多元数据分析

本书是一本面向应用的经典多元数据分析教材，自1979年出版第1版至今，深受读者好评。本书循序渐进地介绍了各种多元统计分析方法，并通过丰富的实例演示了这些方法的应用。书中不仅涵盖多元数据分析的基本方法，而且还介绍了一些新方法，如结构方程建模和偏最小二乘法等。

本书特色

 以循序渐进方式（流水线方式）组织内容：在内容组织上，各章集中概述一个论题，每章均从基础开始并讨论应用，后面各章逐步深入。

 扩展各种方法应用：对“经验法则”给出解释，包括像样本容量这类重要问题。

 重新组织结构方程建模这一重要内容，包括结构方程建模概述、验证性因素分析、估计和检验结构模型的相关问题，以及验证性因素分析和结构方程建模的一些高级主题，如检验更高阶因子模型、群组模型、调节变量与中间变量。

Joseph F. Hair 于1971获得佛罗里达大学市场营销博士学位，现为肯尼索州立大学市场营销系教授。他出版了四十多本书，包括《Marketing》、《Marketing Essentials》等。他是美国市场营销协会、市场营销科学学会、西南市场营销协会和南方市场营销学会委员。2004年他被美国市场营销科学学会授予杰出教育奖，2007年被市场管理协会授予创新性市场营销人才。

William C. Black 于1980年获得德州大学奥斯汀分校博士学位，现为路易斯安那州立大学工商管理学院市场营销系教授。他的研究兴趣包括多元统计、应用信息技术，以及与电子商务相关的市场原理的进展。他是《Journal of Business Research》编审委员会成员。

Barry J. Babin 于1991年获得路易斯安那州立大学工商管理学博士学位，现为路...

(展开全部)