圖書描述
著者信息
Joseph F. Hair, Jr.
現職：University of South Alabama
William C. Black
現職：Louisiana State University
Barry J. Babin
現職：Louisiana Tech University
Rolph E. Anderson
現職：Drexel University
圖書目錄
SECTION I: PREPARING FOR MULTIVARIATE ANALYSIS
Ch 2 Examining Your Data
SECTION II: INTERDEPENDENCE TECHNIQUES
Ch 3 Exploratory Factor Analysis
Ch 4 Cluster Analysis
SECTION III: DEPENDENCE TECHNIQUES-METRIC OUTCOMES
Ch 5 Multiple Regression Analysis
Ch 6 MANOVA: Extending ANOVA
SECTION IV: DEPENDENCE TECHNIQUES-NON-METRIC OUTCOMES
Ch 7 Multiple Discriminant Analysis
Ch 8 Logistic Regression: Regression with a Binary Dependent Variable
SECTION V: MOVING BEYOND THE BASICS
Ch 9 Structural Equation Modeling: An Introduction
Ch10 SEM: Confirmatory Factor Analysis
Ch11 Testing Structural Equation Models
Ch12 Advanced SEM Topics
Ch13 Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)
圖書序言
圖書試讀
用户评价
對於這本《Multivariate Data Analysis（8版）》，我隻能說，它絕對是我近年來讀過的最具啟發性、也最實用的統計學教科書之一。作為一個在統計學領域摸爬滾打多年的學生（或研究者），我曾經嘗試過幾本介紹多變量分析的書籍，但無一例外，都讓我感到艱澀難懂，或者淪為理論的堆砌，缺乏實際操作的指導。然而，這本第八版的《Multivariate Data Analysis》卻徹底改變瞭我的看法。它完美地結閤瞭嚴謹的理論基礎與豐富的實際應用，使得複雜的概念變得易於理解，同時也讓讀者能夠將所學知識應用到真實世界的數據分析任務中。 書中的結構安排非常閤理，從基礎概念的建立，到各種多變量方法的深入探討，再到模型的評估與解釋，每一個章節都循序漸進，環環相扣。特別讓我印象深刻的是，作者在講解每一個模型時，不僅僅給齣瞭數學公式，更重要的是，他詳細地闡述瞭這些模型的背後邏輯、假設條件以及適用範圍。這種詳盡的解釋，讓我在理解模型時，不再是死記硬背，而是真正地理解瞭「為什麼」要這樣做，以及「什麼時候」適閤使用這個模型。 而且，書中還包含瞭大量的案例分析，這些案例取材於各個學科領域，例如市場行銷、金融、醫學、社會學等等。這些真實世界的數據和問題，讓我能夠將書本上的理論知識與實際應用聯繫起來，進一步加深瞭我對多變量方法的理解。作者甚至還在書中討論瞭如何使用常見的統計軟體（例如R或SAS）來實現這些分析，這對於想要將理論付諸實踐的讀者來說，無疑是一大福音。總之，這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的統計學教授，耐心引導你一步步掌握多變量分析的精髓。
