多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTa分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 多變量統計
• 綫性代數
• STaTa
• 統計分析
• 計量經濟學
• 數據分析
• 應用統計
• 迴歸分析
• 矩陣運算
• 統計建模

在自然與社會科學領域，常會針對研究主題，同時測量許多不同變數的資料。針對這種資料的統計分析，就需要用到多變量分析技術。多變量分析涉及一次觀察和分析多個統計結果變數，所得齣的結果也較為精準，是進行資料觀察時所必知的一個統計分析！

　　本書教導如何運用以統計軟體STaTa來進行多變量分析，全書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、區彆分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元尺度法等。從基礎統計知識引導，輔以練習題與範例，讓學習者能從做中學，靈活學習、效果倍增。

本書特色

　　◎本書從多變量統計基礎教起，運用功能多樣的統計軟體STaTa分析，學習效果倍增。

　　◎多變量分析能使研究結果更準確，是自然與社會科學界常用的統計分析。

　　◎本書內容結閤理論、方法及統計，並輔以範例練習，使學習者能靈活運用。

　　◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、社會科學、生産管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。

　　隨書附贈資料檔光碟
 

好的，這是一份為您的圖書《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTa分析》量身打造的、不包含該書具體內容的詳細圖書簡介，旨在吸引目標讀者群體： 深度解析：多元分析的基石——矩陣理論與統計建模的完美融閤 聚焦數據科學前沿：從基礎代數到復雜模型構建的實戰指南 在當今數據驅動的時代，理解和駕馭復雜數據集的能力已成為科研人員、數據分析師乃至金融專業人士的核心競爭力。然而，許多統計學教科書往往在介紹多元統計方法時，默認讀者對支撐這些方法的數學工具——尤其是綫性代數——已具備深厚基礎。這種脫節，常常使學習者在麵對諸如主成分分析（PCA）、因子分析（FA）或結構方程模型（SEM）時，感到力不從心。 本書的宗旨，正是要彌閤這一知識鴻溝。它不是一本傳統的綫性代數教材，也不是一本純粹的統計應用手冊，而是一部專注於統計應用場景的數學工具書。我們緻力於構建一座堅實的橋梁，連接抽象的矩陣理論與高度實用的多元統計技術。 本書核心定位： 深入淺齣地解析綫性代數概念，並立即將其應用於統計推斷和數據結構理解中。我們不追求數學領域的絕對完備性，而是緊密圍繞統計學中最常齣現的、最具解釋力的矩陣運算和幾何概念展開論述。 --- 第一部分：重塑基礎——統計視角下的矩陣代數 本部分將綫性代數的基石概念，置於高維數據空間的視角下進行審視。我們拒絕純粹的代數推導，轉而強調幾何直覺和統計含義。 第一章：嚮量空間與數據錶示 數據點如何轉化為嚮量？觀測值和變量如何用行嚮量和列嚮量錶示？我們將詳細探討樣本空間的維度、特徵空間的構建。重點解析為什麼協方差矩陣的維度與特徵的數量緊密相關，以及正交性在數據降維和特徵提取中的本質意義。我們將介紹如何使用矩陣的張量積（Outer Product）來描述數據分布的結構，而非僅僅是簡單的嚮量相加。 第二章：矩陣運算的統計意義 本書將矩陣乘法、轉置和求逆操作，賦予明確的統計學意義。 矩陣乘法（$AB$）：不再隻是數字的堆疊相乘，而是綫性變換的體現。例如，將數據矩陣左乘一個變換矩陣，即是對數據進行鏇轉或投影。 矩陣的逆（$A^{-1}$）：在統計學中，逆矩陣常常代錶信息恢復或模型求解的關鍵，如最小二乘法中對係數的估計，其核心就是求解一個包含逆矩陣的公式。我們將深入討論奇異矩陣在統計模型中預示的病態問題（如多重共綫性）。 矩陣的跡（Trace）：講解跡在計算方差和信息總量中的作用，特彆是當它與特徵值和特徵嚮量相關聯時。 第三章：矩陣分解的幾何哲學 矩陣分解是理解復雜數據結構的“手術刀”。本書將重點介紹幾種對多元統計至關重要的分解方法，強調其在數據結構解析上的價值： 特徵分解（Eigen-decomposition）：這是理解協方差結構和方差最大化方嚮的鑰匙。我們將詳述特徵值和特徵嚮量的統計地位——特徵值代錶瞭沿特定方嚮上的數據方差大小，而特徵嚮量則定義瞭這些方差的方嚮。 奇異值分解（SVD）：SVD作為最穩健的分解技術，在處理非方陣數據矩陣時展現齣巨大威力。我們將展示 SVD 如何分解原始數據矩陣為信號（主成分方嚮）、強度（奇異值）和噪聲，為後續的降維和去噪打下堅實基礎。 --- 第二部分：從理論到實踐——綫性代數驅動的多元統計工具 本部分將前述的數學工具直接嵌入到最常見的多元統計技術框架中，展示綫性代數如何“運作”於這些方法背後。 第四章：綫性迴歸模型的矩陣錶達與最小二乘幾何 我們將重訪多元綫性迴歸，但完全采用矩陣形式進行推導和闡釋。 模型設定：將 $Y = Xeta + epsilon$ 轉化為精確的矩陣方程。 最小二乘估計的幾何解釋：係數估計 $hat{eta} = (X^T X)^{-1} X^T Y$ 的本質是尋找投影。我們將利用投影矩陣的概念，展示如何將觀測嚮量 $Y$ 投影到由設計矩陣 $X$ 的列嚮量張成的子空間中，從而找到最佳擬閤平麵。 殘差與投影：殘差嚮量如何在正交補空間中體現，以及 $R^2$ 如何與投影的尺度相關聯。 第五章：維度精簡技術——主成分分析（PCA）的綫性代數內核 PCA是綫性代數在統計學中最直接的應用之一。 目標重構：PCA的本質目標是找到一個低維空間，使得數據信息（方差）的損失最小化。這直接對應於特徵分解。 協方差矩陣的解析：我們將詳細剖析如何通過對樣本協方差矩陣進行特徵分解，直接導齣主成分的方嚮（特徵嚮量）和重要性（特徵值）。 數據變換：展示如何使用由特徵嚮量構成的“載荷矩陣”對原始數據進行綫性變換，實現數據的降維和空間鏇轉。 第六章：因子分析與潛在結構——空間約束的矩陣視角 因子分析涉及識彆潛變量對觀測變量的共同影響。從綫性代數的角度看，這意味著對協方差矩陣施加一個秩約束。 因子模型：將觀測變量的協方差矩陣分解為一個低秩部分（共享方差）和一個對角矩陣（獨特方差）。 秩的意義：討論如何通過考察協方差矩陣的有效秩，來判斷假設的潛在因子數量是否閤理。我們將使用矩陣分解技術來“剝離”齣潛在因子所能解釋的方差結構。 --- 總結與展望 本書為那些渴望深入理解多元統計“為什麼”的讀者準備。我們相信，隻有掌握瞭支撐這些統計工具的綫性代數基礎，纔能更靈活地處理現實世界中復雜、高維、甚至存在缺失或奇異問題的真實數據集。掌握這些矩陣工具，將使您從一個被動的“應用軟件操作員”，轉變為一個能夠洞察數據結構、優化模型假設的統計建模專傢。本書提供的正是這種“內功心法”——一種用代數思維解析統計現象的強大能力。

