多变量统计之线性代数基础：应用STaTa分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 线性代数
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• 统计分析
• 计量经济学
• 数据分析
• 应用统计
• 回归分析
• 矩阵运算
• 统计建模

在自然与社会科学领域，常会针对研究主题，同时测量许多不同变数的资料。针对这种资料的统计分析，就需要用到多变量分析技术。多变量分析涉及一次观察和分析多个统计结果变数，所得出的结果也较为精准，是进行资料观察时所必知的一个统计分析！

　　本书教导如何运用以统计软体STaTa来进行多变量分析，全书介绍的多变量分析内容，包含平均数之假设检定、多变量变异数分析(MANOVA)、多元回归分析、典型相关分析、区别分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元尺度法等。从基础统计知识引导，辅以练习题与范例，让学习者能从做中学，灵活学习、效果倍增。

本书特色

　　◎本书从多变量统计基础教起，运用功能多样的统计软体STaTa分析，学习效果倍增。

　　◎多变量分析能使研究结果更准确，是自然与社会科学界常用的统计分析。

　　◎本书内容结合理论、方法及统计，并辅以范例练习，使学习者能灵活运用。

　　◎适用于生物学、经济学、市场行销、工程学、遗传学、医学、教育学、心理学、社会科学、生产管理、风险管理、人资管理、航运管理、财务金融、会计和公共卫生等学术领域。

　　随书附赠资料档光碟
 

好的，这是一份为您的图书《多变量统计之线性代数基础：应用STaTa分析》量身打造的、不包含该书具体内容的详细图书简介，旨在吸引目标读者群体： 深度解析：多元分析的基石——矩阵理论与统计建模的完美融合 聚焦数据科学前沿：从基础代数到复杂模型构建的实战指南 在当今数据驱动的时代，理解和驾驭复杂数据集的能力已成为科研人员、数据分析师乃至金融专业人士的核心竞争力。然而，许多统计学教科书往往在介绍多元统计方法时，默认读者对支撑这些方法的数学工具——尤其是线性代数——已具备深厚基础。这种脱节，常常使学习者在面对诸如主成分分析（PCA）、因子分析（FA）或结构方程模型（SEM）时，感到力不从心。 本书的宗旨，正是要弥合这一知识鸿沟。它不是一本传统的线性代数教材，也不是一本纯粹的统计应用手册，而是一部专注于统计应用场景的数学工具书。我们致力于构建一座坚实的桥梁，连接抽象的矩阵理论与高度实用的多元统计技术。 本书核心定位： 深入浅出地解析线性代数概念，并立即将其应用于统计推断和数据结构理解中。我们不追求数学领域的绝对完备性，而是紧密围绕统计学中最常出现的、最具解释力的矩阵运算和几何概念展开论述。 --- 第一部分：重塑基础——统计视角下的矩阵代数 本部分将线性代数的基石概念，置于高维数据空间的视角下进行审视。我们拒绝纯粹的代数推导，转而强调几何直觉和统计含义。 第一章：向量空间与数据表示 数据点如何转化为向量？观测值和变量如何用行向量和列向量表示？我们将详细探讨样本空间的维度、特征空间的构建。重点解析为什么协方差矩阵的维度与特征的数量紧密相关，以及正交性在数据降维和特征提取中的本质意义。我们将介绍如何使用矩阵的张量积（Outer Product）来描述数据分布的结构，而非仅仅是简单的向量相加。 第二章：矩阵运算的统计意义 本书将矩阵乘法、转置和求逆操作，赋予明确的统计学意义。 矩阵乘法（$AB$）：不再只是数字的堆叠相乘，而是线性变换的体现。例如，将数据矩阵左乘一个变换矩阵，即是对数据进行旋转或投影。 矩阵的逆（$A^{-1}$）：在统计学中，逆矩阵常常代表信息恢复或模型求解的关键，如最小二乘法中对系数的估计，其核心就是求解一个包含逆矩阵的公式。我们将深入讨论奇异矩阵在统计模型中预示的病态问题（如多重共线性）。 矩阵的迹（Trace）：讲解迹在计算方差和信息总量中的作用，特别是当它与特征值和特征向量相关联时。 第三章：矩阵分解的几何哲学 矩阵分解是理解复杂数据结构的“手术刀”。本书将重点介绍几种对多元统计至关重要的分解方法，强调其在数据结构解析上的价值： 特征分解（Eigen-decomposition）：这是理解协方差结构和方差最大化方向的钥匙。我们将详述特征值和特征向量的统计地位——特征值代表了沿特定方向上的数据方差大小，而特征向量则定义了这些方差的方向。 奇异值分解（SVD）：SVD作为最稳健的分解技术，在处理非方阵数据矩阵时展现出巨大威力。我们将展示 SVD 如何分解原始数据矩阵为信号（主成分方向）、强度（奇异值）和噪声，为后续的降维和去噪打下坚实基础。 --- 第二部分：从理论到实践——线性代数驱动的多元统计工具 本部分将前述的数学工具直接嵌入到最常见的多元统计技术框架中，展示线性代数如何“运作”于这些方法背后。 第四章：线性回归模型的矩阵表达与最小二乘几何 我们将重访多元线性回归，但完全采用矩阵形式进行推导和阐释。 模型设定：将 $Y = Xeta + epsilon$ 转化为精确的矩阵方程。 最小二乘估计的几何解释：系数估计 $hat{eta} = (X^T X)^{-1} X^T Y$ 的本质是寻找投影。我们将利用投影矩阵的概念，展示如何将观测向量 $Y$ 投影到由设计矩阵 $X$ 的列向量张成的子空间中，从而找到最佳拟合平面。 残差与投影：残差向量如何在正交补空间中体现，以及 $R^2$ 如何与投影的尺度相关联。 第五章：维度精简技术——主成分分析（PCA）的线性代数内核 PCA是线性代数在统计学中最直接的应用之一。 目标重构：PCA的本质目标是找到一个低维空间，使得数据信息（方差）的损失最小化。这直接对应于特征分解。 协方差矩阵的解析：我们将详细剖析如何通过对样本协方差矩阵进行特征分解，直接导出主成分的方向（特征向量）和重要性（特征值）。 数据变换：展示如何使用由特征向量构成的“载荷矩阵”对原始数据进行线性变换，实现数据的降维和空间旋转。 第六章：因子分析与潜在结构——空间约束的矩阵视角 因子分析涉及识别潜变量对观测变量的共同影响。从线性代数的角度看，这意味着对协方差矩阵施加一个秩约束。 因子模型：将观测变量的协方差矩阵分解为一个低秩部分（共享方差）和一个对角矩阵（独特方差）。 秩的意义：讨论如何通过考察协方差矩阵的有效秩，来判断假设的潜在因子数量是否合理。我们将使用矩阵分解技术来“剥离”出潜在因子所能解释的方差结构。 --- 总结与展望 本书为那些渴望深入理解多元统计“为什么”的读者准备。我们相信，只有掌握了支撑这些统计工具的线性代数基础，才能更灵活地处理现实世界中复杂、高维、甚至存在缺失或奇异问题的真实数据集。掌握这些矩阵工具，将使您从一个被动的“应用软件操作员”，转变为一个能够洞察数据结构、优化模型假设的统计建模专家。本书提供的正是这种“内功心法”——一种用代数思维解析统计现象的强大能力。

