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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* J. }& Q! P8 E- ^6 k【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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3 ^3 B3 P5 o. ~7 b  v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。
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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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2 T  O: h$ j/ N; Q2 P5 W+ m" U张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf
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* y, n7 H+ `3 u1 F4 x$ [. f
) _; e+ w; @* S3 N4 W$ Y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。
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      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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$ l7 T2 \& t7 a' x8 R目录       第一章  矩阵
/ F2 I& U6 i# G" V1.1 线性空间
1.2 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
% w4 D! f* C0 q1.7 非负定阵
1.8 广义逆
1.9 计算方法
1.10 矩阵微商
7 C, n! S9 J9 u: R& f1.11 矩阵的标准型
1.12 矩阵内积空间
第二章  多元正态分布
: g$ K) v) C/ h$ M9 v2.1 定义
2.2 正态分布的矩
2.3 条件分布和独立性
2.4 多元正态分布的参数估计
# D& V; i6 X+ V% u( D$ _) |( Y3 Q2.5 μ和γ的极大似然估计的性质
) D" b* q; |/ ^3 s2.6 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
第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
2 B+ f3 Z5 |0 L8 X5 B+ U3.1 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
9 B8 O6 j9 f! {) b' m3.4 均值的检验
" H7 \/ e4 C" v+ Y8 g3.5 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
3.8 协差阵的检验
( X* Q7 P0 Q& B. M- p3 m! Z3 a% B& o3.9 独立性检验
第四章  判别分析
, P+ {) j0 ^+ E0 M5 @% [4.1 距离判别
( G% ]6 `# y% R: g7 q4.2 贝叶斯（Bayes）判别
- V' m% \$ ]+ b% P4.3 费歇（Fisher）的判别准则
2 k7 P/ B! @' h  \2 S4.4 误判概率
( Z- d+ L9 B# W5 C2 l4.5 附加信息检验
4.6 逐步判别
4.7 序贯判别
) }' A# J3 F( l; c. M. q第五章  回归分析
3 K8 q5 W8 w  R6 e3 F5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
- M. G6 e, ]/ v/ ?/ O# z5.3 假设检验
5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
; Y4 s( N, T- Z5.6 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
6.3 广义相关系数
+ V3 p, z2 ]4 n2 X1 a. `$ b6.4 主成分分析及主分量分析
# X3 B2 X* g- v  {+ M5 y5 @6.5 因子分析
* R& @# A- Y: r( l4 a第七章  线性模型
7.1 模型
/ H; D  P( E1 h0 T6 O7.2 估值
7.3 广义线性模型
7 P& F/ p. ~0 O) i- b; S! ^. o7.4 递推公式
7.5 正态线性模型的假设检验
4 b# K8 Z; G5 {" u3 F* F7.6 试验设计
第八章  聚类分析
+ b  E0 I% j! G: i. U( i9 F9 P( i8.1 相似系数和距离
. z- h( \: m% |8.2 系统聚类法
8.3 系统聚类法的性质
8.4 动态聚类法
! C: U6 s6 [/ b7 m7 E# m8.5 分解法
8.6 有序样品的聚类与预报
第九章  统计量的分布
) l1 Z: O2 H$ U9.1 预备知识
1 L- y/ ~4 `( I' i) J5 Q9.2 Jm（f|r1，…，rm）
9.3 一元非中心分布
. g7 s& b; Y' l- p4 B) j9 z9.4 Wishart分布
. B- j" E7 j$ P7 d# q9.5 广义方差的分布
: e; j! U& c/ V# y' l) c8 ~9 p9.6 非中心T*2分布
  ~4 h: R! g% x8 T! i, |3 X9.7 样本相关系数的分布
  V; |" Q6 w* d0 Y0 D  s9.8 S1S-1特征根的联合分布
  f, H3 ]& d: \) X) }. j9.9 结束语
参考文献
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蛮好的资料。。

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LYJA

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chenlian1996070

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