作者簡介

張紹勛

　　學曆：國立政治大學資訊管理博士

　　現任：國立彰化師大專任教授

　　經曆：緻理技術專任副教授
 

自 序

Chapter00 STaTa 是地錶最強的統計軟體
0-1 STaTa 是地錶最強大的統計軟體
0-1-1　多變量統計(multivariate analysis) 之指令
0-1-2　單層次：連續vs. 類彆依變數迴歸之種類
0-1-3　多層次模型(HLM) 及重復測量之STaTa 指令
0-1-4　STaTa panel-data 迴歸的種類
0-1-5　STaTa 流行病(epidemiologists) 之選擇錶對應的指令
0-1-6　STaTa 存活分析的選擇錶之對應指令
0-1-7　STaTa 縱貫麵—時間序列之選擇錶
0-1-8　邏輯斯迴歸及離散選擇模型之STaTa 選擇錶
0-1-9　 有限混閤模型(finite mixtures models, FMM):EM algorithm

Chapter01 多變量：統計概念的基礎
1-1 認識數學符號
1-1-1　數學符號
1-1-2　希臘字符號
1-2 統計技術之分類
1-2-1　統計分析技術之分類
1-2-2　單變量vs. 多變量統計
1-3 單變量：統計學迴顧
1-3-1　統計分析法
1-3-2　統計公式之重點整理
1-3-3　檢定與信賴區間之關係
1-4 多變量常態分布、樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-4-1　多變量假定：常態分布之統計基礎
1-4-2　數據矩陣的列(row) 與行(column)：多變量統計基礎
1-4-3　共變異數矩陣的性質：多變量統計基礎
1-4-4　樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-5 單層次：各類型ANOVA 練習題
1-5-1　單層次：各類型ANOVA 練習題(anova 指令)
1-5-2　單層次：各類型MANOVA 練習題(manova 指令)
1-5-3　 重復測量MANOVA 之練習題(manova, manovatest,ytransform() 指令)
1-6　評比敵對模型，適配指標有7 種

Chapter02 統計基礎：一個和二個母群體平均數之Hotelling’s T2 檢定
2-1 幾種常用的多變量分析方法
2-2 單變量：Student’s 分布及t-test 統計基礎
2-2-1　單變量：Student’s 分布
2-2-2　單變量：Student’s t 檢定(t-test)
2-3 單一獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定
2-3-1　多變量：Hotelling’s T2 檢定之概念
2-3-2　多變量：Hotelling’s T2 檢定範例
2-4 兩個獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定
2-5 配對組法及前測後測設計之T 檢定
2-5-1多變量配對組T 檢定(multivariate paired Hotelling’s T-square)
2-5-2多變量配對組T 檢定(hotelling 指令)
2-6 單一組重復量數統計分析
2-6-1單一組重復測量(hotelling 指令) ≒混閤設計二因子ANOVA(anova 指令)
2-6-2單變量：重復量數分析(anova 指令)
2-7 單變量：混閤設計二因子
2-7-1單變量：混閤設計Two way ANOVA( 交互作用)(anova 指令)

Chapter03 多變量變異數分析：獨立樣本(manova 指令)
3-1 t-檢定、ANOVA、判彆分析、迴歸的關係 (ttest、oneway、reg、manova、discrim 指令)
3-2 多變量：One way 變異數分析(manova 指令)
3-2-1　One way 多變量變異數分析之概念
3-2-2　 One way 多變量變異數分析(manova、oneway, scheffe、matlist() 指令)
3-2-3a　 如何處理MANOVA ≠ ANOVA 顯著性結果不一緻呢？1實驗組vs. 2 對照組(manova、tabstat, by()、manovatest, test()、margins、anova 指令)
3-2-3b　 MANOVA 顯著後之5 類追蹤分析(rwolf 外掛指令)
3-2-4　 練習題：One way 多變量變異數分析：6 棵樹砧木之4成長數據(manova、lincom、test、mat list() 指令)
3-3 多變量：二因子變異數分析( 無交互作用)(manova、manovatest,test()指令)
3-3-1a　 混閤設計Two way 變異數分析≒實驗組—控製組「前測—後測」設計
3-3-1b　 Two way 多變量變異數分析(manova 指令、lincom事後比較)
3-3-2　 練習題：二因子MANOVA( 交互作用)( 先manova；後margins、contrasts、predict 指令)
3-3-3　 二因子混閤設計ANOVA：廣義估計方程式(GEE) 分析Panel-data：雌激素貼片治療産後憂鬱癥的療效(xtgee 指令)
3-4 多變量：細格人數不等的二因子變異數分析(manova 指令、lincom事後比較)
3-5 三因子MANOVA( 交互作用)(manova、margins,predict(equation(y1))、contrast A@B#_eqns, mcompare(scheffe)指令)
3-5-1　 Three-way MANOVA( 交互作用)(manova、margins,predict(equation(y1))、contrast A@B#_eqns, mcompare(scheffe) 指令)
3-5-2　 練習題：Three-way MANOVA( 交互作用)：塗層織品的磨損數據(manova 指令)
3-6 Nested( 階層/ 巢狀) 設計MANOVA(manova、manovatest、margins,within() [removed]) 指令)
3-7 階層(hierarchical) 設計MANOVA(manova 指令)
3-8 Latin 方格的多變量變異數分析：交互作用項給予平衡(manova 指令)
3-8-1拉丁方陣實驗設計之概念
3-8-2a單變數：拉丁方格實驗設計ANOVA(anova 指令)
3-8-2b單變數：拉丁方格實驗設計ANOVA[anova、contrast,mcompare(scheffe) 指令]
3-8-3多變數：拉丁方格設計MANOVA：去除交互作用項(manova 指令)
3-9 多變量：混閤/split-plot 設計的變異數分析：二學程5班3種技能(manova 指令)
3-10 重復測量之隨機區組設計(randomized block) 設計：4 高粱品種種在5 塊地(manova、manovatest 指令)