作者简介

张绍勋

　　学历：国立政治大学资讯管理博士

　　现任：国立彰化师大专任教授

　　经历：致理技术专任副教授
 

自 序

Chapter00 STaTa 是地表最强的统计软体
0-1 STaTa 是地表最强大的统计软体
0-1-1　多变量统计(multivariate analysis) 之指令
0-1-2　单层次：连续vs. 类别依变数回归之种类
0-1-3　多层次模型(HLM) 及重复测量之STaTa 指令
0-1-4　STaTa panel-data 回归的种类
0-1-5　STaTa 流行病(epidemiologists) 之选择表对应的指令
0-1-6　STaTa 存活分析的选择表之对应指令
0-1-7　STaTa 纵贯面—时间序列之选择表
0-1-8　逻辑斯回归及离散选择模型之STaTa 选择表
0-1-9　 有限混合模型(finite mixtures models, FMM):EM algorithm

Chapter01 多变量：统计概念的基础
1-1 认识数学符号
1-1-1　数学符号
1-1-2　希腊字符号
1-2 统计技术之分类
1-2-1　统计分析技术之分类
1-2-2　单变量vs. 多变量统计
1-3 单变量：统计学回顾
1-3-1　统计分析法
1-3-2　统计公式之重点整理
1-3-3　检定与信赖区间之关系
1-4 多变量常态分布、样本平均数、变异数和共变异数：统计基础
1-4-1　多变量假定：常态分布之统计基础
1-4-2　数据矩阵的列(row) 与行(column)：多变量统计基础
1-4-3　共变异数矩阵的性质：多变量统计基础
1-4-4　样本平均数、变异数和共变异数：统计基础
1-5 单层次：各类型ANOVA 练习题
1-5-1　单层次：各类型ANOVA 练习题(anova 指令)
1-5-2　单层次：各类型MANOVA 练习题(manova 指令)
1-5-3　 重复测量MANOVA 之练习题(manova, manovatest,ytransform() 指令)
1-6　评比敌对模型，适配指标有7 种

Chapter02 统计基础：一个和二个母群体平均数之Hotelling’s T2 检定
2-1 几种常用的多变量分析方法
2-2 单变量：Student’s 分布及t-test 统计基础
2-2-1　单变量：Student’s 分布
2-2-2　单变量：Student’s t 检定(t-test)
2-3 单一独立样本平均数之Hotelling’s T2 检定
2-3-1　多变量：Hotelling’s T2 检定之概念
2-3-2　多变量：Hotelling’s T2 检定范例
2-4 两个独立样本平均数之Hotelling’s T2 检定
2-5 配对组法及前测后测设计之T 检定
2-5-1多变量配对组T 检定(multivariate paired Hotelling’s T-square)
2-5-2多变量配对组T 检定(hotelling 指令)
2-6 单一组重复量数统计分析
2-6-1单一组重复测量(hotelling 指令) ≒混合设计二因子ANOVA(anova 指令)
2-6-2单变量：重复量数分析(anova 指令)
2-7 单变量：混合设计二因子
2-7-1单变量：混合设计Two way ANOVA( 交互作用)(anova 指令)

Chapter03 多变量变异数分析：独立样本(manova 指令)
3-1 t-检定、ANOVA、判别分析、回归的关系 (ttest、oneway、reg、manova、discrim 指令)
3-2 多变量：One way 变异数分析(manova 指令)
3-2-1　One way 多变量变异数分析之概念
3-2-2　 One way 多变量变异数分析(manova、oneway, scheffe、matlist() 指令)
3-2-3a　 如何处理MANOVA ≠ ANOVA 显着性结果不一致呢？1实验组vs. 2 对照组(manova、tabstat, by()、manovatest, test()、margins、anova 指令)
3-2-3b　 MANOVA 显着后之5 类追踪分析(rwolf 外挂指令)
3-2-4　 练习题：One way 多变量变异数分析：6 棵树砧木之4成长数据(manova、lincom、test、mat list() 指令)
3-3 多变量：二因子变异数分析( 无交互作用)(manova、manovatest,test()指令)
3-3-1a　 混合设计Two way 变异数分析≒实验组—控制组「前测—后测」设计
3-3-1b　 Two way 多变量变异数分析(manova 指令、lincom事后比较)
3-3-2　 练习题：二因子MANOVA( 交互作用)( 先manova；后margins、contrasts、predict 指令)
3-3-3　 二因子混合设计ANOVA：广义估计方程式(GEE) 分析Panel-data：雌激素贴片治疗产后忧郁症的疗效(xtgee 指令)
3-4 多变量：细格人数不等的二因子变异数分析(manova 指令、lincom事后比较)
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　 练习题：Three-way MANOVA( 交互作用)：涂层织品的磨损数据(manova 指令)
3-6 Nested( 阶层/ 巢状) 设计MANOVA(manova、manovatest、margins,within() [removed]) 指令)
3-7 阶层(hierarchical) 设计MANOVA(manova 指令)
3-8 Latin 方格的多变量变异数分析：交互作用项给予平衡(manova 指令)
3-8-1拉丁方阵实验设计之概念
3-8-2a单变数：拉丁方格实验设计ANOVA(anova 指令)
3-8-2b单变数：拉丁方格实验设计ANOVA[anova、contrast,mcompare(scheffe) 指令]
3-8-3多变数：拉丁方格设计MANOVA：去除交互作用项(manova 指令)
3-9 多变量：混合/split-plot 设计的变异数分析：二学程5班3种技能(manova 指令)
3-10 重复测量之随机区组设计(randomized block) 设计：4 高粱品种种在5 块地(manova、manovatest 指令)

