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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" a3 E, o# S! t8 Q. F链接：http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ 密码：8fzf

【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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/ ?+ K' z, [: W2 d0 `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。

9 T4 P$ ?) C5 _4 w" V# B( Z' J- s# 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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' E# [/ q' i8 o  H$ R张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf
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链接：http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN 密码：xp6u
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$ l( u/ ^7 o4 v" b6 \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      
, b  R% {+ W- L' U. \       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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    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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: R1 N5 ]( F: `# G7 n% ]+ l目录       第一章  矩阵
& k& f: A" y" S2 O* Z1.1 线性空间
, F% E5 E( m) G/ i5 j2 A1.2 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
0 d& l  X: X+ W* H1.5 特征根及特征向量
1.6 对称阵
1.7 非负定阵
1.8 广义逆
* f% {' P$ E7 ?- L2 ~( c0 a; |& {+ b1.9 计算方法
+ [  D& w6 z: F$ D/ k" h# w7 p1.10 矩阵微商
1.11 矩阵的标准型
. f0 z9 r8 x/ v1.12 矩阵内积空间
7 C+ R7 `. u/ ^9 N第二章  多元正态分布
2.1 定义
* r- [/ P. E( A# Y2.2 正态分布的矩
9 h. H- ]7 F! s" W% b3 O. t9 `0 {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
. v/ z% ^" R1 g# e2.7 多维正态分布函数的计算
- w0 ]% N8 n; {" z8 B( ?2.8 例
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
  k' p& h2 G- d3.2 维希特（wishart）分布
9 k% y, T, K% V3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量
+ V" _! P& T1 V5 T9 q$ H3.4 均值的检验
3.5 T*2统计量的优良性
5 ~/ A/ F0 u  I' p3.6 多母体均值的检验
; b2 H+ \3 G! m3 c  f# T3.7 协方差不等时均值的检验
3.8 协差阵的检验
# s  w/ b6 D( r. a" H6 Q; R' E5 j3.9 独立性检验
# C2 V% b0 o! f  m, z- l第四章  判别分析
' O8 s* M: h+ ^4.1 距离判别
% s# b& M; H! O* O- e3 w4.2 贝叶斯（Bayes）判别
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
4.4 误判概率
5 G* s5 y) g/ ~; ?+ J1 Y4.5 附加信息检验
: M+ c; [' r. }0 q9 N4.6 逐步判别
4.7 序贯判别
# E4 q1 G- y: b" w* u) k第五章  回归分析
5.1 问题及模型
5.2 最小二乘估计
5.3 假设检验
* Z% o: E# ^% B1 _( e1 y% W2 t" g5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
' W4 P' W) J" u) X. o5.6 回归分析与判别分析的关系
& O( J+ o" Z2 @4 U+ H) E第六章  相关
6.1 投影
- o( G5 U% G! V- M2 @6.2 典型相关变量
( F7 r" L( W/ ]4 g9 x: P! q- @6.3 广义相关系数
4 y; e& z0 s  E1 ~2 L* W6.4 主成分分析及主分量分析
! X2 v5 \0 j! S6.5 因子分析
第七章  线性模型
' ^3 P( H0 V) u% X. y7.1 模型
7.2 估值
7.3 广义线性模型
8 k0 L1 ]( Q+ D8 X* H9 o  w7.4 递推公式
( g+ E) H7 a  H! z: I  H9 L* A7.5 正态线性模型的假设检验
7.6 试验设计
5 ^( Y9 ]3 w, ]5 d7 O第八章  聚类分析
6 o* y( A' q. h' V8.1 相似系数和距离
" Q# l0 J( z" i: S: l& {8.2 系统聚类法
) e3 x% Q8 s* H" f$ ?8.3 系统聚类法的性质
9 U. P" a, G5 X2 m# c8.4 动态聚类法
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
& b# s4 T# X! Z7 @& d' v9.1 预备知识
9 ]3 x% j5 F: `3 v, E7 W. V  f9.2 Jm（f|r1，…，rm）
# J( S+ L) P6 A! @/ c0 u" A9.3 一元非中心分布
9.4 Wishart分布
" Y( t2 s0 _7 L% x! u4 a2 ?9.5 广义方差的分布
- Z6 A' o4 a% a4 d+ O# p: Z; {$ v9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
( V* r) R% _4 a5 n# g9 ?8 N9.8 S1S-1特征根的联合分布
2 P3 o" ]2 H- t! f9.9 结束语
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谢谢了，楼主好人！
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