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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3 H8 k7 ~: m3 m" x: y& ^8 ?3 ]链接：http://pan.baidu.com/s/1gdCMmQZ 密码：8fzf
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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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+ ~0 d$ M! B& s9 Q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。
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5 F$ J5 X0 d2 T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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- F; `! B, k- V( d3 r+ F) k张尧庭,方开泰《多元统计分析引论》2013版 pdf
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' `; e7 S+ G, u# n链接：http://pan.baidu.com/s/1dDAi0lN 密码：xp6u

$ |3 e9 j* O7 B8 L; O5 R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      
       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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      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)。            

! A! \# l" k+ ?% l9 V目录       第一章  矩阵
1.1 线性空间
1.2 内积和投影
$ J! v* D. i& W1.3 矩阵的基本性质
# B! Y5 [3 I* X- z. y9 x  ^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
, |5 \) x* k+ F3 X  I7 M1.7 非负定阵
" s: ^+ D5 o3 i$ j5 I7 `1.8 广义逆
  M& ^) u3 \; D7 D, ~' z# L$ T1.9 计算方法
0 `/ O9 D% s2 i3 R1.10 矩阵微商
1.11 矩阵的标准型
1.12 矩阵内积空间
8 N$ ~! g: j. \* [1 G& \7 ?第二章  多元正态分布
0 \' S2 g3 N2 v0 y& _" T2.1 定义
2.2 正态分布的矩
2.3 条件分布和独立性
/ M% K& W- E; \4 I2.4 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
( C. D. C( k# O( R9 f2.6 多维正态分布的特征
# U& ^. E% H/ n5 k2.7 多维正态分布函数的计算
  w$ k' S2 u$ q2.8 例
第三章  样本分布的性质和均值与协差阵的检验
; r" j' K) r1 Z; K3 K3 b4 {3.1 二次型分布
3.2 维希特（wishart）分布
. k! H, N( O4 g3 W3.3 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
* n2 a+ r. G+ b! T  U! [, M3.5 T*2统计量的优良性
3.6 多母体均值的检验
, t* V  d1 f0 M  [3.7 协方差不等时均值的检验
3.8 协差阵的检验
3.9 独立性检验
9 s: h+ U5 [0 O  S" O第四章  判别分析
4.1 距离判别
4.2 贝叶斯（Bayes）判别
% Z8 X" l$ w! Y/ z+ S7 a" M4 J4.3 费歇（Fisher）的判别准则
' x& z. Y) X/ |4.4 误判概率
( g9 ]2 s6 M6 ~- n8 F9 m7 p4.5 附加信息检验
- b5 Y. H0 R" M% t/ s4.6 逐步判别
! o( C$ B. u4 N3 A( `0 g4.7 序贯判别
第五章  回归分析
5.1 问题及模型
: ~3 I6 m8 j. E8 \( g' V3 W+ }- ]4 O5.2 最小二乘估计
' h( }( A8 \- K5.3 假设检验
5.4 逐步回归
9 j6 u- u. p; U  q' Z6 z! \8 U5.5 双重筛选逐步回归
5.6 回归分析与判别分析的关系
8 ^1 C; c8 A; T3 y第六章  相关
8 x, n4 z" k8 w$ V3 g3 W2 g$ S+ b6.1 投影
4 D: V+ d& U0 C' y( L& w: i" z6.2 典型相关变量
6.3 广义相关系数
# b) v& G4 q) v  ~$ Q6.4 主成分分析及主分量分析
' q0 M2 u$ }- h. i4 T7 D6.5 因子分析
! f# N! r5 a8 d7 D& U. U; R第七章  线性模型
7.1 模型
7.2 估值
  U; `6 x  @7 M: d7.3 广义线性模型
7.4 递推公式
7.5 正态线性模型的假设检验
7.6 试验设计
& Z9 O( m% b, W第八章  聚类分析
8.1 相似系数和距离
8.2 系统聚类法
8.3 系统聚类法的性质
9 g* g& c. W/ b! k6 |8.4 动态聚类法
8.5 分解法
, U# x5 U+ Q$ x/ w* l6 Y8.6 有序样品的聚类与预报
第九章  统计量的分布
9.1 预备知识
9.2 Jm（f|r1，…，rm）
. j. r3 p( {5 T6 I: u) ~- l1 ~9.3 一元非中心分布
1 z, K% M  ]. p3 f9.4 Wishart分布
+ y! Q/ G, p# [  u9.5 广义方差的分布
% `1 V5 h# y$ F6 p" ?9.6 非中心T*2分布
9.7 样本相关系数的分布
  U( e! m* D+ Q2 i, p4 a3 C: I0 G9.8 S1S-1特征根的联合分布
3 o6 g3 I. [# u, ?) m5 ^( F9.9 结束语
" ~; I: i0 g2 E参考文献
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4 E0 ~+ ]4 S  K& q1 _* X

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. O! N& H: F; e/ ~  m9 f/ Q- `谢谢了，楼主好人！
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