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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【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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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

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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。            
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, t* a2 ]; p/ j; K6 T; C6 P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。

: z7 J4 E  B/ X8 O0 }      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)。            
* k" _" H* w8 k+ X0 u; G: T
5 a! _6 N1 [: N  ~" Q5 w* E4 C目录       第一章  矩阵
1.1 线性空间
: }* c' ~2 C* D0 d3 v9 F; {2 e) Q1.2 内积和投影
% t: T; @( w9 G! J1.3 矩阵的基本性质
1.4 分块矩阵的代数运算
! S3 n& c1 p% f, ~+ \1.5 特征根及特征向量
1.6 对称阵
8 ]8 k0 O6 p+ G! Y1.7 非负定阵
1.8 广义逆
' V% @/ i+ M/ `8 c0 e0 V1.9 计算方法
8 W( A9 h/ ]/ i1.10 矩阵微商
1.11 矩阵的标准型
/ v  D$ G" `6 n1.12 矩阵内积空间
第二章  多元正态分布
2.1 定义
2.2 正态分布的矩
( C- z! D5 i# v' S) V2 w2.3 条件分布和独立性
# x, z0 `' U+ L2.4 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
  D* n) p3 X+ r* M2.7 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
+ J, y' _" b5 t6 F# j3.1 二次型分布
  G% y8 F* n7 f- S; n' H3.2 维希特（wishart）分布
' w% Y8 T% o) P3.3 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
3.7 协方差不等时均值的检验
3.8 协差阵的检验
* g' z! g0 Z% c1 ~1 E) K) H9 Z" i3.9 独立性检验
第四章  判别分析
. \  S. W( U3 l# }) i4.1 距离判别
4.2 贝叶斯（Bayes）判别
4.3 费歇（Fisher）的判别准则
- t4 _# @; ^! f, z  S4.4 误判概率
4.5 附加信息检验
3 T2 R9 W' ^8 o3 ~0 B# L' f4.6 逐步判别
) W% `4 n0 }7 v' T% {4.7 序贯判别
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
9 a) q8 ?  [6 t3 w4 P$ _4 ]5.4 逐步回归
4 @  _! {- n, ^% G5 G5.5 双重筛选逐步回归
5.6 回归分析与判别分析的关系
第六章  相关
: W: u$ J1 q! @6.1 投影
5 V3 G! K0 ^* `$ {! I$ y! {  a& W6.2 典型相关变量
) z7 ^: @' S4 F$ U0 o( O6.3 广义相关系数
6.4 主成分分析及主分量分析
6.5 因子分析
第七章  线性模型
7.1 模型
7.2 估值
7.3 广义线性模型
+ a* R9 T* Y0 s  L8 |2 K1 I- p; ~7.4 递推公式
* J1 D1 V2 X' A7.5 正态线性模型的假设检验
7.6 试验设计
第八章  聚类分析
9 V; G# z) N& n! h8.1 相似系数和距离
! l& c& w& E- v8.2 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
; e' }/ y# ^1 n9 f! e) u# T, b8.6 有序样品的聚类与预报
. D% \2 n' k- l" n第九章  统计量的分布
9.1 预备知识
/ f6 B' @/ l( e: u/ N) K9.2 Jm（f|r1，…，rm）
/ r3 e( \' K2 z, v7 k0 j1 C8 C9.3 一元非中心分布
9 A, V  N' r7 S' @7 P9.4 Wishart分布
9.5 广义方差的分布
9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
& K$ R) m/ ^+ B" _0 z* Q. q3 N9.8 S1S-1特征根的联合分布
9.9 结束语
" _8 g$ ?4 l" T) G参考文献

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