推荐｜学好多元统计分析的三本经典教材（原创）

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对于想学好计量和统计的朋友而言，多元统计分析是绝对不能忽略的，它能让初学者熟悉矩阵表达，建立对多维空间的直觉和分析能力。虽然表面上多元统计与计量经济学往往有不同教材，侧重点不同，但用到其实都是相通的。所以在学计量的同时，不要忘了对多元统计分析的学习。这里介绍三个比较经典的多元统计分析教材。

第一本，也是最好用于入门的是Richard A.Johnson,Dean W.Wichern的《实用多元统计分析》（本站的下载贴：http://bbs.pinggu.org/thread-3151142-1-1.html），为第四版，中译版的第六版在亚马逊上有售。这本书的特点侧重几何直观，有大量的几何图形，同时也有大量的数值算例，非常易学好懂，对公式的推导则非常简洁，如书名所言，侧重实用。

本书为多元统计分析领域内的经典著作，是一本很好的专业参考书，也可作为高等院校研究生学习应用统计类课程的教学参考书。本书涵盖多元统计分析的各种模型和方法，分为四大部分：

• 第一部分：预备知识，包括矩阵代数与随机向量，样本几何与随机抽样，多元正态分布。

• 第二部分：关于多元均值与线性模型的推断，包括关于均值向量的推断，多个多元均值向量的比较，多元线性回归模型。

• 第三部分：协方差结构分析，包括主成分分析，因子分析与对协方差矩阵结构的推断，典型相关分析。

• 第四部分：分类和分组方法，包括判别与分类，聚类、距离方法与多维标度变换。

第二本，沃尔夫冈·哈德勒（Wolfgang Hardle）和利奥波德·西马（Leopold Simar）的 《应用多元统计分析》。该书受到范剑青和洪永淼的推荐。该书书名也为侧重应用，风格与第一本颇有几分相似，而关于统计分布的推导则比第一本详细不少，但几何直观上略逊于第一本，正好互补。也是深入浅出的好书。

《应用多元统计分析》属于本科高年级和硕士研究生水平的教材或研究参考用书。全书分为三个主要部分计18章：

• 第一部分是介绍利用绘图技术来对各种各样的变量进行描述性统计分析。

• 第二部分介绍多元随机变量及其分布，并给出各种应用前景下的估计和统计检验方法。

• 第三部分主要介绍进行多变量统计分析的各种主要方法，并给出在这些方法中选择最优方法的一些统计标准。

《应用多元统计分析》主要是从金融市场、经济和管理的角度来进行案例的实用分析，但是《应用多元统计分析》所阐述的统计方法同样适用于其它学科和领域，比如生物、医学等非社会科学领域。

第三本，何晓群的《多元统计分析》，最新的第三版亚马逊亦有售，论坛有第二版下载：http://bbs.pinggu.org/thread-1337325-1-1.html。这本书没有老外那种几何直观的风格，但也并不晦涩难懂，有大量的SPSS算例。同时，这是很难得的在多元统计分析里能找到讲路径分析和结构方程模型等方法的书。值得一读。

全书共分14章。主要内容有多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文献系统介绍了这些年在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的一些较新方法。这些内容有定性数据的建模分析、对数线性模型、bgisUc回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量的图表示法、多维标度法等。

本书写作的指导思想是：在不失严谨的前提下，明显不同于纯数理类教材，努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件较全面地系统介绍多元分析的实用方法。本书参考了国内外大量书籍及文献，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时，尽力结合社会、经济、自然科学等领域的研究实例，把多元分析的方法与实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，努力把同行们以及我们在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。几乎每种方法都强调它们各自的优缺点和实际运用中应注意的问题。