具体描述
Multivariate statistics refer to an assortment of statistical methods that have been developed to handle situations in which multiple variables or measures are involved. Any analysis of more than two variables or measures can loosely be considered a multivariate statistical analysis. An introductory text for students learning multivariate statistical methods for the first time, this book keeps mathematical details to a minimum while conveying the basic principles. One of the principal strategies used throughout the book--in addition to the presentation of actual data analyses--is pointing out the analogy between a common univariate statistical technique and the corresponding multivariate method. Many computer examples--drawing on SAS software --are used as demonstrations. Throughout the book, the computer is used as an adjunct to the presentation of a multivariate statistical method in an empirically oriented approach. Basically, the model adopted in this book is to first present the theory of a multivariate statistical method along with the basic mathematical computations necessary for the analysis of data. Subsequently, a real world problem is discussed and an example data set is provided for analysis. Throughout the presentation and discussion of a method, many references are made to the computer, output are explained, and exercises and examples with real data are included.
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这本《多元统计方法》的厚重感，从翻开扉页的那一刻起就扑面而来。我得承认，它对我而言更像是一座需要攀登的高山，而不是一本可以轻松阅读的小说。作者的叙述风格极其严谨，几乎每一个公式推导都充满了数学的逻辑美感，让人在敬畏之余，也感受到了统计学深邃的魅力。我尤其欣赏其中对主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的论述，那种层层递进的讲解，把原本抽象的概念具象化了。比如在讲解特征值和特征向量的几何意义时，作者没有直接给出结论，而是引导读者通过数据变换的视角去理解，这在很多入门书籍中是看不到的。书中大量的例子虽然大多源于经济学或生物统计学领域，但其背后的思想方法是普适的。我花了整整一个周末才啃完关于判别分析的部分，里面的Bayes决策理论和费舍尔线性判别函数之间的联系，初看时如同迷雾重重，但经过反复咀嚼后，豁然开朗。这本书的难度是毋庸置疑的，它要求读者不仅要有扎实的线性代数基础，还要对概率论有深刻的理解，但对于那些真正想在多元数据分析领域深耕的人来说，它绝对是一份宝贵的“内功心法”手册。它不是那种能让你一夜之间成为专家的书，而是一本在你遇到复杂数据挑战时，能让你回过头来寻找理论支撑的权威参考。
评分我是在一个关于高维数据可视化的研讨会上被同事推荐这本书的。坦白说，我一开始对它的期待值并不高，总觉得这种“方法论”的书籍难免枯燥乏味，充斥着教科书式的陈腔滥调。然而，这本书的叙述方式却颇有洞见。它最吸引我的地方在于，它没有把不同的统计模型割裂开来，而是将它们置于一个统一的框架下进行审视。比如，在介绍聚类分析时，作者巧妙地将层次聚类与K-means算法进行了对比，并深入探讨了它们在不同数据结构下的适用性边界，这比我之前读过的任何一本侧重于软件操作的书都要深刻得多。特别是关于混合线性模型（Mixed Linear Models）那一章，简直是神来之笔。它不仅清晰地解释了随机效应和固定效应的区别，还通过实际案例展示了如何在存在重复测量或分组数据时避免传统ANOVA的陷阱。读完这一章，我立刻回去重新审视了我们实验室正在进行的一项纵向研究数据，发现之前在模型设定上的几个模糊点瞬间清晰了。这本书的精髓不在于教你点哪个按钮，而在于让你明白为什么要这么做，这才是真正高水平的统计学著作的标志。
评分说实话，这本书的封面设计略显保守，如果不是专业要求，我可能不会主动去挑选它。但一旦开始阅读，我发现其内容远比其朴素的外表要精彩得多。最让我印象深刻的是其中关于结构方程模型（SEM）的介绍。在许多社会科学的教材中，SEM常常被简化为一系列路径图，而这本书则深入剖析了其背后的最大似然估计（MLE）原理，以及如何通过拟合指数来评估模型的优劣。作者对模型设定错误（Misspecification）的讨论非常细致，指出了在构建复杂的潜在变量模型时，必须谨慎对待指标的信效度。此外，书中对于多组别分析（Multi-group Analysis）的展开也极为详尽，特别是如何检验不同群体间的参数是否具有不变性。这本书的语言风格虽然正式，但逻辑清晰得像手术刀一样精准，没有一个多余的词汇。它不讨好读者，而是要求读者投入思考，这是一种对知识的尊重。对我而言，它更像是一部需要时常翻阅、并且总能在其中找到新视角的参考百科全书，而不是一本读完就可以束之高阁的读物。
评分我是一名偏向应用统计的工程师，在我的职业生涯中，我用过市面上几乎所有主流的统计软件，也读过不少关于特定算法的书籍，但很少有哪本书能像这本《多元统计方法》一样，让我对“统计思维”产生如此强烈的冲击。它的深度是毋庸置疑的，但更难得的是它的“广度”。比如，在讨论多元回归时，它没有止步于普通的最小二乘法，而是深入探讨了岭回归（Ridge Regression）和Lasso等正则化方法，清晰地阐述了它们如何在处理多重共线性问题上达到微妙的平衡。我特别喜欢作者在描述这些高级方法的动机时，往往会先抛出一个实际问题——比如“当变量过多且信息冗余时，我们如何稳定估计？”——然后再引出解决方案。这种“问题导向”的叙事方式，极大地激发了我的学习兴趣。这本书的结构设计也十分合理，从基础的协方差矩阵到高级的时间序列（虽然只是初步介绍），构成了一个完整的知识体系。对于那些希望从“工具使用者”升级为“方法设计者”的人来说，这本书无疑是不可或缺的基石。
评分这本书的印刷质量和排版布局让我这个有些“老派”的读者感到非常舒服。纸张适中的厚度和适宜的留白，使得长时间阅读眼睛不容易疲劳。内容上，我必须强调其对多元方差分析（MANOVA）的处理，简直是教科书级别的典范。作者非常细致地剖析了Box's M检验的原理及其在实际应用中的局限性，没有为了追求形式上的完整而回避实际操作中的难点。更值得称赞的是，书中对假设检验的稳健性讨论。在很多统计教材中，我们会假设数据是正态分布且协方差矩阵相等，但这本书毫不讳言地指出了这些假设在真实世界中经常被违反，并提供了如Bootstrapping和非参数检验等替代方案的理论基础。我记得有一次，我在处理一个包含异常值的数据集时陷入僵局，正是回头查阅书中关于离群点影响的讨论，才找到了调整模型方向的灵感。这本书的价值在于它的“全面性”和“批判性”，它教会我不要盲目相信软件的默认输出，而要时刻保持对数据结构和模型假设的警惕心。
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