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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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作者:
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
2 @" a$ H% U1 W
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链接：
http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ
密码：8fzf
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* l# p5 I: y, ~4 F+ N9 ~) y' v+ m1 B
【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。
$ q! [8 y- }+ S( l, s* V1 s
, Z* P2 G2 y) {/ u+ }) ?, T# R" _
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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讲座非常清晰。
0 |5 M3 l' Q. W( H
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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1 z- s6 H/ f' g- [& ~
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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张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf
* Q! D: n2 y: u$ ~8 ~# M
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链接：
http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN
密码：xp6u
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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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1 N) \9 L/ V5 R
作者简介
& s( l, R' b2 b- @' G. O. O
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。
! L( T( q# p( \# G* c& w D$ h
; H* ^! q: F& C5 B3 W
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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7 `0 K) p5 b T3 s' G" ~! N
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)。
. Y* r0 q0 Z, I) K
9 Q, [1 R- q/ e; X
目录 第一章 矩阵
G n8 K# \5 u1 m
1.1 线性空间
( \1 c% ^2 |' ?% m. r3 T9 D
1.2 内积和投影
9 q. x# b3 C$ ]3 Y
1.3 矩阵的基本性质
+ v) r) A% ?( ]* N
1.4 分块矩阵的代数运算
0 T) I! I) o8 {7 p7 m6 h
1.5 特征根及特征向量
" _. i5 z9 Y5 V: m
1.6 对称阵
8 Y C& b6 Z$ i# J( @! ^/ ?9 L' j3 S
1.7 非负定阵
( E( B" Y# E( d3 F: i- o' z
1.8 广义逆
: J S' H6 s0 p$ ~% b' y7 j) I
1.9 计算方法
( P0 }% T, c; T! |% \& t6 q
1.10 矩阵微商
9 [; V- ^, h- Q" j2 C* \0 u+ g
1.11 矩阵的标准型
9 A" B; q) f* l' R
1.12 矩阵内积空间
9 ]: z4 N# U) [5 B& w7 v
第二章 多元正态分布
0 t' G6 l o+ ]0 |. D* \
2.1 定义
, o$ b$ J5 \9 g4 X! C o% Z. `
2.2 正态分布的矩
; U, H- I2 S5 X! u8 X
2.3 条件分布和独立性
" }( G) I8 A- u- E
2.4 多元正态分布的参数估计
1 l, Y8 I6 W r5 X0 Q. A
2.5 μ和γ的极大似然估计的性质
* T3 F/ K6 F! {* C* j
2.6 多维正态分布的特征
9 _. A& ~9 p' [* h" \% U' Q
2.7 多维正态分布函数的计算
- [, O& c$ h9 ~: D: W) \
2.8 例
4 Z1 ^ L | E1 J
第三章 样本分布的性质和均值与协差阵的检验
+ z( V3 r' M, c# |8 K
3.1 二次型分布
1 I: p' v# [2 i9 Q, f
3.2 维希特（wishart）分布
7 N0 n, h7 ?& c, u- m# l' \
3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量
0 ^. A! T: Q$ N9 P* Q- h0 u# e
3.4 均值的检验
! ?. x, k+ Y! A( d) ?9 c3 |
3.5 T*2统计量的优良性
2 n& \1 j% h* l& x9 ~$ o+ b6 L. _
3.6 多母体均值的检验