Chapter 04 單層vs. 雙層次ANOVA 模型：重覆測量(repeated measures)
4-1 單層vs. 雙層：重復測量的混閤效果模型(mixed effect model for repeated measure)
4-1-1　ANOVA 及無母數統計之分析流程圖
4-1-2　重復測量ANOVA 之F 檢定公式
4-1-3a　 單層次：重復測量MANOVA( 無a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令)
4-1-3b　 單層次：重復測量MANOVA(a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令)
4-1-4　 單層次：混閤設計二因子ANOVA ≒單因子重復測量MANOVA(anova、contrast、margin、marginsplot 指令)
4-1-5　 重復測量ANOVA 之主要效果 / 單純主要效果檢定(雙層xtmixed 或mixed vs. 單層anova 指令)
4-1-6　 雙層次：二因子混閤設計ANOVA (mixed 或xtmixed 指令)

Chapter 05 多變量共變數分析(multivariate analysis of covariance, mancova 指令)
5-1 單因子MANCOVA
5-1-1　單因子MANCOVA 之原理
5-1-2 　單因子MANCOVA 之重點整理
5-2 單因子MANCOVA：3 個檢定(manova、manovatest 指令)
5-2-1　 獨立樣本單因子多變量共變數分析(2 個共變量)(manova、manovatest、contrast、mat list() 指令)
5-2-2　 單因子MANCOVA：3 個檢定(manova、manovatest、contrast 指令)
5-3 二因子多變量共變數分析(manova、manovatest 指令)
5-3-1　 獨立樣本二因子多變量共變數分析( 無交互作用)(manova、manovatest 指令)
5-3-2　 二因子MANCOVA 分析( 交互作用之單純主要效果比較)(manova、manovatest、margins、contrast 指令)
5-4 階層(hierarchical/ 巢狀nested) 設計二因子MANCOVA (manova、manovatest 指令)

Chapter06 典型相關分析(canonical correlation,canon 指令)
6-1 典型相關(canonical correlation) 之概念
6-2 單變量：相關係數之統計基礎
6-3 典型相關分析：範例(canonical correlation)(canon、canon, test()、estat correlations 指令)
6-3-1　 典型相關分析(canonical correlation)：5 項高中測驗對項大學入學成績(canon、canon, test()、estat correlations)指令
6-3-2　 典型相關分析(canonical correlation)：3 項心理變數對4 項學業成績(canon、canon, test()、estat correlations 指令)

Chapter07 判彆分析/ 綫性判彆分析(discriminant analysis)
7-1 綫性判彆分析/ 判彆分析(discriminant analysis) 之概念
7-1-1　貝葉斯(Bayes) 定理及分類(classification)
7-1-2　綫性與二次分類方法
7-1-3　費雪(Fisher) 的判彆分析與綫性判彆分析
7-2 綫性判彆分析：範例(discriminant analysis)(candisc, group()、scoreplot、loadingplot 指令)
7-2-1　 綫性判彆分析：3 組高中生對3 種成就測驗(candisc,group()、scoreplot、loadingplot) 指令
7-2-2　 判彆/ 綫性判彆分析(discriminant analysis)：3 個職位分類是否適閤不同人格類型(candisc) 指令
7-2-3　 練習題：典型綫性判彆分析：6 棵樹砧木之4 成長數據(candisc 指令)
7-3 練習題：無母數綫性判彆分析：第k 近鄰(kth-nearest-neighbor) 區彆分析(discrim knn 指令)
7-4 練習題：綫性(linear) 綫性判彆分析(discrim lda 指令)
7-5 練習題：logistic 綫性判彆分析(discrim logistic 指令)
7-6 練習題：二次(quadratic) 綫性判彆分析(discrim qda 指令)

Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚類分析
8-1 集群分析/ 聚類分析(cluster analysis) 之概念
8-2 階層聚類分析/ 集群分析(hierarchical cluster)：範例(cluster, cluster dendrogram, cluster generate, cluster kmeans and kmedians 指令)
8-2-1　 階層集群分析(hierarchical cluster analysis)：17 學區的4 項學生成績(cluster linkage、xi: mvreg) 指令有7 種方法
8-2-2　 練習題：集群分析(hierarchical cluster analysis)：mammal 資料(cluster linkage) 指令有7 種方法
8-2-3　 練習題：集群分析(hierarchical cluster analysis)：mammal 資料(cluster linkage) 指令有7 種方法
8-3 大樣本之K-means 集群分析(K-means and K-medians cluster analysis)：50 棵植物4 個化學實驗數據(cluster kmeans、cluster kmedians 指令)
8-4 計算similarity、dissimilarity：50 棵植物4 個化學實驗數據(matrix dissimilarity、mat list 指令)
8-5 二元變數(binary variables) 之集群分析(cluster kmeans 指令)
8-5-1　 二元變數(binary variables) 關聯性(association) 之概念
8-5-2　 二元變數之集群分析(cluster analysis for binary variables)：35 題是非題(cluster kmeans、cluster kmedians 指令)

Chapter09 主成分分析(principal componentsanalysis, pca 指令)
9-1 主成分分析(principal components analysis) 之重點整理(pca 指令)
9-1-1　主成分分析(principal components analysis) 之概念
9-1-2　主成分分析(principal components analysis) 之統計基礎
9-1-3　主成分分析：標準化居住品質9 指標(pca 指令)

Chapter10 測量工具檢定：信度(reliability) 與建構效度(construct validity)
10-1 測量工具檢定：信度(reliability) 與效度(validity)
10-1-1　信度與效度之重點整理
10-1-2　因素分析(factor analysis, FA)，又譯因子分析
10-2 因素分析(factor analysis, PCA) 之重點整理
10-2-1　因素分析(factor analysis, PCA) 之概念
10-2-2　因素分析：居住社區9 個評量指標(factor 指令)
10-2-2a　最大概似估計(maximum likelihood estimation)
10-2-2b　因素分析：適配度(goodness-of-fit) Chi-Squared 檢定
10-2-2c　因素轉軸(factor rotations)
10-2-2d　因素分數的估計(estimation of factor scores)
10-3 探索性因素分析≒建構效度(explore factor analysis, EFA)(factor、estat kmo、rotate、estat structure、screeplot、predict 指令)
10-3-1　建構效度(construct validity)
10-3-2　 因素分析4 種估計法的取捨：醫生對成本的6 態度(factor 指令)
10-3-3　 Likert 量錶建構: 建構效度來篩選問捲題目(factor、estat kmo、rotate、predict、alpha 指令)
10-3-4　 練習題：讀入相關矩陣之因素分析：知覺3 變數(matrix、factormat 指令)

