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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4 ?! r0 n% J& w( T. P& i( A【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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讲座非常清晰。
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。

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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( J) A- V6 O$ ], ]! d2 L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      
/ o- W/ `" F8 @% O       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。

+ m# N3 t/ ^' c- Q1 ?5 X$ S; B3 o    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
1.1 线性空间
: F+ R4 E0 g4 n! ^7 \0 n1.2 内积和投影
1.3 矩阵的基本性质
1.4 分块矩阵的代数运算
1.5 特征根及特征向量
1.6 对称阵
) D# H1 d5 h' q# N# Y$ {1.7 非负定阵
8 n; W* U3 f2 i; c9 q8 c. q1 _1.8 广义逆
1.9 计算方法
2 f8 s: V' o! [: R9 ~8 ^1.10 矩阵微商
1.11 矩阵的标准型
( Z% Z0 k& C% z' G+ j! S1.12 矩阵内积空间
第二章  多元正态分布
" x: O/ {+ Q0 b/ O+ R2.1 定义
2.2 正态分布的矩
# p/ ?7 Q8 i. k5 Z$ h% z& x2.3 条件分布和独立性
* B& p3 ]8 J' h2.4 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
1 Y% {  I# j. T, `/ B6 ?6 h) n2.7 多维正态分布函数的计算
2.8 例
5 I% t' v( w0 `, g+ ?+ B5 ?) D第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
9 z% Y  [' c) C9 R0 s* X3.1 二次型分布
2 K4 p( f6 Q- B/ k' D) `! x& s3.2 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
- I+ T7 U! o0 N! A3.4 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
3.7 协方差不等时均值的检验
6 w1 B( u* f5 c3.8 协差阵的检验
3.9 独立性检验
5 O& o; i* D3 X7 R7 ~( }9 R第四章  判别分析
) A' z3 l( v. J/ g* e; O4.1 距离判别
1 L# o# |8 P/ C, o# H$ l3 p. B! h4.2 贝叶斯（Bayes）判别
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
4.4 误判概率
# m+ X) l. b: e0 A' R4.5 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
% C+ P- I2 I& x( W( M6 r' y1 Q5 V5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
5.3 假设检验
# H9 f5 _9 Q* f3 l5.4 逐步回归
% m0 C) k) L# B0 K" E8 h* f5.5 双重筛选逐步回归
5.6 回归分析与判别分析的关系
第六章  相关
6.1 投影
6.2 典型相关变量
6 l9 E9 L, C/ u& k6.3 广义相关系数
8 g3 t9 [1 p9 B, p6.4 主成分分析及主分量分析
# M! m4 X) k! @/ z6.5 因子分析
; u. k9 ^: ^) A6 ~第七章  线性模型
: Y5 ~0 I0 a$ ?" O0 y7.1 模型
. f! E- l6 Y0 T/ U3 S8 o+ V. `# o( }0 A7.2 估值
7.3 广义线性模型
7.4 递推公式
2 i! {# k+ l) e9 U! J9 ]7.5 正态线性模型的假设检验
3 T  D, \) S; n* A7.6 试验设计
3 x5 [2 \4 j, n9 ?第八章  聚类分析
/ p- @8 A+ m# Y( W" ^2 \& S# }8.1 相似系数和距离
6 H5 x3 a6 k% L% e( ~8.2 系统聚类法
. M3 Z/ l/ _$ O, i# }! {8.3 系统聚类法的性质
8.4 动态聚类法
8.5 分解法
8.6 有序样品的聚类与预报
6 t7 P9 ?  f3 z* l' I& D; k) l第九章  统计量的分布
9.1 预备知识
6 d4 y$ f6 Z8 Y0 R. X9.2 Jm（f|r1，…，rm）
! Y. ~, n) I! ^9.3 一元非中心分布
9.4 Wishart分布
9.5 广义方差的分布
/ I6 ~, j! L; d/ {3 Y/ }9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
9.8 S1S-1特征根的联合分布
  ]3 o+ L* S: G" N" t7 N* U& g9.9 结束语
参考文献

) g; E  v* F$ a/ Y0 I5 {8 P6 T

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google88

来晚了，视频还有吗？求分享，
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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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远行的小船儿666

蛮好的资料。。
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1370847127

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谢谢了，楼主好人！

LYJA

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chenlian1996070

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