实用多元统计分析第6版卷2

此课件提供多元统计分析的第二部分内容，探讨更高级的概念。

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

Richard A. Johnson 编著的《多元统计分析》是一本统计学和模式识别领域的经典著作。这本中文版是该书的第四版，由清华大学的学者翻译， 翻译质量优秀，准确可靠。

多元统计的学习资料还挺难找的，但这本《实用多元统计》就蛮值得推荐给你。内容写得比较细，适合自学，也能当作参考书放在手边。不管是搞前端数据可视化的你，还是要配合后台数据的你，都能从这本书里抠出不少干货。 讲得比较系统，从基本概念到实际应用，层层递进。像什么主成分、因子这些内容，书里不仅讲原理，还搭配了示例，嗯，理解起来轻松多了。尤其是你平时用 R 或 Matlab 做数据的，这本书刚好能串起来。 相关的拓展资料也不少，我顺手挑了几个有用的链接，比如：多元统计学基础与应用学习资料、因子应用于多元统计学，还有 Matlab 统计学习工具箱。平时碰到复杂数据任务，这些都能帮上忙。 如果你刚入门，推荐先

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。

这份多元统计分析课件涵盖了方差分析、回归分析、主成分分析等内容，提供全面的指导。

利用多元统计分析技术，可对各地区经济效益指标进行分析，包括数据标准化、相关性分析等步骤，以深入了解地区间经济效益的差异和关联性。

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。

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