Chapter 04 单层vs. 双层次ANOVA 模型：重覆测量(repeated measures)
4-1 单层vs. 双层：重复测量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)
4-1-1　ANOVA 及无母数统计之分析流程图
4-1-2　重复测量ANOVA 之F 检定公式
4-1-3a　 单层次：重复测量MANOVA( 无a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令)
4-1-3b　 单层次：重复测量MANOVA(a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令)
4-1-4　 单层次：混合设计二因子ANOVA ≒单因子重复测量MANOVA(anova、contrast、margin、marginsplot 指令)
4-1-5　 重复测量ANOVA 之主要效果 / 单纯主要效果检定(双层xtmixed 或mixed vs. 单层anova 指令)
4-1-6　 双层次：二因子混合设计ANOVA (mixed 或xtmixed 指令)

Chapter 05 多变量共变数分析(multivariate analysis of covariance, mancova 指令)
5-1 单因子MANCOVA
5-1-1　单因子MANCOVA 之原理
5-1-2 　单因子MANCOVA 之重点整理
5-2 单因子MANCOVA：3 个检定(manova、manovatest 指令)
5-2-1　 独立样本单因子多变量共变数分析(2 个共变量)(manova、manovatest、contrast、mat list() 指令)
5-2-2　 单因子MANCOVA：3 个检定(manova、manovatest、contrast 指令)
5-3 二因子多变量共变数分析(manova、manovatest 指令)
5-3-1　 独立样本二因子多变量共变数分析( 无交互作用)(manova、manovatest 指令)
5-3-2　 二因子MANCOVA 分析( 交互作用之单纯主要效果比较)(manova、manovatest、margins、contrast 指令)
5-4 阶层(hierarchical/ 巢状nested) 设计二因子MANCOVA (manova、manovatest 指令)

Chapter06 典型相关分析(canonical correlation,canon 指令)
6-1 典型相关(canonical correlation) 之概念
6-2 单变量：相关系数之统计基础
6-3 典型相关分析：范例(canonical correlation)(canon、canon, test()、estat correlations 指令)
6-3-1　 典型相关分析(canonical correlation)：5 项高中测验对项大学入学成绩(canon、canon, test()、estat correlations)指令
6-3-2　 典型相关分析(canonical correlation)：3 项心理变数对4 项学业成绩(canon、canon, test()、estat correlations 指令)

Chapter07 判别分析/ 线性判别分析(discriminant analysis)
7-1 线性判别分析/ 判别分析(discriminant analysis) 之概念
7-1-1　贝叶斯(Bayes) 定理及分类(classification)
7-1-2　线性与二次分类方法
7-1-3　费雪(Fisher) 的判别分析与线性判别分析
7-2 线性判别分析：范例(discriminant analysis)(candisc, group()、scoreplot、loadingplot 指令)
7-2-1　 线性判别分析：3 组高中生对3 种成就测验(candisc,group()、scoreplot、loadingplot) 指令
7-2-2　 判别/ 线性判别分析(discriminant analysis)：3 个职位分类是否适合不同人格类型(candisc) 指令
7-2-3　 练习题：典型线性判别分析：6 棵树砧木之4 成长数据(candisc 指令)
7-3 练习题：无母数线性判别分析：第k 近邻(kth-nearest-neighbor) 区别分析(discrim knn 指令)
7-4 练习题：线性(linear) 线性判别分析(discrim lda 指令)
7-5 练习题：logistic 线性判别分析(discrim logistic 指令)
7-6 练习题：二次(quadratic) 线性判别分析(discrim qda 指令)

Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚类分析
8-1 集群分析/ 聚类分析(cluster analysis) 之概念
8-2 阶层聚类分析/ 集群分析(hierarchical cluster)：范例(cluster, cluster dendrogram, cluster generate, cluster kmeans and kmedians 指令)
8-2-1　 阶层集群分析(hierarchical cluster analysis)：17 学区的4 项学生成绩(cluster linkage、xi: mvreg) 指令有7 种方法
8-2-2　 练习题：集群分析(hierarchical cluster analysis)：mammal 资料(cluster linkage) 指令有7 种方法
8-2-3　 练习题：集群分析(hierarchical cluster analysis)：mammal 资料(cluster linkage) 指令有7 种方法
8-3 大样本之K-means 集群分析(K-means and K-medians cluster analysis)：50 棵植物4 个化学实验数据(cluster kmeans、cluster kmedians 指令)
8-4 计算similarity、dissimilarity：50 棵植物4 个化学实验数据(matrix dissimilarity、mat list 指令)
8-5 二元变数(binary variables) 之集群分析(cluster kmeans 指令)
8-5-1　 二元变数(binary variables) 关联性(association) 之概念
8-5-2　 二元变数之集群分析(cluster analysis for binary variables)：35 题是非题(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) 之重点整理(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) 之统计基础
9-1-3　主成分分析：标准化居住品质9 指标(pca 指令)

Chapter10 测量工具检定：信度(reliability) 与建构效度(construct validity)
10-1 测量工具检定：信度(reliability) 与效度(validity)
10-1-1　信度与效度之重点整理
10-1-2　因素分析(factor analysis, FA)，又译因子分析
10-2 因素分析(factor analysis, PCA) 之重点整理
10-2-1　因素分析(factor analysis, PCA) 之概念
10-2-2　因素分析：居住社区9 个评量指标(factor 指令)
10-2-2a　最大概似估计(maximum likelihood estimation)
10-2-2b　因素分析：适配度(goodness-of-fit) Chi-Squared 检定
10-2-2c　因素转轴(factor rotations)
10-2-2d　因素分数的估计(estimation of factor scores)
10-3 探索性因素分析≒建构效度(explore factor analysis, EFA)(factor、estat kmo、rotate、estat structure、screeplot、predict 指令)
10-3-1　建构效度(construct validity)
10-3-2　 因素分析4 种估计法的取舍：医生对成本的6 态度(factor 指令)
10-3-3　 Likert 量表建构: 建构效度来筛选问卷题目(factor、estat kmo、rotate、predict、alpha 指令)
10-3-4　 练习题：读入相关矩阵之因素分析：知觉3 变数(matrix、factormat 指令)

