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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! y1 A) B3 k, Y$ W% _9 Y' G/ f【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。

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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讲座非常清晰。
9 P$ G. q5 Q$ Q. 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。

5 }3 Q7 Z- R; h- k+ c0 }' e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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( N* R5 S! a) U; }9 Q张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf
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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。            

( h5 {) ^8 q9 u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。

$ s- a( L/ N) x  `      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。
; \. [% I" F3 N' ~6 p
; D# ]4 ?9 y/ U) l$ ?    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)。            

目录       第一章  矩阵
1.1 线性空间
) E! T. [# U9 @3 F- z8 \* ~- G1.2 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
2 c# z* x5 v0 ]1.5 特征根及特征向量
1.6 对称阵
  P, u- t; T' i7 J+ M" a1.7 非负定阵
; M9 }+ J( ?( c. _' g1.8 广义逆
1.9 计算方法
! e$ D' }; Y' A* \, X/ [1.10 矩阵微商
3 e- B+ t7 G( {, c# @2 |6 Q- s( b1.11 矩阵的标准型
* s% H; W  d3 ]* C' o1.12 矩阵内积空间
% {" q3 m& y6 H) Y; |- v' d第二章  多元正态分布
1 z1 k2 L* Q3 X! [9 B2.1 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
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
: g( W$ V7 P" ?; j4 q2 W2.7 多维正态分布函数的计算
, X0 N' }; _# Y7 p! R2.8 例
8 e' B5 ~) s4 I$ V2 D* h第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
. |. t  f& u2 [! m4 z3.1 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
3.4 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
1 O8 ]: N% S* k5 P3.7 协方差不等时均值的检验
% Z% B! D/ h* W5 X$ G3.8 协差阵的检验
2 a0 J/ a0 H* V, `/ c% j( W  D* a3.9 独立性检验
% I5 O) {5 }& D' M第四章  判别分析
: t) o. |/ o9 x, t: T4.1 距离判别
3 l' F- q; i" \+ h8 |9 z4.2 贝叶斯（Bayes）判别
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
4.4 误判概率
9 `4 F' c& e) h' L8 ~4.5 附加信息检验
4.6 逐步判别
( B. S; t, G( D! n4.7 序贯判别
9 c: D' ?6 o. V$ L第五章  回归分析
( B" r$ T; v& P: Y- A5.1 问题及模型
+ x& R0 F+ u* g3 V5 r! v5.2 最小二乘估计
5.3 假设检验
5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
; [6 V. w# c9 W5.6 回归分析与判别分析的关系
) O+ N. E  v  B6 K7 n4 J第六章  相关
6.1 投影
8 w# A7 S% \% B! I- @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
4 F* q8 N! J1 w1 B* u) E) e% v6.5 因子分析
0 b) j' S7 a  o6 v; S# p第七章  线性模型
7.1 模型
7.2 估值
$ I; P$ S0 V2 z1 z7.3 广义线性模型
* E) P' W7 k- O7 q& ^* P* u' w7.4 递推公式
, |/ J+ a6 I6 S+ T+ x7.5 正态线性模型的假设检验
' G9 U9 b- Z  O: o; r7.6 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
' g' p: E% d& u- t8.3 系统聚类法的性质
) z& h7 J# a# f1 {) l7 j8.4 动态聚类法
- P, z7 d6 I- x3 u3 C$ I8.5 分解法
; W' D0 |& K, |- q8.6 有序样品的聚类与预报
/ ~& `$ \- L& C5 F, Z第九章  统计量的分布
1 G3 h2 i- p3 @- }1 i% v4 j) ~9.1 预备知识
% j8 G% U  g- ?) a- X  \9 E9.2 Jm（f|r1，…，rm）
# ~5 e+ z: B+ f2 C; k) C9.3 一元非中心分布
9.4 Wishart分布
9.5 广义方差的分布
9.6 非中心T*2分布
& o2 c5 X& ?" H5 F  A; j' Q9.7 样本相关系数的分布
9.8 S1S-1特征根的联合分布
9.9 结束语
1 @  P2 H1 I$ J( |4 C$ G参考文献
; O* e$ C1 F- W1 P
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谢谢了，楼主好人！
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chenlian1996070

哎哟，不错！~~~
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远行的小船儿666

蛮好的资料。。
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远行的小船儿666

谢谢楼主分享啊

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