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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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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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。

) R. w6 |' T/ J+ W0 L0 c6 e讲座非常清晰。
$ L0 U2 ]) z! _' g. m8 u) [* T5 Z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 ^  D7 L) ~" S0 b' 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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% B- ^" T8 c2 Y0 z3 _4 [3 h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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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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2 L9 b% F% ]5 h* b2 M: G    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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; ]) I7 Z; s7 T8 f: v目录       第一章  矩阵
8 }" V. @: p9 h( W3 [4 G! S- C" v1.1 线性空间
  \6 h  {) x# t2 q1.2 内积和投影
1.3 矩阵的基本性质
9 ]5 m, C% R9 i9 j: n/ K1.4 分块矩阵的代数运算
- f6 M" p7 @) O$ b1.5 特征根及特征向量
7 Y! i6 {; ]. P) y$ M$ U5 D1.6 对称阵
2 U2 Z) C9 n# c' d1.7 非负定阵
% ^5 i" b$ q- e1.8 广义逆
1.9 计算方法
; m( u- u: J) I4 g1.10 矩阵微商
1.11 矩阵的标准型
4 K% q4 j$ C  l8 |# m1.12 矩阵内积空间
第二章  多元正态分布
) G/ d1 g! ^7 o2.1 定义
2.2 正态分布的矩
2.3 条件分布和独立性
  p1 d5 E3 f, |  M2.4 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
3 M2 G7 a3 V0 K+ t1 C2.6 多维正态分布的特征
* P6 v3 u; r0 u; X9 e2.7 多维正态分布函数的计算
) \+ t! K+ ?0 d$ C* D5 V- o2.8 例
( V) U& G0 R3 T) {/ w. z第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
3.1 二次型分布
3.2 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
4 c' B# ~1 W3 R# t3.4 均值的检验
3.5 T*2统计量的优良性
; \3 a, ]4 v( M9 i3.6 多母体均值的检验
( C7 U( q2 j& i  |( m' j3.7 协方差不等时均值的检验
) O5 F& d% h& P  e* J  B3.8 协差阵的检验
3.9 独立性检验
第四章  判别分析
' @# d4 p9 l; O4.1 距离判别
8 f. ?0 I: g- E. O( C6 F4.2 贝叶斯（Bayes）判别
8 w7 `; V! ~9 H9 R9 C! Z6 o4.3 费歇（Fisher）的判别准则
4.4 误判概率
7 S3 @. z2 _) T# _" y( b9 Q4.5 附加信息检验
4.6 逐步判别
4.7 序贯判别
第五章  回归分析
' f3 c" G, W8 M5 k* S$ e1 ^5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
( c7 d8 }9 }/ ~: b( D! K1 i! E5.3 假设检验
5.4 逐步回归
; x2 T' H) {( N7 G4 a! [8 {5.5 双重筛选逐步回归
5.6 回归分析与判别分析的关系
9 f8 S: b$ j4 u9 W0 h( W  S, B第六章  相关
$ q, \0 t' d# `  _0 ^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
# ~7 t7 [5 x- }2 A3 p6.5 因子分析
5 z! Y) s- V0 E% m+ A; ^第七章  线性模型
7.1 模型
* _0 U0 h6 f" M  S8 x. h; w7.2 估值
0 r9 a! E+ M' w" }- @3 M9 R% \7.3 广义线性模型
7.4 递推公式
+ \7 g+ `- N' k5 N7.5 正态线性模型的假设检验
) G+ Q: H  a' B6 X3 w/ L7.6 试验设计
第八章  聚类分析
8.1 相似系数和距离
8.2 系统聚类法
" ]$ J" P3 c4 B4 P+ g8.3 系统聚类法的性质
' D2 l6 _+ J; B- h% {8.4 动态聚类法
& h2 B1 t/ @3 p9 {' p8.5 分解法
4 j1 i  P( f  L8.6 有序样品的聚类与预报
* X  \, u. I+ g' y4 @. Y  n第九章  统计量的分布
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
' r$ v4 B$ l* D8 [6 p9.5 广义方差的分布
  M7 T7 x2 S2 x. m5 Z2 j9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
  }2 c6 q: I5 I7 k4 i! |4 m9.8 S1S-1特征根的联合分布
9.9 结束语
参考文献

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666weidu

谢谢了，楼主好人！
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chenlian1996070

哎哟，不错！~~~

LYJA

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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

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远行的小船儿666

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google88

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