Chapter11 多维标度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling)
11-1 古典(classical) 多维标度法/ 多向度量尺(multidimensionalscaling, MDS) 之重点整理(mds 指令)
11-1-1　 多维标度法/ 多向度量尺(Multidimensional Scaling,MDS) 之概念
11-1-2　 古典(classical) 多维标度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling, MDS) 之统计基础
11-2 多维标度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling, MDS)之范例
11-2-1　 古典：多维标度法/ 多向度量尺：美国10 城市社会经济特征(infile、mds、screeplot、mdsconfig、mdsshepard 指令)
11-2-2a　 非度量性(nonmetric)：多维标度法/ 多向度量尺：2004 年美国总统候选人(matrix dissimilarity、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令)
11-2-2b　 多维标度法后续之回归分析：2004 年美国总统候选人(infile、regress、graph twoway 指令
11-2-3　 练习题：古典多维标度法：美国10 城市社会经济特征(matrix define、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令)

Chapter12 对应分析(correspondence analysis)
12-1 对应分析(correspondence analysis) 之概念
12-2 简单的对应分析(discriminant correspondence analysis)(ca、camat 指令)
12-2-1　 对应分析：「性别与学历」对科学信仰之对应(ca 指令)
12-2-2　 对应分析(correspondence analysis)：输入矩阵—5 个国家与11 个资源之对应(camat 指令)
12-3 多重且联合对应分析(Multiple and joint correspondence analysis)：科学四态度之对应图(mca 指令)

参考文献

序

　　混合模型(mixture model) 旨在密度估计、聚类资料(clustered data)、区别(discriminant) 分析，后来演变成「潜在类(unobserved classes) 回归预测」的工具。混合模型框架提供了一个方便且灵活的方法来模拟复杂的异质(heterogeneous) 资料库( 如生物学研究中通常会出现的数据集)，例如：细胞计数数据和微阵列数据分析、大型生物医学数据集中减少维度、非对称和非常态集群。

　　本书中多变量分析，包括平均数之假设检定(hypothesis testing of means)、多变量变异数分析(multivariate analysis of variance, MANOVA)、多元回归分析(multiple regression analysis)、典型相关分析(canonical correlation analysis)、线性判别分析(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，结构方程模式 (structural equation modeling, SEM) 及阶层线性模式(hierarchical linear model, HLM) 作者另有专书介绍。

　　多变量分析主要应用在生物学(biology)、经济学(economics)、工程学(engineering)、遗传学(genetics)、市场行销(marketing)、医学(medicine)、精神病学(psychiatry)、教育学、心理学、社会科学、人管、生产管理、经济系、风险管理系、航运管理、财务金融、会计、公共卫生、工业工程和土木⋯⋯。

　　本书第0 章先介绍SAS、R 和SPSS 档案，如何转成STaTa 档案使用格式，坊间常见的41 种软体及大型资料库之档案格式，都可转至STaTa 来分析。STaTa也是大数据分析很好的工具。有鉴于STaTa 分析功能庞大，可说是地表最强统计软体，故作者撰写一系列STaTa 相关书籍，包括：

　　一、《STaTa 与高等统计分析》一书，该书内容包括描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关、回归建模及诊断、重复测量⋯⋯。

　　二、《STaTa 在结构方程模型及试题反应理论的应用》一书，该书内容包括路径分析、结构方程模型、测量工具的信效度分析、因素分析⋯⋯。

　　三、《生物医学统计：使用STaTa 分析》一书，该书内容包括类别资料分析( 无母数统计)、logistic 回归、存活分析、流行病(odds ratio) 的计算、筛检工具与ROC 曲线、工具变数(2SLS)⋯⋯Cox 比例危险模型、Kaplan-Meier 存活模型、脆弱性之Cox 模型、参数存活分析（六种模型）、加速失败时间模型、panel-data 存活模型、多层次存活模型⋯⋯。

　　四、《Meta 分析实作：使用Excel 与CMA 程式》一书，该书内容包括统合分析(meta-analysis)、胜算比(odds ratio)、风险比、四种有名效果量(ES) 公式之单位变换等。

　　五、《Panel-data 回归模型：STaTa 在广义时间序列的应用》一书，该书内容包括多层次模型、GEE、工具变数(2SLS)、动态模型⋯⋯。

　　六、《STaTa 在财务金融与经济分析的应用》一书，该书内容包括误差异质性、动态模型、序列相关、时间序列分析、VAR、共整合⋯⋯。

　　七、《多层次模型(HLM) 及重复测量：使用STaTa》一书，该书内容包括线性多层次模型、vs. 离散型多层次模型、计数型多层次模型、存活分析之多层次模型、非线性多层次模型⋯⋯。

　　八、《模煳多准则评估法及统计》一书，该书内容包括AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy 理论、Fuzzy AHP⋯⋯理论与实作。

　　九、《逻辑斯回归及离散选择模型：应用STaTa 统计》一书，该书内容包括逻辑斯回归、多元逻辑斯回归、配对资料的条件logistic 回归分析、multinomial logistic regression、特定方案rank-ordered logistic 回归、零膨胀ordered probit regression回归、配对资料的条件逻辑斯回归、特定方案conditional logit model、离散选择模型、多层次逻辑斯回归⋯⋯。

　　十、《有限混合模型(FMM)：STaTa 分析(以EM algorithm 做潜在分类再回归分析)》一书，该书内容包括FMM：线性回归、FMM：次序回归、FMM：Logit 回归、FMM：多项Logit 回归、FMM：零膨胀回归、FMM：参数型存活回归⋯⋯理论与实作。

　　十一、《多变量统计之线性代数基础：应用STaTa 分析》一书，该书内容包括平均数之假设检定、多变量变异数分析(MANOVA)、多元回归分析、典型相关分析、线性判别分析(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，研究者如何选择正确的统计方法，如适当的估计与检定方法、与统计概念等，都是实证研究中很重要的内涵，也是本书撰写的目的。为了让研究者能正确且精准使用STaTa 统计分析，本书内文尽量结合「理论、方法、统计」，期望能够对产学界有抛砖引玉的效果。

　　最后，特别感谢全杰科技公司(www.softhome.com.tw) 提供STaTa 软体，晚学才有机会撰写STaTa 一系列书籍，以嘉惠学习者。

2-1 几种常用的多变量分析方法

有关单变量：t 检定、ANOVA 的范例解说，请见作者《STaTa 与高等统计分析》一书，该书内容包括描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关分析、回归建模及诊断、重复测量⋯⋯。

