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本帖最后由 重阳河 于 2011-9-21 09:12 编辑 / [, I' R6 u& I3 j6 g4 U% s0 M
0 R. Q+ r, z/ v4 p/ E* r9 I; h
An R and S-PLUS Companion to Multivariate Analysis.pdf
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+ I' s+ n' I0 \6 Y+ q% X I3 a
" V( J& Z7 E0 H. G
书的目录:
; a X8 [/ B7 `! e G" b2 V- x* @# ]& ^" b `' J
1 Multivariate Data and Multivariate Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
" ]7 M, d5 r3 h+ L1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
9 q" h3 `& B3 @5 @5 ~1.2 Types of Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
9 h2 Z5 I0 b- U4 D$ l1.3 Summary Statistics for Multivariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4, w8 @9 {; c* D7 g/ r# j% R
1.3.1 Means . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
* {6 N* u( }. G2 p1.3.2 Variances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5; e1 Z& G0 G1 }0 G/ _
1.3.3 Covariances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
; i( k- b8 _5 U7 I; @1.3.4 Correlations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 z% W7 B( L5 U k
1.3.5 Distances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7, j- f3 ?; X% W1 c/ l3 b* a3 r
1.4 The Multivariate Normal Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
( N0 `1 ^3 W$ y% \1.5 The Aims of Multivariate Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13" K- P) c. s$ z. O
1.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15: S: y) w- J- Q" Z
2 Looking at Multivariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
) l- N% K g2 |2 X8 z4 O2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3 x# c/ ^$ ], x, G& [2.2 Scatterplots and Beyond . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
; i3 m1 a& B t& c9 e% d/ ?* U2.2.1 The Convex Hull of Bivariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22, |) A* X K- E* o& i" |4 V
2.2.2 The Chiplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
: C3 Q/ ~8 }; A- G2.2.3 The Bivariate Boxplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 J. x7 I/ ~& j' j( I- _
2.3 Estimating Bivariate Densities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29) e4 O6 u) G* T4 P' N; z
2.4 Representing Other Variables on a Scatterplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 r: _4 R% a" H7 i+ f
2.5 The Scatterplot Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 b' ]. {- x L. ]
2.6 Three-Dimensional Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 M. K& I0 q6 Q+ q& Y
2.7 Conditioning Plots and Trellis Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371 Z. S1 C# C/ s6 z/ q
2.8 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40# }9 Q; K$ f8 R% h- d4 a. @
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40$ ], E7 o% g4 S+ [- q: }
3 Principal Components Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
, C# P7 J o9 s e) _3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
6 S/ ]7 n" I/ x. a+ h0 s3.2 Algebraic Basics of Principal Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429 W% Z4 R- b% t, G, n1 X, m
xi
n8 h5 O& k7 M$ Pxii Contents
* l1 h7 q* ?' d# \: a3.2.1 Rescaling Principal Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45' j- A R, l+ c, C" N2 L
3.2.2 Choosing the Number of Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2 _. Z: ]6 P$ S3.2.3 Calculating Principal Component Scores . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
* \8 F b2 j" j3.2.4 Principal Components of Bivariate Data with Correlation# q. u, R* q) d h7 o* B
Coefficient r . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
' x& L4 V* k' }8 x3 k7 n3.3 An Example of Principal Components Analysis: Air Pollution in5 q2 l* f9 M' H( p9 z
U.S. Cities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2 B6 V. X; u* ~# j, @3.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 611 h1 J% O0 y2 h+ ^
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 627 Y; R q2 M7 d5 e& g: x
4 Exploratory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 ~# M0 b5 [9 r' c# ?9 N
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3 m/ t2 {4 j) R& x' v d, ?4.2 The Factor Analysis Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
0 b0 Q3 O4 U8 C( m4.2.1 Principal Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
[+ \8 d& x3 h# l4.2.2 Maximum Likelihood Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69% N A6 L( l y1 G
4.3 Estimating the Numbers of Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
8 s* r0 p* P2 R* m4.4 A ** Example of Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70, O" Y) ]( h) C& f6 |! ?2 d; o7 Y
4.5 Factor Rotation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
9 P/ p' \# b; |+ \. [* S* Q8 L4.6 Estimating Factor Scores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 761 j# J+ n: f, X* O
4.7 Two Examples of Exploratory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77& M& h) K& U) G8 f/ A
4.7.1 Expectations of Life . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
\* d8 z3 d: o" d5 w4.7.2 Drug Usage by American College Students . . . . . . . . . . . . . . . 82- O9 U( t$ T* ?! F9 ]' p" ?" n: t$ s
4.8 Comparison of Factor Analysis and Principal# ?2 ^! m o# @" o* o( b
