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

风中的漂流瓶

多元统计分析选讲2002
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, n, {1 ~7 f! v9 [链接：http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ 密码：8fzf
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" n: r0 ^1 f+ ]% D. k0 i2 T: @【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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; Y* w( W& g7 {- ^! P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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5 W) n/ p  g  L' g. ^- a$ D讲座非常清晰。
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。

4 O& x4 o" d' M' `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

# U- U4 _* [9 N0 I; ?: y2 |链接：http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN 密码：xp6u
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* `; e1 t: `0 l( O* `6 R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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( U! D3 `( m* N2 Z. H8 z! Q作者简介      
- L, q2 D6 G( B' j       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。
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$ s9 u. q, Y# z1 q( W# G      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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    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)。            
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目录       第一章  矩阵
1.1 线性空间
1.2 内积和投影
/ @1 o/ v4 {' @$ p0 _1.3 矩阵的基本性质
1.4 分块矩阵的代数运算
1.5 特征根及特征向量
0 X& Q7 B. @1 g% {1.6 对称阵
5 t1 W$ N% b5 z1.7 非负定阵
1.8 广义逆
& A1 E' O" D/ i1.9 计算方法
1.10 矩阵微商
' r1 j* t* G% h$ J6 W$ W1.11 矩阵的标准型
+ v2 D& v2 w0 E- x3 v+ v1.12 矩阵内积空间
第二章  多元正态分布
2.1 定义
2.2 正态分布的矩
" W, K1 e# Z, t' j7 u  S- b' ?: \2.3 条件分布和独立性
2.4 多元正态分布的参数估计
0 Y& W+ E+ E6 J5 Y2.5 μ和γ的极大似然估计的性质
2.6 多维正态分布的特征
2.7 多维正态分布函数的计算
2.8 例
9 M7 q5 y. H7 Y3 O  I4 J9 I( `第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
3.1 二次型分布
3.2 维希特（wishart）分布
7 t7 u% _5 A# s* D, t+ A3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量
3.4 均值的检验
3.5 T*2统计量的优良性
6 Y. S2 o3 i2 a9 t! T9 ^3 f- c3.6 多母体均值的检验
3.7 协方差不等时均值的检验
* V! j3 J; I9 t9 d3.8 协差阵的检验
- ^! Q- S6 a: G1 U; Z+ U3.9 独立性检验
第四章  判别分析
& P% g1 M& E- |7 O4.1 距离判别
. \3 E: P8 D  H  e: f8 k. ?7 P4.2 贝叶斯（Bayes）判别
* |- c( ^- l2 F( t4.3 费歇（Fisher）的判别准则
) N! [. `% ~! }. Y, E4.4 误判概率
4.5 附加信息检验
4.6 逐步判别
4.7 序贯判别
4 x7 R; F. J6 x- P1 v1 G第五章  回归分析
5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
5 e# @% q' p* R" p. p& {& L; j; p/ U5.3 假设检验
5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
5.6 回归分析与判别分析的关系
3 L; ]! g) V1 ]. k7 V第六章  相关
6.1 投影
6.2 典型相关变量
6.3 广义相关系数
6.4 主成分分析及主分量分析
6.5 因子分析
第七章  线性模型
7.1 模型
7.2 估值
7.3 广义线性模型
/ l& z% R4 l, C9 O5 d) n2 T: v/ o1 d7.4 递推公式
3 t& i& C/ z( {# `  U7.5 正态线性模型的假设检验
4 Y5 f/ k1 E- B7 }7.6 试验设计
第八章  聚类分析
8.1 相似系数和距离
- f0 d. }$ p6 K8.2 系统聚类法
4 a9 r2 Z/ @" Z5 b8.3 系统聚类法的性质
6 A) K, F: `4 l# Z0 v8.4 动态聚类法
8.5 分解法
8 N$ `- o  |9 A" E( S0 o8.6 有序样品的聚类与预报
& k! c( i0 K2 u0 ^+ M8 S0 y% `; G第九章  统计量的分布
9.1 预备知识
) e) W* u% W: y, r  r! \9.2 Jm（f|r1，…，rm）
9.3 一元非中心分布
) }5 I' P4 \2 [$ O3 k8 K- L7 _9.4 Wishart分布
$ c. ~/ Y1 p0 k# t9.5 广义方差的分布
! A0 |- }( n' N9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
$ I8 `6 O8 t9 h' _$ H. B9.8 S1S-1特征根的联合分布
9.9 结束语
4 e( B' `+ A6 [. I4 _参考文献
! l, ]; a: k5 l# d% i9 R/ }6 F
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谢谢了，楼主好人！
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chenlian1996070

哎哟，不错！~~~
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very good,thank you very much!
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远行的小船儿666

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