一、常用统计技术

在各种计量方法中，只针对单一变数进行分析的方法称为「单变量分析」(univariate analysis) ，比如用直方图去分析某班学生数学的期末考成绩的分布)；同时分析两个变数的方法称为「双变量分析」(bivariate analysis) ，这类的分析方法很多，比如用相关性分析(correlation) 去探讨中学生的身高与体重的关系。用简单回归(simple regression) 或t 检定去比较小学生的体重有没有因为性别( 男、女两组) 不同而异。用变异数分析analysis of variance (ANOVA) 去分析不同属性组织( 营利、非营利与公立共3 组) 的组织绩效是否有所不同⋯⋯。

多变量分析 (multivariate analysis) 是泛指同时分析两个以上变数的计量分析方法。在实际的情况中，我们所关心的某种现象通常不只跟另一个变数有关系，比如会影响医院绩效的变数不只是医院的属性而已，可能还与医院本身的经营策略、医院所在地区、健保给付方式等有密切关系，因此多变量分析应该对实际的研究工作较有帮助。不过多变量分析的数统推论与运算过程比较复杂，如果要靠人去进行相当费时费工，但在电脑时代这些繁复运算已不成问题，因此多变量分析渐渐被广泛运用。

线性判别分析旨在运用于计算一组预测变数( 自变数) ，包括知识、价值、态度、环保行为的线性组合，对依变数( 间断变数) 接受有机农产品更高售价之意愿加以分类，并检定其再分组的正确率。
 

评分☆☆☆☆☆

我真的要强烈推荐这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》！之前我一直觉得多变量统计就是一个由各种复杂公式组成的“黑匣子”，尤其是线性代数这部分，像是矩阵的乘法、向量空间的基、特征值的计算等等，每次看到都感觉自己要迷失在数学的海洋里。我看过市面上很多教材，有的讲得太抽象，让我觉得遥不可及；有的则过于表面，学了之后还是不知道如何在实际问题中应用。直到我遇到了这本书，才真正体会到，原来理解这些概念可以如此清晰、如此有趣。 作者的讲解方式非常贴近读者需求，他没有一开始就堆砌大量的数学符号，而是从我们日常生活中非常熟悉的例子入手，逐渐将抽象的线性代数概念具象化。比如，在介绍向量时，他会用描述一个人的身高、体重、年龄等多个特征来类比，让我们一下子就能理解向量所代表的多维度信息。然后，他会很自然地引出矩阵，并解释矩阵的各种运算，比如加减乘除，这些在处理数据框、进行变量转换时都非常有用。我记得书中有一个关于矩阵乘法的例子，用简单的商品销售数据来演示，让我瞬间就明白了矩阵乘法的实际意义，而不是死记硬背公式。 这本书最让我惊艳的是，它将枯燥的线性代数理论与STaTA这个我常用的统计软件紧密地结合起来。书中每一个线性代数的概念，都会紧跟着给出相应的STaTA实现方法，并且有非常详细的代码示例和输出结果的解读。这对我来说简直是福音，因为我一直希望能够学以致用，而不是只停留在纸上谈兵。例如，在讲解了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 书中对线性代数在多变量统计中的具体应用讲解得非常透彻。我之前总觉得线性代数只是数学里的一部分，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心地位。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直都对多变量统计很感兴趣，但每次看到那些涉及线性代数的复杂公式，就觉得脑袋一片空白。像矩阵的运算、特征值、特征向量这些概念，对我来说简直就是天书。我尝试过很多教材，但要么讲得太过于理论化，让我觉得遥不可及，要么就是例子太少，学了也抓不到重点。直到我翻开这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》，我才觉得，原来理解这些高深莫测的概念也可以如此轻松、如此直观。 作者的讲解方式非常棒，他没有一开始就给我灌输一大堆复杂的数学符号，而是从非常贴近生活的例子入手，循序渐进地引导我们理解线性代数的核心概念。比如，在介绍向量时，他会用描述一个人的身高、体重、年龄等多个特征来比喻，让我们一下子就能理解向量所代表的多维度信息。然后，他会很自然地引出矩阵，并解释矩阵的各种运算，比如加减乘除，这些在处理数据框、进行变量转换时都非常有用。我记得书中有一个关于矩阵转置的例子，用一个简单的表格数据重新排列来解释，让我瞬间豁然开朗，原来这就是转置的实际应用。 更让我惊喜的是，这本书并没有停留在纯数学的讲解，而是紧密地结合了STaTA这个强大的统计软件。书中每一个线性代数的概念，都紧跟着展示了如何在STaTA中实现，并提供了非常详细的代码和输出结果的解读。这对于我这种既想理解原理，又希望能够立刻动手实践的学习者来说，简直是福音！我不再需要一边看书一边费力地去思考如何在STaTA中找到对应的命令，书中清晰的指导让我能够一步一步跟着操作，并且能立即看到学习效果。例如，在学习了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 书中对线性代数在多变量统计中的具体应用讲解得非常透彻。我之前总觉得线性代数只是数学里的一部分，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心地位。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

