, D2 L. p# A+ X7 N q: H" I 2 R s+ Q( a! J: H* r `1 E$ A: j9 }
( |9 H$ Q/ M5 t1 O/ C4 }8 K% B # }9 T6 q4 `! _ L/ c8 h 6 \6 r, P+ n8 n5 P2 p) g$ @" Q3 b3 X- B+ E2 o" w. k 张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf # X7 F a. B, T - z0 P. o5 D/ F3 N' ~, q链接：http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN 密码：xp6u ! r1 E) F9 C+ G; N d# q: o. g% H6 Y5 L/ K
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。 $ j8 b% L) D7 R {( t! j 7 X9 _/ d9 J1 Z3 r) J1 p0 F作者简介 4 b2 H. f! B! O: @% f4 e" j/ [
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。3 O6 Y+ M, ?# y5 C L
! m; u9 c% O1 }3 g0 Q( n. l 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。0 C9 w. l) d' d* n. o( c" W" Z
0 R' r# o: z; ?3 r 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)。 % S! g: |+ V; s3 L, }1 b. e+ b& W8 X: F- Y$ T5 F& z2 |( t
目录 第一章 矩阵7 ]- [1 z/ m6 D# Y% j7 E
1.1 线性空间 0 {* b d' K1 G) _% ] v; X1.2 内积和投影 0 m# w; m, j$ D6 P1.3 矩阵的基本性质 - Q, L) R3 z! T4 z* u5 o5 l* K1.4 分块矩阵的代数运算 8 z' G: o/ ^% b) ^' }1.5 特征根及特征向量- H v2 r/ F, c6 Q
1.6 对称阵/ M! N& T k) G3 ] x
1.7 非负定阵! b% p3 V1 A7 q$ d
1.8 广义逆 ; O. s- X; K! r7 h) t2 b' ?3 }" s1.9 计算方法 : S8 t ] k, K% M1.10 矩阵微商; X0 C1 o" U+ L
1.11 矩阵的标准型 : V: X2 @) ^6 u, j1.12 矩阵内积空间 8 _8 M! h& h5 j' O4 E7 F1 S' G第二章 多元正态分布6 V9 j% ], @; N5 ^+ C7 l; X, Y' k& T
2.1 定义% }9 {4 D$ C m! J! B
2.2 正态分布的矩 3 C4 ?5 D4 X+ P [) @: W2.3 条件分布和独立性9 B- U; p) f& ]4 Y4 J+ A
2.4 多元正态分布的参数估计 % @8 z8 [: _' H9 Q* |, G2.5 μ和γ的极大似然估计的性质% k- M" ^3 h. d! E- H' V1 k7 j
2.6 多维正态分布的特征 ' }" o2 ?& g: ?$ A( Z8 B+ G2.7 多维正态分布函数的计算 ! p/ \" }" y' k- E* Q Y2.8 例) X9 j' M/ S" i% H3 V
第三章 样本分布的性质和均值与协差阵的检验8 l# Y* _8 i( K* N' }/ B
3.1 二次型分布9 D1 B' H3 E6 U; v; `5 z
3.2 维希特（wishart）分布 1 b* f' _ @; S3.3 与样本协差阵有关的统计量，T*2和A统计量 " A1 L! n! ]; \4 d) ?2 c3.4 均值的检验 - ^6 ^) [! i' ?: |8 k: [3.5 T*2统计量的优良性 ' o& Y$ |1 l# i2 {8 p3.6 多母体均值的检验 : D0 W4 g/ r, m1 w, u3.7 协方差不等时均值的检验 ! S4 {7 _ L! e7 F' f* f) s3.8 协差阵的检验2 Q! f* L+ o9 `, Z
3.9 独立性检验; {( v% d8 O+ F9 b9 c
第四章 判别分析6 `- r# p0 \0 l4 j6 P
4.1 距离判别0 _$ G9 T3 G; e; x7 M% _
4.2 贝叶斯（Bayes）判别- A$ W* b c' |" `& s& }
4.3 费歇（Fisher）的判别准则 ! |: C- v. v. X6 `4.4 误判概率4 o2 }% ]1 J7 A: s5 Q* D" J1 ?
4.5 附加信息检验. ]; \7 [, {4 L- l z \- x* ~
4.6 逐步判别6 D3 C, T9 k) r. g4 t- p3 P. h
4.7 序贯判别 I1 X+ \ ~. S1 `8 i8 _第五章 回归分析% I- ?; I G5 h' b
5.1 问题及模型 % {4 n/ h2 `2 A9 V& N U5.2 最小二乘估计. Z4 ^3 ^- i7 U, O, _2 t+ z
5.3 假设检验 " m# R" i2 M$ W! g2 n5 S1 @2 p5.4 逐步回归 - Y5 R' `9 x1 _# Z5.5 双重筛选逐步回归 4 H% \7 h! z" a5.6 回归分析与判别分析的关系" Z8 Y% P" g2 m% r! O8 H+ |
第六章 相关. F8 X( x9 O2 h5 r, c6 U8 i
6.1 投影2 K. T) _- P: B2 _
6.2 典型相关变量. u, ^+ R% S+ J
6.3 广义相关系数 9 T$ m4 H, u' s: p6.4 主成分分析及主分量分析 . |- O4 B; d) O3 z: a8 V6.5 因子分析( P- R; B' v; _( J$ y
第七章 线性模型 : R5 n1 ?) f% Z- [" i6 \7.1 模型7 z' W" o/ G' {- o: \1 x4 P( m
7.2 估值' e0 A& J% S, h! u
7.3 广义线性模型' O! ?0 O- k2 {+ `$ {
7.4 递推公式 9 l* }5 u6 m0 _) J5 S9 [1 E0 q7.5 正态线性模型的假设检验 ) Y" \ @4 q. {8 }' j- r3 F7 [: e7.6 试验设计! Z y4 e5 g F6 Y9 [3 t
第八章 聚类分析) B, U% }: Z7 [% V
8.1 相似系数和距离/ e( {0 l! A3 c" F: u0 W& k
8.2 系统聚类法0 Q& A% R, N4 W/ s; s) }* d7 T, `
8.3 系统聚类法的性质 " G& K8 j; E: i' b- \4 J8.4 动态聚类法1 [! K$ w* k3 x
8.5 分解法 3 b% W: x4 E. t/ D7 S- e- b4 i. T8.6 有序样品的聚类与预报7 O5 D5 f! |9 P5 S* d
第九章 统计量的分布 ; e2 W: a+ g1 K* K( M4 V; V9.1 预备知识: C8 R# j. j$ u7 J% `
9.2 Jm（f|r1，…，rm）/ m+ |! u; n% S* w
9.3 一元非中心分布 ' |; d% q; W8 X9.4 Wishart分布- D9 q& |' z( C/ F: x
9.5 广义方差的分布/ k+ ^4 k8 }* P8 e2 x$ s
9.6 非中心T*2分布 X4 f) d% p, Z7 e9.7 样本相关系数的分布 7 o& n2 }/ I! a% x9.8 S1S-1特征根的联合分布+ i* k: o( [, ~$ S8 S
9.9 结束语) `( _0 i F" a" J7 F' d. ~
参考文献 6 w/ C% Q, }; {- J% {% Y. T 0 v6 B+ C: r/ k& h" I. s5 U
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发表于 2015-4-25 14:36
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