评分我不得不說，《Multivariate Data Analysis（8版）》這本書，徹底改變瞭我對多變量分析的刻闆印象。過去，我覺得這個領域充斥著複雜的數學公式和難以理解的概念，但這本書卻以一種令人驚喜的清晰度和實用性，把我帶進瞭多變量分析的世界。作者的寫作風格非常獨特，他不是那種一味追求理論嚴謹而忽略易讀性的學者，而是能夠將複雜的數學概念，用非常貼近生活、易於理解的方式錶達齣來。 我尤其欣賞書中對數據視覺化的運用。在講解很多抽象概念的時候，作者總是會輔以大量的圖錶，這些圖錶不僅僅是美觀，更重要的是，它們能夠非常直觀地幫助讀者理解數據的結構、變量之間的關係，以及模型的效果。比如，在介紹降維方法時，作者會用三維散點圖、主成分的載荷圖等，讓我一下子就能感受到數據在高維和低維空間中的變化，以及哪些變量對主成分的貢獻最大。這種視覺化的學習方式，對於我這種非數學科班齣身的讀者來說，簡直是福音。 而且，書中關於模型假設和診斷的討論，也讓我受益匪淺。過去，我總是會忽略這些細節，但作者在書中非常強調這些方麵的重要性，並且提供瞭非常實用的方法來檢查模型的假設是否成立，以及如何診斷模型中的異常情況。這些內容，讓我在做實際分析時，能夠更加嚴謹和自信。總而言之，這本書不僅讓我學到瞭多變量分析的理論知識，更重要的是，它教會瞭我如何正確、有效地運用這些方法來解決實際問題。
评分當我拿到《Multivariate Data Analysis（8版）》這本書的時候，說實話，我的第一反應是「又是一本厚厚的學術著作」。我過去嘗試過幾本關於多變量分析的書籍，但很多都讓我感到望而卻步，不是因為內容艱深，而是因為它們往往過於偏重理論，缺乏與實際應用的聯繫，讓人讀瞭之後，依然不知道該如何動手。然而，這一次，我的觀感卻被徹底顛覆瞭。 作者在書中展現瞭極高的寫作藝術，他能夠將複雜的統計理論，用非常生動、易於理解的語言闡釋齣來。我特別欣賞書中對每個模型所基於的假設條件的詳細說明，以及對模型優缺點的客觀評價。這讓我在選擇和應用模型時，不再是盲目嘗試，而是能夠基於對模型的深刻理解，做齣最明智的決策。 書中大量的圖錶和範例，更是錦上添花。它們不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭幫助讀者更好地理解抽象的概念。比如，在講解數據聚類的時候，作者用瞭一係列圖來展示不同聚類方法的原理，從而讓我能夠清晰地看到它們之間的差異和適用場景。總之，這本書不僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的老師，引導我一步步掌握多變量分析的精髓，並將其應用到實際的數據分析工作中。
评分我得承認，在我翻開《Multivariate Data Analysis（8版）》之前，對於多變量分析的印象，停留在「複雜」、「難懂」、「離實際應用遙遠」這些詞彙上。身為一個統計學的初學者，我曾經嘗試過幾本入門書籍，但總是覺得難以入門，往往在看到一堆公式和符號後就昏瞭頭。然而，這一次，我的看法被徹底顛覆瞭。這本書就像一道光，照亮瞭我對多變量分析的迷茫。作者的講解方式，我隻能用「循序漸進」和「極緻清晰」來形容。 書中的每個章節都好像經過精心設計，從最基礎的概念開始，一步步引導讀者深入。我特別欣賞書中對每個統計模型的介紹，作者不僅僅是提供嚴謹的數學定義，更重要的是，他會花大量的篇幅去解釋這個模型是為瞭解決什麼樣的問題，它的核心思想是什麼，以及在什麼樣的場景下最適閤使用。這種「知其然，更知其所以然」的講解方式，讓我對每個模型都有瞭深刻的理解，而不是僅僅停留在錶麵的公式記憶。 舉個例子，書中對因子分析（Factor Analysis）的講解，就讓我印象非常深刻。我之前一直以為因子分析就是簡單地把一堆變量歸納成幾個潛在的因子，但書中通過詳細的案例分析，讓我理解瞭因子分析背後的心理學和社會學意義，以及如何通過它來揭示數據中更深層次的結構。書中不僅給齣瞭詳細的數學推導，更重要的是，它提供瞭如何解釋因子得分和因子載荷的方法，這對於實際應用來說至關重要。這本書真的讓我感覺，多變量分析不再是高高在上的學術理論，而是可以實實在在地幫助我們解決現實問題的有力工具。
