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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6 ^; P. m4 ]5 @. P【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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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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* t$ r" g0 D! _% d, P+ O: A张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf

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$ h# r/ }- r+ x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。            

: o9 S0 w3 A: g: ?% W# N作者简介      
$ |8 F5 x0 t% y' n/ a7 R       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。

    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
% M9 s, ~# l5 r( f& ?$ Z1.1 线性空间
  k/ _: G1 Q$ O( V1.2 内积和投影
2 x4 h& g* N! Q8 I; I2 a1.3 矩阵的基本性质
1.4 分块矩阵的代数运算
7 G. ]8 l9 |  D1 b: F6 A5 t- U1.5 特征根及特征向量
( l& I+ D' ~% n6 \2 U+ V) u8 T+ t9 M1.6 对称阵
1.7 非负定阵
1.8 广义逆
1 v8 L8 X  r$ O" l# {1 ?: C1.9 计算方法
- W5 ?. h' _+ U. P1.10 矩阵微商
; z* I+ i" n1 G2 U0 k6 H3 s1.11 矩阵的标准型
: J* {, r! C) f1.12 矩阵内积空间
第二章  多元正态分布
3 U0 ~9 B  T5 Z' |9 I$ P$ q2.1 定义
2.2 正态分布的矩
1 H# w4 R. \) Q2.3 条件分布和独立性
; o# ~! \- j  @6 d# `! P) ~2.4 多元正态分布的参数估计
0 z% _8 f5 [2 M! Z) g2.5 μ和γ的极大似然估计的性质
2.6 多维正态分布的特征
2.7 多维正态分布函数的计算
2.8 例
4 E: b( m6 A+ W; S第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
( k2 _3 m- P  {7 w0 m' h3.1 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
( ~$ e3 U. f5 y% g4 ?/ q* b3.4 均值的检验
3.5 T*2统计量的优良性
3.6 多母体均值的检验
8 Y+ _3 q) n8 u8 k7 e3.7 协方差不等时均值的检验
* ^. Y1 p4 O, a. J$ U3.8 协差阵的检验
' F% T- S. ^( H7 u1 p1 d* o" g4 a2 j3.9 独立性检验
第四章  判别分析
7 Z# p# r2 V/ A% I5 h- g: Y* N% K+ q4.1 距离判别
- t: n$ M5 N, s3 S4.2 贝叶斯（Bayes）判别
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
4.4 误判概率
- ], S. v4 E- l1 ]4.5 附加信息检验
4.6 逐步判别
8 R# H% g5 R+ x9 l. E3 E- J  D4.7 序贯判别
6 n( w2 g+ r- B( q" E, m4 G6 [% b第五章  回归分析
5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
- ~( }7 s, W+ i0 C5.3 假设检验
5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
5.6 回归分析与判别分析的关系
0 u, z& v- N6 b5 v8 F5 I7 O) z第六章  相关
6.1 投影
4 u4 H0 r* }9 }" h; K# R1 m; ~$ C6.2 典型相关变量
+ Q3 A  t$ s/ E' O$ @; c6.3 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
' V8 r4 c/ L+ I+ M: I7.1 模型
7.2 估值
7.3 广义线性模型
5 [$ F( o0 }* d7.4 递推公式
7.5 正态线性模型的假设检验
# a& Z* `( @# \- h3 X7.6 试验设计
, N5 O1 ?. T' |% ^; b% b& `第八章  聚类分析
1 b- Q6 G# s( Q$ X8.1 相似系数和距离
$ m' W9 a' `1 q) e; w# G/ r( U8.2 系统聚类法
8.3 系统聚类法的性质
8.4 动态聚类法
* r5 d" U9 ?7 |" x0 s5 ?: |8.5 分解法
8.6 有序样品的聚类与预报
第九章  统计量的分布
9.1 预备知识
9.2 Jm（f|r1，…，rm）
9.3 一元非中心分布
" H) G5 ~5 G* ?5 u; q# {7 P9.4 Wishart分布
9.5 广义方差的分布
9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
. V! l" f5 T& ?: M) }9.8 S1S-1特征根的联合分布
9.9 结束语
1 b0 L  S0 l2 g, h0 A& |. V5 x2 @参考文献
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远行的小船儿666

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