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标题: An R and S-PLUS Companion to Multivariate Analysis [打印本页]
作者: 重阳河    时间: 2011-9-21 09:06
标题: An R and S-PLUS Companion to Multivariate Analysis
本帖最后由 重阳河 于 2011-9-21 09:12 编辑
/ J, M+ V3 v# F5 _( t4 K
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3 J0 Z: ~% o' a# w1 Q& F9 u9 f0 a2 C* J0 U+ q2 u
书的目录：3 w0 a' O7 B! x2 E6 I$ G

1 q  S& S. d: i; x4 }1 Multivariate Data and Multivariate Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1: l3 E5 _+ S  {, K, I
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 ?. f( C) t; ~, J
1.2 Types of Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1: Z# w/ D0 p4 B$ X8 G
1.3 Summary Statistics for Multivariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4, K% M6 F3 m$ z. U6 |$ w9 {
1.3.1 Means . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1 K5 O/ t3 k/ b7 r2 z1.3.2 Variances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 n. N4 w( y& _- u: Q
1.3.3 Covariances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
8 O! z& b; M( N& A1.3.4 Correlations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
" m7 B) h: j' v7 t4 `1.3.5 Distances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7/ ]+ m4 u+ E' E) l
1.4 The Multivariate Normal Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9& O2 R$ Y) H8 L( {0 n
1.5 The Aims of Multivariate Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
9 Y3 t# x+ K% K6 x1 U2 j1.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15) P1 `0 O7 }3 a7 [
2 Looking at Multivariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 W$ a' W8 [& {3 g
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 x% C/ T6 h6 C( v: L& J
2.2 Scatterplots and Beyond . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17" M. v: V( b' G& h* n9 t
2.2.1 The Convex Hull of Bivariate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
( `- y' f- I9 \% \' N2.2.2 The Chiplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 |, M3 S0 Y0 t# i. s9 Y9 F  n) M
2.2.3 The Bivariate Boxplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
# W0 S: }3 W; H, g$ l2.3 Estimating Bivariate Densities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
. t- ?! L2 I" F) [( ~/ f$ J2.4 Representing Other Variables on a Scatterplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322 M8 W9 C6 h) X- j" V; B" `
2.5 The Scatterplot Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335 o5 o! \' y; \) z) h1 u
2.6 Three-Dimensional Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35  s$ F# K- \/ g/ D2 v
2.7 Conditioning Plots and Trellis Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379 Q1 R1 z0 y2 x5 @: Q2 z
2.8 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40  V' Q( J* \" `
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5 p. r' _4 [  n3 Principal Components Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41& N( r- W4 \8 U
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
& t2 f7 _. b+ O3.2 Algebraic Basics of Principal Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42" `6 o- j; J, t7 \! X
xi
& k. w7 W2 ]6 G: H. V: q5 z. L6 kxii Contents
0 a% U* o3 T0 o; \& x3.2.1 Rescaling Principal Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5 e# p8 J; V5 U" z% y3.2.2 Choosing the Number of Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
0 t; h# P3 `( R  a" m8 g3.2.3 Calculating Principal Component Scores . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
' e# [% G( {8 j! p7 n3.2.4 Principal Components of Bivariate Data with Correlation
3 Y( j/ x, J/ oCoefficient r . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48' R, d; S  @6 {4 U* f
3.3 An Example of Principal Components Analysis: Air Pollution in
  j" d8 d) u5 e: N3 C4 q. cU.S. Cities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
  |- t$ \4 O0 [. K9 l) d3.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
9 u3 o: m) y. xExercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4 y% D$ p( W+ y  N, a. s4 Exploratory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65% V4 t+ y$ ~2 E" _9 F
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
/ k1 s( i% B' ?) ?3 {1 O  s4.2 The Factor Analysis Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65, j* P7 |3 T1 O) ]' Z! v! |
4.2.1 Principal Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68. z2 k: }% x2 G* |* f" J
4.2.2 Maximum Likelihood Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69' g+ m! m' R( f) {7 i% x* K2 d7 b
4.3 Estimating the Numbers of Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 694 R' x% D/ t' m3 M! r3 l  q6 L& {$ N! y
4.4 A ** Example of Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
4 Z* a5 @5 \4 g; G: ]+ `$ ~0 `7 t4.5 Factor Rotation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
1 `: t' L6 k0 @. x" P7 w5 }4.6 Estimating Factor Scores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76. r( F! u3 n& e" ^  A
4.7 Two Examples of Exploratory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77/ P# F9 x- T& t- e- f
4.7.1 Expectations of Life . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77: p& a; _# X% h/ F
4.7.2 Drug Usage by American College Students . . . . . . . . . . . . . . . 82
9 Z- |3 L1 [6 J4 o) V4.8 Comparison of Factor Analysis and Principal
( ^. v# N6 F/ JComponents Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
$ X/ [# Z" k0 L7 _0 ~, |3 F4.9 Confirmatory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
1 n! T5 k: t5 v' O' o1 |4 s4.10 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88' K9 _8 Z6 R) |! |  d
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89: \' N- B" ]$ n7 S: i
5 Multidimensional Scaling and Correspondence Analysis . . . . . . . . . . . . 91, f2 p0 E  J4 H: n! m& F; P. f  O
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
$ @3 Z% q- ~1 Y' Y2 H" k* ^5.2 Multidimensional Scaling (MDS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93) c, y9 W3 \6 ^
5.2.1 Examples of Classical Multidimensional Scaling . . . . . . . . . . 96; \$ O9 X- z% N! C8 ?1 l
5.3 Correspondence Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104! j1 \& h! c0 ~$ O; ^
5.3.1 Smoking and Motherhood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
: h. J' M7 M  q% n. @5.3.2 Hodgkin’s Disease . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
1 `4 {9 `* @% e0 I+ d4 F( T5.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1123 u6 y6 L4 N" u8 S3 S+ E
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112; k0 v/ P7 A( W! y  a
6 Cluster Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115: H7 Q& ]' ^: s
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5 R, A) [$ y0 R6.2 Agglomerative Hierarchical Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
9 X: Q7 i! N: n. j  g4 m/ d7 z( X+ q4 N6.2.1 Measuring Intercluster Dissimilarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1184 M/ X2 W# {0 a& F' e5 u; _
6.3 K-Means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
% P! `5 Q' g* W6.4 Model-Based Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
9 W8 U' b, q4 `; {% L( q6.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
1 Q$ _% X) P6 @$ ^4 @Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
$ k6 b8 @4 P, N0 B8 ?Contents xiii5 I2 G; R! K% _
7 Grouped Multivariate Data: Multivariate Analysis of Variance and
3 J* a8 r$ u  I, S+ ODiscriminant Function Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137" b3 {+ p8 E! c. X" F7 w; z
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137% n/ x& ~7 B) m
7.2 Two Groups: Hotellings T 2 Test and Fisher’s Linear Discriminant
; M2 A" v# y  b% g# V+ v+ aFunction Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
: v; Z+ [$ }0 H4 U# w7.2.1 Hotellings T 2 Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
3 p2 U% O. V$ I7.2.2 Fisher’s Linear Discriminant Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
2 S/ W- J8 \! Z0 J: j5 \7.2.3 Assessing the Performance of a Discriminant Function . . . . . 1462 k' w$ R4 L( n6 B7 N# ?3 F
7.3 More Than Two Groups: Multivariate Analysis of Variance
$ i7 {7 L( ?9 f+ x0 v$ v(MANOVA) and Classification Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147+ J# V! I& z, I; P
7.3.1 Multivariate Analysis of Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147+ s7 O* I/ R2 z8 E1 J1 }/ }
7.3.2 Classification Functions and Canonical Variates . . . . . . . . . . . 149
. N$ x$ W! u/ x7 M7.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
- Y) R+ ]" n! Q& w4 }9 `Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
3 K0 i1 R+ n! Y. q8 Multiple Regression and Canonical Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157# ?, k/ M6 u5 m+ S2 F# U% V5 C
8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
5 `/ B, c8 C; ~9 e/ C. }8.2 Multiple Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
6 Z/ {4 m7 @; T' V8.3 Canonical Correlations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1606 Y9 F6 w. ^. n4 r
8.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167. r- c; |0 q$ j/ i' c( `
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
- P/ X* c4 S5 `5 g+ S, d9 Analysis of Repeated Measures Data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1710 X* H0 m; R0 O8 Y8 W
9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
! [7 d6 Y# _9 v0 l9.2 Linear Mixed Effects Models for Repeated Measures Data . . . . . . . . 174: z" |: T8 g3 p3 U! Y
9.3 Dropouts in Longitudinal Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1908 R3 l: B0 r1 \- a! b- ^2 P) f! g
9.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
7 Q7 H' Y/ {8 W' o- \9 \Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198  ^+ g5 s. s5 Z2 `# V  I( w
Appendix: An Aide Memoir for R and S-PLUS® . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
2 a- R! x1 R! l  L1. Elementary commands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2009 w4 h5 `% v4 q6 W, t
2. Vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201! ?) P9 L1 a  m4 M/ @0 P5 F+ Y/ j
3. Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
7 D9 l7 O; d5 @! r4. Logical Expressions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
) s0 K* L: I  T" P5. List Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207$ b1 k0 p: m( U, y- I$ R" k; R
6. Data Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