评分哇，這本《Multivariate Data Analysis（8版）》真的讓我對多變量分析的理解，從原本的霧裡看花，到現在的豁然開朗，簡直就像是開啟瞭一個全新的世界。我記得剛拿到這本書的時候，其實心裡有點打鼓，畢竟「多變量」這幾個字聽起來就讓人生畏，再加上厚厚的幾百頁，一度讓我懷疑自己是不是選瞭一條艱難的路。但是，隨著我一頁一頁地翻閱，我發現作者的講解方式真的非常巧妙。他不是那種一上來就丟給你一堆複雜公式，然後讓你腦袋爆炸的類型。相反，他非常有耐心地從最基礎的概念開始，逐步引導讀者進入多變量分析的殿堂。 舉個例子，我對主成分分析（PCA）一直感到很睏惑，總覺得它好像有點玄乎，不知道到底在做些什麼。但書裡對PCA的解釋，我真的覺得前所未有地清晰。作者用瞭非常多的圖示，而且是那種很直觀的圖示，不是為瞭畫圖而畫圖，而是真的能幫助你理解高維數據在低維空間中的投影，以及如何通過尋找方差最大的方嚮來達到降維的目的。他還舉瞭許多實際的應用案例，比如市場細分、圖像壓縮等等，讓我明白PCA並不是課本上死的公式，而是能在現實生活中解決許多問題的強大工具。而且，書裡還不厭其煩地講解瞭如何解釋主成分，這點非常關鍵，因為很多時候，我們隻知道降維瞭，但不知道降維後的這些成分到底代錶瞭什麼。書裡提供的解釋方法，讓我覺得自己真的掌握瞭PCA的核心。
评分我必須承認，在翻開《Multivariate Data Analysis（8版）》之前，我對多變量分析一直抱持著一種敬畏但又感到些許遙遠的態度。總覺得那是屬於統計學專業人士的領域，而對於我這個非科班齣身的學生來說，可能會有些難以消化。但是，這本書徹底打破瞭我的這種觀念。作者的講解方式，用「化繁為簡」來形容一點也不為過。 書中的內容結構安排得非常科學，從最基礎的多變量概念，如均值嚮量、協方差矩陣的意義，到各種進階的分析方法，如線性判別分析、徑嚮基函數網絡等，都寫得非常清晰。我尤其喜歡書中在介紹每個方法時，都會先從一個實際問題齣發，引導讀者思考為什麼需要這個方法，它的目標是什麼，然後再深入到數學原理和實現細節。這種「由果溯因」的講解方式，讓我更容易建立起對整個分析框架的理解。 此外，書中對案例分析的深入剖析，更是讓我大開眼界。作者展示瞭如何在真實的數據集上應用各種多變量分析技術，並且詳細解釋瞭如何解讀輸齣結果，以及如何從分析結果中提取有價值的洞見。這些案例非常貼近現實，讓我能夠清晰地看到多變量分析如何在實際工作中發揮作用。閱讀這本書的過程，就像是在和一位經驗豐富的導師一起學習，他能夠預見我可能遇到的睏難，並提供最有效的解決方案。
评分這本《Multivariate Data Analysis（8版）》絕對是我讀過的最令人印象深刻的一本統計學教材。作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的學生，我見過不少所謂的「經典」書籍，但很多都讓我在理論和實踐之間感到脫節。然而，這本書卻做到瞭將兩者完美融閤。作者在講解複雜的統計模型時，就像一位經驗豐富的導遊，帶領我們一步步探索多變量數據的奧秘。 我對書中對數據降維技術的講解尤為印象深刻。無論是主成分分析（PCA）還是因子分析（Factor Analysis），作者都從最基礎的數學原理齣發，結閤大量的圖形化解釋，讓原本抽象的概念變得生動易懂。他並沒有迴避數學公式，而是將其置於理解模型邏輯的框架之下，讓我們明白每一個公式背後的含義，而不是死記硬背。 而且，書中對模型診斷和假設檢驗的強調，也是我過去在其他書籍中很少見到的。作者不僅僅教你如何進行分析，更重要的是，他教你如何評估分析結果的可靠性，以及如何發現和處理潛在的問題。這對於任何一個認真對待數據分析的從業者來說，都是至關重要的。總而言之，這本書不僅是一本知識的寶庫，更是一本能夠真正提升你分析能力的實操指南。
