多元统计分析课件第 2 部分

本书为实用多元统计分析第6版卷2，内容包括部分相关与多元回归分析、变异数分析、协方差分析、主成分分析、判别分析、聚类分析等内容。

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

数据对象和属性类型 数据的基本统计描述 数据可视化 数据正态性 测量数据相似性和差异性

浙江大学张彩伢教授的多元统计课件，讲得真是蛮透彻的。逻辑清晰，例子也接地气，适合刚入门或者想深入理解多变量的同学。课件里头像多元回归、主成分、判别这些经典方法都讲到了，重点也突出，配合图表理解起来还挺轻松。 多元线性回归的推导过程不啰嗦，公式写得明白，代码实现也有提示。像Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε这种模型公式，估计你早就见过，不过这里配上了实际案例，立马就清晰多了。 共线性问题在项目里经常碰到，比如几个特征变量高度相关，结果导致模型结果飘忽不定。课件里讲了怎么用岭回归、主成分这些办法来规避，嗯，还挺实用的。 再比如主成分（PCA），多人一听就觉得

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。

学校老师发的 R 统计课件，内容还挺全的，基本覆盖了从入门到多元。搭配课堂或者自学都蛮合适，尤其对刚上手 R 语言的你，挺省事。课件排版清晰，代码示例也不算复杂，跟着练练，基础知识快就能掌握。 R 语言的统计思路讲得比较系统，从性统计到回归都有提到。像lm()、summary()这些常用函数也穿插在案例里，能学能练，还能拓展思路。 如果你是要写课程作业，或者准备复习统计建模内容，推荐你看下这套课件配合这篇《R 语言统计》，讲得比较接地气，图示清楚，不容易看困。 哦对了，课件里也涉及一些ggplot2的简单绘图，虽然不深，但足够上手。要是你对可视化要求高，可以顺手打开这篇《R 语言统计与绘图工具

这份资料深入讲解多元统计分析的各个方面，涵盖了核心概念、方法论以及实际应用案例，对于科研工作者进行统计分析具有很高的参考价值。

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。