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正版新书]多元统计分析——R与Python的实现(基于R应用的统计学
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前言
第1章 引言
1.1 数据科学
1.1.1 统计是数据科学吗
1.1.2 计算机学科在数据科学中的地位
1.1.3 问题驱动应成为数据科学的基本思维方式
1.2 多元分析的对象
1.3 需要的工具
1.4 各章的安排
1.5 软件和编程
1.6 如何教学
第2章 矩阵代数回顾
2.1 矩阵
2.1.1 基本定义
2.1.2 基本矩阵运算
2.1.3 行列式
2.1.4 矩阵的逆
2.1.5 矩阵的广义逆
2.1.6 Kronecker积
2.1.7 幂等矩阵
2.1.8 向量空间
2.1.9 正交性
2.1.10 矩阵的秩
2.1.11 矩阵的迹
2.1.12 特征值
2.1.13 广义特征值
2.1.14 分块矩阵
2.2 矩阵的分解
2.2.1 矩阵的特征值分解
2.2.2 奇异值分解及广义奇异值分解
2.2.3 QR分解
2.2.4 Cholesky分解
2.3 二次型
2 3.1 定义
2 3.2 二次型和矩阵的定性
2.3.3 椭球
2.4 矩阵的导数
2.4.1 向量关于数量的偏导数
2.4.2 数量关于向量的偏导数
2.4.3 向量关于向量的偏导数
2.4.4 矩阵关于数量的偏导数
2.4.5 数量关于矩阵的偏导数
2.4.6 有关内积、二次型的导数
2.4.7 函数的偏导数
2.5 本章矩阵简单运算的R和Python代码
2.6 习题
第3章 回归
3.1 经典回归模型基本要素
3.1.1 描述数据
3.1.2 线性回归模型
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