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 p6 I+ h2 W  ?链接：http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ 密码：8fzf
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; j6 U; h+ m: U+ n0 e, q; N  g0 x! I【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。

1 L3 W. `. C; o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。

讲座非常清晰。
# D4 M) ^& a7 F1 J+ H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。

* M8 `4 j) y8 M5 }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

链接：http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN 密码：xp6u
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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。            

. u. `: Y* @& H5 U) t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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. r4 x" A: T8 P" N/ \      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)。            

" L6 t' w- M: |5 l) N: b4 ^, ~目录       第一章  矩阵
1.1 线性空间
3 P7 X, B, ^3 Z/ D/ R1.2 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
( M, q' V* P# l, W0 [" ?1.7 非负定阵
1.8 广义逆
1.9 计算方法
1.10 矩阵微商
" l' r$ K, C( g: g: ~1.11 矩阵的标准型
1.12 矩阵内积空间
3 H5 f" y5 N. r0 h第二章  多元正态分布
* m7 Z( V* k6 J% W2.1 定义
7 H9 V  L$ S7 \) T3 B2.2 正态分布的矩
, {* Y0 d# [3 {3 _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
2.7 多维正态分布函数的计算
: a! n$ P1 }0 a0 ]& O* ]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
3 O0 ]: ]2 I" P9 K7 f, b3.2 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
2 t4 k! K; y% k2 m! N: V) F- `3.4 均值的检验
6 b2 x3 }3 I% S. v% c' m3.5 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
  k& j& c- V4 t; l3.8 协差阵的检验
3.9 独立性检验
第四章  判别分析
4.1 距离判别
4.2 贝叶斯（Bayes）判别
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
  C. |3 U8 Z+ Z5 R" ^( ~8 P4.4 误判概率
4.5 附加信息检验
0 a! P; ]0 X* F& E" X5 V7 y/ b6 {4.6 逐步判别
9 z0 A% \' B/ L# f4.7 序贯判别
' p; F" w$ }$ Y) b6 E第五章  回归分析
, d: s4 p( Z3 Z0 ?8 {6 F+ p5.1 问题及模型
' u4 ^! y1 h7 W5.2 最小二乘估计
+ X) W6 v5 z) h& x7 W$ v0 F5.3 假设检验
: K5 h$ G: _, w5 q; }5.4 逐步回归
5.5 双重筛选逐步回归
1 J1 z. x, o" {/ B2 R1 _$ I( h* _5.6 回归分析与判别分析的关系
! g* ~2 N  k+ }6 ~; S1 R; ]第六章  相关
6.1 投影
6.2 典型相关变量
6 e9 v& W' c: V2 `: J6.3 广义相关系数
% W' ?' }3 D. ~5 C  B* Z) v6 i6.4 主成分分析及主分量分析
6.5 因子分析
% Q7 k9 v7 _; [5 c) J第七章  线性模型
7.1 模型
6 U' F  \' h8 c, d% ], y5 d5 K4 D7.2 估值
" Y0 g* Y: f8 [7.3 广义线性模型
7.4 递推公式
4 O4 i/ Q5 [: W  T7.5 正态线性模型的假设检验
7.6 试验设计
8 e- J' l8 T" i! ?) h' G3 |第八章  聚类分析
* A0 ]* n; r2 x8.1 相似系数和距离
8.2 系统聚类法
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
$ t* x9 ^& x2 g& W9 d# V5 v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- n% {; K8 _  ]% B% R9.4 Wishart分布
9.5 广义方差的分布
  r( f* h+ }) K) K) V) a9.6 非中心T*2分布
- u* j, K7 ~' C) O/ q9.7 样本相关系数的分布
1 a# z1 y4 b: R- b9.8 S1S-1特征根的联合分布
, ^# d1 n/ Y. K2 P. g, b6 l9.9 结束语
参考文献

666weidu

谢谢了，楼主好人！
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chenlian1996070

哎哟，不错！~~~

LYJA

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远行的小船儿666

蛮好的资料。。

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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google88

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