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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【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 l2 Q6 e7 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。

& {) i/ B- c! P& V- E8 y+ f# K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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( O% h, U" K5 W) Z! F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。            

% I1 c6 q, D/ c7 A; D( d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。

      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
  A: R/ E; Y7 T, e" C# e1.1 线性空间
7 E& J- _+ _5 N& Z/ E# t( v; {1.2 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
  b0 ^( {7 _/ T( E7 w1.5 特征根及特征向量
& H8 P# S$ D/ s# k. B" b! H' j1.6 对称阵
8 p$ y! u% u5 K5 s7 F/ V+ e1.7 非负定阵
1.8 广义逆
1.9 计算方法
1.10 矩阵微商
: q5 s: e; z& P1.11 矩阵的标准型
' h. V, S7 p1 ?; }( q1.12 矩阵内积空间
# J+ _3 l! N( t! K7 H/ E# c( z7 _) {% O第二章  多元正态分布
, E% m/ y" L) J8 a* G+ S2.1 定义
; C; ~7 F1 M; ~5 d8 y2.2 正态分布的矩
2.3 条件分布和独立性
2.4 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
, M/ g2 Y- {3 P+ y  M# h2.7 多维正态分布函数的计算
6 X3 B# [! G) R: Y1 A  @# O) ?2.8 例
第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
% N0 e3 R$ ?9 {0 l! E  H+ Z! |3.1 二次型分布
0 U5 s5 n  l5 P3 ~3.2 维希特（wishart）分布
$ {7 z7 p6 n6 x3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量
) V7 E' g" K" g, r' T1 Z8 ~3.4 均值的检验
) M# n3 ^( a; Z  j& D/ {, n: N6 k3.5 T*2统计量的优良性
3.6 多母体均值的检验
3.7 协方差不等时均值的检验
! v) U! z2 _5 o& p8 x. D3.8 协差阵的检验
- I5 Y& j6 V. v- v6 S3.9 独立性检验
第四章  判别分析
2 M2 A$ a5 S, d6 x4.1 距离判别
1 O4 w- v1 u- J. F, ~2 ]4.2 贝叶斯（Bayes）判别
( a% `6 l8 g3 p9 D" N3 g* O4.3 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
4.7 序贯判别
, i1 J: U' s% \1 h; R. q( S第五章  回归分析
6 n) e# W: o7 L" O3 D5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
5 t5 X: |( D" m5.3 假设检验
5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
7 C& a4 I; v2 c9 e5 u/ \2 q5.6 回归分析与判别分析的关系
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
, T3 x% U$ U9 a; n+ D( s2 d7.1 模型
4 r' Y7 r8 D9 W' `, b5 W7.2 估值
: X8 Z$ _' c7 @8 w: O3 R6 q' s+ e7.3 广义线性模型
- E* `) g! S( s! _7.4 递推公式
2 u% {$ \1 L& C7 s+ m- V7.5 正态线性模型的假设检验
7.6 试验设计
第八章  聚类分析
8.1 相似系数和距离
, ~8 r4 }+ X) `8.2 系统聚类法
8.3 系统聚类法的性质
8.4 动态聚类法
' c5 w( k5 n1 |( V- a# |2 ]' b8.5 分解法
, {7 @- Y% J0 w3 N8 \  ~8.6 有序样品的聚类与预报
( A4 U( B' r0 F, a- ]. b( s3 g& I第九章  统计量的分布
6 S) f5 r. s! }4 m9.1 预备知识
+ z1 Y# @# h$ h+ m  l8 E9.2 Jm（f|r1，…，rm）
* Y5 W5 L5 X! n$ `2 h# n9.3 一元非中心分布
9.4 Wishart分布
; a6 A+ {0 @. |+ J9.5 广义方差的分布
5 U% ^( ?1 k6 Q1 K6 m5 n* x7 l9.6 非中心T*2分布
2 f0 r, N) [$ k3 T3 [. J6 [4 K! x9.7 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
: v2 i' ^  n  z; ~- x' A6 F参考文献
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谢谢了，楼主好人！
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哎哟，不错！~~~

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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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