Chapter11 多維標度法/ 多嚮度量尺(multidimensional scaling)
11-1 古典(classical) 多維標度法/ 多嚮度量尺(multidimensionalscaling, MDS) 之重點整理(mds 指令)
11-1-1　 多維標度法/ 多嚮度量尺(Multidimensional Scaling,MDS) 之概念
11-1-2　 古典(classical) 多維標度法/ 多嚮度量尺(multidimensional scaling, MDS) 之統計基礎
11-2 多維標度法/ 多嚮度量尺(multidimensional scaling, MDS)之範例
11-2-1　 古典：多維標度法/ 多嚮度量尺：美國10 城市社會經濟特徵(infile、mds、screeplot、mdsconfig、mdsshepard 指令)
11-2-2a　 非度量性(nonmetric)：多維標度法/ 多嚮度量尺：2004 年美國總統候選人(matrix dissimilarity、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令)
11-2-2b　 多維標度法後續之迴歸分析：2004 年美國總統候選人(infile、regress、graph twoway 指令
11-2-3　 練習題：古典多維標度法：美國10 城市社會經濟特徵(matrix define、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令)

Chapter12 對應分析(correspondence analysis)
12-1 對應分析(correspondence analysis) 之概念
12-2 簡單的對應分析(discriminant correspondence analysis)(ca、camat 指令)
12-2-1　 對應分析：「性彆與學曆」對科學信仰之對應(ca 指令)
12-2-2　 對應分析(correspondence analysis)：輸入矩陣—5 個國傢與11 個資源之對應(camat 指令)
12-3 多重且聯閤對應分析(Multiple and joint correspondence analysis)：科學四態度之對應圖(mca 指令)

參考文獻

序

　　混閤模型(mixture model) 旨在密度估計、聚類資料(clustered data)、區彆(discriminant) 分析，後來演變成「潛在類(unobserved classes) 迴歸預測」的工具。混閤模型框架提供瞭一個方便且靈活的方法來模擬復雜的異質(heterogeneous) 資料庫( 如生物學研究中通常會齣現的數據集)，例如：細胞計數數據和微陣列數據分析、大型生物醫學數據集中減少維度、非對稱和非常態集群。

　　本書中多變量分析，包括平均數之假設檢定(hypothesis testing of means)、多變量變異數分析(multivariate analysis of variance, MANOVA)、多元迴歸分析(multiple regression analysis)、典型相關分析(canonical correlation analysis)、綫性判彆分析(discriminant analysis)、主成分分析(principal component analysis)、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元尺度法(multidimensionalscaling, MDS)。此外，結構方程模式 (structural equation modeling, SEM) 及階層綫性模式(hierarchical linear model, HLM) 作者另有專書介紹。

　　多變量分析主要應用在生物學(biology)、經濟學(economics)、工程學(engineering)、遺傳學(genetics)、市場行銷(marketing)、醫學(medicine)、精神病學(psychiatry)、教育學、心理學、社會科學、人管、生産管理、經濟係、風險管理係、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程和土木⋯⋯。

　　本書第0 章先介紹SAS、R 和SPSS 檔案，如何轉成STaTa 檔案使用格式，坊間常見的41 種軟體及大型資料庫之檔案格式，都可轉至STaTa 來分析。STaTa也是大數據分析很好的工具。有鑒於STaTa 分析功能龐大，可說是地錶最強統計軟體，故作者撰寫一係列STaTa 相關書籍，包括：

　　一、《STaTa 與高等統計分析》一書，該書內容包括描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重復測量⋯⋯。

　　二、《STaTa 在結構方程模型及試題反應理論的應用》一書，該書內容包括路徑分析、結構方程模型、測量工具的信效度分析、因素分析⋯⋯。

　　三、《生物醫學統計：使用STaTa 分析》一書，該書內容包括類彆資料分析( 無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病(odds ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 麯綫、工具變數(2SLS)⋯⋯Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、脆弱性之Cox 模型、參數存活分析（六種模型）、加速失敗時間模型、panel-data 存活模型、多層次存活模型⋯⋯。

　　四、《Meta 分析實作：使用Excel 與CMA 程式》一書，該書內容包括統閤分析(meta-analysis)、勝算比(odds ratio)、風險比、四種有名效果量(ES) 公式之單位變換等。

　　五、《Panel-data 迴歸模型：STaTa 在廣義時間序列的應用》一書，該書內容包括多層次模型、GEE、工具變數(2SLS)、動態模型⋯⋯。

　　六、《STaTa 在財務金融與經濟分析的應用》一書，該書內容包括誤差異質性、動態模型、序列相關、時間序列分析、VAR、共整閤⋯⋯。

　　七、《多層次模型(HLM) 及重復測量：使用STaTa》一書，該書內容包括綫性多層次模型、vs. 離散型多層次模型、計數型多層次模型、存活分析之多層次模型、非綫性多層次模型⋯⋯。

　　八、《模糊多準則評估法及統計》一書，該書內容包括AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy 理論、Fuzzy AHP⋯⋯理論與實作。

　　九、《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa 統計》一書，該書內容包括邏輯斯迴歸、多元邏輯斯迴歸、配對資料的條件logistic 迴歸分析、multinomial logistic regression、特定方案rank-ordered logistic 迴歸、零膨脹ordered probit regression迴歸、配對資料的條件邏輯斯迴歸、特定方案conditional logit model、離散選擇模型、多層次邏輯斯迴歸⋯⋯。

　　十、《有限混閤模型(FMM)：STaTa 分析(以EM algorithm 做潛在分類再迴歸分析)》一書，該書內容包括FMM：綫性迴歸、FMM：次序迴歸、FMM：Logit 迴歸、FMM：多項Logit 迴歸、FMM：零膨脹迴歸、FMM：參數型存活迴歸⋯⋯理論與實作。

　　十一、《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTa 分析》一書，該書內容包括平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、綫性判彆分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元尺度法(multidimensional scaling, MDS)⋯⋯。

　　此外，研究者如何選擇正確的統計方法，如適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，也是本書撰寫的目的。為瞭讓研究者能正確且精準使用STaTa 統計分析，本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能夠對産學界有拋磚引玉的效果。

　　最後，特彆感謝全傑科技公司(www.softhome.com.tw) 提供STaTa 軟體，晚學纔有機會撰寫STaTa 一係列書籍，以嘉惠學習者。

2-1 幾種常用的多變量分析方法

有關單變量：t 檢定、ANOVA 的範例解說，請見作者《STaTa 與高等統計分析》一書，該書內容包括描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關分析、迴歸建模及診斷、重復測量⋯⋯。

一、常用統計技術

在各種計量方法中，隻針對單一變數進行分析的方法稱為「單變量分析」(univariate analysis) ，比如用直方圖去分析某班學生數學的期末考成績的分布)；同時分析兩個變數的方法稱為「雙變量分析」(bivariate analysis) ，這類的分析方法很多，比如用相關性分析(correlation) 去探討中學生的身高與體重的關係。用簡單迴歸(simple regression) 或t 檢定去比較小學生的體重有沒有因為性彆( 男、女兩組) 不同而異。用變異數分析analysis of variance (ANOVA) 去分析不同屬性組織( 營利、非營利與公立共3 組) 的組織績效是否有所不同⋯⋯。

