内容简介
《多元统计分析——R与Python的实现（基于R应用的统计学丛书）》基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。
《多元统计分析——R与Python的实现（基于R应用的统计学丛书）》并不要求读者有数理统计的预备知识，而且《多元统计分析——R与Python的实现（基于R应用的统计学丛书）》在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过《多元统计分析——R与Python的实现（基于R应用的统计学丛书）》学到机器学习的*重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。作者简介
吴喜之，中国人民大学统计学院教授、博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。目录
第1章引言
第2章矩阵代数回顾
第3章回归
第4章分类
第5章主成分分析
第6章因子分析
第7章聚类分析
第8章典型相关分析
第9章对应分析
第10章多维尺度变换精彩书摘
应用统计?法的学习,应该是拉动式学习,也就是遵从问题驱动或者数据驱动模式:从数据出发,需要什么就学什么.如此,所有学习都是?标明确的,学的都是有?的知识和能?.有的教师喜欢以‘‘打基础’’的名义给学???堆书去读,这样的教学?法事倍功半.和其他?然科学?样,统计需要从数学课程中获得严密的逻辑思维能?,还需要计算机编程能?.这不仅需要学会针对?两个统计软件的编程,还需要获得能迅速掌握任何开源软件的泛型编程能力.有了来?数学的思维能?、想象?和逻辑,以及计算机编程能?,再加上学习?然科学所必需的批判性思维及对所?对实际问题的理解,你就拥有了研究统计最重要的必要条件.
