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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
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作者:
风中的漂流瓶
时间:
2015-4-25 14:36
标题:
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
多元统计分析选讲2002
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链接：
http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ
密码：8fzf
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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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1 U6 U" U- ^7 g r& a( Z
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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8 L3 D( U9 c0 S) _ E+ I3 p$ P
讲座非常清晰。
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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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" Z$ M- G: |- U' a+ S* h- L
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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6 O: Z* ]& z7 E! a- g+ O$ [1 }
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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：
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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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$ \5 F; D4 Y; ^* ~9 h8 B! D
作者简介
* V7 ?3 y' a) m6 a
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。
3 ]5 M& P0 ^1 c) G+ i* O2 w
8 W [; N. M, a1 R# \0 M
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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; n% p, T4 D( |3 T5 l- M+ `& T$ N
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)。
9 D+ T, G0 X2 P3 ]$ C6 L f4 ~
9 y+ I$ J6 J( g+ |& S9 E+ f" \, h
目录 第一章 矩阵
6 ~2 ?: r4 n1 c) w
1.1 线性空间
* a2 U3 T' R, a. _( h
1.2 内积和投影
- {; O8 W& x( ?% T A
1.3 矩阵的基本性质
3 R; ^* `2 `% v5 n( Z/ i- g4 @
1.4 分块矩阵的代数运算
) I1 N% C/ t, [, b. s! U/ P
1.5 特征根及特征向量
2 Y7 ?$ \* T- U& ]
1.6 对称阵
6 c6 I2 i% i$ W, K
1.7 非负定阵
" ?! w- u- X8 h* c( G
1.8 广义逆
. T8 U0 \, x: m& m+ w0 d, H
1.9 计算方法
" R! _* y1 K: P
1.10 矩阵微商
2 F0 j9 X: u, n* O2 t% i
1.11 矩阵的标准型
) a! k* I! e4 L- w7 x9 _+ E9 d
1.12 矩阵内积空间
& }* ^; u1 r0 j" p( I. m- f, y
第二章 多元正态分布
2 f6 s5 Q* N" k3 s7 `4 @
2.1 定义
7 D3 E) K2 H% I# K$ n
2.2 正态分布的矩
$ P; V7 G2 w/ f- J
2.3 条件分布和独立性
1 Q% H- q! G6 c" p
2.4 多元正态分布的参数估计
& N0 `. t/ e1 ?% X) H4 e
2.5 μ和γ的极大似然估计的性质
) N8 U. U) r9 V) J3 q5 `9 p
2.6 多维正态分布的特征
0 C/ a; I$ o& ]+ o/ B1 b: g
2.7 多维正态分布函数的计算
C% G$ H D; A2 K, a! P
2.8 例
7 o' A/ t( Y4 z- P2 a: o& \& t
第三章 样本分布的性质和均值与协差阵的检验
* C& Q9 w+ N: ?5 P
3.1 二次型分布
! n5 ?+ g# W! ?# N
3.2 维希特（wishart）分布
|8 F7 D8 L6 J
3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量
) t5 S7 L( U; l+ T, z
3.4 均值的检验
0 ]3 Q; p1 E. F2 o5 `& @
3.5 T*2统计量的优良性
8 Z( T. W$ y4 |, j( H3 ~, K% O R
3.6 多母体均值的检验
B" f% \: E3 f% \, M, w
