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

4 L" g* a0 c, b% |链接：http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ 密码：8fzf
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! x! q: [# ~9 I+ Y. K3 n【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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3 Z. f9 c! k8 E讲座非常清晰。
) z! {; Q7 A: ]0 }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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5 E8 U! E7 ^' `1 M6 z' n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
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链接：http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN 密码：xp6u
* _# B: W. |/ b0 L' p' @) v, R" A
/ O: b/ t/ z# {* ]* L$ o, U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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, {% w- p' k; r作者简介      
       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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5 _* u' N# h2 U$ _( L& Y      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
& j+ u" p: a3 i" y1 O, h/ }, h1.3 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
1.6 对称阵
1.7 非负定阵
9 g8 q% m7 p/ R& d1.8 广义逆
+ G" p' _: b9 i; B9 H. @5 M. e( U1.9 计算方法
1.10 矩阵微商
9 T  G0 B$ M& r! i8 l% G1.11 矩阵的标准型
1.12 矩阵内积空间
; V; h0 @2 F3 q! a- J- z第二章  多元正态分布
3 l8 m& q. ~& j, ]" W7 w1 q2.1 定义
2.2 正态分布的矩
+ @$ e; j9 {* x2.3 条件分布和独立性
+ O2 F" O" Z: x) V/ m$ p. i* Y2.4 多元正态分布的参数估计
2.5 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
第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
3 d  b; {$ l( v9 w3.1 二次型分布
7 E# _* y5 d$ [: V8 t; a0 m3.2 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
# ?- e% c+ u4 Z3 B3.5 T*2统计量的优良性
5 V: V/ d$ e$ h3.6 多母体均值的检验
+ d9 L- ^3 D0 Q  z3.7 协方差不等时均值的检验
8 x% S: P; r5 I# e; O3 U, V3.8 协差阵的检验
3.9 独立性检验
第四章  判别分析
3 q, _) @! S6 o$ x9 y" N4.1 距离判别
4.2 贝叶斯（Bayes）判别
9 a: a8 {% R3 ]) x  R4.3 费歇（Fisher）的判别准则
4.4 误判概率
4.5 附加信息检验
4.6 逐步判别
. E0 x. n$ K- Y# s. Y' l4.7 序贯判别
3 O8 m6 ^4 Y/ H+ u第五章  回归分析
5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
& f8 [+ U5 V) Y# a0 p5.3 假设检验
5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
3 h5 X8 E( A/ ?8 z5.6 回归分析与判别分析的关系
第六章  相关
. l8 m  [& C* o, H- L6.1 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
. M" j$ g- h. F" h$ W- X7 U6.5 因子分析
第七章  线性模型
7.1 模型
" A5 l) N7 ?/ [- P: _# V4 ?7.2 估值
) B4 e( F' w& [: B& }/ T4 u7.3 广义线性模型
7.4 递推公式
7.5 正态线性模型的假设检验
& i( N) D0 w  k6 _2 U7.6 试验设计
第八章  聚类分析
% H% r% ]+ l! q) x" N. s# @8.1 相似系数和距离
8.2 系统聚类法
6 M: P! Q4 \! w4 c. f8.3 系统聚类法的性质
+ H6 Y4 w' V+ q4 V) D8.4 动态聚类法
  V! c6 C8 ?( T8.5 分解法
) P! r% a: w" h" h8.6 有序样品的聚类与预报
第九章  统计量的分布
$ k/ n. o# c' `- ^9.1 预备知识
9 `- L) ]" y! i. ^( i) e9.2 Jm（f|r1，…，rm）
9.3 一元非中心分布
3 R5 E, b8 c) \- h" I: e9.4 Wishart分布
% V/ [- W! C- K9.5 广义方差的分布
; r0 y! H4 ]$ r9.6 非中心T*2分布
4 r# F0 L- d/ ~4 {9.7 样本相关系数的分布
9.8 S1S-1特征根的联合分布
( Y: ~" r7 A+ H8 L( _7 l9 t9.9 结束语
参考文献

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谢谢了，楼主好人！
0 A! M; B* Q2 v4 m" }" L4 n! }' O

chenlian1996070

哎哟，不错！~~~
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谢谢楼主分享啊
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