终于找到一本让我对多变量统计不再感到恐惧的书了！我一直以来都对多变量统计很感兴趣，但每当涉及到线性代数的部分，像是矩阵运算、向量空间、特征值分解这些概念，就感觉像是一堵无法逾越的高墙。我看过很多教科书，有的讲解得太抽象，让我学了等于没学；有的又过于简化，学了之后遇到实际问题还是不知道如何下手。直到我接触到这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》，才让我觉得，原来理解这些复杂的数学概念也可以如此轻松、如此有条理。 作者的写作风格非常接地气，他没有一开始就抛出大量枯燥的数学公式，而是从我们日常生活中非常熟悉的例子入手，比如商品价格、学生成绩等等，将抽象的向量和矩阵概念具象化。这种方式让我能够快速建立起理论知识与实际应用之间的联系，而不是死记硬背。我记得书中在讲解矩阵的乘法时，用了一个非常形象的例子，让我一下子就明白了矩阵乘法的几何意义和它在数据处理中的作用，这比我之前看过的任何教材都要清晰。 最让我惊喜的是，这本书非常巧妙地将理论知识与STaTA这款统计软件的操作实践结合起来。书中提出的每一个线性代数概念，都会紧跟着给出相应的STaTA实现方法，并且附有详细的代码和输出结果的解读。这对于我这种既想理解原理，又想能够立即将所学知识应用到实际数据分析中的读者来说，简直是太有帮助了！我不再需要一边看书一边大海捞针地去寻找STaTA的命令，书中清晰的指导让我能够一步一步跟着操作，并且能立即看到学习效果。例如，在学习了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 书中对线性代数在多变量统计中的具体应用讲解得非常深入。我之前总觉得线性代数只是数学里的一个分支，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心作用。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总的来说，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》简直是我近期在多变量统计领域最宝贵的发现！我一直觉得多变量统计是一个非常迷人的领域，但线性代数的部分总是让我望而却步，那些矩阵、向量、特征值、特征向量的概念，对我来说就像是天书，每次看都感觉云里雾里，不知道它们在实际的统计分析中有什么用。市面上我看过的很多教材，要么讲得太过于理论化，让我觉得遥不可及；要么就是例子太少，学了也抓不到重点。直到我翻开这本书，才感觉自己找到了解决问题的钥匙。 作者的讲解方式非常独特，他没有一开始就给我灌输一大堆复杂的数学公式，而是从非常贴近生活的例子入手，循序渐进地引导我们进入线性代数的世界。比如，在介绍向量时，他会用描述一个人的身高、体重、年龄等多个特征来比喻，让我们一下子就能理解向量所代表的多维度信息。然后，他会很自然地引出矩阵，并解释矩阵的各种运算，比如加减乘除，这些在处理数据框、进行变量转换时都非常有用。我记得书中有一个关于矩阵转置的例子，用一个简单的表格数据重新排列来解释，让我瞬间豁然开朗，原来这就是转置的实际应用。 更让我惊喜的是，这本书并没有仅仅停留在理论的讲解，而是将抽象的线性代数概念，与STaTA这个我常用的统计软件完美地结合了起来。书中每一个线性代数的概念，都会紧跟着给出相应的STaTA实现方法，并且有非常详细的代码示例和输出结果的解读。这对于我这种希望理论与实践并重的人来说，简直是太棒了！我不再需要一边看书一边费力地去思考如何在STaTA中找到对应的命令，书中清晰的指导让我能够一步一步跟着操作，并且能立即看到学习效果。例如，在学习了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 书中对线性代数在多变量统计中的具体应用讲解得非常透彻。我之前总觉得线性代数只是数学里的一部分，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心地位。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期学习多变量统计生涯中的一座里程碑！在此之前，我对多变量统计总是抱着一种既好奇又畏惧的心态，尤其是在线性代数这部分，那些矩阵、向量、特征值、特征向量的概念，对我来说简直就是天书，每次看到都头昏脑涨，感觉自己永远也无法真正理解它们在统计分析中的实际应用。我尝试过很多教材，但总是觉得要么过于理论化，脱离实际，要么就是例子太少，学了也抓不住重点。直到我遇到了这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》，我才真正体会到，原来理解这些概念可以如此轻松、有趣。 作者的讲解方式非常新颖，他没有一开始就给我扔一堆公式，而是从非常生活化、容易理解的例子入手，逐渐将我们引入线性代数的世界。比如，在讲解向量时，他会用描述一个人的多方面信息（身高、体重、年龄等）来类比，让我们一下子就能明白向量所代表的多维度信息。然后，他会很自然地引出矩阵，并解释矩阵的各种运算，这些在处理数据框、进行变量转换时都非常有用。我记得书中有一个关于矩阵乘法的例子，用简单的商品销售数据来演示，让我瞬间就明白了矩阵乘法的实际意义，而不是死记硬背公式。 这本书最让我赞叹的是，它并没有将线性代数理论与STaTA这个我一直以来都在使用的统计软件割裂开来，而是将两者完美地融合在一起。书中讲解每一个线性代数概念时，都会紧跟着给出如何在STaTA中实现的方法，并附有详细的代码和输出结果的解读。这对于我这种希望理论与实践并重的人来说，简直是太棒了！我不再需要一边看书一边费力地去思考如何在STaTA中找到对应的命令，书中清晰的指导让我能够一步一步跟着操作，并且能立即看到学习效果。例如，在学习了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 书中对线性代数在多变量统计中的具体应用讲解得非常透彻。我之前总觉得线性代数只是数学里的一部分，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心地位。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我在学习多变量统计过程中遇到的“神作”！过去，一提到多变量统计，我脑海里就自动浮现出各种复杂的线性代数公式，像是矩阵的逆、特征值分解、协方差矩阵等等，每次看到都觉得脑袋要炸裂，完全不知道它们在实际的数据分析中有什么用。我尝试过不少教材，但总觉得它们要么过于理论化，让我觉得高不可攀，要么就是例子太少，学了也抓不到重点。直到我翻开这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》，我才发现原来理解这些概念可以如此清晰、直观。 作者的讲解方式非常独到，他没有一开始就让我沉浸在枯燥的数学符号海洋里，而是从非常贴近生活的例子入手，循序渐进地引导我理解线性代数的核心概念。比如，在介绍向量时，他会用商品销售额、学生成绩这样的例子，让我们立刻就能感受到向量的实际意义，以及如何用向量来表示一组数据。然后，他会很自然地引入矩阵，并解释矩阵的各种运算，比如加减乘除，这些在处理数据框、进行变量转换时都非常有用。我记得书中有一个关于矩阵转置的例子，用一个简单的表格数据重新排列来解释，让我瞬间豁然开朗，原来这就是转置的实际应用。 更让我惊喜的是，这本书并没有停留在纯数学的讲解，而是紧密地结合了STaTA这个强大的统计软件。书中每一个线性代数的概念，都紧跟着展示了如何在STaTA中实现，并提供了非常详细的代码和输出结果的解读。这对于我这种既想理解原理，又希望能够立刻动手实践的学习者来说，简直是福音！我不再需要一边看书一边费力地去思考如何在STaTA中找到对应的命令，书中清晰的指导让我能够一步一步跟着操作，并且能立即看到学习效果。例如，在学习了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 书中对线性代数在多变量统计中的具体应用讲解得非常透彻。我之前总觉得线性代数只是数学里的一部分，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心地位。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！我一直对多变量统计感到头疼，尤其是涉及到那些复杂的数学概念，像是矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等等，每次看到都会头晕目眩。我尝试过好几本教材，但要么讲得过于理论化，让我觉得遥不可及，要么就是例子太少，学了也抓不到重点。直到我翻开这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTa分析》，我才发现原来统计学中的那些高深莫测的线性代数原理，可以如此清晰、直观地呈现在我面前。 作者真的是一位非常了解读者需求的专家。他没有直接把我丢进数学的海洋里，而是循序渐进地引导我进入线性代数的世界。一开始，他从最基础的向量和矩阵概念讲起，并且用非常贴近生活、易于理解的例子来解释。