3.7 协方差不等时均值的检验
' g: ~$ O1 y7 d8 `: Q
3.8 协差阵的检验
$ J: Y0 e, C" i i- t4 n; p
3.9 独立性检验
; V& c: J: ~; f4 [
第四章 判别分析
2 S5 p. T; T; x4 s9 ^6 h4 k5 g
4.1 距离判别
# D+ C! m( T6 S1 Y) U# A/ A
4.2 贝叶斯（Bayes）判别
4 }! q5 K D* ` d f e9 P
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
" d9 X( k G5 O: K( x t9 b) B
4.4 误判概率
5 l& k( r6 V* t" ]7 v! F4 i& Z
4.5 附加信息检验
) A3 U; S, f" b
4.6 逐步判别
3 i1 ] e- x( t9 k
4.7 序贯判别
" o7 h. T$ X* d6 J% d: U5 e
第五章 回归分析
; _& U2 Z# _+ P9 I+ K9 P! s
5.1 问题及模型
% ?) Z) `; q! ^' ~6 U& @
5.2 最小二乘估计
! Z) a0 ~8 v, u! u( L
5.3 假设检验
8 n- X2 t/ P% C5 c8 r5 i- q5 d* V
5.4 逐步回归
$ L, R4 _' k7 a- z* p: X1 p" G
5.5 双重筛选逐步回归
4 Z4 ?. B o% \% g0 u
5.6 回归分析与判别分析的关系
- e* a( {7 G9 Q( ^% @' x
第六章 相关
5 u8 D5 ]7 A5 T% V& P1 z
6.1 投影
: m' {8 C! u: P
6.2 典型相关变量
8 K* E3 s. W9 H U3 s- ^( k" U
6.3 广义相关系数
0 Z( Y0 V0 o! M, A$ X# m K
6.4 主成分分析及主分量分析
5 k4 n, c% a! O. z: B' ^+ a" ~ g" w
6.5 因子分析
3 ?% K7 q: H3 R0 X, e; ]
第七章 线性模型
( Z: [ U6 X I8 s5 k
7.1 模型
9 \' h4 `8 T4 G9 I0 Z7 ~! z' ^
7.2 估值
/ g, y. D. Z7 f. V" K5 F
7.3 广义线性模型
% l! O2 W$ o3 O) P
7.4 递推公式
" p: S: X6 ~, v& e2 g y* X
7.5 正态线性模型的假设检验
8 ?# r" X. d0 g" J
7.6 试验设计
% F4 T1 p, P5 H$ R z% F
第八章 聚类分析
. f3 u/ ]' R' N# P
8.1 相似系数和距离
4 m* z! J. B- }; I
8.2 系统聚类法
c) R' \ B! ~% T. m4 T3 q4 {, z) _
8.3 系统聚类法的性质
7 C# z$ x" o5 v8 K- o- A
8.4 动态聚类法
5 L% ~1 U/ v B2 Q$ f1 {" X2 ?
8.5 分解法
$ a6 h5 B3 S- Z& x( G9 X
8.6 有序样品的聚类与预报
" h4 [! O4 S' u% r* V" ]& J, J
第九章 统计量的分布
% g* U+ t, `! N9 `: f, `) @
9.1 预备知识
8 |" [" C6 P2 D
9.2 Jm（f|r1，…，rm）
! b5 Q5 b8 F) j% Q' M4 d
9.3 一元非中心分布
- h. B% h% J' Q
9.4 Wishart分布
8 T [- N6 w f7 i) ?$ @
9.5 广义方差的分布
9 H- _# n8 j7 ?, L$ q3 q9 S! H$ x6 r
9.6 非中心T*2分布
. }* P& w8 l9 |8 }& A# i
9.7 样本相关系数的分布
, [# v" e! Q4 R3 P' H
9.8 S1S-1特征根的联合分布
2 `/ J( M: ~/ @: H# }% f8 s9 {+ l A
9.9 结束语
8 R) F1 u: h* @7 S; @" t* u( b
参考文献
1 v5 ?" s9 j' i* m/ R: t% m5 m% l
; M# h# }$ p! k" L1 s
作者:
666weidu
时间:
2015-4-30 20:00
谢谢了，楼主好人！
' Y8 z5 |, R* a, l9 d! S3 O
作者:
chenlian1996070
时间:
2015-8-17 13:53
哎哟，不错！~~~
2 d9 W' O7 f; S6 x! E
作者:
LYJA
时间:
2015-10-10 21:57
very good,thank you very much!
) E6 h- R3 s% t. ~' Z9 L' J
作者:
1370847127
时间:
2016-1-11 12:39
: ]' \' F& }2 B2 P+ L6 D
# [* D: Z) K! u( ?$ ]7 P
8 C9 ]3 b1 R' L3 v4 r
8 g# }% Q- _- [" _
谢谢了，楼主好人！
: ]4 _3 g1 j* ?3 ]! T& s
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
蛮好的资料。。
g' k3 d1 U. J4 A) {
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
谢谢楼主分享啊
6 o7 e. z4 `8 ^4 R2 u/ {
作者:
远行的小船儿666
时间:
2016-4-8 21:10
谢谢楼主分享啊
( z* x# `$ G' I1 R7 g$ Y: f
作者:
ddjw
时间:
2016-12-14 00:06
谢谢分享！！！！！！！！！！！！
) m, Y4 [# k _. K0 ~* }
作者:
google88
时间:
2017-3-29 18:26
来晚了，视频还有吗？求分享，
& Q. N3 f8 a, \0 ^; o3 v" c
4 Z! g O& E) T7 p1 G! m
作者:
lbh
时间:
2022-2-19 21:25
谢谢分享！！！！
0 F* h$ ^, [9 ]$ E% S7 S
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