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應用多元統計分析與R軟件（英文版）

為了解決軟件英文的問題，作者吳浪 這樣論述：

The main contents of this book include principal components analysis, factor analysis, discriminant analysis and cluster analysis, inference for a multivariate normal population,discrete or categorical multivariate data, copula models, linear and nonlinear regression models, generalized linear model

s,multivariate regression and MANOVA models, longitudinal data, panel data, and repeated measurements, methods for missing data, robust multivariate analysis, and selected topics The focus of this book is on conceptual understanding of the models and methods for multivariate data, rather than tediou

s mathematical derivations or proofs. Extensive real data examples are presented using software R. PrefaceChapter 1 Introduction1.1 Goal of Statistics1.2 Univariate Analysis1.3 Multivariate Analysis1.4 Multivariate Normal Distribution1.5 Unsupervised Learning and Supervised Learning1.6 Data

Analysis Strategies and Statistical Thinking1.7 OutlineExercises 1Chapter 2 Principal Components Analysis2.1 The Basic Idea2.2 The Principal Components2.3 Choose Number of Principal Components2.4 Considerations in Data Analysis2.5 Examples in RExercises 2Chapter 3 Factor Analysis3.1 The Basic Idea3

.2 The Factor Analysis Model3.3 Methods for Estimation3.4 Examples in RExercises 3Chapter 4 Discriminant Analysis and Cluster Analysis4.1 Introduction4.2 Discriminant Analysis4.3 Cluster Analysis4.4 Examples in RExercises 4Chapter 5 Inference for a Multivariate Normal Population5.1 Introduction5.2 I

nference for Multivariate Means5.3 Inference for Covariance Matrices5.4 Large Sample Inferences about a Population Mean Vector5.5 Examples in RExercises 5Chapter 6 Discrete or Categorical Multivariate Data6.1 Discrete or Categorical Data6.2 The Multinomial Distribution6.3 Contingency Tables6.4 Assoc

iations Between Discrete or Categorical Variables6.5 Logit Models for Multinomial Variables6.6 Loglinear Models for Contingency Tables6.7 Example in RExercises 6Chapter 7 Copula Models7.1 Introduction7.2 Copula Models7.3 Measures of Dependence7.4 Applications in Actuary and Finance7.5 Applications i

n Longitudinal and Survival Data*7.6 Example in RExercises 7Chapter 8 Linear and Nonlinear Regression Models8.1 Introduction8.2 Linear Regression Models8.3 Model Selection8.4 Model Diagnostics8.5 Data Analysis Examples with R8.6 Nonlinear Regression Models8.7 More on Model SelectionExercises 8Chapte

r 9 Generalized Linear Models9.1 Introduction9.2 The Exponential Family9.3 The General Form of a GLM9.4 Inference for GLM9.5 Model Selection and Model Diagnostics9.6 Logistic Regression Models9.7 Poisson Regression ModelsExercises 9Chapter 10 Multivariate Regression and MANOVA Models10.1 Introductio

n10.2 Multivariate Regression Models10.3 MANOVA Models10.4 Examples in RExercises 10Chapter 11 Longitudinal Data， Panel Data， and Repeated Measurements11.1 Introduction11.2 Methods for Longitudinal Data Analysis11.3 Linear Mixed Effects Models11.4 GEE ModelsExercises 11Chapter 12 Methods for Missing

Data12.1 Missing Data Mechanisms12.2 Methods for Missing Data12.3 Multiple Imputation Methods12.4 Multiple Imputation by Chained Equations12.5 The EM Algorithm12.6 Example in RExercises 12Chapter 13 Robust Multivariate Analysis13.1 The Need for Robust Methods13.2 General Robust Methods13.3 Robust E

stimates of the Mean and Standard Deviation13.4 Robust Estimates of the Covariance Matrix13.5 Robust PCA and Regressions13.6 Examples in RExercises 13Chapter 14 Selected Topics14.1 Likelihood Methods14.2 Bootstrap Methods14.3 MCMC Methods and the Gibbs Sampler14.4 Survival Analysis14.5 Data Science，

Big Data， and Data MiningReferencesIndex

軟件英文進入發燒排行的影片

產品設計公司之動態設計決策模式研究

為了解決軟件英文的問題，作者劉立園 這樣論述：

新資訊科技影響了產品生命週期的各個階段，在設計、製造和行銷方面發揮了關鍵作用，同時影響了產品設計公司。產品設計公司不再是單一的以設計為主，而是重視和利用新資訊科技，與製造領域和行銷領域緊密聯繫，並取得了成功。但是，仍然有很多產品設計公司無法協調新資訊科技、設計、製造和行銷的關係，阻礙了公司的發展。因此，本研究即以產品設計公司的角度出發，旨在建立新資訊科技影響下的「動態設計決策模式」（3DM），產品設計公司可以根據實際發展需要，透過動態設計決策模式，計算和分析不同因素之間的影響，以提供給產品設計公司及其相關領域決策者的參考為目的。 研究採用了系統動力學的理論和方法，透過文獻研究和專家訪談法

，建構一個因素之間相互聯繫的動態設計決策模式。在確定動態設計決策模式的因素及其相互關係的過程中，以文獻研究為基礎，整理出27個因素和29組因果關係。然後再以半結構化訪談、焦點團體法、德爾菲法的專家訪談方法，補充了6個因素和32組因果關係，並評估因素之間的影響大小；最後利用系統動力學軟體——Vensim，根據因果關係和影響大小，建立動態設計決策模式。 為了驗證動態設計決策模式的應用，利用動態設計決策模式計算產品創新、製造品質、市場需求和大數據四個關鍵因素對各個領域的因素的影響，以及結合實際案例的計算，結果發現：（1）設計領域中的產品創新對設計品質的影響最大；（2）製造領域中的製造品質對設計

優化的影響較大；（3）行銷領域中的市場需求對設計優化的影響較大；（4）大數據對其他領域因素的影響普遍高於其他三個關鍵因素對其他因素的影響；（5）在3DM模式中，因素之間相互影響，可以有效地避免獨立領域或獨立因素之間的相互脫節，及時促進各個領域因素之間的資訊回饋；（6）產品設計公司應用3DM模式，可以對多個因素進行快速的影響評估，比較影響大小，以確保公司管理者實施決策的主要方向。以上結果表明了動態設計決策模式可以輔助產品設計公司進行決策分析，並為產品設計公司提出建議和對策。