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张尧庭 多元统计分析选讲视频+张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版pdf
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风中的漂流瓶
时间:
2015-4-25 14:36
标题:
张尧庭 多元统计分析选讲视频+张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版pdf
多元统计分析选讲2002
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链接：
http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ
密码：8fzf
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【介绍】：张尧庭教授原籍江苏武进，他与方开泰合著的《多元统计分析引论》（1982年科学出版社出版，1998年、1999、2013年3次重印）已成为几代中国统计工作者的标准参考书。1983年，张尧庭教授被国务院学位办遴选为博士生导师，二十余年里他直接培养了众多的硕士、博士，其中许多人已经成为我国数量统计教学和科研领域的中坚力量。1985年，由他主持的赴美留学全国招考派遣项目正式启动，每年从各校推荐的100名硕士毕业生中选拔30名，赴哈佛大学、加州大学伯克利分校、芝加哥大学和威斯康星大学攻读统计学博士学位。经该项目先后送到美国的留学生中，多人已成为当今国际统计学界较有影响的专家。
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大师讲解，绝对经典，解压出现一个iso文件，再使用daemon打开，然后点start的标志就能看讲座了。
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9 Q# I! n5 @! _& _& c
讲座非常清晰。
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自己不会弄的朋友，自己耐心点，或者请叫计算机操作好点的朋友。莫自己弄不好，还迁怒别人。
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* [0 N) [4 r% |7 d! F* k0 Y& B
目录：第一讲 准备知识，第二讲 相关性度量，第三讲 主成分分析 因子分析，第四讲 典型相关分析，第五讲 线性模型，第六讲 判别分析，第七讲 聚类分析第八讲 定性资料的统计分析。
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0 I5 Z5 z8 f1 B" f( n0 f( l; O
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张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf
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: Z! h2 V* |; J
链接：
http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN
密码：xp6u
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3 y/ x1 U2 }( R4 V, U4 I
编辑推荐 张尧庭、方开泰编著的这本《多元统计分析引论》系统论述了多元统计分析的基本理论和方法，并力求理论与实际应用并重。全书共分九章，系统介绍了多元正态分布以及常用的方差分析、回归分析和判别分析，介绍了因子分析和线性模型，以及聚类分析和统计量的分布等内容。
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* a' I9 i! {" A7 z9 G7 I! f) ^
作者简介
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张尧庭(1933—2007年)，1933年出生于上海，1951年9月进入清华大学数学系学习，1952年高校院系调整后进人北京大学数学力学系学习。1956年9月获学士学位，留校任北大数学力学系助教，1962年升任讲师。1978年4月至1994年3月先后在武汉大学数学系、统计系和管理学院任教，1980年被破格提升为正教授。曾任武汉大学统计系主任、管理学院院长、概率统计博士生导师，兼任中国统计学会理事、湖北统计学会副理事长、武汉市科协副主席。1994年3月调入上海财经大学，任教授、数量经济学博士生导师，同时兼任中国人民大学、浙江大学等高校的兼职教授。
" y. N: m9 }, U3 N/ B: H
- C, c3 h, N0 K' i. N2 e6 q& L