比如，在介绍向量时，他会用商品价格、学生成绩来举例，让我立刻就能感受到向量的实际意义。接着，他引入矩阵，并解释了矩阵的加减乘除运算，这些在统计分析中，比如数据框的操作、变量之间的转换，简直是太实用了！我记得有个地方讲到矩阵的转置，当时我有点困惑，但作者用了一个简单的表格数据重新排列的例子，让我瞬间豁然开朗，原来这就是转置的实际应用。 更让我惊喜的是，这本书并没有停留在纯数学的讲解，而是紧密地结合了STaTA这个强大的统计软件。书中每一个线性代数的概念，都紧跟着如何用STaTA来实现。这对于像我这样，理论和实践都希望兼顾的读者来说，简直是福音。我不再需要一边看书一边费力地去思考如何在STaTA中找到对应的命令，书中详细的STaTA代码和输出结果，让我可以一步一步跟着做。例如，在学习了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地。 这本书的另一个亮点在于它对线性代数在多变量统计中应用的深度挖掘。我之前以为线性代数只是用来做一些基础的数学运算，但这本书让我看到了它的真正力量。比如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的作用，解释了它们如何帮助我们降维，保留数据中的主要信息。书中还用实际的案例数据，演示了如何在STaTA中进行PCA分析，并解读了主成分的贡献率和载荷，这让我对PCA这个常用但一直让我觉得抽象的概念有了前所未有的清晰认识。 读完关于线性回归的部分，我才真正理解了线性回归模型背后的矩阵形式。书中通过矩阵来表示回归方程，解释了最小二乘法的原理，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前看过的任何关于回归的书都来得透彻。而且，书中还提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并且详细讲解了回归系数的解释、模型拟合优度（R-squared）的计算，以及如何进行假设检验。这些内容对于我理解和应用线性回归模型，以及解读STaTA的回归分析结果，有着极大的帮助。 这本书在讲解一些更高级的多变量统计方法时，也展现了线性代数的强大支持。比如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的线性代数原理，而是将它们与实际的因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图、如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这让我觉得，原来这些看起来很复杂的统计模型，都是建立在扎实的线性代数基础之上的，只要理解了基础，一切都变得不再困难。 我尤其喜欢书中对数据可视化方面的讲解，而且是结合了线性代数的视角。例如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书对我的统计思维模式也产生了深远的影响。过去，我常常是被动地接受统计方法，不太理解它们为何有效。但通过这本书，我开始能够主动地去思考，为什么某个方法会用到矩阵运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种由内而外的理解，让我对多变量统计有了更深层次的认识，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐融入我的日常数据分析习惯中。 而且，我真的要夸赞一下书中的习题和附录。习题设计得非常巧妙，既有巩固基础的概念题，也有需要综合运用线性代数和STaTA知识的应用题。我每次做完习题，都能发现自己又掌握了一个新的知识点，或者加深了对某个概念的理解。附录部分更是锦上添花，提供了STaTA常用命令的速查表，以及一些数学公式的详细推导，这在后续的研究中都非常实用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》绝对是我近几年来遇到的最棒的统计学书籍之一。它成功地架起了多变量统计理论与STaTA实践之间的桥梁，让我在掌握扎实的线性代数基础的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教材，更是一位优秀的学习伙伴，带领我穿越统计学的迷宫，找到清晰的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直像是在我准备多变量统计考试时，及时递过来的一本“通关秘籍”。我之前一直觉得，多变量统计就像是一个巨大的、由各种复杂公式组成的迷宫，而线性代数则是其中最难懂的关卡，尤其是涉及到矩阵的各种运算、特征值分解、向量空间的投影等等，每次看到都感觉脑袋要炸裂。我看过市面上很多统计学的书，有的过于追求理论的严谨，让刚入门的我很是吃力；有的则过于简化，导致我学到的知识浅尝辄止，无法深入。直到我偶然间看到了这本书，才觉得眼前豁然开朗。 作者的叙述方式非常独特，他没有一开始就堆砌大量的数学符号，而是从最直观的案例入手。比如，在介绍向量时，他会用多个维度的数据来比喻，就像是你描述一个人，不仅有身高、体重，还有年龄、收入等等，这些信息组合起来就是一个向量。然后，他会巧妙地将这些向量的概念与统计中的变量联系起来，比如，一个样本的所有测量值就可以看作一个向量。这种联系方式，让我能够快速建立起抽象概念与实际意义之间的桥梁，而不是死记硬背公式。 更让我惊艳的是，本书并非仅仅停留在理论层面，而是将枯燥的线性代数概念，与STaTA这个我常用的统计软件紧密地结合起来。书中每一个线性代数概念的讲解，都会紧跟着给出相应的STaTA实现方法。这对于我这种既想理解原理，又想立刻动手实践的学习者来说，简直是太方便了。我再也不需要一边看书一边在STaTA里大海捞针地找命令了。例如，在讲解矩阵乘法时，书中不仅解释了其数学意义，还展示了如何在STaTA中进行矩阵运算，并且解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 这本书对线性代数在多变量统计中的应用讲解得非常透彻。我之前总觉得线性代数只是数学里的一部分，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心地位。比如，在讲解主成分分析（PCA）的时候，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的作用，解释了它们是如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得醍醐灌顶。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总的来说，这本书是一本集理论、实践、软件操作和可视化于一体的优秀教材。它成功地架起了多变量统计理论与STaTA实践之间的桥梁，让我能够循序渐进地掌握复杂的线性代数概念，并将其应用于实际数据分析中。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》简直是我这个统计学小白的“救命稻草”！我之前一直对多变量统计心生畏惧，尤其是那些听起来就很高大上的线性代数概念，比如矩阵、向量、特征值、特征向量等等，总觉得它们离我非常遥远，而且非常难理解。每次翻开一些统计学的书籍，看到那些密密麻麻的数学公式，我就头晕眼花，学习的积极性也因此大打折扣。市面上有很多教材，有的过于理论化，让初学者望而却步；有的则过于简化，学完感觉知识点很零散，无法形成体系。直到我偶然间看到了这本书，才发现原来多变量统计并没有想象中那么可怕。 作者的写作风格非常人性化，他没有直接上来就给我灌输一大堆公式，而是从最基础、最直观的概念讲起。比如，在介绍向量时，他会用非常贴近生活的例子，像是描述一个人的身高、体重、年龄等多个特征，这本身就是一个多维度的向量。这种联系方式让我一下子就能理解向量的本质，而不是死记硬背定义。接着，他会很自然地引出矩阵，并解释矩阵的各种运算，比如矩阵的加减乘除，这些在统计分析中，比如数据框的操作、变量之间的转换，简直是太实用了！我记得有个地方讲到矩阵的转置，当时我有点困惑，但作者用了一个简单的表格数据重新排列的例子，让我瞬间豁然开朗，原来这就是转置的实际应用。 更令我惊喜的是，这本书并没有仅仅停留在理论的讲解，而是将抽象的线性代数概念，与STaTA这个我常用的统计软件完美地结合了起来。书中每一个线性代数的概念，都会紧跟着给出相应的STaTA实现方法，并且有非常详细的代码示例和输出结果的解读。这对我来说简直是福音，因为我一直希望能够学以致用，而不是只停留在纸上谈兵。例如，在讲解了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能落地，并且能够运用到实际的数据处理中。 这本书对线性代数在多变量统计中具体应用的讲解，更是让我大开眼界。我之前总觉得线性代数只是数学里的一部分，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心地位。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。

