应用多元统计分析王学民第六版pdf

时间: 2023-12-12 10:01:03 浏览: 3632
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多元统计分析_王学民_上财公开课

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《多元统计分析-王学民第六版pdf》是一本系统介绍多元统计分析方法的经典教材。该书内容全面,涵盖了多元统计分析的基本概念、原理、技术和应用,适合于统计学、数学、社会学、心理学等相关专业的学生和研究人员使用。 本书首先介绍了多元统计分析的基本概念和原理,包括多元正态分布、协方差矩阵、特征根和特征向量等内容。然后详细讨论了多元方差分析、多元回归分析、主成分分析、判别分析等统计方法的理论和应用。此外,还介绍了因子分析、聚类分析、判别分析等高级统计分析方法。 对于读者来说,通过学习《多元统计分析-王学民第六版pdf》,可以系统地了解多元统计分析的基本理论和方法,掌握如何应用统计软件进行多元数据分析,同时也可以学到如何解释多元统计分析结果并撰写相应的研究报告。 这本书是一本非常实用的多元统计分析教材,不仅适用于学术界的研究人员,也适用于企业对数据分析有需求的从业人员。通过学习和应用这本书提供的知识和方法,可以更好地理解和解释多元数据,提高数据分析的水平,为学术研究和实际工作提供有力的支持。
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前言 第一章 矩阵代数  1.1 定义  1.2 矩阵的运算  1.3 行列式  1.4 矩阵的逆  1.5 矩阵的秩  1.6 特征值和特征向量  1.7 正定矩阵和非负定矩阵  1.8 特征值的极值问题 小结 附录1-1 SAS的应用 习题 第二章 随机向量  2.1 一元分布  2.2 多元分布  2.3 矩  2.4 随机向量的变换 *§2.5 特征函数 小结 附录2-1 SAS的应用 习题 第三章 多元正态分布  3.1 多元正态分布的定义  3.2 多元正态分布的性质  3.3 极大似然估计及估计量的性质  3.4 〖WTHX〗〖Akx-〗和/n-1)S的抽样分布 *§3.5 二次型分布 小结 附录3-1 SAS的应用 附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明 习题 第四章 多元正态总体的统计推断  4.1 一元情形的回顾  4.2 单个总体均值的推断  4.3 单个总体均值分量间结构关系的检验  4.4 两个总体均值的比较推断  4.5 两个总体均值分量间结构关系的检验  4.6 多个总体均值的比较检验/多元方差分析)  4.7 总体相关系数的推断 小结 附录4-1 SAS的应用 附录4-2 霍特林T2统计量的导出 附录4-3 威尔克斯Λ统计量的基本性质 习题 第五章 判别分析  5.1 引言  5.2 距离判别  5.3 贝叶斯判别  5.4 费希尔判别 小结 附录5-1 SAS的应用 习题 第六章 聚类分析  6.1 引言  6.2 距离和相似系数  6.3 系统聚类法  6.4 动态聚类法 小结 附录6-1 SAS的应用 附录6-2 若干公式的推导 习题 第七章 主成分分析  7.1 引言  7.2 总体的主成分  7.3 样本的主成分 小结 附录7-1 SAS的应用 习题 第八章 因子分析  8.1 引言  8.2 因子模型  8.3 参数估计  8.4 因子旋转  8.5 因子得分 小结 附录8-1 SAS的应用 习题 第九章 典型相关分析  9.1 引言  9.2 总体典型相关  9.3 样本典型相关  9.4 典型相关系数的显著性检验 小结 附录9-1 SAS的应用 习题 附录一 习题参考答案 附录二 各类数值表 参考文献
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《应用多元统计分析》为北京大学数学科学学院概率统计系“应用多元统计分析”课程使用多年的教材,它主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用,并列举了各方面的应用实例,同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具,通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。 第一章 绪论 §1.1 引言 §1.2 多元统计分析的应用 §1.3 多元统计数据的图表示法 习题一 第二章 多元正态分布及参数的估计 §2.1 随机向量 §2.2 多元正态分布的定义与基本性质 §2.3 条件分布和独立性 §2.4 随机阵的正态分布 §2.5 多元正态分布的参数估计 习题二 第三章 多元正态总体参数的假设检验 §3.1 几个重要统计量的分布 §3.2 单总体均值向量的检验及置信域 §3.3 多总体均值向量的检验 §3.4 协方差阵的检验 §3.5 独立性检验 §3.6 正态性检验 习题三 第四章 回归分析 §4.1 经典多元线性回归 §4.2 回归变量的选择与逐步回归 §4.3 多因变量的多元线性回归 §4.4 多因变量的逐步回归 §4.5 双重筛选逐步回归 习题四 第五章 判别分析 §5.1 距离判别 §5.2 贝叶斯(Bayes)判别法及广义平方距离判别法 §5.3 费希尔(Fisher)判别 §5.4 判别效果的检验及各变量判别能力的检验 §5.5 逐步判别 习题五 第六章 聚类分析 §6.1 聚类分析的方法 §6.2 距离与相似系数 §6.3 系统聚类法 §6.4 系统聚类法的性质及类的确定 §6.5 动态聚类法 §6.6 有序样品聚类法(最优分割法) §6.7 变量聚类方法 习题六 第七章 主成分分析 §7.1 总体的主成分 §7.2 样本的主成分 §7.3 主成分分析的应用 习题七 第八章 因子分析 §8.1 引言 §8.2 因子模型 …… 第九章 对应分析方法 第十章 典型相关分析 第十一章 偏最小二乘回归分析 附录 矩阵代数 部分习题参考解答或提示 参考文献 主要符号说明 索引

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