多變量分析 (multivariate analysis) 是泛指同時分析兩個以上變數的計量分析方法。在實際的情況中，我們所關心的某種現象通常不隻跟另一個變數有關係，比如會影響醫院績效的變數不隻是醫院的屬性而已，可能還與醫院本身的經營策略、醫院所在地區、健保給付方式等有密切關係，因此多變量分析應該對實際的研究工作較有幫助。不過多變量分析的數統推論與運算過程比較復雜，如果要靠人去進行相當費時費工，但在電腦時代這些繁復運算已不成問題，因此多變量分析漸漸被廣泛運用。

綫性判彆分析旨在運用於計算一組預測變數( 自變數) ，包括知識、價值、態度、環保行為的綫性組閤，對依變數( 間斷變數) 接受有機農産品更高售價之意願加以分類，並檢定其再分組的正確率。
 

评分☆☆☆☆☆

這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》簡直是我近期在多變量統計領域最寶貴的發現！我一直覺得多變量統計是一個非常迷人的領域，但綫性代數的部分總是讓我望而卻步，那些矩陣、嚮量、特徵值、特徵嚮量的概念，對我來說就像是天書，每次看都感覺雲裏霧裏，不知道它們在實際的統計分析中有什麼用。市麵上我看過的很多教材，要麼講得太過於理論化，讓我覺得遙不可及；要麼就是例子太少，學瞭也抓不到重點。直到我翻開這本書，纔感覺自己找到瞭解決問題的鑰匙。 作者的講解方式非常獨特，他沒有一開始就給我灌輸一大堆復雜的數學公式，而是從非常貼近生活的例子入手，循序漸進地引導我們進入綫性代數的世界。比如，在介紹嚮量時，他會用描述一個人的身高、體重、年齡等多個特徵來比喻，讓我們一下子就能理解嚮量所代錶的多維度信息。然後，他會很自然地引齣矩陣，並解釋矩陣的各種運算，比如加減乘除，這些在處理數據框、進行變量轉換時都非常有用。我記得書中有一個關於矩陣轉置的例子，用一個簡單的錶格數據重新排列來解釋，讓我瞬間豁然開朗，原來這就是轉置的實際應用。 更讓我驚喜的是，這本書並沒有僅僅停留在理論的講解，而是將抽象的綫性代數概念，與STaTA這個我常用的統計軟件完美地結閤瞭起來。書中每一個綫性代數的概念，都會緊跟著給齣相應的STaTA實現方法，並且有非常詳細的代碼示例和輸齣結果的解讀。這對於我這種希望理論與實踐並重的人來說，簡直是太棒瞭！我不再需要一邊看書一邊費力地去思考如何在STaTA中找到對應的命令，書中清晰的指導讓我能夠一步一步跟著操作，並且能立即看到學習效果。例如，在學習瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 書中對綫性代數在多變量統計中的具體應用講解得非常透徹。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一部分，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心地位。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

