|
| 內容簡介： |
|
王学民编著的《应用多元分析第4版》共分十 章。第一章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识， 这是全书的基础。第二 章至第四章介绍的基本上是一元统计推广到多元统计 的内容，主要阐述了多元分布的基本概 念和多元正态分布及其统计推断。第五章至第十章是 多元统计独有的内容，这部分内容具有 很强的实用性，特别是介绍了各种降维技术，将原始 的多个指标化为少数几个综合指标，以便 于对数据进行分析。
|
| 目錄：
|
前言
第一章 矩阵代数
§1.1 定义
§1.2 矩阵的运算
§1.3 行列式
§1.4 矩阵的逆
§1.5 矩阵的秩
§1.6 特征值、特征向量和矩阵的迹
§1.7 正定矩阵和非负定矩阵
§1.8 特征值的极值问题
小结
附录1-1 SAS的应用
习题
第二章 随机向量
§2.1 多元分布
§2.2 数字特征
§2.3 欧氏距离和马氏距离
*§2.4 随机向量的变换
*§2.5 特征函数
小结
附录2-1 SAS的应用
习题
第三章 多元正态分布
§3.1 多元正态分布的定义
§3.2 多元正态分布的性质
§3.3 极大似然估计及估计量的性质
§3.4 复相关系数和偏相关系数
§3.5 x和n-1S的抽样分布
*§3.6 二次型分布
小结
附录3-1 SAS的应用
附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明
习题
第四章 多元正态总体的统计推断
§4.1 一元情形的回顾
§4.2 单个总体均值的推断
§4.3 两个总体均值的比较推断
§4.4 轮廓分析
§4.5 多个总体均值的比较检验多元方差分析
§4.6 协方差矩阵相等性的检验
§4.7 总体相关系数的推断
小结
附录4-1 SAS的应用
附录4-2 若干推导
附录4-3 威尔克斯A分布的定义及基本性质
习题
第五章 判别分析
§5.1 引言
§5.2 距离判别
§5.3 贝叶斯判别
§5.4 费希尔判别
§5.5 逐步判别
小结
附录5-1 SAS的应用
习越
第六章 聚类分析
§6.1 引言
§6.2 距离和相似系数
§6.3 系统聚类法
§6.4 动态聚类法
小结
附录6-1 SAS的应用
附录6-2 若干公式的推导
习题
第七章 主成分分析
§7.1 引言
§7.2 总体的主成分
§7.3 样本的主成分
小结
附录7-1 SAS的应用
附录7-2 7.3.11式的证明
习题
第八章 因子分析
§8.1 引言
§8.2 正交因子模型
§8.3 参数估计
§8.4 因子旋转
§8.5 因子得分
小结
附录8-1 SAS的应用
习题
第九章 对应分析
§9.1 引言
§9.2 行轮廓和列轮廓
§9.3 独立性的检验和总惯量
§9.4 行、列轮廓的坐标
§9.5 对应分析图
小结
附录9-1 SAS的应用
附录9-2 若干推导
习题
第十章 典型相关分析
§10.1 引言
§10.2 总体典型相关
§10.3 样本典型相关
§10.4 典型相关系数的显著性检验
小结
附录10-1 SAS的应用
习题
附录 习题参考答案及部分解答
参考文献
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