: E2 i2 p+ Y1 Q+ `2 c
3.7 协方差不等时均值的检验
! i" a" h: i/ }' G& i. P; [
3.8 协差阵的检验
5 B' s Z% y! B1 n: k
3.9 独立性检验
0 I& S; `( _! z; c, K. W
第四章 判别分析
2 v" _$ j# H0 `/ I
4.1 距离判别
: S' ^6 G! |9 O
4.2 贝叶斯（Bayes）判别
; i& m' L( ]* N" N2 o
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
+ c/ @6 s& D! q7 s M+ e
4.4 误判概率
7 t+ P+ U' b1 ^
4.5 附加信息检验
m2 H* q c' g! O
4.6 逐步判别
+ e+ W6 y! g% x6 O
4.7 序贯判别
* x, H4 o0 m) F5 t
第五章 回归分析
6 h/ h, c4 r+ d3 s
5.1 问题及模型
) _: B+ c( n' O% g
5.2 最小二乘估计
# ~- L- @5 @( E1 r. ^6 W, x
5.3 假设检验
2 z, |/ y' X4 W
5.4 逐步回归
) e) N* x C) F; g3 D- p, i- z8 c
5.5 双重筛选逐步回归
. X4 i' V% a! R
5.6 回归分析与判别分析的关系
4 u, G# A1 U- E; E6 r
第六章 相关
! f' ? p( r. l/ T- {# G0 Z
6.1 投影
! n4 Y) O6 i5 i/ {- z/ j
6.2 典型相关变量
/ _3 l3 b* R3 e) z
6.3 广义相关系数
' y1 `4 j: g9 r
6.4 主成分分析及主分量分析
! V' k# a3 f. t
6.5 因子分析
g' \# q8 ~8 M) J# T) u! l" I
第七章 线性模型
$ k1 @2 h: _4 L6 H6 w
7.1 模型
9 x) v* `5 `4 m: c" R& Z+ s# C
7.2 估值
5 v) X2 J \. \9 z
7.3 广义线性模型
6 V! }# Z4 E1 z9 {+ S7 ^1 w
7.4 递推公式
* \% \1 W2 |2 Q. l' a" o3 R
7.5 正态线性模型的假设检验
h5 k# q |4 b7 ?: x
7.6 试验设计
+ Y1 W/ ^2 W# ]6 l. t( h" s& p! t: }; N% m- S
第八章 聚类分析
~9 T$ y z/ D" C8 w2 q7 u
8.1 相似系数和距离
) d# s; W% c# z" ^( k9 e! t5 O* s
8.2 系统聚类法
{* n- c, |9 O( }
8.3 系统聚类法的性质
! I4 |7 [* {1 G' p9 ]
8.4 动态聚类法
$ d8 [7 z, c- t9 m# a- z: W
8.5 分解法
T9 a, z; i6 I7 Z4 s. Y
8.6 有序样品的聚类与预报
/ R G r( a! p! y
第九章 统计量的分布
' I, A$ d* G; z( B( }
9.1 预备知识
3 ~! z& N: S. I/ U, X' U: M
9.2 Jm（f|r1，…，rm）
1 v9 E! w% K a& U
9.3 一元非中心分布
+ r; A j3 H1 h- q. ~# K8 T: ?+ V
9.4 Wishart分布
/ L2 T+ V; Q5 D1 m" u4 k
9.5 广义方差的分布
# v7 l! B* C! d, i' \
9.6 非中心T*2分布
+ y. w' x( c) P8 {) {. B
9.7 样本相关系数的分布
) Y9 u) t$ i8 H; u$ l
9.8 S1S-1特征根的联合分布
8 i" \& r% Y7 ^5 ~ Q6 C. {
9.9 结束语
) x$ ~; @( u1 \& @. Y% k% S
参考文献
% f" ?& g% P5 j+ ?4 r
3 [& P8 N; V+ c) u3 w* I& F
作者:
666weidu
时间:
2015-4-30 20:00
谢谢了，楼主好人！
: Q- m9 p$ r2 `. c& a
作者:
chenlian1996070
时间:
2015-8-17 13:53
哎哟，不错！~~~
) e: k) E% c+ d4 n, f! K
作者:
LYJA
时间:
2015-10-10 21:57
very good,thank you very much!
: D! `; ^ Y, h; G. T& c7 t
作者:
1370847127
时间:
2016-1-11 12:39
2 {+ p E6 a9 t# e: _6 | r. C; c
0 D( a, I4 {4 D( B' D
/ u7 _) e- M* L
$ I3 M" f. F+ p3 }9 N( A
谢谢了，楼主好人！
i9 y# r+ a9 s. r, R
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
蛮好的资料。。
0 w7 m! u* k9 p; F7 u
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
谢谢楼主分享啊
, ^' c C- r: y0 e. }# f( A
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
谢谢楼主分享啊
[+ b) ?: z( k$ e- e; L8 V
作者:
ddjw
时间:
2016-12-14 00:06
谢谢分享！！！！！！！！！！！！
8 y2 D( \% A1 U" u: z+ i" u. v
作者:
google88
时间:
2017-3-29 18:26
来晚了，视频还有吗？求分享，
9 X* n' I- _, K" Q+ E+ A
$ \& M" V' o1 a7 f$ K
作者:
lbh
时间:
2022-2-19 21:25
谢谢分享！！！！
$ m0 ^# @( B$ M0 t
欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)
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