Components Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
# ?( V; |/ ?. G4 y. y; \" L4.9 Confirmatory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
8 P* b, j) K- z/ b+ Z4.10 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
8 d7 o7 p: Z" X0 {* J. E3 U+ FExercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89/ | I* s* g/ Z9 s" k5 ]
5 Multidimensional Scaling and Correspondence Analysis . . . . . . . . . . . . 91
4 t: O J& F; C. k1 c8 L5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 911 k6 E+ p( ~& T+ U( s
5.2 Multidimensional Scaling (MDS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93, X; W2 X# ?) y4 N/ _
5.2.1 Examples of Classical Multidimensional Scaling . . . . . . . . . . 96
) u# J- K% ]3 i% Q) P' E5.3 Correspondence Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1047 {; }2 Q6 h* M8 O
5.3.1 Smoking and Motherhood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1093 e* L6 ^; H: h, m
5.3.2 Hodgkin’s Disease . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111/ O) w, k2 Y8 V8 k3 I6 u; c
5.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112! ]9 k+ p; J3 n. L4 i5 N. m! f
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
$ |6 X- x+ O& r6 Cluster Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
; f" w. D; v/ P8 o" G6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
( c) T2 r$ a- |: W9 N, W" |6.2 Agglomerative Hierarchical Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115. I( J) q8 w8 {0 S5 M" s
6.2.1 Measuring Intercluster Dissimilarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1189 F% V/ A. Q9 W. ~1 d5 _: J
6.3 K-Means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1221 n7 |5 @ z; ~& z
6.4 Model-Based Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1281 F8 k8 L/ m& }# @+ d+ I7 P' A
6.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134. ~9 C5 y* T7 ?, f, Y
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1351 Z, R9 R( A( W& I \
Contents xiii$ g: ]6 V- a+ t! F# O$ u* h5 H
7 Grouped Multivariate Data: Multivariate Analysis of Variance and
5 Q# ^9 g" v1 VDiscriminant Function Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
J n1 c0 a: L/ L; h3 P* A4 p3 p- n7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
: t* N, n* J$ u; ^( _/ [7.2 Two Groups: Hotellings T 2 Test and Fisher’s Linear Discriminant- ^& V. t/ N8 O7 A- \
Function Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
$ x5 b% j9 I. x0 b8 _7.2.1 Hotellings T 2 Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137, ]6 s& P# b f4 r" n' {! x) }
7.2.2 Fisher’s Linear Discriminant Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1428 ~; l5 P( {# B: E% @. a
7.2.3 Assessing the Performance of a Discriminant Function . . . . . 146
2 l U6 L7 L5 J1 r6 B! L% M; k7.3 More Than Two Groups: Multivariate Analysis of Variance7 G3 d3 x r, O6 X& m- Z
(MANOVA) and Classification Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
4 m# ^6 l: u; H& @0 {9 d7.3.1 Multivariate Analysis of Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
8 _9 ^6 |5 Q6 g1 ~4 s* V& N, E7.3.2 Classification Functions and Canonical Variates . . . . . . . . . . . 1499 h1 q- k2 w" s& b
7.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
0 r7 D4 D1 b& }: m7 s5 K0 pExercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156& N% c! ]7 }& T% S6 G& e
8 Multiple Regression and Canonical Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
, Q1 H1 X! w* K8 S7 s. v8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
2 d: S; U: t# K+ v) |8.2 Multiple Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157- d+ k, s. X h' n6 {
8.3 Canonical Correlations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160) `2 u& n0 o6 M% p$ n3 m1 w& R
8.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
z0 ~) G* B7 e# N1 xExercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167' \0 i3 W0 @. [
9 Analysis of Repeated Measures Data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
. J' C* Z- ]( M" c/ Y9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 |% a( v; v7 J2 j
9.2 Linear Mixed Effects Models for Repeated Measures Data . . . . . . . . 174$ {7 C8 T4 M+ p1 ?
9.3 Dropouts in Longitudinal Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190* J' O" ~ U7 d4 E8 ^: G, t# [
9.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
9 V4 D% Y4 ~: d) AExercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198( L% v4 m0 O, b1 z8 o
Appendix: An Aide Memoir for R and S-PLUS® . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2009 K _- w& ^, D6 O+ p+ N4 F* x1 m
1. Elementary commands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
9 x* r2 k. H5 T% b) A2. Vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201) D/ K4 ` [4 P! K& j: y
3. Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204- R) p7 @% z$ z3 Q& l+ y. \
4. Logical Expressions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
6 D2 z) J, ^6 L% E6 ]. g9 t5. List Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
5 q! s0 ~$ d; L @# o' p6. Data Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 |
zan
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