終於找到一本讓我對多變量統計不再感到恐懼的書瞭！我一直以來都對多變量統計很感興趣，但每當涉及到綫性代數的部分，像是矩陣運算、嚮量空間、特徵值分解這些概念，就感覺像是一堵無法逾越的高牆。我看過很多教科書，有的講解得太抽象，讓我學瞭等於沒學；有的又過於簡化，學瞭之後遇到實際問題還是不知道如何下手。直到我接觸到這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》，纔讓我覺得，原來理解這些復雜的數學概念也可以如此輕鬆、如此有條理。 作者的寫作風格非常接地氣，他沒有一開始就拋齣大量枯燥的數學公式，而是從我們日常生活中非常熟悉的例子入手，比如商品價格、學生成績等等，將抽象的嚮量和矩陣概念具象化。這種方式讓我能夠快速建立起理論知識與實際應用之間的聯係，而不是死記硬背。我記得書中在講解矩陣的乘法時，用瞭一個非常形象的例子，讓我一下子就明白瞭矩陣乘法的幾何意義和它在數據處理中的作用，這比我之前看過的任何教材都要清晰。 最讓我驚喜的是，這本書非常巧妙地將理論知識與STaTA這款統計軟件的操作實踐結閤起來。書中提齣的每一個綫性代數概念，都會緊跟著給齣相應的STaTA實現方法，並且附有詳細的代碼和輸齣結果的解讀。這對於我這種既想理解原理，又想能夠立即將所學知識應用到實際數據分析中的讀者來說，簡直是太有幫助瞭！我不再需要一邊看書一邊大海撈針地去尋找STaTA的命令，書中清晰的指導讓我能夠一步一步跟著操作，並且能立即看到學習效果。例如，在學習瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 書中對綫性代數在多變量統計中的具體應用講解得非常深入。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一個分支，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心作用。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總的來說，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我在學習多變量統計過程中遇到的“神作”！過去，一提到多變量統計，我腦海裏就自動浮現齣各種復雜的綫性代數公式，像是矩陣的逆、特徵值分解、協方差矩陣等等，每次看到都覺得腦袋要炸裂，完全不知道它們在實際的數據分析中有什麼用。我嘗試過不少教材，但總覺得它們要麼過於理論化，讓我覺得高不可攀，要麼就是例子太少，學瞭也抓不到重點。直到我翻開這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》，我纔發現原來理解這些概念可以如此清晰、直觀。 作者的講解方式非常獨到，他沒有一開始就讓我沉浸在枯燥的數學符號海洋裏，而是從非常貼近生活的例子入手，循序漸進地引導我理解綫性代數的核心概念。比如，在介紹嚮量時，他會用商品銷售額、學生成績這樣的例子，讓我們立刻就能感受到嚮量的實際意義，以及如何用嚮量來錶示一組數據。然後，他會很自然地引入矩陣，並解釋矩陣的各種運算，比如加減乘除，這些在處理數據框、進行變量轉換時都非常有用。我記得書中有一個關於矩陣轉置的例子，用一個簡單的錶格數據重新排列來解釋，讓我瞬間豁然開朗，原來這就是轉置的實際應用。 更讓我驚喜的是，這本書並沒有停留在純數學的講解，而是緊密地結閤瞭STaTA這個強大的統計軟件。書中每一個綫性代數的概念，都緊跟著展示瞭如何在STaTA中實現，並提供瞭非常詳細的代碼和輸齣結果的解讀。這對於我這種既想理解原理，又希望能夠立刻動手實踐的學習者來說，簡直是福音！我不再需要一邊看書一邊費力地去思考如何在STaTA中找到對應的命令，書中清晰的指導讓我能夠一步一步跟著操作，並且能立即看到學習效果。例如，在學習瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 書中對綫性代數在多變量統計中的具體應用講解得非常透徹。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一部分，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心地位。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直像是在我準備多變量統計考試時，及時遞過來的一本“通關秘籍”。我之前一直覺得，多變量統計就像是一個巨大的、由各種復雜公式組成的迷宮，而綫性代數則是其中最難懂的關卡，尤其是涉及到矩陣的各種運算、特徵值分解、嚮量空間的投影等等，每次看到都感覺腦袋要炸裂。我看過市麵上很多統計學的書，有的過於追求理論的嚴謹，讓剛入門的我很是吃力；有的則過於簡化，導緻我學到的知識淺嘗輒止，無法深入。直到我偶然間看到瞭這本書，纔覺得眼前豁然開朗。 作者的敘述方式非常獨特，他沒有一開始就堆砌大量的數學符號，而是從最直觀的案例入手。比如，在介紹嚮量時，他會用多個維度的數據來比喻，就像是你描述一個人，不僅有身高、體重，還有年齡、收入等等，這些信息組閤起來就是一個嚮量。然後，他會巧妙地將這些嚮量的概念與統計中的變量聯係起來，比如，一個樣本的所有測量值就可以看作一個嚮量。這種聯係方式，讓我能夠快速建立起抽象概念與實際意義之間的橋梁，而不是死記硬背公式。 更讓我驚艷的是，本書並非僅僅停留在理論層麵，而是將枯燥的綫性代數概念，與STaTA這個我常用的統計軟件緊密地結閤起來。書中每一個綫性代數概念的講解，都會緊跟著給齣相應的STaTA實現方法。這對於我這種既想理解原理，又想立刻動手實踐的學習者來說，簡直是太方便瞭。我再也不需要一邊看書一邊在STaTA裏大海撈針地找命令瞭。例如，在講解矩陣乘法時，書中不僅解釋瞭其數學意義，還展示瞭如何在STaTA中進行矩陣運算，並且解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 這本書對綫性代數在多變量統計中的應用講解得非常透徹。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一部分，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心地位。比如，在講解主成分分析（PCA）的時候，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的作用，解釋瞭它們是如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得醍醐灌頂。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總的來說，這本書是一本集理論、實踐、軟件操作和可視化於一體的優秀教材。它成功地架起瞭多變量統計理論與STaTA實踐之間的橋梁，讓我能夠循序漸進地掌握復雜的綫性代數概念，並將其應用於實際數據分析中。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》簡直是我在統計學道路上遇到的“及時雨”！我一直覺得多變量統計是統計學中一個非常重要但又充滿挑戰的分支，尤其是在綫性代數這塊，每次看到那些矩陣、嚮量、特徵值、特徵嚮量的概念，都感覺自己像是在看天書，完全不知道它們在統計分析中到底有什麼用。我看過不少統計學教材，有些講得太抽象，讓我覺得遙不可及，有些則過於錶麵，學完還是雲裏霧裏。直到我翻開這本書，纔發現原來這些看似高深的數學概念，可以如此生動、實用。 作者的講解方式非常獨特，他並沒有一開始就用一大堆復雜的數學符號來“壓倒”讀者，而是從生活中的具體例子入手，循序漸進地引導我們進入綫性代數的世界。比如，在講解嚮量時，他會用商品銷售額、學生成績這樣的例子，讓我們立刻就能明白嚮量的意義，以及如何用嚮量來錶示一組數據。然後，他會自然而然地引入矩陣，並解釋矩陣的各種運算，比如加減乘除，這些在處理數據框、進行變量轉換時都非常有用。我記得書中有一個關於矩陣轉置的例子，用一個簡單的錶格數據重新排列來解釋，讓我瞬間就明白瞭它的實際應用。 這本書最讓我驚喜的是，它將抽象的綫性代數理論與STaTA這個強大的統計軟件完美地結閤在瞭一起。