评分☆☆☆☆☆

这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》简直是我在统计学道路上遇到的“及时雨”！我一直觉得多变量统计是统计学中一个非常重要但又充满挑战的分支，尤其是在线性代数这块，每次看到那些矩阵、向量、特征值、特征向量的概念，都感觉自己像是在看天书，完全不知道它们在统计分析中到底有什么用。我看过不少统计学教材，有些讲得太抽象，让我觉得遥不可及，有些则过于表面，学完还是云里雾里。直到我翻开这本书，才发现原来这些看似高深的数学概念，可以如此生动、实用。 作者的讲解方式非常独特，他并没有一开始就用一大堆复杂的数学符号来“压倒”读者，而是从生活中的具体例子入手，循序渐进地引导我们进入线性代数的世界。比如，在讲解向量时，他会用商品销售额、学生成绩这样的例子，让我们立刻就能明白向量的意义，以及如何用向量来表示一组数据。然后，他会自然而然地引入矩阵，并解释矩阵的各种运算，比如加减乘除，这些在处理数据框、进行变量转换时都非常有用。我记得书中有一个关于矩阵转置的例子，用一个简单的表格数据重新排列来解释，让我瞬间就明白了它的实际应用。 这本书最让我惊喜的是，它将抽象的线性代数理论与STaTA这个强大的统计软件完美地结合在了一起。书中每一个线性代数的概念，都紧跟着有详细的STaTA操作步骤和代码示例。这对于我这种既想理解原理，又希望能够立刻动手实践的学习者来说，简直是太棒了！我不再需要一边看书一边绞尽脑汁地去想如何在STaTA中实现，书中清晰的代码和输出结果，让我能够一步一步跟着学，并且能看到实实在在的效果。比如，在学习了协方差矩阵的计算后，书中立刻就展示了如何在STaTA中输入命令来计算，并且还详细解释了输出结果的含义，这让我学到的知识立刻就能应用到实际数据分析中。 书中对线性代数在多变量统计中具体应用的讲解，更是让我大开眼界。我一直以为线性代数只是做数学运算的基础，但这本书让我看到了它在统计分析中的核心作用。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者非常详细地阐述了特征值和特征向量在PCA中的关键作用，解释了它们如何帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，从而实现降维。书中还提供了实际的数据集，并用STaTA代码演示了如何进行PCA分析，以及如何解读输出结果，这让我对PCA这个曾经让我感到非常困惑的概念，有了非常清晰、深刻的理解。 关于线性回归的部分，我更是觉得豁然开朗。书中将线性回归模型从数学公式的角度，用矩阵的形式进行了精妙的表达，并且详细解释了最小二乘法原理背后的线性代数推导，以及如何通过矩阵运算来求解回归系数。这比我之前在其他书中看到的讲解，要深入得多，也更容易理解。同时，书中也提供了STaTA代码来演示如何进行线性回归，并指导我们如何解读回归系数、R-squared值以及进行假设检验。这些内容对于我今后进行回归分析，以及解读STaTA的分析报告，都提供了坚实的基础。 在讲解一些更高级的多变量统计方法时，这本书也展现了线性代数的神奇力量。例如，在介绍因子分析（Factor Analysis）时，作者并没有回避其背后的复杂数学原理，而是巧妙地将其与因子载荷矩阵、共享方差、特异方差等概念联系起来。书中同样提供了STaTA代码来执行因子分析，并指导读者如何解读因子载荷图，如何选择合适的因子数量，以及如何解释每个因子所代表的潜在变量。这种将抽象理论与实际分析紧密结合的方式，让我觉得学习过程既有趣又有成就感。 我对书中关于数据可视化与线性代数结合的讲解尤为欣赏。比如，在讲解多维尺度分析（MDS）时，作者阐述了MDS如何通过度量数据点之间的距离，并在低维空间中重构这些距离，而这个重构过程本身就涉及到矩阵的奇异值分解（SVD）。书中不仅解释了MDS的原理，还提供了STaTA代码来执行MDS分析，并指导读者如何解读MDS图，以及如何根据图示来理解变量之间的关系。这种将理论、软件操作和可视化完美结合的方式，让我觉得学习的过程既充实又有成就感。 这本书真的改变了我对统计学的看法。我不再是机械地套用公式，而是开始能够主动地去思考，为什么这个方法会涉及到矩阵的某个运算，为什么某个概念可以用向量来表示。这种从“知其然”到“知其所以然”的转变，让我对多变量统计有了更深层次的理解，也更有信心去探索和应用其他的统计技术。书中反复强调的“矩阵思维”和“向量化处理”，已经逐渐成为我分析数据时的核心思路。 不得不提的是，书中的习题设计得非常棒。它们不仅能够帮助我巩固刚刚学到的知识点，还能够引导我进行更深入的思考。有些习题还需要我将线性代数的知识和STaTA软件的操作结合起来，这对我能力的提升非常有帮助。此外，附录部分的STaTA常用命令速查表，以及一些数学公式的详细推导，在我的后续学习和研究中都起到了关键的作用。 总而言之，这本《多变量统计之线性代数基础：应用STaTA分析》是一本非常出色的教材，它不仅提供了扎实的线性代数基础，还将这些知识与STaTA软件的应用紧密结合，使得多变量统计的学习过程变得更加直观和高效。这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让我在掌握了基础知识的同时，也能熟练运用STaTA进行实际的数据分析。如果你也和我一样，曾经被多变量统计中的数学难题困扰，或者希望能够更深入地理解统计模型的原理，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更是一位优秀的学习向导，带领我拨开统计学的迷雾，走向清晰的理解之路。