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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0 J2 p: t3 z# ~0 B. o4 x: G  W【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。

# |% c* `6 V( [# w; V  h7 c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。
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。

! P+ e+ H# C% Y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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9 ?0 t/ Y2 E0 ~. R张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf
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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。            

1 W" F  w+ m9 {# k0 B- b. O作者简介      
- P9 e6 D, {) o6 t       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。

      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)。            

% P1 i- A1 P& g' C9 ?9 {目录       第一章  矩阵
1.1 线性空间
3 O' q2 b6 S2 i* T# G1.2 内积和投影
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
5 }; w: A# |- w  x1.6 对称阵
1.7 非负定阵
% c2 I- h$ _) K1 h% c4 s& A% [2 q1.8 广义逆
; e& \. x: n' K0 ^8 B$ @1.9 计算方法
1 ?7 A5 V: h: r# S( I, A; @# d1.10 矩阵微商
1.11 矩阵的标准型
1.12 矩阵内积空间
" U2 L3 W, v0 Z0 l! p第二章  多元正态分布
2.1 定义
2.2 正态分布的矩
) b: C. ]2 @7 x' [- c+ N2.3 条件分布和独立性
0 s4 u5 v% U2 ?# `/ f2.4 多元正态分布的参数估计
# h) w  ]* D/ _7 I2.5 μ和γ的极大似然估计的性质
3 R1 Q4 e( b8 l' M1 a2.6 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
第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
9 T( F; _) t- k" X% B* ~3 y3.1 二次型分布
# `. j/ b3 U9 U8 |0 _3.2 维希特（wishart）分布
3.3 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
2 b* Q& u: h6 k" O! O3.6 多母体均值的检验
" d- l' `, `2 Z2 {3.7 协方差不等时均值的检验
3.8 协差阵的检验
7 X3 W3 E( n9 w7 f4 g; a3.9 独立性检验
第四章  判别分析
4.1 距离判别
  Y! V- x* {" }) t  n  W4.2 贝叶斯（Bayes）判别
! C* R% Q% I' O5 R( G4 s4.3 费歇（Fisher）的判别准则
) N3 k) k8 q4 z, k  H2 C" M2 Z$ C) W: Y4.4 误判概率
, n6 M, m- E8 k/ Z: P) z1 N4.5 附加信息检验
. p- s& u3 Z# u: B7 ^& `' e4.6 逐步判别
7 ^8 _" b$ ?; V+ y& g' U# M: a4.7 序贯判别
  u! G! G. N/ G% c9 d第五章  回归分析
5.1 问题及模型
" N2 R9 S3 U! B: U5.2 最小二乘估计
) R8 s5 b- N. U  Z, p& S+ z5.3 假设检验
5 U9 `. J; Y2 l8 M8 |8 R) U; \$ m5.4 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
# k2 g: @4 U8 g! Y' K1 I( k第六章  相关
6.1 投影
6.2 典型相关变量
0 Y! J! E# `$ R  {0 M9 i8 z% v6.3 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
& X0 h3 D; Q0 E0 J第七章  线性模型
7.1 模型
7.2 估值
1 R3 [5 }. w& v9 M7.3 广义线性模型
% a* ^: `" @! P7.4 递推公式
# S6 E6 b+ X3 A5 v. w7.5 正态线性模型的假设检验
+ d( g: v2 w' I; q. {0 x7.6 试验设计
' c! Y8 c+ n5 j第八章  聚类分析
0 R/ Y8 X: ?3 K4 E8.1 相似系数和距离
8 }. N$ q& _( ^5 o8.2 系统聚类法
8.3 系统聚类法的性质
/ L3 {9 @, M: E9 N. n( J6 s! j8.4 动态聚类法
8.5 分解法
3 r1 s% f! F. M9 G1 E8.6 有序样品的聚类与预报
6 ?8 l) Y. ^6 l第九章  统计量的分布
/ b$ W* L3 ~2 A9.1 预备知识
/ r9 |2 y3 L2 Z: ~" Q6 R, S9.2 Jm（f|r1，…，rm）
! N3 E: u  E4 G& N" f9.3 一元非中心分布
9.4 Wishart分布
9.5 广义方差的分布
) U2 V0 ]8 q9 q9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
9.8 S1S-1特征根的联合分布
9.9 结束语
参考文献

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chenlian1996070

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远行的小船儿666

蛮好的资料。。
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远行的小船儿666

谢谢楼主分享啊

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