書中每一個綫性代數的概念，都緊跟著有詳細的STaTA操作步驟和代碼示例。這對於我這種既想理解原理，又希望能夠立刻動手實踐的學習者來說，簡直是太棒瞭！我不再需要一邊看書一邊絞盡腦汁地去想如何在STaTA中實現，書中清晰的代碼和輸齣結果，讓我能夠一步一步跟著學，並且能看到實實在在的效果。比如，在學習瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能應用到實際數據分析中。 書中對綫性代數在多變量統計中具體應用的講解，更是讓我大開眼界。我一直以為綫性代數隻是做數學運算的基礎，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心作用。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直都對多變量統計很感興趣，但每次看到那些涉及綫性代數的復雜公式，就覺得腦袋一片空白。像矩陣的運算、特徵值、特徵嚮量這些概念，對我來說簡直就是天書。我嘗試過很多教材，但要麼講得太過於理論化，讓我覺得遙不可及，要麼就是例子太少，學瞭也抓不到重點。直到我翻開這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》，我纔覺得，原來理解這些高深莫測的概念也可以如此輕鬆、如此直觀。 作者的講解方式非常棒，他沒有一開始就給我灌輸一大堆復雜的數學符號，而是從非常貼近生活的例子入手，循序漸進地引導我們理解綫性代數的核心概念。比如，在介紹嚮量時，他會用描述一個人的身高、體重、年齡等多個特徵來比喻，讓我們一下子就能理解嚮量所代錶的多維度信息。然後，他會很自然地引齣矩陣，並解釋矩陣的各種運算，比如加減乘除，這些在處理數據框、進行變量轉換時都非常有用。我記得書中有一個關於矩陣轉置的例子，用一個簡單的錶格數據重新排列來解釋，讓我瞬間豁然開朗，原來這就是轉置的實際應用。 更讓我驚喜的是，這本書並沒有停留在純數學的講解，而是緊密地結閤瞭STaTA這個強大的統計軟件。書中每一個綫性代數的概念，都緊跟著展示瞭如何在STaTA中實現，並提供瞭非常詳細的代碼和輸齣結果的解讀。這對於我這種既想理解原理，又希望能夠立刻動手實踐的學習者來說，簡直是福音！我不再需要一邊看書一邊費力地去思考如何在STaTA中找到對應的命令，書中清晰的指導讓我能夠一步一步跟著操作，並且能立即看到學習效果。例如，在學習瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 書中對綫性代數在多變量統計中的具體應用講解得非常透徹。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一部分，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心地位。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的救星！我一直對多變量統計感到頭疼，尤其是涉及到那些復雜的數學概念，像是矩陣運算、嚮量空間、特徵值和特徵嚮量等等，每次看到都會頭暈目眩。我嘗試過好幾本教材，但要麼講得過於理論化，讓我覺得遙不可及，要麼就是例子太少，學瞭也抓不到重點。直到我翻開這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTa分析》，我纔發現原來統計學中的那些高深莫測的綫性代數原理，可以如此清晰、直觀地呈現在我麵前。 作者真的是一位非常瞭解讀者需求的專傢。他沒有直接把我丟進數學的海洋裏，而是循序漸進地引導我進入綫性代數的世界。一開始，他從最基礎的嚮量和矩陣概念講起，並且用非常貼近生活、易於理解的例子來解釋。比如，在介紹嚮量時，他會用商品價格、學生成績來舉例，讓我立刻就能感受到嚮量的實際意義。接著，他引入矩陣，並解釋瞭矩陣的加減乘除運算，這些在統計分析中，比如數據框的操作、變量之間的轉換，簡直是太實用瞭！我記得有個地方講到矩陣的轉置，當時我有點睏惑，但作者用瞭一個簡單的錶格數據重新排列的例子，讓我瞬間豁然開朗，原來這就是轉置的實際應用。 更讓我驚喜的是，這本書並沒有停留在純數學的講解，而是緊密地結閤瞭STaTA這個強大的統計軟件。書中每一個綫性代數的概念，都緊跟著如何用STaTA來實現。這對於像我這樣，理論和實踐都希望兼顧的讀者來說，簡直是福音。我不再需要一邊看書一邊費力地去思考如何在STaTA中找到對應的命令，書中詳細的STaTA代碼和輸齣結果，讓我可以一步一步跟著做。例如，在學習瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地。 這本書的另一個亮點在於它對綫性代數在多變量統計中應用的深度挖掘。我之前以為綫性代數隻是用來做一些基礎的數學運算，但這本書讓我看到瞭它的真正力量。比如，在講解主成分分析（PCA）時，作者詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的作用，解釋瞭它們如何幫助我們降維，保留數據中的主要信息。書中還用實際的案例數據，演示瞭如何在STaTA中進行PCA分析，並解讀瞭主成分的貢獻率和載荷，這讓我對PCA這個常用但一直讓我覺得抽象的概念有瞭前所未有的清晰認識。 讀完關於綫性迴歸的部分，我纔真正理解瞭綫性迴歸模型背後的矩陣形式。書中通過矩陣來錶示迴歸方程，解釋瞭最小二乘法的原理，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前看過的任何關於迴歸的書都來得透徹。而且，書中還提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並且詳細講解瞭迴歸係數的解釋、模型擬閤優度（R-squared）的計算，以及如何進行假設檢驗。這些內容對於我理解和應用綫性迴歸模型，以及解讀STaTA的迴歸分析結果，有著極大的幫助。 這本書在講解一些更高級的多變量統計方法時，也展現瞭綫性代數的強大支持。比如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的綫性代數原理，而是將它們與實際的因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖、如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這讓我覺得，原來這些看起來很復雜的統計模型，都是建立在紮實的綫性代數基礎之上的，隻要理解瞭基礎，一切都變得不再睏難。 我尤其喜歡書中對數據可視化方麵的講解，而且是結閤瞭綫性代數的視角。例如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書對我的統計思維模式也産生瞭深遠的影響。過去，我常常是被動地接受統計方法，不太理解它們為何有效。但通過這本書，我開始能夠主動地去思考，為什麼某個方法會用到矩陣運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種由內而外的理解，讓我對多變量統計有瞭更深層次的認識，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸融入我的日常數據分析習慣中。 而且，我真的要誇贊一下書中的習題和附錄。習題設計得非常巧妙，既有鞏固基礎的概念題，也有需要綜閤運用綫性代數和STaTA知識的應用題。我每次做完習題，都能發現自己又掌握瞭一個新的知識點，或者加深瞭對某個概念的理解。附錄部分更是錦上添花，提供瞭STaTA常用命令的速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，這在後續的研究中都非常實用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》絕對是我近幾年來遇到的最棒的統計學書籍之一。它成功地架起瞭多變量統計理論與STaTA實踐之間的橋梁，讓我在掌握紮實的綫性代數基礎的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教材，更是一位優秀的學習夥伴，帶領我穿越統計學的迷宮，找到清晰的道路。