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作者: 重阳河    时间: 2011-9-21 09:10
本帖最后由 重阳河 于 2011-9-21 09:14 编辑
5 |* |9 A& y6 Z, U* s
! {. C/ }5 ?5 `2 Z; |我发的附件怎么不见了啊？
; C- N; p5 ?2 P& x9 ^1 W: e  j
8 o$ Q- V( u' r7 c) s3 q2 P. ^原来是没有粘上去，弄好了，可以下载了……8 q1 r7 j0 p2 _8 b! ]
但愿对大家有用
作者: fred_gavin    时间: 2012-4-10 22:48
谢谢分享！！！！！
作者: 叶纯萱    时间: 2012-4-14 16:31
谢谢楼主！！
作者: 蓝枫心叶    时间: 2012-9-2 20:41
呵呵，英语水平有限，，收藏啦，，或许以后可以看懂
作者: 蓝枫心叶    时间: 2012-9-2 20:43
不过还是要谢谢楼主分享的，，嗯哈。。
作者: tucy    时间: 2013-4-13 12:13
先分享看看
作者: number_cruncher    时间: 2013-4-22 11:05
很好的书。 多谢楼主！
作者: 鸣凤123    时间: 2015-8-14 12:41
楼主的帖子很不错，我觉得很有用+ x$ r$ X$ e/ Q* Q. E2 @3 o




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