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

( y2 e& P+ J6 u' K链接：http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ 密码：8fzf
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* r- C* g6 j. n$ d- P9 y0 R【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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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。

2 q5 E1 @" x: |% [讲座非常清晰。
+ p: d+ S. ?2 w8 {# j& M  o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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* u1 j$ B4 o! X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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$ Y$ B; _' w8 h/ i张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf

* o/ V' S) f$ h% n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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6 |7 ~1 h& e6 {% a, J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。

: {5 A5 ?9 \) j( ~# _4 @      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。

9 q8 ^& X6 z/ \* ^    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)。            

6 `9 l" k. U' s" R6 l$ W" y2 t& K目录       第一章  矩阵
2 A* B2 K+ i$ c' p1.1 线性空间
1.2 内积和投影
7 Q+ C8 f- J7 z3 M& O# I1.3 矩阵的基本性质
5 q) _. I. S6 m2 H' d1.4 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
1.8 广义逆
1.9 计算方法
' V- M+ o. j3 G( Q+ V1.10 矩阵微商
' S+ F! _" {! y1.11 矩阵的标准型
: m, p& ]" n: z2 `1 o# [# @% z1.12 矩阵内积空间
& {: Z' y* z. x第二章  多元正态分布
9 R1 }% g' X2 V/ ^5 B2.1 定义
) @% c1 S7 n+ n* Z+ t2.2 正态分布的矩
2.3 条件分布和独立性
# e5 `+ P3 [, C4 P2.4 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 W2 e* F% A3 G2.7 多维正态分布函数的计算
' s- h6 U% A* U8 Q- C6 P2.8 例
第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
) V# e- N1 |! U3.1 二次型分布
5 I! y( q3 e) I) \3.2 维希特（wishart）分布
9 I7 ~+ w4 C' H2 [) d3.3 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
& a3 w! l  |- P5 n3.5 T*2统计量的优良性
. B/ R( J) b. R6 V! T3.6 多母体均值的检验
3.7 协方差不等时均值的检验
3.8 协差阵的检验
* N+ R5 Z% @8 {3.9 独立性检验
第四章  判别分析
4.1 距离判别
; V; }4 r! i4 b4.2 贝叶斯（Bayes）判别
7 o; Q% C$ ^9 d& y4.3 费歇（Fisher）的判别准则
2 S& Y: o" q( M1 t6 K1 N4 S4.4 误判概率
7 i( Z6 C+ n) V* K# J* ^' g) v4.5 附加信息检验
/ D) v; h+ h! c9 k4.6 逐步判别
, l; L  k) [& P* i7 j4.7 序贯判别
0 D/ E$ s& a7 `7 Q第五章  回归分析
5.1 问题及模型
# n; M; `( [# M: L* I$ F/ b5.2 最小二乘估计
5.3 假设检验
5.4 逐步回归
& K! L$ ~) N$ m" g+ i( @5.5 双重筛选逐步回归
8 P' @& _& c) D! h5.6 回归分析与判别分析的关系
第六章  相关
/ o* f; U- W$ o6.1 投影
6.2 典型相关变量
6.3 广义相关系数
$ D- U, K! g8 n  [% e6.4 主成分分析及主分量分析
$ I/ W+ ], H% X; B0 Y7 r& d6.5 因子分析
& N" z' m" N9 l1 o4 \5 g. S# m# |' Z第七章  线性模型
6 m& e7 _: `/ s: }" B9 @7.1 模型
7.2 估值
7.3 广义线性模型
4 V# o. Y/ M- v7 Z* N3 I% Q7.4 递推公式
0 n+ f# ]/ A4 x' l7.5 正态线性模型的假设检验
& U7 O# o; k9 K# s2 b1 {1 W5 B7.6 试验设计
+ N6 E) C' J. L第八章  聚类分析
8.1 相似系数和距离
7 W" N4 |( R* P2 m/ W8.2 系统聚类法
8.3 系统聚类法的性质
8.4 动态聚类法
: J2 q7 M- R. f9 o8.5 分解法
8.6 有序样品的聚类与预报
第九章  统计量的分布
, f8 @6 N8 O2 `9.1 预备知识
9.2 Jm（f|r1，…，rm）
9.3 一元非中心分布
9.4 Wishart分布
# K) n# g) h5 q7 o* {$ n9.5 广义方差的分布
9.6 非中心T*2分布
( s# ~7 }8 |7 r) W- j' A9.7 样本相关系数的分布
5 r4 J% N; U- q. F9.8 S1S-1特征根的联合分布
9.9 结束语
参考文献
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谢谢了，楼主好人！

chenlian1996070

哎哟，不错！~~~

LYJA

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+ t& S  S' r  G) h3 D& p谢谢了，楼主好人！

远行的小船儿666

蛮好的资料。。

远行的小船儿666

谢谢楼主分享啊

远行的小船儿666

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