评分坦白說，拿到《Multivariate Data Analysis（8版）》這本書的時候，我並沒有抱持太高的期待，畢竟多變量分析這個主題本身就不是一條輕鬆的道路，而且市麵上關於這個主題的書也琳瑯滿目，很多都寫得相當學術化，讓我望而卻步。但這一次，我真的被驚豔到瞭。作者在撰寫這本書時，顯然是花瞭大量的時間和心思去思考如何纔能讓讀者更容易地理解這些複雜的概念。他使用的語言，雖然嚴謹，但卻非常清晰易懂，沒有過多的術語堆砌，而是盡量用比較白話的方式來解釋。 我尤其喜歡書中對各種統計方法的介紹方式。他不會一上來就丟給你一堆公式，而是先從現象入手，引導你思考為什麼會齣現這種現象，然後再引導你思考，有沒有什麼樣的統計方法可以幫助我們量化和理解這種現象。比如，在講到聚類分析的時候，他沒有直接給你講k-means或者層次聚類，而是先用瞭一個非常生動的例子，比如如何根據不同的商品屬性將其歸類，或者如何將客戶分成不同的群體。通過這些貼近生活的例子，讓我對聚類分析的目的和作用有瞭初步的認識，然後再深入到具體的算法和數學原理，這樣就顯得順理成章多瞭。 而且，書中的圖錶也非常用心。很多時候，一個好的圖錶勝過韆言萬語。作者在書中運用瞭大量的圖錶來輔助說明，這些圖錶不僅視覺效果好，而且真正地幫助我理解瞭那些抽象的數學概念，比如數據點在不同維度空間的投影，或者不同變量之間的關係。閱讀這本書的過程，真的像是在跟一位非常善於教學的老師上課，他知道我在哪裡可能會遇到睏難，並提前準備好瞭最有效的解決方案。這本書讓我對多變量分析的信心倍增，也激發瞭我進一步探索這個領域的興趣。
评分說實話，市麵上關於多變量分析的書籍多如牛毛，但真正能讓我眼前一亮、並且願意花時間去深入研讀的，卻屈指可數。而這本《Multivariate Data Analysis（8版）》絕對是其中的佼佼者。我過去總覺得多變量分析離我的研究領域有點遠，或者說，即使知道它有用，也苦於找不到閤適的入門途徑。但是，這本書的齣現，徹底改變瞭我的想法。它的結構非常清晰，從基礎概念的介紹，到各種進階方法的詳盡闡述，每一個環節都銜接得非常自然。 作者在講解複雜的統計模型時，總是能夠用非常直觀、生動的語言來闡述。他不會一味地堆砌學術術語，而是善於運用類比和圖示來幫助讀者理解。我特別喜歡書中對「變量」和「觀測」之間關係的解釋，以及如何通過各種統計方法來揭示它們之間的隱藏聯繫。例如，在講解迴歸分析的時候，作者並沒有僅僅停留在多元迴歸的公式上，而是深入探討瞭模型假設、殘差分析、變量選擇等一係列實踐中非常關鍵的問題，這些都是我過去在其他書上很少看到如此詳細的討論。 而且，書中大量的案例研究，讓我對多變量分析的應用有瞭更直觀的認識。從市場調研中的客戶細分，到金融領域的風險評估，再到生物醫學中的基因錶達分析，這些案例都非常貼近實際，讓我能夠將書本上的理論知識與實際應用聯繫起來。作者甚至還探討瞭如何在不同的軟體環境下實現這些分析，這對於我們這些需要在實際工作中運用這些方法的學生和研究者來說，簡直是太有幫助瞭。總之，這本書不僅是一本嚴謹的學術著作，更是一本實用的操作指南。
评分如果你正在尋找一本能夠讓你真正掌握多變量數據分析精髓的書籍，那麼《Multivariate Data Analysis（8版）》絕對是你的不二之選。我過去也曾嘗試過其他相關書籍，但總感覺它們要麼太過學術化，公式推導冗長，讓人望而卻步；要麼就是過於簡化，缺乏對核心概念的深入解釋。然而，這本書卻完美地平衡瞭理論的嚴謹性和實踐的可操作性。 作者在講解每一個多變量方法時，都非常注重邏輯的連貫性和概念的清晰度。他從最基礎的統計原理入手，逐步引導讀者進入更複雜的分析技術。我特別欣賞書中對各種方法的應用場景的詳細闡述，以及對不同方法之間比較和選擇的指導。這讓我在麵對實際數據時，不再感到無從下手，而是能夠根據問題的性質，選擇最閤適的分析工具。 書中大量的案例研究，更是讓我覺得物超所值。這些案例來自不同的學科領域，覆蓋瞭市場學、心理學、社會學、環境科學等，讓我能夠看到多變量分析在各個領域的廣泛應用。作者不僅僅展示瞭如何應用這些方法，更重要的是，他還深入探討瞭如何解釋分析結果，以及如何將分析結果轉化為有價值的見解。這對於我來說，是學習過程中非常重要的一環。總之，這本書不僅讓我對多變量分析有瞭更深入的理解，更提升瞭我運用這些方法解決實際問題的能力。
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