Bibliografía sobre análisis y modelado estadístico multivariado en R
1.1 La historia del análisis estadístico multivariado
1.2 El propósito del análisis estadístico multivariado
1.3 El contenido del análisis estadístico multivariado
1.4 Software y su aplicación en análisis estadístico
1.4.1 Potente software de análisis estadístico
1.4.2 Completo software de cálculo numérico
1.4.3 Gratis Software de análisis de datos
Ejercicios de pensamiento 2.1 Cómo recopilar y organizar datos de análisis multivariado
2.2 Representación matemática de datos
2.3 Matriz de datos y representación R
2.4 Representación R de datos - marco de datos
2.5 R llamando datos multivariados
2.6 Análisis R de datos multivariados simples
Ejercicios de pensamiento 3.1 Breve descripción
3.2 Gráfico de barras promedio y el uso de R
3.3 Gráfico de cola de caja y el uso de R
3.4 Gráfico astrológico y el uso de R
3.5 El uso de diagramas de superficie y R
3.6 El uso de diagramas armónicos y R
3.7 Otros diagramas de análisis multivariado
Ejercicios de pensamiento 4.1 Entre variables Análisis de relaciones
4. Análisis de relaciones entre variables 1.1 Cálculo R del análisis de correlación simple
4.1.2 Cálculo R del análisis de regresión lineal unidireccional
4.2 Regresión lineal múltiple análisis
4.2.1 Establecimiento del modelo de regresión lineal múltiple
4.2.2 Prueba del modelo de regresión lineal múltiple
4.3 Análisis de correlación lineal múltiple
p>
4.3.1 Análisis de correlación matricial
4.3.2 Análisis de correlación complejo
4.4 Método de selección de variable regresora
4.4.1 Selección de variable criterios
4.4.2 Análisis de regresión por pasos
Ejercicios de pensamiento 5.1 Clasificación de datos y selección de modelos
5.1.1 Tipos de valores de variables
5.1.2 Método de selección del modelo
5.2 Modelo lineal generalizado
5.2.1 Descripción general del modelo lineal generalizado
5.2.2 Modelo logístico
5.2.3 Modelo lineal logarítmico
5.3 Modelo de regresión no lineal
5.3.1 Modelo de regresión no lineal univariante y su aplicación
5.3.2 Modelo de regresión no lineal múltiple Descripción general de modelos de regresión lineal
5.3.3 Cálculo de múltiples modelos de regresión no lineal
Ejercicios de pensamiento 6.1 El concepto de análisis discriminante
6.2 Análisis discriminante lineal
6.3 Discriminación de distancia
6.3.1 Discriminación de distancia entre dos totales
6.3.2 Discriminación de distancia entre múltiples totales
6.4 Discriminación bayesiana
6.4.1 Criterio discriminante bayesiano
6.4.2 Puntuación total normal del discriminante bayesiano
Ejercicio de pensamiento 7.1 Análisis de conglomerados Conceptos y tipos
7.2 Estadísticas de conglomerados
7.3 Agrupación de sistemas
7.3.1 La idea básica de la agrupación de sistemas
7.3 .2 Fórmula de cálculo de la agrupación de sistemas
7.3.3 Pasos básicos de la agrupación de sistemas
7.4 Método de agrupación media
7.4.4 Aplicación del análisis de componentes principales Notas
Ejercicios de pensamiento 9.1 La idea de análisis factorial
9.2 Modelo de análisis factorial
9.3 Estimación e interpretación de cargas factoriales
9.3.1 Método de estimación de factores principales
> 9.3.2 Método de estimación de verosimilitud extremadamente alta
9.3.3 Significancia estadística de las cargas factoriales
9.4 Método de rotación de factores
9.5 Cálculo de puntuaciones factoriales
p>9.6 Pasos del análisis factorial
9.7 Cómo realizar el análisis factorial en la práctica
Ejercicios de pensamiento 10.1 Introducción al análisis de correspondencia
10.2 Análisis de correspondencia
10.3 Pasos de cálculo del análisis de correspondencia
10.4 Varias cuestiones a las que se debe prestar atención en el análisis de correspondencia
Ejercicios de pensamiento 11.1 Introducción
11.2 Marco básico del análisis de correlación canónica
11.3 Principios básicos del análisis de correlación canónica
11.4 Prueba de significancia del coeficiente de correlación canónica
11.4 Prueba de significancia
11.5 Cálculo de variables y coeficientes de correlación típicos
Ejercicios de pensamiento 12.2.1 Selección y construcción de un sistema de índice de evaluación integral
13.2.2 Método de determinación del esquema de medición del índice de observación
13.2.3 Síntesis de indicadores de evaluación integral
13.2.4 Determinación de pesos de los indicadores de evaluación
13.3 Métodos de evaluación integral y sus aplicaciones
13.3 .1 Método de puntuación integral
13.3.2 Proceso de jerarquía analítica
Ejercicios de pensamiento 14.1 Acerca del lenguaje R
14.1.1 ¿Qué es el lenguaje R?
14.1.2 Por qué utilizar el lenguaje R
14.1.3 Aplicación del lenguaje R en el análisis estadístico
14.2 Acerca del software Rstat
14.2.1 Introducción a Rstat
14.2.2 Introducción al uso de Rstat Caso 1 Marco de computación estadística basado en lenguaje R
Caso 2 Análisis estadístico básico de datos multivariados
Caso 3 Visual análisis de los niveles de modernización urbana en varias regiones de la provincia de Guangdong
Caso 3 Análisis visual de los niveles de modernización urbana de varias regiones de la provincia de Guangdong
14.1.1 ¿Qué es el lenguaje R? Análisis visual del nivel de modernización urbana en la provincia de Guangdong
Caso 4 Análisis multifactorial de los ingresos fiscales
Cuestiones de análisis de caso
Caso 5 Productos de servicios desde la perspectiva de Análisis de diferencias de edad y género
Preguntas de análisis de casos
Caso 6 Análisis discriminante del estado financiero corporativo
Preguntas de análisis de casos