多元统计分析选讲2002( V# ^* O D! N7 a
! X% y/ n$ k5 e( I# Z& o 链接：http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ 密码：8fzf6 s7 B/ i6 |( d: S5 `! U
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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。# [7 g1 j6 J& H7 `8 q H
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8 ~5 Q. _1 z2 R6 h+ _1 Y, O讲座非常清晰。4 N* S0 `( P2 F3 N7 q2 R
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。 + R" Z: X J& v/ K, {2 }3 V- g 5 p( S. J$ U: F: Q) 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。 ' l3 g6 c; y5 p5 [ 8 G; a$ A3 t0 m% P) m - Z" p/ g% Z2 ^, c' N5 M5 Z/ s" w7 n* S( b4 U* Z
7 f2 ?4 V* b4 U- j- f y3 {9 ~ 8 W" o. ]0 e6 ~9 p
6 F+ c' @- h" Y' j$ l% h. r) T; ^. s) y- j$ {. c9 H1 N) I 张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf : q0 h$ S l e- A8 m$ u) B4 n1 j 4 E$ R# l6 {/ |9 D+ d链接：http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN 密码：xp6u7 q; ?2 ?: C. x% W+ x
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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。 ; U- G2 j. Y% e ~# U! g % Z4 |! Z5 O5 x T5 P) l: |作者简介 - S4 j8 ? b- R4 b4 T/ Z
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。2 L/ K. p* Z: X% y( S) d
) p/ `) y T, i% @: s4 i/ Q0 r% D 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。" p+ k/ T# o. E
7 s1 `1 ^8 b) Y1 A& ] 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)。 , b, y0 `- u3 b B2 [0 ?
" R& A4 d6 B; V3 D目录 第一章 矩阵 5 T5 j( a2 Q( v' S, Y \4 ^1.1 线性空间 / _9 v, e5 D* w' E) i* K( R1.2 内积和投影 6 {! `7 H9 o& G' ]1.3 矩阵的基本性质$ ]0 m/ r* F, x/ [
1.4 分块矩阵的代数运算 0 O( S5 E/ b; @( Y% b' x. l R1.5 特征根及特征向量 E* d( y8 m, |, C# K/ N3 P2 x1.6 对称阵; u2 i: K0 e: J$ O: ~( R& y7 Y
1.7 非负定阵! x1 ^- } u) c$ _
1.8 广义逆: c, a9 f! D- X h" P
1.9 计算方法 . n3 D6 }0 r$ N6 I1.10 矩阵微商 7 @0 @5 V) U [' X1.11 矩阵的标准型" c; e+ R: q- k- A. J2 G2 @6 J
1.12 矩阵内积空间* R; A! C$ d6 D, Q$ B
第二章 多元正态分布; m8 U$ X$ i* t
2.1 定义2 K5 U2 M- E: Z) ~
2.2 正态分布的矩0 P( e6 H7 F7 h# c+ ?0 I
2.3 条件分布和独立性 9 _. d+ t) {! Y" B2.4 多元正态分布的参数估计 ( N7 m2 K2 s$ E& t* r& Q* ^. ?2.5 μ和γ的极大似然估计的性质 4 V( J6 v C5 {* j9 D2.6 多维正态分布的特征4 b4 x, G% y" z! I' b
2.7 多维正态分布函数的计算 ?4 j- Y d1 p; x7 ~8 h2.8 例 - q7 i! {' @& H T" ?第三章 样本分布的性质和均值与协差阵的检验 ( ?% `) ^7 F4 f- L2 E# b# a3.1 二次型分布& v8 n9 o# D7 t
3.2 维希特（wishart）分布 . R, D2 j, L( N* h& N3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量 : K/ }$ T M% \9 M3.4 均值的检验( Y- I0 B( ~9 J1 Q' P
3.5 T*2统计量的优良性5 y8 W0 o7 h! c
3.6 多母体均值的检验 : T5 a% V5 r z8 n7 _5 T3.7 协方差不等时均值的检验: n4 e3 F+ n# i) x
3.8 协差阵的检验5 R9 N! [" e: z
3.9 独立性检验 0 ~. _; B- z5 e1 J7 d* i/ E第四章 判别分析 8 g; t r G4 W# A. N4.1 距离判别 k8 D4 `' d& E! z% H4.2 贝叶斯（Bayes）判别" R$ ~' S$ N w; b: }% e
4.3 费歇（Fisher）的判别准则6 q' f1 [. E7 T! O! C$ P* \; ~- g
4.4 误判概率9 t* _& U3 ~7 b- i
4.5 附加信息检验4 }4 r) B' p6 d g
4.6 逐步判别 4 U3 o: x; d8 t" R. P. J! ]4.7 序贯判别# n1 V: m% _& v7 j
第五章 回归分析 : c- X% h1 @4 W. f1 K5.1 问题及模型 $ ~) L( J. w5 g* |7 ]+ `2 h5.2 最小二乘估计! V' h2 h3 D. o6 ]$ z% L. Q
5.3 假设检验: N- j6 {1 H; Z* A f, H( p
5.4 逐步回归 - L) M N- N! O" |. Q$ {5.5 双重筛选逐步回归 5 q# r+ ]: t* t5.6 回归分析与判别分析的关系, T; F+ U* e+ q. ~, ^
第六章 相关: q! ]6 x l7 V
6.1 投影9 M" L7 p4 e$ S2 N1 ~# d/ v8 J
6.2 典型相关变量5 f# G% @: z# _& M& Z+ R
6.3 广义相关系数 2 F1 Q# U' u, r7 |6.4 主成分分析及主分量分析 ! Y ~0 C/ k- C; I1 R% \6.5 因子分析& L* F% \1 d# e7 Z( h
第七章 线性模型 ( B5 J: J2 f/ Z0 a% o7.1 模型( k8 k; a7 u5 k7 l. O4 v
7.2 估值 , {* w5 d/ @/ f6 v+ s7.3 广义线性模型 h' Q) o+ d# E# v0 X) x: d
7.4 递推公式 ' i/ g4 A" h5 Y4 i7.5 正态线性模型的假设检验 4 f2 m1 O# E1 {7.6 试验设计& E6 e2 u: K: x2 _2 [+ V
第八章 聚类分析% w- u7 O4 q. r
8.1 相似系数和距离 ! [) `9 G! n% v, Y' t8.2 系统聚类法0 T5 {) }4 D! K# Q4 b
8.3 系统聚类法的性质& w% J6 _ ~% m: B) z- ?
8.4 动态聚类法 7 j9 y. Q n, v9 \ _4 f: P3 W8.5 分解法 " g; q, i7 Z# K; s3 a% P8.6 有序样品的聚类与预报 + O( _2 G" h$ I8 d3 o( W* b- M第九章 统计量的分布% s" {4 E0 \7 @9 s
9.1 预备知识# n9 r6 Q* U6 Z0 G( E2 P
9.2 Jm（f|r1，…，rm）/ i4 e0 i8 R3 }
9.3 一元非中心分布 # F7 U# e! Y) m7 G9.4 Wishart分布 8 U% e: M4 M. M/ v! ]1 y: c9.5 广义方差的分布 6 L# g( }" \! X8 R% p) X* Z9.6 非中心T*2分布 ! k' }- X- s& [% e2 e% {. M9.7 样本相关系数的分布 2 Q6 i, z. {3 T9.8 S1S-1特征根的联合分布; s, n+ h ]- h
9.9 结束语 ( N S3 h. X; |( L2 W参考文献 " [1 Q8 Z: s! Q$ s7 d6 v! o - W8 {4 }, a3 b, J5 y
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发表于 2015-4-25 14:36
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