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全新正版应用多元统计分析9787564107上海财经出版社
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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 / 第二章 随机向量 / 26§2.1 多元分布 / 26§2.2 数字特征 / 31§. 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 多元正态分布的质 / 51§3.3 极大似然估计及估计量的质 / 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中若干质的明 / 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 / 5小 结 / 242附录7-1 R的应用 / 243附录7-2 (7.4.2)式的明 / 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检验 / 322小 结 / 3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 / 331参考文献 / 359
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