和Python都有现成代码。像Matlab 实现典型相关、Python 实现，还有优化版的MATLAB 代码优化，都能直接上手跑。代码也挺清晰，适合直接改造用。 嗯，如果你是做深度学习或信号的，深度规范相关那篇也可以看看，思

《多元统计学应用 R》教材提供目录索引，方便查阅特定内容。

本书以多元正态分布、均值向量和协方差阵检验为基础，深入探讨聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等主流方法。此外，本书还结合市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域的最新应用，系统阐述定性数据建模分析、对数线性模型、logistic 回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量图表示法、多维标度法等前沿方法。