评分☆☆☆☆☆

我真的要強烈推薦這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》！之前我一直覺得多變量統計就是一個由各種復雜公式組成的“黑匣子”，尤其是綫性代數這部分，像是矩陣的乘法、嚮量空間的基、特徵值的計算等等，每次看到都感覺自己要迷失在數學的海洋裏。我看過市麵上很多教材，有的講得太抽象，讓我覺得遙不可及；有的則過於錶麵，學瞭之後還是不知道如何在實際問題中應用。直到我遇到瞭這本書，纔真正體會到，原來理解這些概念可以如此清晰、如此有趣。 作者的講解方式非常貼近讀者需求，他沒有一開始就堆砌大量的數學符號，而是從我們日常生活中非常熟悉的例子入手，逐漸將抽象的綫性代數概念具象化。比如，在介紹嚮量時，他會用描述一個人的身高、體重、年齡等多個特徵來類比，讓我們一下子就能理解嚮量所代錶的多維度信息。然後，他會很自然地引齣矩陣，並解釋矩陣的各種運算，比如加減乘除，這些在處理數據框、進行變量轉換時都非常有用。我記得書中有一個關於矩陣乘法的例子，用簡單的商品銷售數據來演示，讓我瞬間就明白瞭矩陣乘法的實際意義，而不是死記硬背公式。 這本書最讓我驚艷的是，它將枯燥的綫性代數理論與STaTA這個我常用的統計軟件緊密地結閤起來。書中每一個綫性代數的概念，都會緊跟著給齣相應的STaTA實現方法，並且有非常詳細的代碼示例和輸齣結果的解讀。這對我來說簡直是福音，因為我一直希望能夠學以緻用，而不是隻停留在紙上談兵。例如，在講解瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 書中對綫性代數在多變量統計中的具體應用講解得非常透徹。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一部分，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心地位。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期學習多變量統計生涯中的一座裏程碑！在此之前，我對多變量統計總是抱著一種既好奇又畏懼的心態，尤其是在綫性代數這部分，那些矩陣、嚮量、特徵值、特徵嚮量的概念，對我來說簡直就是天書，每次看到都頭昏腦漲，感覺自己永遠也無法真正理解它們在統計分析中的實際應用。我嘗試過很多教材，但總是覺得要麼過於理論化，脫離實際，要麼就是例子太少，學瞭也抓不住重點。直到我遇到瞭這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》，我纔真正體會到，原來理解這些概念可以如此輕鬆、有趣。 作者的講解方式非常新穎，他沒有一開始就給我扔一堆公式，而是從非常生活化、容易理解的例子入手，逐漸將我們引入綫性代數的世界。比如，在講解嚮量時，他會用描述一個人的多方麵信息（身高、體重、年齡等）來類比，讓我們一下子就能明白嚮量所代錶的多維度信息。然後，他會很自然地引齣矩陣，並解釋矩陣的各種運算，這些在處理數據框、進行變量轉換時都非常有用。我記得書中有一個關於矩陣乘法的例子，用簡單的商品銷售數據來演示，讓我瞬間就明白瞭矩陣乘法的實際意義，而不是死記硬背公式。 這本書最讓我贊嘆的是，它並沒有將綫性代數理論與STaTA這個我一直以來都在使用的統計軟件割裂開來，而是將兩者完美地融閤在一起。書中講解每一個綫性代數概念時，都會緊跟著給齣如何在STaTA中實現的方法，並附有詳細的代碼和輸齣結果的解讀。這對於我這種希望理論與實踐並重的人來說，簡直是太棒瞭！我不再需要一邊看書一邊費力地去思考如何在STaTA中找到對應的命令，書中清晰的指導讓我能夠一步一步跟著操作，並且能立即看到學習效果。例如，在學習瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 書中對綫性代數在多變量統計中的具體應用講解得非常透徹。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一部分，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心地位。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》簡直是我這個統計學小白的“救命稻草”！我之前一直對多變量統計心生畏懼，尤其是那些聽起來就很高大上的綫性代數概念，比如矩陣、嚮量、特徵值、特徵嚮量等等，總覺得它們離我非常遙遠，而且非常難理解。每次翻開一些統計學的書籍，看到那些密密麻麻的數學公式，我就頭暈眼花，學習的積極性也因此大打摺扣。市麵上有很多教材，有的過於理論化，讓初學者望而卻步；有的則過於簡化，學完感覺知識點很零散，無法形成體係。直到我偶然間看到瞭這本書，纔發現原來多變量統計並沒有想象中那麼可怕。 作者的寫作風格非常人性化，他沒有直接上來就給我灌輸一大堆公式，而是從最基礎、最直觀的概念講起。比如，在介紹嚮量時，他會用非常貼近生活的例子，像是描述一個人的身高、體重、年齡等多個特徵，這本身就是一個多維度的嚮量。這種聯係方式讓我一下子就能理解嚮量的本質，而不是死記硬背定義。接著，他會很自然地引齣矩陣，並解釋矩陣的各種運算，比如矩陣的加減乘除，這些在統計分析中，比如數據框的操作、變量之間的轉換，簡直是太實用瞭！我記得有個地方講到矩陣的轉置，當時我有點睏惑，但作者用瞭一個簡單的錶格數據重新排列的例子，讓我瞬間豁然開朗，原來這就是轉置的實際應用。 更令我驚喜的是，這本書並沒有僅僅停留在理論的講解，而是將抽象的綫性代數概念，與STaTA這個我常用的統計軟件完美地結閤瞭起來。書中每一個綫性代數的概念，都會緊跟著給齣相應的STaTA實現方法，並且有非常詳細的代碼示例和輸齣結果的解讀。這對我來說簡直是福音，因為我一直希望能夠學以緻用，而不是隻停留在紙上談兵。例如，在講解瞭協方差矩陣的計算後，書中立刻就展示瞭如何在STaTA中輸入命令來計算，並且還詳細解釋瞭輸齣結果的含義，這讓我學到的知識立刻就能落地，並且能夠運用到實際的數據處理中。 這本書對綫性代數在多變量統計中具體應用的講解，更是讓我大開眼界。我之前總覺得綫性代數隻是數學裏的一部分，但這本書讓我看到瞭它在統計分析中的核心地位。例如，在講解主成分分析（PCA）時，作者非常詳細地闡述瞭特徵值和特徵嚮量在PCA中的關鍵作用，解釋瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取齣最重要的信息，從而實現降維。書中還提供瞭實際的數據集，並用STaTA代碼演示瞭如何進行PCA分析，以及如何解讀輸齣結果，這讓我對PCA這個曾經讓我感到非常睏惑的概念，有瞭非常清晰、深刻的理解。 關於綫性迴歸的部分，我更是覺得豁然開朗。書中將綫性迴歸模型從數學公式的角度，用矩陣的形式進行瞭精妙的錶達，並且詳細解釋瞭最小二乘法原理背後的綫性代數推導，以及如何通過矩陣運算來求解迴歸係數。這比我之前在其他書中看到的講解，要深入得多，也更容易理解。同時，書中也提供瞭STaTA代碼來演示如何進行綫性迴歸，並指導我們如何解讀迴歸係數、R-squared值以及進行假設檢驗。這些內容對於我今後進行迴歸分析，以及解讀STaTA的分析報告，都提供瞭堅實的基礎。 在講解一些更高級的多變量統計方法時，這本書也展現瞭綫性代數的神奇力量。例如，在介紹因子分析（Factor Analysis）時，作者並沒有迴避其背後的復雜數學原理，而是巧妙地將其與因子載荷矩陣、共享方差、特異方差等概念聯係起來。書中同樣提供瞭STaTA代碼來執行因子分析，並指導讀者如何解讀因子載荷圖，如何選擇閤適的因子數量，以及如何解釋每個因子所代錶的潛在變量。這種將抽象理論與實際分析緊密結閤的方式，讓我覺得學習過程既有趣又有成就感。 我對書中關於數據可視化與綫性代數結閤的講解尤為欣賞。比如，在講解多維尺度分析（MDS）時，作者闡述瞭MDS如何通過度量數據點之間的距離，並在低維空間中重構這些距離，而這個重構過程本身就涉及到矩陣的奇異值分解（SVD）。書中不僅解釋瞭MDS的原理，還提供瞭STaTA代碼來執行MDS分析，並指導讀者如何解讀MDS圖，以及如何根據圖示來理解變量之間的關係。這種將理論、軟件操作和可視化完美結閤的方式，讓我覺得學習的過程既充實又有成就感。 這本書真的改變瞭我對統計學的看法。我不再是機械地套用公式，而是開始能夠主動地去思考，為什麼這個方法會涉及到矩陣的某個運算，為什麼某個概念可以用嚮量來錶示。這種從“知其然”到“知其所以然”的轉變，讓我對多變量統計有瞭更深層次的理解，也更有信心去探索和應用其他的統計技術。書中反復強調的“矩陣思維”和“嚮量化處理”，已經逐漸成為我分析數據時的核心思路。 不得不提的是，書中的習題設計得非常棒。它們不僅能夠幫助我鞏固剛剛學到的知識點，還能夠引導我進行更深入的思考。有些習題還需要我將綫性代數的知識和STaTA軟件的操作結閤起來，這對我能力的提升非常有幫助。此外，附錄部分的STaTA常用命令速查錶，以及一些數學公式的詳細推導，在我的後續學習和研究中都起到瞭關鍵的作用。 總而言之，這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用STaTA分析》是一本非常齣色的教材，它不僅提供瞭紮實的綫性代數基礎，還將這些知識與STaTA軟件的應用緊密結閤，使得多變量統計的學習過程變得更加直觀和高效。這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我在掌握瞭基礎知識的同時，也能熟練運用STaTA進行實際的數據分析。如果你也和我一樣，曾經被多變量統計中的數學難題睏擾，或者希望能夠更深入地理解統計模型的原理，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更是一位優秀的學習嚮導，帶領我撥開統計學的迷霧，走嚮清晰的理解之路。