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数学

应用多元统计分析

作者：王学民编著

出版社：上海财经大学出版社出版时间：2021-12-01

开本： 26cm 页数： 360页

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

应用多元统计分析版权信息

ISBN：9787564239107
条形码：9787564239107 ; 978-7-5642-3910-7
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
自然科学
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数学

应用多元统计分析内容简介

　　《应用多元统计分析》入选首批上海高等教育精品教材（共125本，其中统计教材2本），也是各省份推荐参评首届全国教材建设奖的教材中一本多元统计分析教材；此外，还荣获两项省部级优秀教材奖。　　关于《应用多元统计分析（第六版）》，有以下几点需要说明：　　（1）全书对数学基础知识的要求较低，以十分细致和深入浅出的方式阐述了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法。整《应用多元统计分析（第六版）》说得清清楚楚，讲得明明白白，很便于读者深刻理解和自学。　　（2）《应用多元统计分析（第六版）》每一章末尾都附有《R的应用》。　　（3）全书*后的附录给出了简要的习题解答。　　（4）在“中国大学MOOC”平台（https：//www.icourse163.org/）上可搜索到作者讲授的“多元统计分析”***线上课程。　　（5）读者可进入网址https：//anyshare.sufe.edu.cn/#/link/B9F2F217DF9A179950462AF68590145F，从中下载以下配书资料：（i）PPT；（ii）书中例题和习题的数据、R代码及SAS代码；（iii）与本教材配套的《SAS的应用》《JMP的应用》和《SPSS的应用》；（iv）其他配书资料。　　《应用多元统计分析（第六版）》可用作财经类院校统计学专业的本科生教材，也可作为其他各专业本科生和研究生的多元统计分析教材或教学参考书。

应用多元统计分析目录

目录 **章矩阵代数 / 1 §1.1 定义 / 1 §1.2 矩阵的运算 / 3 §1.3 行列式 / 5 §1.4 矩阵的逆 / 7 §1.5 矩阵的秩 / 8 §1.6 特征值、特征向量和矩阵的迹 / 9 §1.7 正定矩阵和非负定矩阵 / 15 §1.8 特征值的极值问题 / 17 小结 / 19 附录1-1 R的应用 / 20 习题 / 23 第二章随机向量 / 26 §2.1 多元分布 / 26 §2.2 数字特征 / 31 §2.3 欧氏距离和马氏距离 / 37 *§2.4 随机向量的变换 / 41 *§2.5 特征函数 / 42 小结 / 43 附录2-1 R的应用 / 44 习题 / 45 客观思考题 / 46 第三章多元正态分布 / 48 §3.1 多元正态分布的定义 / 48 §3.2 多元正态分布的性质 / 51 §3.3 极大似然估计及估计量的性质 / 57 §3.4 复相关系数和偏相关系数 / 61 §3.5 x 和(n-1)S 的抽样分布 / 69 小结 / 70 附录3-1 R的应用 / 71 附录3-2 §3.2中若干性质的证明 / 76 习题 / 79 客观思考题 / 81 第四章多元正态总体的统计推断 / 83 §4.1 一元情形的回顾 / 83 §4.2 单个总体均值的推断 / 87 §4.3 两个总体均值的比较推断 / 95 §4.4 轮廓分析 / 99 §4.5 多个总体均值的比较检验(多元方差分析) / 105 §4.6 协方差矩阵相等性的检验 / 110 §4.7 总体相关系数的推断 / 112 小结 / 114 附录4-1 R的应用 / 115 附录4-2 若干推导 / 119 附录4-3 威尔克斯Λ 分布的定义及基本性质 / 122 习题 / 124 客观思考题 / 128 第五章判别分析 / 129 §5.1 引言 / 129 §5.2 距离判别 / 130 §5.3 贝叶斯判别 / 141 §5.4 费希尔判别 / 150 §5.5 逐步判别 / 158 小结 / 162 附录5-1 R的应用 / 163 附录5-2 若干证明 / 167 习题 / 172 客观思考题 / 174 第六章聚类分析 / 176 §6.1 引言 / 176 §6.2 距离和相似系数 / 176 §6.3 系统聚类法 / 180 §6.4 动态聚类法 / 200 小结 / 202 附录6-1 R的应用 / 203 附录6-2 若干公式的推导 / 211 习题 / 212 客观思考题 / 215 第七章主成分分析 / 217 §7.1 引言 / 217 §7.2 总体的主成分 / 218 §7.3 样本的主成分 / 226 §7.4 若干补充及主成分应用中需注意的问题 / 235 小结 / 242 附录7-1 R的应用 / 243 附录7-2 (7.4.2)式的证明 / 246 习题 / 246 客观思考题 / 249 第八章因子分析 / 251 §8.1 引言 / 251 §8.2 正交因子模型 / 252 §8.3 参数估计 / 257 §8.4 因子旋转 / 263 §8.5 因子得分 / 271 小结 / 276 附录8-1 R的应用 / 276 习题 / 282 客观思考题 / 283 第九章对应分析 / 286 §9.1 引言 / 286 §9.2 行轮廓和列轮廓 / 286 §9.3 独立性的检验和总惯量 / 291 §9.4 行、列轮廓的坐标 / 294 §9.5 对应分析图 / 296 小结 / 303 附录9-1 R的应用 / 304 附录9-2 若干推导 / 306 习题 / 309 客观思考题 / 310 第十章典型相关分析 / 312 §10.1 引言 / 312 §10.2 总体典型相关 / 312 §10.3 样本典型相关 / 317 §10.4 典型相关系数的显著性检验 / 322 小结 / 323 附录10-1 R的应用 / 324 附录10-2 若干推导 / 326 习题 / 329 客观思考题 / 330 附录习题解答及客观思考题答案 / 331 参考文献 / 359

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