漫画统计学之因子分析pdf免费阅读全文|百度网盘下载

小编点评：日语课本很可爱

世界上最简单的因子分析教科书，《漫画统计的因子分析》是一本很可爱的教科书，内容相当详细，对比Zero出品的因子分析ppt和LDH教科书Point 分析通俗，很好的一本书，比教科书清晰很多。

漫画统计pdf图片预览的因素分析

简介

《欧姆社学习漫画：漫画统计的因子分析》是世界上最简单的因子分析教材。它采用漫画风格的场景描述，让您在阅读故事的同时学习知识。为了理解一个概念，每篇文章的末尾都有一段文字说明。只要按照这些简单的练习来练习，你就能在最短的时间内成为因子分析专家！

有趣的故事情节，时尚的卡通人物，详尽的内容解说，一定会给你留下深刻的印象，让你难以忘怀。通过这种轻松的阅读学习，读者可以掌握因子分析的常识。 《OM社学习漫画：漫画统计的因子分析》也可以作为广大年轻人的因子分析知识书。

目录

目录

前言你和我因素分析 1

第 1 章问卷基础知识 15

1、抽样方法17

2、调查方法 30

3、样本量 34 的标准

4、 **抽样和目标抽样 36

5、定量和定性调查 38

6、数据分析的搭配方法40

第 2 章问卷和问题 41

1、问卷的组成 43

2、 48题分类

3、要避免的问题 52

4、要避免的问题（续） 60

5、 “中位数”62的存在

第3章基础数学65

1、相关矩阵 67

2、身份矩阵 68

3、旋转 70

4、特征值和特征向量73

5、对称矩阵 76

6、矩阵补充 80

7、平方和、方差、标准差 86

第四章主成分分析89

1、主成分分析93

2、主成分分析注意事项 98

3、主成分分析的具体例子104

4、变量和第一主成分的选择 118

5、第一主成分与综合实力124

6、累积贡献准则 125

7、第二个主成分和后续的主成分 126

8、方差和特征值127

第5章因子分析129

1、因子分析 132

2、因素分析的注意事项 139

3、因子分析的具体例子 150

4、本章示例中的示例 192

5、附加说明 193

6、处理具有小因子载荷的变量的方法 197

7、最大似然 198

8、旋转与 Varimax osmosis 199

9。因子加载矩阵和因子结构矩阵 200

10。 P. romax 方法 202

11.可以假设的公因数个数上限为208

12.主因子法和方差法真的过时了吗？ 209

13.因子分析中的术语 210

附录各种分析方法 219

1、多元分析 220

1.1 多元分析概述 220

1.2 多元回归分析221

1.3 对数回归得分 222

1.4 聚类分析 224

1.5 对应分析与量化 Class III 226

1.6 结构方程建模 229

2、其他 231

2.1 统计假设检验 231

2.2 Kaplan-Meier 方法 233

参考 235

漫画统计因素分析

作为一名数学专业人士，这是一种耻辱。毕业四年了，专业知识都快忘记了-_-

目前的数学水平还处于半懂的阶段。可能我还记得一些知识点，我知道是怎么回事，怎么计算，但是一碰就出错。

对于技术术语，例如最大似然，现在称为统计知识。几年后再看，你可能会问：这是什么，是泛函分析吗，哈哈。

全书总体评价还是不错的，值得一读。特别是对于那些做营销的人来说，可能需要专注于研究。

如果想学这个，可以多问问专业人士，顺便学习matlab等专业软件。它们对矩阵计算和一些数学方法有很好的支持，这将节省一些时间。毕竟我们不是搞科研的，一切都是实用的。

书中的例子很多，读起来也不会枯燥，尤其是大眼睛小嘴巴的卡通形象，以及讲故事的方式，会大大提高你的阅读欲望。

找出隐藏在数据背后的自变量的分析方法是因子分析。

感觉前几天看到的回归分析是有上下的（没仔细想，回去问了一个数学研究生的老婆）。

第一章：问卷调查与基础知识

主要讲抽样方法、调查方法、样本量等。

第二章：问卷和问题

问卷的问题设计方法：

1) 询问“现状”。有没有摸过，有没有，什么时候买的，在哪里买的等等。

2) 询问“意识”。满意或不满意，满意或不满意的原因，价值观等。

3) 询问“属性”。性别、年龄、婚姻状况、收入、学历、家庭结构等。

要避免的问题：

# 对过于私密的事情提出过于具体的要求

#不清楚的问题你

#同时包含两个以上含义的问题

#排序问题

# 导致答案的问题

# 注册问题太多。比如打分，年级最多7个项目，一般5个项目。

# 个问题评分

# 个免费回答问题

# 存在“中位数”。在大多数情况下，它仍然是必要的。

第 3 章：基础数学

主要讲矩阵知识，比如相关矩阵、单位矩阵、对称矩阵、逆矩阵、特征值和特征向量、偏差平方和、方差、标准偏差等。

第 4 章：主成分分析

第 5 章：因子分析

这两章是本书的重点，两种分析方法。

每章都有更多的实例和详细的计算步骤。使用时可以按照步骤计算。

（在阅读的过程中，主要是主成分分析，因子分析偏粗）

#主成分分析的过程。 p106

1) 求主成分和主成分分数

2) 确认分析结果的准确性

3) 讨论分析结果

# 因子分析的流程。 p153

1) 求解旋转前的因子载荷

2) 求解旋转后的因子载荷

3) 解释每个公因数的含义

4) 确认分析结果的准确性

5) 计算因子得分，充分了解每个个体的特点

#主成分分析和因子分析的区别：主成分分析使用自变量寻找因变量，而因子分析使用因变量和自变量。