方开泰教授从事数理统计的研究和应用，在多元分析理论、部分平衡不完全区组设计、广义相关系数及应用方面，取得研究成果。累计出版学术专著27本，发表学术论文75篇。在著书立说的同时，还十分注重统计理论的推广和应用。1940年生于江苏泰州，1957一1963年就读于北京大学，随后在中国科学院数学所攻读研究生，1967年毕业留所工作。1980年作为访问学者在美国耶鲁大学、斯坦福大学两年。1985一1986年被邀请为瑞士联邦理工大学客座教授，1988年为美国北卡罗尼亚州大学的访问教授。1985年批准为概率统计博士生导师。1984一1992年，任中国科学院应用数学所副所长。1993年至2006年1月，是香港浸会大学数学系的讲座教授、统计研究与咨询中心主任，其问2002—2005年担任数学系系主任。2006年至今任北京师范大学一香港浸会大学联合国际学院(UIC)教授、统计与计算智能研究所所长。
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- a B$ p4 v5 V# o
研究领域主要涉及试验设计、多元分析、数据挖掘在统计中的应用，已出版专著22本，发表论文260多篇，是均匀设计创始人之一。曾经担任许多国际和国内学术期刊的副主编，自2010年以来，担任高等教育出版社《高等教育现代统计学系列教材》的主编。获得许多奖励，与王元院士合作的项目“均匀设计理论、方法及其应用”项目获2008国家自然科学二等奖。1992年和2001年方开泰教授分别获美围数理统计学院和美国统计学会选为院士(Elected Fellow)。
) ~$ K6 K0 D3 s3 K
! v# G1 s0 q9 I, N9 j
目录 第一章 矩阵
* k" j9 }4 _2 x1 G
1.1 线性空间
& X5 v+ T! c. S
1.2 内积和投影
5 F+ K, V# l3 M$ o" A9 t: F
1.3 矩阵的基本性质
) I5 A' m% c4 T/ |
1.4 分块矩阵的代数运算
% A. U# `+ z* `" D7 j" @. [# _, W! }$ F
1.5 特征根及特征向量
! A( [3 a& I" u, R
1.6 对称阵
9 X. f+ P& T& ?2 Q4 @6 D
1.7 非负定阵
$ n) C. y8 G8 h8 K- U0 k2 W2 c
1.8 广义逆
$ G, c( Q% D( k: E
1.9 计算方法
" _8 ]8 g% ?0 W; m: a; o
1.10 矩阵微商
5 x) p7 j. J8 O# o x; O+ t
1.11 矩阵的标准型
: [1 ~2 y% C/ U2 z9 ]6 |
1.12 矩阵内积空间
! L0 K" ^- J) Q$ t- [% e" m- s/ ]8 N) r& `
第二章 多元正态分布
0 U0 d+ ~- I9 C# [ g
2.1 定义
6 Z# z! f3 F( O# y! }
2.2 正态分布的矩
$ Z/ S f3 z1 I' {& r
2.3 条件分布和独立性
8 T+ {, m8 G. S' `. L
2.4 多元正态分布的参数估计
, m0 U: ~9 t+ h, d7 s( Y
2.5 μ和γ的极大似然估计的性质
0 r* F, m- c4 p J
2.6 多维正态分布的特征
6 {- s# e" Z4 B0 v/ ], ]( T
2.7 多维正态分布函数的计算
1 |9 F0 N% H3 j t8 f
2.8 例
; T+ ^: Y5 `0 r+ g2 X4 |6 N1 G
第三章 样本分布的性质和均值与协差阵的检验
) G8 u( o% p- j5 l( D
3.1 二次型分布
( ]& _9 G1 t! g4 }
3.2 维希特（wishart）分布
2 X* h" j; Q8 F
3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量
( x1 M' V( _! C. H% ?
3.4 均值的检验
$ | e+ M! S9 G7 N" Q ^$ h. O2 k
3.5 T*2统计量的优良性
( D0 R% P" j1 ~) C0 y
3.6 多母体均值的检验
4 i1 D" M9 w, S: o, f; g4 y
3.7 协方差不等时均值的检验
4 q. ~/ o# ^! e2 e U; E' y
3.8 协差阵的检验
1 f N2 K5 g5 x% _8 S
3.9 独立性检验
) y& L/ P! b1 G! H" S6 @5 ^5 B
第四章 判别分析
2 D2 H2 \; o2 K6 \" R* ^( j
4.1 距离判别
0 F9 I& o w0 ^# O* y8 s
4.2 贝叶斯（Bayes）判别
8 A$ h- I Y% z5 ?& x
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
+ Q2 p- j6 E- e% W6 e
4.4 误判概率
% H" w. a/ y2 P' D$ k
4.5 附加信息检验
* A7 A( {' w# Q! X) k
4.6 逐步判别
% E4 I8 V i/ S* p7 m
4.7 序贯判别
$ T" L8 A* _4 X0 w$ g/ _" p6 [; P: r
