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应用多元统计分析(第五版)-王学民

丛书名:高等院校精品课系列教材
著(译)者:王学民
资源下载:无资源下载
责任编辑:何苏湘
字       数:537千字
开       本:16 开
印       张:21
出版版次:1-1
出版年份:2017-08-01
书       号:978-7-5642-2748-7/F.2748
纸书定价:40.00元   教师会员可用500积分申请样书

本书原名《应用多元分析》,多元分析是多元统计分析的简称,本书作者曾向上海财经大学统计与管理学院(原统计学系)的本科生和研究生分别讲授过十多届,积累了非常丰富的教学经验。该书18年来历经了四次重大修改,获得许多荣誉,是国内难得的多元统计分析优秀教材。历经修订,多次加印,更臻完善。在前四版的基础上,本次修订更加注重了以下特点

  • 本书原名《应用多元分析》,多元分析是多元统计分析的简称,本书作者曾向上海财经大学统计与管理学院(原统计学系)的本科生和研究生分别讲授过十多届,积累了非常丰富的教学经验。该书18年来历经了四次重大修改,获得许多荣誉,是国内难得的多元统计分析优秀教材。历经修订,多次加印,更臻完善。在前四版的基础上,本次修订更加注重了以下特点:
    1、首先是书名修改之后与目前高校设置的课程吻合。
    2、全书对数学基础知识的要求较低,只需读者掌握初步的微积分、线性代数和概率统计知识。以简明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。更加适合经管类专业本科生使用。
    3、书中提供的大量例题和习题为读者展示了多元分析在社会科学和经济学等领域中的应用。精心设计的习题,每一章后面都附有《SAS的应用》,使用的是SAS9.3版本。此外,本教材还配有电子版相应的《JMP的应用》和《SPSS的应用》,这三款统计软件读者可选择使用。
    4、为读者提供丰富的免费的参考资料:(1)与本教材相配套的PPT课件;(2)书中(需使用SAS软件运算的)所有例题、习题的数据及SAS程序;(3)与本教材相配套的分章来写的《JMP的应用》和《SPSS的应用》;(4)其他配书资料。
     




     
  • 前 言 (1)

    第一章 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 (14)
     §1.8 特征值的极值问题 (15)
     小 结 (18)
     附录1.1 SAS的应用 (18)
     习 题 (20)

    第二章 随机向量 (22)
     §2.1 多元分布 (22)
     §2.2 数字特征 (26)
     §2.3 欧氏距离和马氏距离 (32)
     *§2.4 随机向量的变换 (36)
     *§2.5 特征函数 (37)
     小 结 (38)
     附录2.1 SAS的应用 (39)
     习 题 (39)

    第三章 多元正态分布 (41)
     §3.1 多元正态分布的定义 (41)
     §3.2 多元正态分布的性质 (44)
     §3.3 极大似然估计及估计量的性质 (49)
     §3.4 复相关系数和偏相关系数 (53)
     §3.5 x ̅和(n-1)S的抽样分布 (60)
     小 结 (61)
     附录3.1 SAS的应用 (62)
     附录3.2 §3.2中若干性质的证明 (66)
     习 题 (68)

    第四章 多元正态总体的统计推断 (71)
     §4.1 一元情形的回顾 (71)
     §4.2 单个总体均值的推断 (75)
     §4.3 两个总体均值的比较推断 (82)
     §4.4 轮廓分析 (86)
     §4.5 多个总体均值的比较检验(多元方差分析)  (92)
     §4.6 协方差矩阵相等性的检验 (97)
     §4.7 总体相关系数的推断 (98)
     小 结 (100)
     附录4.1 SAS的应用 (101)
     附录4.2 若干推导 (106)
     附录4.3 威尔克斯Λ分布的定义及基本性质 (109)
     习 题 (110)

    第五章 判别分析 (114)
     §5.1 引言 (114)
     §5.2 距离判别 (115)
     §5.3 贝叶斯判别 (125)
     §5.4 费希尔判别 (133)
     §5.5 逐步判别 (141)
     小 结 (145)
     附录5.1 SAS的应用 (146)
     附录5.2 若干证明 (155)
     习 题 (157)

    第六章 聚类分析 (160)
     §6.1 引言 (160)
     §6.2 距离和相似系数 (160)
     §6.3 系统聚类法 (163)
     §6.4 动态聚类法 (184)
     小 结 (186)
     附录6.1 SAS的应用 (187)
     附录6.2 若干公式的推导 (196)
     习 题 (198)

    第七章 主成分分析 (201)
     §7.1 引言 (201)
     §7.2 总体的主成分 (202)
     §7.3 样本的主成分 (209)
     §7.4 若干补充及主成分应用中需注意的问题 (218)
     小 结 (224)
     附录7.1 SAS的应用 (225)
     附录7.2 (7.4.2)式的证明 (228)
     习 题 (228)

    第八章 因子分析 (231)
     §8.1 引言 (231)
     §8.2 正交因子模型 (232)
     §8.3 参数估计 (237)
     §8.4 因子旋转 (243)
     §8.5 因子得分 (250)
     小 结 (255)
     附录8.1 SAS的应用 (255)
     习 题 (261)

    第九章 对应分析 (263)
     §9.1 引言 (263)
     §9.2 行轮廓和列轮廓 (263)
     §9.3 独立性的检验和总惯量 (267)
     §9.4 行、列轮廓的坐标 (270)
     §9.5 对应分析图 (271)
     小 结 (278)
     附录9.1 SAS的应用 (278)
     附录9.2 若干推导 (281)
     习 题 (283)

    第十章 典型相关分析 (285)
     §10.1 引言 (285)
     §10.2 总体典型相关 (285)
     §10.3 样本典型相关 (290)
     §10.4 典型相关系数的显著性检验 (294)
     小 结 (296)
     附录10.1 SAS的应用 (296)
     附录10.2 若干推导 (298)
     习 题 (299)

    附录 习题解答 (301)

    参考文献 (327)

     

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