第五章 回归分析
' O g, k. \/ O0 c+ c
5.1 问题及模型
3 t' n( i0 _5 Y5 _
5.2 最小二乘估计
. I2 g3 Q! e A- P W3 K! E/ ~% T. Y
5.3 假设检验
' p. L) V' x, W7 y
5.4 逐步回归
2 N/ A/ I1 ~- T7 |/ o
5.5 双重筛选逐步回归
$ y0 R3 Y% W$ }. V
5.6 回归分析与判别分析的关系
5 v# w9 x5 {# Q2 h9 g
第六章 相关
. v7 t! j' O3 J
6.1 投影
0 B0 D& b' t" N5 \9 t
6.2 典型相关变量
- D8 c3 @6 k5 e0 y8 T0 E( g8 H
6.3 广义相关系数
; d& C1 I% h- m8 A! o
6.4 主成分分析及主分量分析
! K% }/ X- t$ ^" ? ~. o
6.5 因子分析
2 s: z) @5 x/ T/ `( W, t7 X
第七章 线性模型
\) v7 ~2 t- N3 m: z
7.1 模型
% H$ J* X# }9 @! o8 B* d+ `/ \
7.2 估值
8 p q0 r6 J: \; g/ `
7.3 广义线性模型
! H. S6 I- H# B2 g5 m' c
7.4 递推公式
! | A! k* g( c/ p6 [
7.5 正态线性模型的假设检验
9 _3 O$ U2 `2 F# V% x8 _
7.6 试验设计
0 Q$ \" Y5 Y' z
第八章 聚类分析
6 E9 U- F e3 s( P* |4 x
8.1 相似系数和距离
. B+ G, `$ D9 [6 H. I1 S- T" R
8.2 系统聚类法
& a! I. q. @/ u2 J7 z( ^
8.3 系统聚类法的性质
& N) a: _0 ?) J" b& w1 c
8.4 动态聚类法
4 j8 `8 P) E. l& `
8.5 分解法
3 v2 b% r7 T+ h J+ j
8.6 有序样品的聚类与预报
/ T. d8 q6 F6 D R& W% t
第九章 统计量的分布
; L+ D* M8 M% B5 _2 W) ]# h$ v
9.1 预备知识
% a$ h" o# R- f0 K$ }8 \
9.2 Jm（f|r1，…，rm）
5 I8 O8 k0 r& Q+ I6 Y* x
9.3 一元非中心分布
3 N$ P4 F" s6 t9 N! N$ N8 T
9.4 Wishart分布
6 V$ \: c- G# D+ c5 L; n( n
9.5 广义方差的分布
3 i2 x( _% }( S7 t1 T' M
9.6 非中心T*2分布
' T2 J/ t1 r5 E, p6 x7 W
9.7 样本相关系数的分布
" M) \' k2 F; `" N4 }: [/ z+ @
9.8 S1S-1特征根的联合分布
5 I8 Y7 V$ [; }5 J
9.9 结束语
1 {. z5 S. Z. Z% E' Z* A
参考文献
5 u! H: a/ E8 C
& T/ D- x4 p; U8 M r1 _
作者:
666weidu
时间:
2015-4-30 20:00
谢谢了，楼主好人！
2 K. q- F# ?# U( [3 ^
作者:
chenlian1996070
时间:
2015-8-17 13:53
哎哟，不错！~~~
) j4 d: `1 x. O* p5 j$ [& ^
作者:
LYJA
时间:
2015-10-10 21:57
very good,thank you very much!
- W) k2 ]) ?6 Z
作者:
1370847127
时间:
2016-1-11 12:39
! H5 f( \5 j' r& M/ T k
! K- v" r# G. F" p* [
- g0 S5 h; o5 k0 h9 I
" g3 a2 Z. Z% b% O6 _
谢谢了，楼主好人！
" ?1 o3 \7 p4 v# H4 S
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
蛮好的资料。。
3 z1 u3 s w6 @3 N7 o7 |5 Y) l
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
谢谢楼主分享啊
* I0 c0 h6 f \, T0 f
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
谢谢楼主分享啊
D- {2 S5 y# M" `/ Q4 m
作者:
ddjw
时间:
2016-12-14 00:06
谢谢分享！！！！！！！！！！！！
$ O3 C/ e `' j) G
作者:
google88
时间:
2017-3-29 18:26
来晚了，视频还有吗？求分享，
! g+ O B6 ] T! R
; |: E7 b" t+ N* U
作者:
lbh
时间:
2022-2-19 21:25
谢谢分享！！！！
9 b& s/ W. E9 V+ h
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